霧霾從哪兒來，又要到哪兒去？讓無人機來告訴你。上海交大課題組彭仲仁教授團隊采用無人機搭載便攜式檢測設備跟蹤監測，獲得的PM2.5等大氣污染物濃度的三維分布數據證實：大氣逆溫層的存在，對PM2.5擴散具有明顯的不利影響。根據他們監測到的道路周邊交通污染物分布規律可以得出：早晚高空PM2.5濃度差異雖大，但地面相去不遠，很難說鍛煉身體何時更好；離道路遠一點，可少吸入些霧霾。
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，難以清楚地掌握霧霾的生消和擴散規律。從2011年起，上海交大船舶海洋與建筑工程學院教授彭仲仁帶領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。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，早上尤其明顯。白天大氣邊界層抬升，PM2.5濃度垂直梯度減小。但逆溫層的存在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。此外，進入11月以后，隨著PM2.5濃度提高，垂直分布特征也變得與一般情況不同。這些第一手的數據資料將有助于分析霧霾的區域輸送、垂直傳輸規律，以及該規律是如何影響霧霾生消的。
彭仲仁團隊對城市主干道、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。越來越多市民喜歡戶外鍛煉，馬路兩邊的人行道上經常能見到跑步的人。彭教授提醒，馬路上來來往往的車輛排放出來的尾氣可是霧霾的“得力助手”，沿馬路跑步有可能一不小心就成了奔跑的“馬路吸霾器”。
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，此前國內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，有些成本較高，有些可控性弱、靈活性差，而彭仲仁團隊采用一架翼展長度只有四米的固定翼無人機無人機可以很好地克服這些缺點。
上海交大彭仲仁團隊的課題研究，能夠準確對一個較大區域的大氣污染狀況進行實時監測，給城市空氣污染預報提供數據支撐，這些數據資料有助于更清晰地認識霧霾在區域范圍內積累、傳輸和消散的過程，從而為最終防控污染，趕走霧霾提供必要依據。
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