上海交大研究人员用无人机长期跟踪监测大气污染发现：①高架交通量对PM2.5浓度增加的推动大于地面②"逆温层"如盖子增加半空污染物浓度③道路两侧500米内尾气严重④高架旁8楼以上空气好转。
高架路交通量对PM2.5浓度增加的贡献要大于地面。
彭仲仁团队使用的无人机，无人机获得的监测数据将有望用作环保部门预测空气质量的参考指标之一。
2015年11月28日，上海上空，黄浦江蜿蜒在浦江两岸，当日上海空气质量中轻度污染。刘行喆
城市中哪里的PM2.5指数最高？置业时是不是选高层就有好空气？跑步时远离马路就可以不用担心PM2.5？
上海交通大学彭仲仁教授团队借助无人机进行长期的大气污染跟踪监测实验，解开了这些疑惑。
他们发现，高架路交通量对PM2.5浓度增加的推动要大于地面。另外“逆温层”也打破了PM2.5浓度随着楼层高度而降低的惯例，它犹如盖子增加了半空中污染物的浓度。
团队同时指出，城市道路两侧500米范围是交通污染严重的区域，但也并不能说离马路越远，污染物浓度会越低，因为影响PM2.5浓度的因素还包括风速、风向、大环境中PM2.5的浓度等。
彭仲仁近日表示，将无人机用于空气质量监测，在国内高校尚属首创。“成本较低且空中监测将使雾霾预报更准确。”该团队目前正与上海市环保局、上海市环境监测中心开展合作，依托无人驾驶飞机，构建环境监测和数据收集平台，探究上海市环境污染的规律、分析污染的成因、寻找减少污染的方法和措施。今后无人机获得的监测数据将有望用作环保部门预测空气质量的参考指标之一。
逆温层成雾霾“帮凶”
上海交通大学智能交通与无人机应用研究中心、船舶海洋与建筑工程学院教授彭仲仁介绍，从2011年起，他的研究团队在长三角地区使用无人机搭载便携式检测设备，进行了大气污染跟踪监测实验。
到底是一楼雾霾重还是30楼重？团队初步研究发现，PM2.5的浓度随着楼层高度的变化呈现一定的垂直分布规律，越往上PM2.5浓度越低。
但在一次实验中，他们发现从300多米一直到500米，PM2.5的浓度反而越来越高，再继续往上污染浓度又急剧下降。查看温度才发现，这个高度的气温也是随着地面升高而升高的，而不是每上升100米下降0.6℃。因此判断300米到500米区间恰好有一个逆温层，导致污染物难以扩散。
什么是逆温层？彭仲仁称，在低层大气中，气温通常随高度的增加而降低，不过在某些情况下，气温会随高度的增加而升高，出现逆温现象，在大气中形成逆温层。逆温层的出现主要是空气下沉，绝热增温所引起。逆温层通常出现于对流层低层，厚度较薄，大约几百至1000米。
彭仲仁解释，逆温层的存在确实妨碍了空气污染物的垂直扩散，它就像一个大盖子，盖住了下面的污染物，增加了逆温层下近地面PM2.5的浓度，为雾霾的形成提供了条件。
“有逆温层的情况下，就可以看到近地面污染比较严重，但到了逆温层以上的高空就很干净。这是我们比较重要的发现。”彭仲仁说。
他表示，“今后，环保部门在发现较强的逆温层或其他不利天气条件，可能导致加剧雾霾时，就可以提前发出红色、橙色预警，减少地面的污染源，以降低污染程度。”
道路两侧500米内尾气严重
入冬后气温下降了不少，很多市民仍然坚持到户外锻炼，马路两边的人行道上也经常能见着跑步的人。不过，马路上的车辆排放出来的尾气可是雾霾的“得力助手”，沿马路跑步有可能一不小心就成了奔跑的“马路吸霾器”。
“我们发现道路两侧一般300米至500米之内是受汽车尾气污染最严重的区域，PM2.5的浓度较高，而且离道路越近浓度越高。离马路110米范围内一氧化碳浓度最高。”彭仲仁说。因此，他建议市民早上跑步时离马路最好远一些。
那么，是否离主干路越远，PM2.5的浓度也会随之大幅下降呢？对此，彭仲仁通过在上海与美国盖恩斯维尔市两地的PM2.5测量实验发现，在盖恩斯维尔市，PM2.5浓度远离道路30米即可衰减50%。而在上海，背景水平对路边PM2.5浓度的贡献超过2/3，不存在明显的距离衰减格局。
“在上海，离马路越远，污染物的降幅却并不明显，这是因为背景浓度太高。PM2.5的浓度不只是受距离远近的影响，其他因素如风速、风向、大环境中PM2.5的浓度等也是很重要的影响因素。”彭仲仁说。
高架旁8楼以上空气好转
彭仲仁团队对于PM2.5来源也做了研究。
他们选取紧邻中环的上中路上中大厦做了一项实验，通过两个上午，连续测量不同高度的9个楼层的楼外PM2.5，以及楼顶气象、地面和高架交通量，发现出现两个PM2.5浓度高值：地面和与高架隔音障平行高度的8楼，均接近于交通排放源。
而随着高度上升，尤其在8楼（隔音障+高架路）以上，污染物的浓度变化则呈现指数衰减特征。
研究还指出，高架路交通量对PM2.5浓度增加的贡献要大于地面交通量。
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