犹他大学和EDF的一项开创性研究利用谷歌街景汽车对盐湖城的空气质量进行了详细监测。该研究揭示了超局部污染热点，突出了环境正义问题，标志着在理解和解决城市空气污染的不平衡影响方面取得了重大进展。
在盐湖谷，配备了先进空气质量测量工具(类似于谷歌街景车)的汽车穿过社区，收集非常详细的空气质量数据。这项全面的抽样调查显示，不同地区的污染水平存在明显差异。此外，还开发了一种新的大气模拟技术，以准确地确定这些污染排放的来源。
2019年，犹他大学的一组大气科学家与环境保护基金和其他合作伙伴合作，在盐湖谷引入了一种创新的空气质量监测方法。他们配备了两辆谷歌街景车，作为移动空气污染探测器，能够识别超局部污染热点。
在接下来的几个月里，该大学大气科学教授约翰·林(John Lin)开发了一种开创性的建模技术。这种方法结合了风型模型和统计分析来追踪污染物的确切来源。这种技术在污染跟踪方面提供了一定程度的细节，超过了范围更广、精确度更低的传统空气质量监测方法，后者通常评估整个城市地区的空气质量。
由美国和环境保护基金(EFD)主导的一项研究最近发表在《大气环境》杂志上，研究结果已经公布。
林还担任威尔克斯气候科学与政策中心副主任，他说:“有了移动车辆，你可以把它们送到任何它们可以驾驶的地方，绘制出污染地图，包括以前监测遗漏的道路以外的污染源。”“我认为巡视哨兵的想法对很多城市来说都是可行的。”
一辆装有空气质量仪器的谷歌街车。来源:洛根·米切尔
研究人员在车辆上安装了空气质量仪器，并指示司机在街道上拖网搜索，每秒采集一个空气样本，以创建2019年5月至2020年3月盐湖城山谷空气污染物浓度的庞大数据集。这些观测结果产生了迄今为止分辨率最高的污染热点精细地图——数据捕获了200米(约两个足球场)范围内的变化。
“最大的收获是，从一个街区的一端到另一端，空气污染的空间变异性很大。人们呼吸的空气可能会有很大的差异，而这种差异并没有被典型的监管监测仪和美国环保署用来控制空气污染的政策所捕捉到，”EDF的高级空气质量科学家、该研究的合著者塔米·汤普森(Tammy Thompson)说。
空气质量模式与预期一致，交通和工业区附近的污染程度较高。在平均收入较低、黑人居民比例较高的社区，污染物含量较高，这证实了一个众所周知的环境正义问题。这种模式可以追溯到一个世纪前的红线政策，当时房主贷款公司(Homeowner's Loan Corp.)绘制地图，用红墨水标出“危险”社区。由于工业活动与居民(通常是有色人种)共存，这些被划红线的社区的空气质量往往很差。城市规划者利用地图作为修建高速公路和允许工业公司进入所谓危险地区的理由，加剧了环境问题。
“空气质量不是一个新问题。它已经存在了几十年了，当时可能要糟糕得多。”“I-15走廊沿着这些红线标出的社区。可悲的是，有相当多的研究支持这样一个事实，即80年前的红线社区仍然很重要。他们所在的社区仍在与空气质量问题作斗争。种族歧视的遗留问题仍然存在，因为这些社区往往是投资不足的社区。”
新大气模式的源定位步骤概述。来源:林等人(2023)Atm。Enviro
空气污染的街景
安装在谷歌街景汽车上的研究级仪器测量了从周围环境泵入的空气，并区分了主要空气污染物的化学特征，包括汽车、卡车、非道路车辆和发电厂排放的氮氧化物(NOx);黑碳(BC)来自公路和非公路柴油车辆和工业窑的不完全燃烧;粉尘或灰中的细颗粒物(PM2.5);甲烷，主要来自垃圾填埋场。研究人员指示司机们对26个社区的空气进行采样，从北盐湖的工业区到南至卡顿伍德高地和西约旦的住宅区。研究人员选择了代表整个山谷人口统计学差异的社区，包括黑人居民的比例，平均收入从3.4万美元到10万美元以上，以及以工业或住宅建筑为主的地区。
大多数污染物表现出一种强烈的模式，强化了我们已经知道的情况——氮氧化物、PM2.5、BC和二氧化碳水平在山谷高速公路沿线升高。一种污染物含量高的地区，其他污染物含量可能也很高，要么来自排放多种污染物的单一来源，要么来自重叠的来源。
以某砂石坑作业附近PM2.5排放热点的大气模型为例进行试验研究。图片来源:Lin et. al. (2023) Atm Enviro。c)中的谷歌地球图像显示了砾石坑——与b)中相关性最高的网格单元相对应
“说‘好吧，路上有污染’有点无聊。每个人都知道。对吧?因此，我们希望利用这些数据找到道路以外的来源。”
作者用两个众所周知的污染源——一个大型垃圾填埋场甲烷源和一个已知的砾石坑PM2.5源——的案例来测试林的新大气模型方法。
然后，他们应用该模型分析了一个此前未知的PM2.5升高区域，该区域位于盐湖城机场以南的一个工业区。
下一个步骤
作者希望其他地方也能利用这种新方法来识别污染热点，使他们的城市更安全，包括识别临时来源，如燃气泄漏，以及永久性来源，如工业来源。巡视哨兵可以帮助决策者制定法规，更有效地利用资源，减轻对公民的损害。
作者希望将大气模型用于诸如“空气追踪器”之类的项目，这是首个基于网络的工具，可以帮助用户找到他们社区可能的空气污染源。空气追踪器运行在实时、可信的科学模型上，结合空气污染和天气数据，并与U、EDF和卡内基梅隆大学CREATE实验室合作开发，它可以帮助用户更多地了解他们呼吸的空气，包括污染浓度及其潜在来源。空气追踪器目前在盐湖城谷运行，并将在未来几个月内推广到全国更多地区。
“这项工作涉及很多重要的环境正义方面，”法国电力公司的汤普森说。“我们需要能够了解不同社区的平均空气污染情况，然后了解为什么会有变化，为什么会有热点，因此我们可以做些什么。”当我们越来越多地了解到空气污染的不平等以及我们在全国各地呼吸的东西时，这真的非常非常重要。”
参考文献:“通过将移动测量与大气模拟相结合，实现城市污染物的超局部源识别”，作者:John C. Lin, Ben Fasoli, Logan Mitchell, Ryan Bares, Francesca Hopkins, Tammy M. Thompson和Ramón A. Alvarez, 2023年8月2日，大气环境。DOI: 10.1016 / j.atmosenv.2023.119995
这项研究利用了美国高性能计算中心的资源来计算污染的空间分布，并开发了定位排放源的方法。
本文的其他作者有美国大气科学系的本·法索利、犹他州清洁能源的洛根·米切尔、犹他州环境质质部的瑞安·巴雷斯、加州大学河滨分校环境科学系的弗朗西斯卡·霍普金斯和环境保护基金会的Ramón阿尔瓦雷斯。
这项研究是由环境保护基金资助的。
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