工业园区是中国新型制造业和智能产业的关键枢纽,也是大气污染物的重要排放源.由于工业园区独特的时空特征,园区内的大气污染物通常被局限于热动力湍流强烈且水平非均一的近地面常通量层内,而非传统的用于评估大气环境容量的大气边界层内.本研究基于临界理查森数和湍流混合长理论,推导出适用于工业园区空间范围(1~10 km)的近地面大气常通量层高度的理论公式,再将该公式应用于计算工业园区尺度实时大气环境容量,再结合园区内大气污染物浓度监测数据,最终求得大气污染物实时排放量,从而实现了一种可以实时计算工业园区排放强度的算法EMAC(Emission model based on the near-ground atmospheric environmental capacity).本文进一步使用中国东部某工业园区2023年1—5月的监测站点数据,以及2008年、2010年MIX-Asia排放清单数据与2015年、2017年MIXv2排放清单数据,对EMAC的结果进行了多手段验证.此外,还将验证结果与传统的高斯型大气扩散模型结果进行了比较.结果表明:(1)引入基于临界理查森数得到的近地面常通量层高度计算工业园区时空尺度下大气环境容量,模拟得到的排放估计与使用传统基于物料平衡法和基于高斯型烟羽模拟的计算结果比较吻合,这证明了使用近地面常通量层作为工业园区局地大气环境容量的垂直指标的合理性;(2)EMAC的排放估计准确性和稳定性显著受到观测的污染物浓度和监测站的空间分布的影响,这可能与建筑区近地面气象场的水平非均一性特征有关.因此,采用密集网格化布置的站点布点方案,可以进一步提高模型计算的准确性和稳定性.
随着无人机和电动垂直起降航空器（electric Vertical Take-Off and Landing, eVTOL）等新兴航空载运具的快速发展，以先进空中交通（Advanced Air Mobility, AAM）和无人机空中交通管理（Unmanned aircraft systems Traffic Management...
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随着无人机和电动垂直起降航空器（electric Vertical Take-Off and Landing, eVTOL）等新兴航空载运具的快速发展，以先进空中交通（Advanced Air Mobility, AAM）和无人机空中交通管理（Unmanned aircraft systems Traffic Management,UTM）为典型代表的低空新型运行概念和体系对现有航行系统在低空的安全管理能力提出了全新的挑战。未来低空将朝向高密度、按需响应、有人与无人协同的运行模式发展，该背景下传统航行系统人在环路的管理方式难以应对上述低空的用空需求，必须依托低空航行系统，构建起更为及时智能的低空风险管理能力。本文首先阐述了低空安全的基本概念，明确了分层风险管理理念，提出了以低空航行系统为核心的未来低空实时风险管理框架。面对低空经济发展对航行系统风险管理所提出的实时化、智能化的能力需求，本文回顾了航行系统风险管理技术与能力的演变，凝练了当下发展的客观需求，梳理了目前关键技术的代表性研究、现状与不足，总结了低空航行系统所面临的核心挑战，给出了构建实时风险管理能力的未来发展方向，提供了未来低空航行系统风险管理能力研究和构建的方向指引，以期推动低空运行的安全有序发展。
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