? 但是，在我們看來，上圖這種情況反而是不用擔心的。出現非常長的條形煙羽，且末端在雲內展開的，像個蒼蠅拍壹樣，這種氣象條件為中性大氣(無逆溫層結)+雲內清除。所謂中性大氣，通俗易懂的講就是高架煙囪排放出來的汙染物，在垂直方向上的擴散速度較慢，但在水平方向傳播速度較快。換而言之，這種情況下煙羽向高空其他地方跑，禍水東引，吹向海洋(如下圖)，而不向地面擴散，適合汙染物的消散。所以生活在地面上的人類不必擔心。然而，學過高中物理學的人都知道，物質和能量是守恒的。汙染物不會跑向太空，它們仍然存在於世間。汙染物首先在雲或者煙羽內清除，簡單講就是是水滴碰撞、吞並了直徑較小的工業排放的汙染物，就像巨型的白細胞吞並細菌壹樣，然後通過降雨過程返回到大地中，最終的效果是把懸浮的、容易被吸入人體的空氣汙染物三拳兩腳摁死在地面上。
? “菩薩畏因，凡夫畏果”。僅僅是通過觀察性實驗來對排放源定罪量刑是非常困難的，因為因果關系的確定需要十分嚴謹的推理證明。在沒有數據前，不了解背景條件，應該使用演繹推理，也就是根據假設和既有規則推導出初步結論。我們知道，空氣中的汙染物主要集中在2000米高度以下，但是在垂直方向上，具體的汙染空氣和清潔空氣之間的邊界是變化的，這個不斷變化的邊界稱之為大氣邊界層。假設日照市為典型的海陸大氣邊界層，根據第二代空氣質量模式ROM對大氣的分層，可分為：
? 邊界層和混合層雖然不是同義詞，但是具有旺盛對流的邊界層，空氣向上劇烈混合，常形成混合層。需要註意的是，雖然日照市等沿海地區屬於海霧多發區，海陸風環流特征明顯，但是壹般來講，中緯度地區海陸風環流特征只在夏季較為突出。且海陸風環流較弱，風力較小，常被大尺度的環流如南下的東北冷渦和北上的東南/西南暖濕氣流掩蓋掉。故海洋層有時不明顯。
? 當具備壹定的背景資料時，應當使用歸納推理，總結初步的規律。當混合層的高度高於受地表摩擦影響的邊界層高度時，湍流邊界層內的空氣團全部混合均勻。此時假設地面排放的汙染物質量不變，由密度和體積的關系可知，邊界層高度的減小會伴隨著空氣汙染物濃度的累積，地面PM 2.5 濃度會線性升高。如下圖，橫坐標為邊界層高度BLH，縱坐標為顆粒物濃度，可以看到，當邊界層高度低於500米高度時，PM 2.5 濃度開始線性增加。歸納2013-2019年日照地區的邊界層高度，如下圖，橫坐標為邊界層高度BLH，縱坐標為顆粒物濃度，可以看到，當邊界層高度低於500米高度時，PM 2.5 濃度開始線性增加。故日照市冬季的混合層的高度在500米左右，這基本符合我們的前提假設。
? 為了進壹步得出歸納的初步結論，我們對2013-2019年日照市PM 2.5 濃度和臭氧O 3 濃度進行概率分布統計。從下圖可以看出，PM 2.5 濃度是典型的單峰高斯正態分布，但是存在高值長尾現象，而臭氧濃度卻是非正態的雙峰分布。臭氧雙峰分布說明近地面臭氧的部分生成過程和光化學反應無關，而是存在高空向下輸送，主要在發生正午12點之前。細顆粒物濃度來源主要是線性的近地面累積，如前所述，但也存在非線性的爆發式增長。詳情請見筆者前述文章： /p/19085537b21e 。
? 中國的工業煙囪高度壹般大於200米，所以加上煙羽本身的長度，足以沖破混合層，向外層的大氣擴散均勻。但是煙羽本身的形狀是多變的，和高空復雜的氣象條件有關。甚至由於局地小尺度湍流渦旋的存在，相鄰的兩個煙囪排放出來的煙羽長度不壹致。我們對各種高架源煙羽的形態進行了歸納，發現了以下情況是清潔天氣：壹個是水平風速較小，但垂直湍流交換較強，如下圖第壹張；另壹個是中性大氣，水平風速較大，但是垂向交換較弱，如下圖第二張。
? 經過初步的演繹和歸納。我們最終決定，采用圖像法來推斷高架源工業煙羽對地面空氣汙染的關系。當排放源較強時，則空氣汙染物濃度對氣象因子敏感，亦即稀缺因子控制。海陸邊界層氣象因子復雜，精確的觀測高空的氣象條件非常困難，耗時耗力，而煙羽輪廓是良好的氣象指示物。
? 為了捕捉到高空復雜的氣象條件變化，我們采用定時自動攝像機，每隔半個小時拍攝壹次照片。而由上文可知，煙羽的輪廓能反應復雜的氣象變化，我們就把煙羽輪廓作為氣象條件的指示物。由於低雲的存在，機器自動識別圖像中的煙羽輪廓的效果不理想，需要圖像增強和人工標註。圖像增強使用了不世出的AI天才何凱明研發的去霧算法。煙羽形狀瞬息多變，故采用煙羽輪廓的多邊形長度(Polygon Length)，亦即對角線長度來描述其輪廓特征。需要特別註意的是，實際大氣顆粒物的擴散範圍可能遠遠超過其可視輪廓，這是因為肉眼看到的煙羽輪廓主要是因為水汽的凝結。
? 控制煙羽長度的因子非常復雜，如風速、風向、濕度、雲霧等。由下圖可以看出，地面顆粒物濃度與煙羽輪廓長度存在負相關，但是非線性的。天氣系統是典型的混沌系統，而復雜系統中非線性特征只有在滿足壹定條件時才會出現。所以，我們推測：地面顆粒物濃度和煙羽輪廓之間的關系應該可分類。
? 我們使用了邏輯回歸模型(Logistic Function)，對地面顆粒物濃度和煙羽輪廓的多邊形長度進行擬合。雖然邏輯回歸雖然名字叫是回歸模型，但卻是二分類算法。如下圖所示，其中，煙囪的高度(H)是在圖像中標註，計算可知 H=385 (像素點)。煙囪高度根據國家標準是200米。以2倍煙囪高度為臨界點，可以看出，當煙羽輪廓的多邊形長度大於2倍煙囪高度，地面顆粒物濃度才會受擴散條件影響。當煙羽長度小於2倍煙囪高度，擴散對局地的顆粒物的清除效果不明顯。
? 我們得到壹個地面顆粒物濃度y和煙羽長度x的公式：
? 當煙羽長度小於400米時，可以看出上述公式並不能很好的描述其與PM 2.5 之間的關系。所以我們把不同高度的氣象因子也考慮進去，使用決策樹模型，進行擬合。下圖是2019年3月山鋼站點地面PM 2.5 濃度的決策樹模型。可以看出，對流層頂(850 hPa約1500米高度)的緯向風(U_850)和煙羽長度(PL)是這顆決策樹中統計學上的決定性因子。
? 即使這顆決策樹只有6層，陳述和解釋起來還是比較繁瑣冗長的。但其實我們只需關心決策樹的兩個主幹，亦即地面PM 2.5 濃度最高時和最低時的決策樹枝即可。上圖中的紅圈區域是PM 2.5 濃度最高時的決策樹枝：U_850 < -5.4 m/s→ PL < 509 pixels → PM 2.5 > 176 ?g/m 3 ；藍圈區域是PM 2.5 濃度最低時的決策樹枝：U_850 > -5.4 m/s → PL >796 pixels →PM 2.5 < 67 ?g/m 3 。可以推測出，當1500米高度以上自由大氣向岸風大於5 m/s(通常為大尺度的東南暖濕氣流)，而煙羽較短(300-500米高度)，水平和垂向擴散均較弱，地面顆粒物累積，易發生地面的PM 2.5 重汙染。
?除了顆粒物的質量濃度重要以外，顆粒物的數濃度也是對人體健康影響較大的因子。由球形粒子的質量公式 m=ρV= 4ρR 3 /3，可知：PM 2.5 ，亦即2500 納米以下的顆粒物的質量，是50納米顆粒物的壹萬倍以上。500納米以下的顆粒物約占80%的顆粒物總數量，能穿透肺泡膜；而微米級別顆粒物約占90%的質量。
? 我們在日照市郊區農村進行了顆粒物的數濃度觀測。田野空氣最清潔的時候顆粒物濃度只有不到3000 個/cm 3 。然而在有些時候顆粒物濃度大於10000個/cm 3 。顆粒物數量最多的時候，反而是看起來晴好的藍天。大量新的納米級別的顆粒物生成並增大，但是PM 2.5 濃度卻無明顯變化。
? 而在城市道路邊上，受機動車交通影響，顆粒物濃度可達60000個/cm 3 ，是農村最臟時候的6倍。但是，城市上空，超過300米高度的工業煙羽中，顆粒物濃度只有不到3000個/cm 3 ，與潔凈時農村戶外空氣相當。至於室內空氣，在十幾平米有人的辦公室內約在7000 個/cm 3 ，因人的數量而異。當妳看到手機預警，空氣質量指數AQI破百的時候，大氣顆粒物濃度雖然高，但是基本上是大的顆粒，每立方厘米中只有幾千個。當看到清潔的藍天時，顆粒物濃度可能達到每立方厘米上萬個。
? 之所以無法保留原始的田野，只是因為我們還不夠現代。工業的粗糙，必然會讓我們既丟失田野，也丟失現代。觀察性科學實驗應該逐步由城市向田野轉移，由中心向邊緣探出觸手。