空气污染影响到全球数十亿人,但有关环境污染的测量在世界上许多地区都受到限制。由于碳排放来源分布不均匀、稀释和物理化学变化等影响,都市中的空气污染浓度在很小(不到1公里)的围内经常出现大幅度的变化。
为此,美国德州大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin;UT Austin)的研究人员在Google Street View街景车上配置传感器公司Aclima快速响应的污染测量平台,期望透过每天都到处移动的Google街景车收集高质量的空气污染资料。根据研究人员表示,过去一年来,他们在加州奥克兰市(Oakland, CA)间隔每30公里的街道上重复进行取样,开发出单一城市街道中最大的空气质量数据量。
相较于使用传统定点的空气质量监测器,通常每隔100-200平方英哩才架设一套,而且无法表征异质人体暴露和局部污染“热点”(hot spots)所需的空间分辨率。因此,研究人员采用一种新的测量方法,能够以较现有中心环境监测法更高4-5个数量级的空间精确度,显示城市中空气污染的模式。
因此,研究人员指出,这让使用户能够看到空气污染在每一区或多大程度上可能发生多大的变化,从而解决全球主要的空气质量监测差距,并揭露空气质量对于城市居民的健康影响。
德州大学奥斯汀分校Cockrell工程学院助理教授Joshua Apte说:“空气污染在空间中存在很大的变化,我们无法用现有的其他测量技术撷取到这种变化。如今,利用我们开发的途径和分析技术,就能以惊人的细节看到空气污染。这种信息还能改变我们对于空气污染源和影响的理解。”
经过研究人员分析后,还发现了许多经常性的“热点”,在其中某个街区的空气污染一直远高于邻近的其他地区。这些热点包括港口、繁忙的十字路口、餐馆、仓库、工厂厂房和车辆经销商。
UT Austin博士后研究员兼该研究的共同作者Kyle Messier说:“这项研究成果最令我们惊讶之处在于,在街区一侧同一位置的空气污染经常较另一侧地点更高6倍。此外,这也显示人们经常在某些区域暴露于不正常、不健康的环境中。”
这项由美国环境保卫基金和Google合作的计划目前正进展至最新阶段,双方自2012年以来一直携手合作,共同绘制和测量健康和环境风险,其设计方法并具有成本效益且易于复制。Google街景车目前已经开了14,000英哩,并收集了3百万笔一氧化氮(NO)、二氧化氮(NO2)以及黑碳排放物的浓度测量数据。
Apte希望将这种移动式的空气质量监测方法可扩展至其他城市中,协助人们做出更明智的决策。“当您为孩子们选择学校时,就可以使用这些信息。例如,如果你的孩子患有气喘,就必须看看哪个学校附近的游乐场空气质量较好?这种有关空气质量的当地信息确实相当有帮助,特别是对于因为年纪或健康状况而变得较脆弱的人而言。”
由于空气质量的局部变化显著影响了公共卫生和环境公平,所以这项研究结果对于空气污染的测量和管理具有重要的意义。如果这种易于扩展的测量方法再进一步验证,还将有助于解决全球空气质量监测数据差距的问题。
编译:Susan Hong
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