记者近日从上海交通大学获悉，上海数据彭仲仁教授带领的无人科研团队在长三角地区用无人机搭载便携式检测设备，进行大气污染物长期跟踪监测实验，机助M监并获得了PM2.5等大气污染物浓度的测获三维分布数据，可为雾霾预报、分布防治提供更精确的上海数据数据资料。

“目前，无人对大气污染物的机助M监监测主要集中在地面，高空污染监测比较少，测获这种平面监测让我们很难清楚地掌握雾霾的分布生消和扩散规律。”上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院教授彭仲仁介绍说。上海数据

研究团队通过固定翼无人机进行高空监测和研究，无人并证实逆温层对PM2.5扩散产生不利影响。机助M监实验显示，测获在距离地面1km以下的分布高度，PM2.5的浓度总体呈现随高度增加而下降的趋势。无人机从空中带回来的监测数据也证实，逆温层的存在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。

研究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，发现马路两侧300米～500米之内是受汽车尾气污染最严重的区域，这一区域内的PM2.5浓度较高，而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。这些研究发现可以帮助指导路边高层住宅内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。