无人机搭载未改装手持监测器用于空气质量测量的实用性验证研究

为解决无人机(UAV)飞行中湍流对传感器读数的影响问题，研究人员开展了一项关于未改装手持CO2监测器在无人机平台可靠性的研究。通过对比无人机与地面同步监测数据，发现无人机运动对测量无显著影响，而旋翼下洗流在动态条件下虽会降低CO2浓度读数，但误差仍在工厂校准精度范围内。该研究为商用传感器在无人机环境监测中的直接应用提供了实证支持。

　　

随着环境监测需求的日益增长，无人机(UAV)凭借其灵活性和三维空间覆盖能力，成为连接地面监测与高空遥感的重要工具。然而，无人机旋翼产生的湍流和下洗流可能干扰传感器读数，特别是当使用非专门设计的商用传感器时，其可靠性一直存在争议。目前大多数研究聚焦于定制化传感器平台，而商用"即插即用"解决方案的实用性缺乏系统验证，这限制了无人机技术在更广泛研究群体中的应用。

为解决这一关键问题，国外研究人员开展了一项创新性研究，通过将未改装的Aeroqual Series 500手持监测器搭载于六旋翼无人机(Aurelia X6 Standard)，系统评估了运动状态和旋翼湍流对二氧化碳(CO₂)测量的影响。研究采用三组对照实验设计：首先通过预编程机动动作(上升、前进、侧移、下降)分析运动影响；其次在静态环境中比较无人机悬停与地面传感器的读数差异；最后引入动态污染源(汽车尾气)模拟真实监测场景。所有数据均通过方差分析(ANOVA)和配对t检验进行统计学处理，确保结果可靠性。

3.1 运动影响
通过六次20分钟飞行实验采集的数据显示，四种机动动作下的CO₂测量值波动范围(±10ppm)与传感器固有精度一致。ANOVA检验p值为0.058，表明不同机动动作间的差异无统计学意义。值得注意的是，下降机动中观察到的最大波动(14.4ppm)仍低于传感器标定误差范围(±10ppm+5%)，证实无人机常规机动不会显著影响NDIR传感器的测量可靠性。

3.2 湍流影响(静态环境)
在无污染源的静态环境中，无人机悬停状态与地面传感器的测量差异仅为0.88ppm(p=0.357)。特别设计的10米间距三脚架对照实验证实，无人机下洗流对周边3米高度空气层的扰动可快速恢复，不会造成持续性的测量偏差。这一发现为无人机在背景浓度监测中的应用提供了重要依据。

3.3 湍流影响(动态环境)
当引入汽车尾气作为点源污染时，无人机悬停导致所有监测点的CO₂浓度显著降低(p<0.001)。其中机载传感器读数下降最明显(-14.42ppm)，地面和远端三脚架传感器分别降低9.85ppm和5.66ppm。这种"稀释效应"证实无人机下洗流会扰动局部污染羽流，但关键的是，所有变化量仍在传感器出厂校准容差范围内。

4.1 运动影响讨论
研究首次证实商用NDIR传感器在无人机典型机动中的稳定性。不同于定制传感器需要复杂的气流优化设计，Aeroqual传感器在标准安装位置(电池舱下方)即表现出良好的抗干扰能力。虽然理论分析预测下降机动时地面反射湍流可能影响测量，但实验数据显示这种影响在3米以上高度可忽略。这为商用无人机的标准负载配置提供了实用参考。

4.2 湍流影响讨论
静态环境下的验证结果支持无人机可用于背景浓度监测，而动态实验则揭示了重要应用限制：虽然传感器本身读数准确，但无人机旋翼会主动改变局部污染分布。与需要干燥管和温压补偿的定制系统不同，商用传感器在环境参数波动(温度13.6±2.8°C，湿度46±23%)下仍保持稳定，这大大简化了野外监测的操作复杂度。

该研究通过严谨的实验设计证实，未改装商用CO₂传感器在无人机平台可获得与地面监测相当的数据质量，为推广"即插即用"无人机监测方案扫清了关键技术障碍。特别值得注意的是，即使在动态污染场景中观察到的最大偏差(14.4ppm)，也显著小于同类研究报道的定制系统校准误差(通常>20ppm)。这一发现极大拓展了无人机在环境应急监测、工业排放巡查等场景的应用潜力。

未来研究可进一步探索不同旋翼构型、传感器布局对测量稳定性的影响，并将该方法扩展到具有更大空间变异性的污染物(如PM_2.5和NO_x)监测。论文发表在《Geomatica》期刊，为无人机环境监测领域提供了重要的方法论参考。