注：本文是基于以笔者为第一作者的文章《Identify the contribution of elevated industrial plume to ground air quality by optical and machine learning methods》所做。该英文文章于2020年1月被英国物理学会期刊《Enviromental Research Communication》接收，但是本文并不是该文章的简单复述，补充了笔者的一些做研究的感悟。
原始和现代的平衡点到底在哪？当你经过一个工厂时，尤其是钢铁工厂，浓烟滚滚的烟囱时常会让你本能的感到恐惧。这种感觉出于生物进化的本能，几百万年以来，当遮天蔽日的浓烟弥漫时，通常是火山爆发，一个种群可能会在顷刻间灭绝。
但是，在我们看来，上图这种情况反而是不用担心的。出现非常长的条形烟羽，且末端在云内展开的，像个苍蝇拍一样，这种气象条件为中性大气(无逆温层结)+云内清除。所谓中性大气，通俗易懂的讲就是高架烟囱排放出来的污染物，在垂直方向上的扩散速度较慢，但在水平方向传播速度较快。换而言之，这种情况下烟羽向高空其他地方跑，祸水东引，吹向海洋(如下图)，而不向地面扩散，适合污染物的消散。所以生活在地面上的人类不必担心。然而，学过高中物理学的人都知道，物质和能量是守恒的。污染物不会跑向太空，它们仍然存在于世间。污染物首先在云或者烟羽内清除，简单讲就是是水滴碰撞、吞并了直径较小的工业排放的污染物，就像巨型的白细胞吞并细菌一样，然后通过降雨过程返回到大地中，最终的效果是把悬浮的、容易被吸入人体的空气污染物三拳两脚摁死在地面上。
“菩萨畏因，凡夫畏果”。仅仅是通过观察性实验来对排放源定罪量刑是非常困难的，因为因果关系的确定需要十分严谨的推理证明。在没有数据前，不了解背景条件，应该使用演绎推理，也就是根据假设和既有规则推导出初步结论。我们知道，空气中的污染物主要集中在2000米高度以下，但是在垂直方向上，具体的污染空气和清洁空气之间的边界是变化的，这个不断变化的边界称之为大气边界层。假设日照市为典型的海陆大气边界层，根据第二代空气质量模式ROM对大气的分层，可分为：
- 近地面层 (0-100 m), 含建筑物，受地表摩擦力影响，风速随着高度呈现对数分布而增加。
- 海洋层 (100-500 m)，受海陆风环流的影响。
- 混合层(500-2000 m)，污染物混合均匀。
- 逆温层(2000-3000 m)，污染物向上扩散受阻，通常是下沉逆温。
边界层和混合层虽然不是同义词，但是具有旺盛对流的边界层，空气向上剧烈混合，常形成混合层。需要注意的是，虽然日照市等沿海地区属于海雾多发区，海陆风环流特征明显，但是一般来讲，中纬度地区海陆风环流特征只在夏季较为突出。且海陆风环流较弱，风力较小，常被大尺度的环流如南下的东北冷涡和北上的东南/西南暖湿气流掩盖掉。故海洋层有时不明显。
当具备一定的背景资料时，应当使用归纳推理，总结初步的规律。当混合层的高度高于受地表摩擦影响的边界层高度时，湍流边界层内的空气团全部混合均匀。此时假设地面排放的污染物质量不变，由密度和体积的关系可知，边界层高度的减小会伴随着空气污染物浓度的累积，地面PM2.5浓度会线性升高。如下图，横坐标为边界层高度BLH，纵坐标为颗粒物浓度，可以看到，当边界层高度低于500米高度时，PM2.5浓度开始线性增加。归纳2013-2019年日照地区的边界层高度，如下图，横坐标为边界层高度BLH，纵坐标为颗粒物浓度，可以看到，当边界层高度低于500米高度时，PM2.5浓度开始线性增加。故日照市冬季的混合层的高度在500米左右，这基本符合我们的前提假设。
注：气象因子的月平均值一般过滤掉了短波和长波，只保留了行星波的大尺度环流特征。
为了进一步得出归纳的初步结论，我们对2013-2019年日照市PM2.5浓度和臭氧O3浓度进行概率分布统计。从下图可以看出，PM2.5浓度是典型的单峰高斯正态分布，但是存在高值长尾现象，而臭氧浓度却是非正态的双峰分布。臭氧双峰分布说明近地面臭氧的部分生成过程和光化学反应无关，而是存在高空向下输送，主要在发生正午12点之前。细颗粒物浓度来源主要是线性的近地面累积，如前所述，但也存在非线性的爆发式增长。详情请见笔者前述文章：https://www.jianshu.com/p/19085537b21e。
中国的工业烟囱高度一般大于200米，所以加上烟羽本身的长度，足以冲破混合层，向外层的大气扩散均匀。但是烟羽本身的形状是多变的，和高空复杂的气象条件有关。甚至由于局地小尺度湍流涡旋的存在，相邻的两个烟囱排放出来的烟羽长度不一致。我们对各种高架源烟羽的形态进行了归纳，发现了以下情况是清洁天气：一个是水平风速较小，但垂直湍流交换较强，如下图第一张；另一个是中性大气，水平风速较大，但是垂向交换较弱，如下图第二张。
经过初步的演绎和归纳。我们最终决定，采用图像法来推断高架源工业烟羽对地面空气污染的关系。当排放源较强时，则空气污染物浓度对气象因子敏感，亦即稀缺因子控制。海陆边界层气象因子复杂，精确的观测高空的气象条件非常困难，耗时耗力，而烟羽轮廓是良好的气象指示物。
为了捕捉到高空复杂的气象条件变化，我们采用定时自动摄像机，每隔半个小时拍摄一次照片。而由上文可知，烟羽的轮廓能反应复杂的气象变化，我们就把烟羽轮廓作为气象条件的指示物。由于低云的存在，机器自动识别图像中的烟羽轮廓的效果不理想，需要图像增强和人工标注。图像增强使用了不世出的AI天才何凯明研发的去雾算法。烟羽形状瞬息多变，故采用烟羽轮廓的多边形长度(Polygon Length)，亦即对角线长度来描述其轮廓特征。需要特别注意的是，实际大气颗粒物的扩散范围可能远远超过其可视轮廓，这是因为肉眼看到的烟羽轮廓主要是因为水汽的凝结。
控制烟羽长度的因子非常复杂，如风速、风向、湿度、云雾等。由下图可以看出，地面颗粒物浓度与烟羽轮廓长度存在负相关，但是非线性的。天气系统是典型的混沌系统，而复杂系统中非线性特征只有在满足一定条件时才会出现。所以，我们推测：地面颗粒物浓度和烟羽轮廓之间的关系应该可分类。
我们使用了逻辑回归模型(Logistic Function)，对地面颗粒物浓度和烟羽轮廓的多边形长度进行拟合。虽然逻辑回归虽然名字叫是回归模型，但却是二分类算法。如下图所示，其中，烟囱的高度(H)是在图像中标注，计算可知 H=385 (像素点)。烟囱高度根据国家标准是200米。以2倍烟囱高度为临界点，可以看出，当烟羽轮廓的多边形长度大于2倍烟囱高度，地面颗粒物浓度才会受扩散条件影响。当烟羽长度小于2倍烟囱高度，扩散对局地的颗粒物的清除效果不明显。
我们得到一个地面颗粒物浓度y和烟羽长度x的公式：
当烟羽长度小于400米时，可以看出上述公式并不能很好的描述其与PM2.5之间的关系。所以我们把不同高度的气象因子也考虑进去，使用决策树模型，进行拟合。下图是2019年3月山钢站点地面PM2.5浓度的决策树模型。可以看出，对流层顶(850 hPa约1500米高度)的纬向风(U_850)和烟羽长度(PL)是这颗决策树中统计学上的决定性因子。
注：大气环流的平均运动方向是准纬向的(U分量)，亦即可以看成东西方向的平均气流加上扰动项。
即使这颗决策树只有6层，陈述和解释起来还是比较繁琐冗长的。但其实我们只需关心决策树的两个主干，亦即地面PM2.5浓度最高时和最低时的决策树枝即可。上图中的红圈区域是PM2.5浓度最高时的决策树枝：U_850 < -5.4 m/s→ PL < 509 pixels → PM2.5 > 176 µg/m3；蓝圈区域是PM2.5浓度最低时的决策树枝：U_850 > -5.4 m/s → PL >796 pixels →PM2.5 < 67 µg/m3。可以推测出，当1500米高度以上自由大气向岸风大于5 m/s(通常为大尺度的东南暖湿气流)，而烟羽较短(300-500米高度)，水平和垂向扩散均较弱，地面颗粒物累积，易发生地面的PM2.5重污染。
除了颗粒物的质量浓度重要以外，颗粒物的数浓度也是对人体健康影响较大的因子。由球形粒子的质量公式 m=ρV= 4ρR3 /3，可知：PM2.5，亦即2500 纳米以下的颗粒物的质量，是50纳米颗粒物的一万倍以上。500纳米以下的颗粒物约占80%的颗粒物总数量，能穿透肺泡膜；而微米级别颗粒物约占90%的质量。
我们在日照市郊区农村进行了颗粒物的数浓度观测。田野空气最清洁的时候颗粒物浓度只有不到3000 个/cm3 。然而在有些时候颗粒物浓度大于10000个/cm3 。颗粒物数量最多的时候，反而是看起来晴好的蓝天。大量新的纳米级别的颗粒物生成并增大，但是PM2.5浓度却无明显变化。
而在城市道路边上，受机动车交通影响，颗粒物浓度可达60000个/cm3 ，是农村最脏时候的6倍。但是，城市上空，超过300米高度的工业烟羽中，颗粒物浓度只有不到3000个/cm3，与洁净时农村户外空气相当。至于室内空气，在十几平米有人的办公室内约在7000 个/cm3，因人的数量而异。当你看到手机预警，空气质量指数AQI破百的时候，大气颗粒物浓度虽然高，但是基本上是大的颗粒，每立方厘米中只有几千个。当看到清洁的蓝天时，颗粒物浓度可能达到每立方厘米上万个。
之所以无法保留原始的田野，只是因为我们还不够现代。工业的粗糙，必然会让我们既丢失田野，也丢失现代。观察性科学实验应该逐步由城市向田野转移，由中心向边缘探出触手。
