最新更新:2020/07/10 12:56
中央大學太空及遙測研究中心教授林唐煌(圖)帶領研究團隊,透過前瞻的衛星遙測PM2.5技術,辨識出空污的主要成分,並掌握大氣氣膠垂直分布,建構出全球PM2.5三維空間分布,經3年努力,已可提供每10分鐘一次空氣品質PM2.5濃度及主要成分的數位監測。(中央大學提供)中央社記者陳至中台北傳真 109年7月10日
(中央社記者陳至中台北10日電)COVID-19(2019年冠狀病毒疾病,俗稱武漢肺炎)疫情使經濟活動減少,空氣污染跟著減輕,中央大學研究團隊趁此機會,辨識空污的主要成分,為PM2.5的數位監測帶來突破。
中央大學太空及遙測研究中心教授林唐煌指出,目前區域的空氣品質預報,只有良好、普通等「質」的概況,沒辦法達到「量」的水準,主因是受限於現有觀測資料太少,且侷限於地表的二維資料,較缺乏三維空間的歸納和分析。
林唐煌帶領研究團隊,把握疫情期間空污減緩的時機,透過前瞻的衛星遙測PM2.5技術,辨識出空污的主要成分,並掌握大氣氣膠垂直分布,建構出全球PM2.5三維空間分布,克服國際空間空氣品質數值預報在「初始場」建構的困境,技術領先全球。
研究團隊經3年努力,透過亞洲地區向日葵8號地球同步衛星的觀測,已可提供每10分鐘一次空氣品質PM2.5濃度及主要成分的數位監測。
林唐煌指出,各國空氣品質預報的難題,就在三維「初始場」,需克服多元資料來源的相容性問題。中央大學研究團隊的優勢,在於掌握大氣氣膠主要成分辨識、以及垂直分布擬合2個關鍵參數,進而建構近實際的PM2.5三維空間分布,數位預報平台指日可待。(編輯:張芷瑄)1090710
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July 10, 2020 at 11:06AM
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