迈入“十四五”,车载/无人机载大气监测方案突破传统手段瓶颈
“十三五”约束性指标均全面超额完成。2020年,全国地级及以上城市优良天数比率为87%,相比2015年上升5.8%。
6项主要污染物平均浓度同比均明显下降。2020年,全国PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2、CO平均浓度同比分别下降8.3%、11.1%、6.8%、9.1%、11.1%、7.1%。
京津冀及周边地区和汾渭平原污染相对较重。从重点区域看,长三角地区空气质量总体基本达标;京津冀及周边地区和汾渭平原PM2.5和O3浓度仍然超过国家二级标准。
个别地区、个别时段重污染天气仍有发生。全年重度及以上污染天数主要发生在冬春交替时段,集中在京津冀及周边地区、汾渭平原、东北地区、西北地区等。
图:“灵嗅”V2与无人机实现深度集成
高密度部署的网格化大气监测系统,意味着高昂的采购和维护成本,大面积推广受制于各城市经济发展水平。
传统监测网络侧重于城市与区域空气环境质量总体水平和变化趋势,局部污染源监测则关注重点区域和重点时段,侧重于监控预警、追踪定位具体污染排放。大量的违规排污尺度小且分布零散,依赖传统监测网络无法精准定位污染源。
传统监测网络承担评价与考核功能;局部污染源则注重监测的时效性,数据获取的经济性和分析结果的实用性。
图:“灵嗅”V2与汽车实现高度集成
数据可靠性:移动状态下,对监测设备的体积、重量、功耗、功率等要求更为严格;同时需要考虑进气方式、风速风向、气压、电磁干扰、温湿度变化、移动载具本身和集成方式等对监测过程的干扰。 数据准确性:空气质量传感器本身受环境温度、湿度影响,长期运行传感器监测设备会出现数据零点漂移,传感器受污染物交叉影响等作用下的数据失真。 数据可用性和实用性:结合监管部门的业务需要,通过可视化技术即时呈现大气污染分布信息,快速锁定污染源。
图:“灵嗅”V2车载集成套件,可实现将任何车辆轻松转变成大气走航监测车
图:Sniffer4D“灵嗅”V2大气移动监测系统
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