无人机在大气环境监测中的应用

李琪

（广东慧航无人机科技有限公司，广东 东莞 523123）

1 引言

当前，我国多地区面临大气环境质量改善的巨大压力。对此，业内人士表示，只有精确找到本地污染物排放的来源，结合地理、气象、环境衍生等众多原因综合分析，才能实现大气污染治理精准决策和快速应对。

由于大气污染具有涉及区域范围较广、区域之间污染物传输量大、污染源种类多、污染因子相对复杂等特点，环境监管难度非常大。传统的空气自动监测站的站房用地面积大，加上其成本及后期运营费用较高，因此很难进行大面积、精密化布点，并且基本上“说不清污染来源”。即使花大价钱采取空气监测站加密的方式进行监控，但以点位进行布置的监测数据始终很难判断污染源迁移和扩散的情况，更无从确定污染发生的直接源头。

地方政府需要一套快速、高效的监测系统进行实时监控，克服人工、视频、监测站等监管存在的数据支撑不足等问题，实现精准监控，以满足大气污染防治的需求。

“大区域”“精准”“高效快速”，无人机技术仿佛就是面对这样的关键词产生的，但环保无人机市场却一直以来少有人问津。无人机与大气环境监测能否擦出火花，本文将从多个方面对此进行探讨。

2 无人机在大气环境监测中的应用

2.1 可见光相机

目前在环保方面应用最广的，就是传统的无人机+可见光云台。某些企业甚至简单地购买几台“精灵”（无人机），对人员稍加培训，就形成“环保无人机监测队伍”。

不可否认，单纯的相机甚至变焦相机已能够给环境监测带来新的思路，但可见光相机对大气污染物的观测仅停留在拍照、视频阶段（详情见图1），缺乏精准监测数据作为支撑，并受光照、雨雾、摄像头低分辨率等因素的影响，只能对污染浓度较大的可见性污染源（如黑烟囱、秸秆焚烧等）进行监控。

常规可见光载荷在环保方面只能算是锦上添花，环境监测人员难以有效地使用，买回来用不着，最后只会沦为展示道具。

2.2 红外成像

红外成像仪在电力巡检上已广泛应用。在环保应用方面，搭载红外成像仪的无人机，可使无人机在夜间条件下进行监测，热像仪的热分布可视化、测温等特性能够较有效地发现夜间生产的排污企业（见图2），可作为遏制夜间偷排的一种手段。

图1 无人机发现的某个正在排放的黑烟囱

图2 某企业日间（可见光）和夜间（热成像）风机影像

但热像仪受环境条件的影响过大，且不同种类企业的热分布形式不同，排放温度与排放量没有必然的关联，相关模型复杂需较长时间比对和监测才能得出检测结论，难以满足环境监测的迫切需求。

2.3 气体传感器

“无人机+气体传感器”即通过无人机搭载多种因子（如VOCs、SO2、PM2.5）的高精度气体监测传感器或气体采集装置，在测区进行大范围巡查，以寻找污染特征因子的监测方式。

以大疆M100搭载传感器为例，配合航线规划自动飞行，不到20分钟就能覆盖1平方公里区域的20～30家工厂，得出气体浓度分布情况，其效率是传统环境监测人员地面巡查的百倍，同时一并解决了数据、影像、定位等问题。

随着技术的进步，便携式传感器的精度（如图3）尤其是基于光离子化检测器（PID）方法的传感器，其检出限、精度甚至可达到ppb级别，已完全可满足测量大气污染物浓度的要求。

图3 高精度VOCs传感器的检测曲线

在理论支撑方面，彭仲仁[1]教授带领的上海交通大学智能交通与无人机应用研究中心早在2011年就已对无人机在空气监测方面的应用进行了研究，其《基于无人机（UAV）技术的城市空气质量4-D监测研究》《基于无人机观测的PM2.5垂直分布规律研究》（见图4）等多篇论文已被多次引用。

图4 PM2.5垂直分布规律

在实际应用方面，一些无人机生产企业已先行在东莞市等多个地市使用带有气体监测仪的无人机进行监测，协助环境监测执法（见图5），同时环境监测大队依据无人机的监测数据，发现并查处了不少违法企业。

图5 无人机协助环境监测执法

图6 传统表格式数据

3 数据可视化

环境监测执法注重时效性，企业的违法偷排情况可能只会出现在某个时间段，甚至只是某一个瞬间，这也是环境监测取证难、执法难的原因之一。

在大气污染调查工作中，无人机配备的气体传感器会获取大量的实测数据（见图6），传统利用excel进行数据分析及管理的办法不仅无法直观展现污染物的空间分布形态，大量数据还需多个工作日的处理和分析才能得出相关结论，难以为下一步的监测管理和治理工作提供决策支持。

而可视化处理能够充分挖掘数据隐含的空间关联，揭示气体污染物的迁移转化规律（见图7、图8），有助于科研人员、监测机构科学直观地判读并分析大气污染情况，高效快速地检测方式可为后续一系列的治理措施提供支撑依据，节约人力成本。

图7 结合地图信息的气体格栅分布

图8 结合高程的3D可视化数据分布

4 案例

某日夜晚，环保局接到居民投诉有刺鼻异味，环境监测人员迅速派出两台气体监测无人机对划定区域进行气体监测，通过气体监测地面站显示的数据直观地查看区域的气体浓度分布（见图9）。区域1的VOCs浓度均高于其他3个区域，VOCs的平均浓度为0.1580ppm，VOCs浓度最高值高达0.7961ppm，同时发现2个波峰位置，从而锁定污染源（见图10）。寻找到排放气体的污染源并锁定目标后，安排执法人员进行突击检查，在短时间内快速处置了环境突发事件。

图9 监测区域的污染气体浓度分布图

图10 气体监测无人机自动生成的报告

5 结语

在环保应用上，无人机+传感器的模式已崭露头角，但仍存在不少问题。

（1）监测标准

国家对环保监测的方法和标准有严格的规定，与大气相关的技术规范已有上百部（如《固定污染源烟气排放连续监测技术规范》（HJ/T 75-2007）等），无人机是新生事物，其自身的标准目前尚未确定，更遑论无人机的气体监测标准。

但没有标准、规范，就没有依据，因此无人机监测所获得的数据，只能够作为参考佐证或科研数据，并不能直接用于执法。

（2）数据可靠性

无人机飞行于空中，所监测到的气体数据并不能说明一定是来自某个工厂的，因为高空大气环流复杂，同时还存在无人机气流扰动等影响，污染物扩散模型难以建立，要做到对污染物垂直柱浓度分布和区域污染物时空分布快速反演并非易事。尽管便携式传感器精度已有很大提高，实验室指标已令人满意，但是其各方面性能仍与监测站的要求有一定的差距，在实际应用场合的各种干扰下，数据的准确性尚不能确定。

因此，无人机监测的数据不能简单地使用，还需要与常规监测站、大气环境、在线监控系统等多平台数据比对、校准，并利用大数据平台和相关模型进行分析解析。同时应结合专家智库，开展大气颗粒物、痕量气体的高精度、高分辨率立体分布反演方法研究，开展机载大气颗粒物和污染气体三维观测技术研究，推动相关检测方法的标准化[2]。

无人机与行业应用相结合是发展趋势，“无人机+气体监测”已实现实时监控区域内污染物动态变化，快速捕捉污染源的异常排放行为，助力环境监测人员实现差异化管理和靶向管理，在突破技术难题后，未来一定会有更广阔的发展前景。

[1] Peng, Z. R., Wang, D., Wang, Z., Gao, Y., & Lu, S. A study of vertical distribution patterns of PM2.5, concentrations based on ambient monitoring with unmanned aerial vehicles: a case in hangzhou, china[J]. Atmospheric Environment, 123, 357-369,2015.

[2] 李白，李超.复杂地形区域大气污染车载和机载走航观测技术[Z] .2016.