目前的大氣污染監測主要集中在地面，對高空的污染監測較少，上海交大船舶海洋與建筑工程學院教授彭仲仁團隊在長三角地區用無人機搭載便攜式檢測設備，進行了長期的大氣污染跟蹤監測實驗，獲得了PM2.5等大氣污染物濃度的三維分布數據，這一研究證實了逆溫層對PM2.5擴散的不利影響，以及道路周邊交通污染物的分布規律，可為霧霾預報、防治提供更精確的數據資料。

　　無人機一手數據證實逆溫層是霧霾“幫兇”

　　“目前對大氣污染的監測主要集中在地面，高空污染監測比較少，這種平面監測讓我們很難清楚地掌握霧霾的生消和擴散規律。”彭仲仁介紹說，從2011年起，他的研究團隊在長三角地區使用無人機搭載便攜式檢測設備，進行了大量的大氣污染跟蹤監測實驗，成功獲取了這一區域PM2.5等典型大氣污染物濃度的三維分布數據。

　　在低層大氣中，氣溫通常隨高度的增加而降低，不過在某些情況下，氣溫有時會隨高度的增加而升高，出現逆溫現象，在大氣中形成逆溫層，不利于污染物擴散。至于逆溫層在PM2.5的積累和霧霾的形成過程中起了多大作用，還需要相關監測數據來證實。彭仲仁團隊的近幾次實驗顯示，在距離地面1km以下的高度，PM2.5的濃度總體呈現隨高度增加而下降的趨勢，無人機從空中帶回來的監測數據同時也清楚地證實，逆溫層的存在確實妨礙了空氣污染物的垂直擴散，增加了逆溫層下近地面PM2.5的濃度，為霧霾的形成提供了條件。

　　“我們對城市主干道、高架路、交叉路口等道路周邊的微環境做了污染物監測，發現道路兩側300米至500米之內是受汽車尾氣污染最嚴重的區域，PM2.5的濃度較高，而且離道路越近濃度越高。當然PM2.5的濃度不只是受距離遠近的影響，其他因素如風速、風向、大環境中PM2.5的濃度等也是很重要的影響因素。我們也對高架路等立體道路周邊交通污染物的三維分布與變化做了監測和分析，發現PM2.5的濃度隨著高度的變化呈現一定的垂直分布規律。這些初步的研究發現可以幫助指導路邊高層住宅的居民進行污染防范，也能對今后城市道路周邊的用地規劃和建筑布局等提供決策依據。”彭仲仁表示。

　　空中監測將使霧霾預報更準確

　　對于成因復雜的霧霾來說，進行高空、地面等空間范圍內的天空地大氣污染一體化監測顯然對揭示霧霾的成因以及進行霧霾防治更有效果。據了解，國內目前的大氣污染立體觀測研究用到過載人飛機、探空氣球、衛星遙感等非常規的觀測工具和技術，但這些監測手段的成本較高，有些工具的可控性弱、靈活性差，并未被廣泛采用，而無人機可以很好地克服這些缺點。

　　據彭仲仁介紹，目前他的團隊使用的一架固定翼無人機的翼展長度只有四米，可以非常靈活地往不同的方向穿梭，一次航時可達到7小時。更重要的是，使用無人機監測大氣污染的成本遠低于其他立體監測手段。“我們在監測之前提前設定了無人機的飛行路線、高度和飛行模式，再用單架或多架無人機協同布局的方式，對一個較大區域的大氣污染狀況進行實時監測。無人機空中監測平臺今后能為大氣污染研究提供新思路，給城市空氣污染預報提供數據支撐。另外，我們目前還在利用無人機研究污染物在長三角乃至全國的跨區域輸送問題，這些數據資料有助于我們更清晰地認識霧霾在區域范圍內積累、傳輸和消散的過程，最終都能幫助我們防控污染，趕走霧霾。” (中國青年報 中青在線記者 周凱)