【摘 要】
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近年来,大气污染精细化治理逐渐深入,对空气质量监测、污染监控溯源等提出了更高的要求。低成本传感器技术可灵活的应用于不同场景,作为传统监测方式的补充,实现高时空分辨率的监测。但因其是新兴的监测技术,在不同应用场景下测量数据的准确性和可靠性尚需大量论证,且缺乏针对不同应用场景下传感器的校准研究。本论文以济南市9个环境空气自动监测标准站的监测数据为标准,同时结合固定传感器网络与移动传感器平台的监测数据,
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近年来,大气污染精细化治理逐渐深入,对空气质量监测、污染监控溯源等提出了更高的要求。低成本传感器技术可灵活的应用于不同场景,作为传统监测方式的补充,实现高时空分辨率的监测。但因其是新兴的监测技术,在不同应用场景下测量数据的准确性和可靠性尚需大量论证,且缺乏针对不同应用场景下传感器的校准研究。本论文以济南市9个环境空气自动监测标准站的监测数据为标准,同时结合固定传感器网络与移动传感器平台的监测数据,评估不同应用场景下颗粒物传感器性能,分析环境因素对传感器的性能影响,设计两步校准模型并分析移动传感器的典型应用案例。主要结论如下:与标准仪器的比对中固定传感器的性能表现更好,PM2.5、PM10的R2值分别为0.89-0.96、0.75-0.89,而移动传感器的性能表现相对较差,PM2.5、PM10的R2值分别为0.70-0.88、0.51-0.81。这可能由于移动传感器安装在出租车车顶内且处于复杂的道路环境中,导致其有较大误差和较差准确率。同时,无论固定传感器或移动传感器测量PM2.5的准确性要优于PM10。相对湿度对颗粒物传感器PM2.5的监测影响更为显著,随着相对湿度的增加传感器和标准仪器之间的相关性变差以及绝对误差变大,且在较高的相对湿度(相对湿度>80%)下,传感器的测量值高于标准仪器的监测值。颗粒物粒径分布(PM2.5/PM10)颗粒物传感器PM10的监测影响更为显著,随着PM2.5/PM10比值的增加,颗粒物传感器与标准仪器之间的相关性呈先上升然后下降的趋势,当PM2.5/PM10比值在0.5至0.6之间时,表现出最佳的相关性。两步校准模型要优于单一模型,可以有效地提高传感器数据质量。固定传感器PM2.5的R2从0.89增加到0.98,PM10的R2从0.79增加到0.97。移动传感器PM2.5和PM10的R2分别从0.78和0.62增加到0.99。在应用两步校准模型时,为确保不确定度小于50%,固定传感器的PM2.5和PM10的浓度应分别大于30μg/m3和50μg/m3移动传感器的PM2.5和PM10浓度均应大于20μg/m3。城市道路扬尘污染特征的分析案例中,济南市颗粒物污染严重的路段并不是位于交通较为密集的市区,而是集中在道路较为稀疏的郊区。将济南市路网系统划分为1021段道路,其中65%的路段PM2.5浓度集中在43μg/m3-46μg/m3,PM10浓度在55μg/m3-70μg/m3。相对于城市环境(环境空气自动监测标准站),早晚高峰尤其早高峰对于道路环境(传感器)的影响更为显著。研究期间,PM2.5浓度污染和排放浓度占比分别为78.6%和21.4%,对于PM10而言,分别为71.9%和28.1%。
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