记者今天从上海交通大学获悉，彭仲仁教授团队在长三角地区用无人机搭载便携式检测设备，进行大气污染长期跟踪监测实验，获得了PM2.5等大气污染物浓度的三维分布数据。

　　这一研究证实了逆温层对PM2.5扩散的不利影响。同时，研究获得道路周边交通污染物的分布规律，可为雾霾预报、防治提供更精确的数据资料。

　　逆温层不利污染物扩散

　　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，气温有时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，不利于污染物扩散。逆温层在PM2.5的积累和雾霾的形成过程中究竟起了多大作用？

　　“目前对大气污染的监测主要集中在地面，高空污染监测比较少，这种平面监测让我们很难清楚地掌握雾霾的生消和扩散规律。”上海交大船舶海洋与建筑工程学院教授彭仲仁团队从2011年起在长三角地区使用无人机搭载便携式检测设备，进行了大量的大气污染跟踪监测实验，发现在距离地面1000米以下的高度PM2.5的浓度总体呈现随高度增加而下降的趋势，无人机带回的监测数据同时也证实了逆温层的存在确实妨碍了空气污染物的垂直扩散，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。

　　离道路越近PM2.5浓度越高

　　此外，团队还对城市主干道、高架路、交叉路口等道路周边的微环境做了污染物监测，发现道路两侧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，且离道路越近浓度越高。“PM2.5的浓度不只是受距离远近影响，风速、风向、大环境中PM2.5的浓度等也是很重要的影响因素。我们也对高架路等立体道路周边交通污染物的三维分布与变化做了监测和分析，发现PM2.5的浓度随着高度的变化呈现一定的垂直分布规律。这些初步的研究发现可以帮助指导路边高层住宅的居民进行污染防范，也能对今后城市道路周边的用地规划和建筑布局等提供决策依据。”彭仲仁说。