犹他大学（University of Utah）和法国电力公司（EDF）的一项开创性研究使用谷歌街景汽车对盐湖谷的空气质量进行详细监测。 这项研究揭示了超局部污染热点，突出了环境正义问题，并标志着在理解和解决城市空气污染的不均衡影响方面取得了重大进展。
在盐湖谷，配备先进空气质量测量工具的汽车（类似于谷歌街景汽车）穿过社区，收集非常详细的空气质量数据。 这项综合抽样显示，不同地区的污染水平存在显著差异。 此外，还开发了一种新的大气建模技术来确定这些污染排放的**。
2019 年，犹他大学的一个大气科学家团队与环境保护**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。 他们为两辆谷歌街景汽车配备了移动空气污染探测器，能够识别超局部污染热点。
在随后的几个月里，该大学大气科学教授约翰·林（John Lin）开发了一种突破性的建模技术。 这种方法结合了风向建模和统计分析，以追踪污染物的确切数量**。 该技术在污染跟踪方面提供了一定程度的详细程度，超过了传统的空气质量监测方法，后者通常评估整个城市地区的空气质量。
由美国大学和环境保护**（EFD）领导的一项研究结果最近发表在《大气环境》杂志上。
林说"对于移动的车辆，你可以把它们送到任何可以开车的地方，以绘制污染地图，包括以前被监测遗漏的路边污染源。 我认为巡回哨兵的想法对很多城市来说都是可行的。 "
谷歌街景车与空气质量仪器。 洛根·米切尔。
研究人员建立了一个庞大的2024年5月至2024年3月盐湖谷空气污染物浓度数据集，方法是将空气质量仪器装载到车辆上，并指导司机逐条街道、逐条车道搜索居民区。 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，空气污染在空间上从街区的一端到另一端变化很大。 "EDF高级空气质量科学家、该研究的合著者Tammy Thompson说："人们呼吸的空气差异很大，典型的监管监测器和EPA控制空气污染的政策无法捕捉到这种规模。 "
空气质量模式符合预期，交通和工业区周围的污染水平较高。 在平均收入较低且黑人居民比例较高的社区，污染物水平较高，这证实了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，当时房主贷款公司绘制地图并用红色墨水绘制草图"危险"社区。 红线社区的空气质量通常很差，因为居民附近有工业活动，而居民通常是有色人种。 城市规划者利用这些地图作为修建高速公路的理由，并允许工业公司进入所谓的危险区域，从而加剧了环境问题。
空气质量并不是一个新问题。 空气质量问题已经存在了几十年，当时可能更糟"林说"I-15州际公路走廊两旁是红线住宅区。 可悲的是，有相当多的研究证明，80年前的红线社区仍然存在。 这些社区仍在与空气质量问题作斗争。 种族歧视的遗留问题依然存在，因为他们往往是投资不足的社区"。
新大气模型的源位置步骤示意图。 来源**：Lin Et al (2023) atm.
安装在 Google 街景车辆上的研究级仪器可测量从周围环境中抽取的环境空气，并识别主要空气污染物的化学特征，包括汽车、卡车、非公路车辆和发电厂排放的一氧化二氮 （NOx）道路和非公路柴油车辆和工业窑炉不完全燃烧产生的黑碳（BC）;来自灰尘或灰烬残留物的细颗粒物 （PM2.）5）；甲烷主要来自垃圾填埋场。 研究人员指示司机在26个社区对空气进行采样，从北盐湖城的工业化地区到南部棉花树林高地和西约旦的居民区。 研究人员选择的住宅区代表了整个山谷中截然不同的人口构成，包括黑人居民的比例，从 3平均收入从40,000到100,000以上不等，以工业或住宅建筑为主的地区。
大多数污染物都显示出一种强烈的模式，强化了我们已经知道的东西——氮氧化物、PM25. BC和二氧化碳水平升高。 一种污染物含量较高的地区很可能是其他污染物含量较高的地区，这些污染物要么来自排放多种污染物的单一来源，要么来自重叠来源。
测试大气模型以确定砾石坑作业附近的 PM25 排放热点案例研究。 c） 中的 Google Earth 图像显示了一个砾石坑，对应于 b） 中相关性最高的网格元素。资料来源**：Lin et al. （2023） ATM Enviro
说'道路上有污染'这有点无聊。 每个人都知道。 右？因此，我们想利用这些数据来寻找道路以外的污染源"“林先生说。 作者通过对两个众所周知的污染源的案例研究测试了Lin的新大气建模方法--一个是大型垃圾填埋场甲烷源，另一个是已知的砾石坑PM25 个来源。 然后，他们应用该模型分析了盐湖城机场以南工业区以前未知的PM25 高架区域。
作者希望其他地方也能使用这种新方法来识别污染热点，使他们的城市更安全，包括识别临时污染源（如气体泄漏）和永久污染源（如工业源）。 巡回哨兵可以帮助政策制定者制定法规，更有效地利用资源来减轻对公民的伤害。
作者希望将大气模型用于："空气***"和其他项目。 "空气***"是第一个基于网络的工具，可帮助用户找到其社区中可能的空气污染源。 Air Tracker 是与美国大学、欧洲环境**和卡内基梅隆大学的 Create Lab 合作开发的，它运行在实时、可信的科学模型上，并结合空气污染和天气数据，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力**。 空气追踪器已经在盐湖城山谷投入使用，并将在未来几个月内推广到全国更多地方。
这项工作涉及许多重要的环境正义问题"环境发展协会的汤普森说。 "我们需要了解不同社区的平均空气污染状况，然后了解为什么存在差异，为什么存在热点，因此我们可以做些什么。 随着我们越来越多地了解空气污染的不平等和我们在全国范围内呼吸的空气，这真的非常重要。 "
参考资料： John C lin、ben fasoli、logan mitchell、ryan bares、francesca hopkins、tammy m.汤普森和拉蒙 A2024年8月2日，Alvarez在《大气环境》杂志上发表的“通过移动测量与大气建模相结合来识别城市污染物的超局部源”。
doi: 10.1016/j.atmosenv.2023.119995
编译**：scitechdaily