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摘要:随着环境问题日益受到关注,大气污染物在线监测系统对于准确掌握空气质量状况、制定科学有效的环保政策至关重要。然而,当前该系统在精度方面面临诸多挑战,限制了其监测效能的充分发挥。本文深入剖析影响大气污染物在线监测系统精度的关键因素,从传感器技术优化、采样与传输环节改进、数据处理算法升级以及系统校准与维护等多个维度,系统阐述提升精度的策略,并结合实际案例展示这些策略的应用成效,旨在为提高大气污染物在线监测精度、推动环保事业发展提供有力支撑。
关键词:大气污染物;在线监测;精度提升
引言
在全球工业化与城市化快速推进的背景下,大气污染已成为威胁人类健康、制约可持续发展的关键问题。大气污染物在线监测系统作为实时掌控空气质量的 “前沿哨所”,能够连续、动态地采集各类污染物浓度数据,为环境监管、污染预警以及科研工作提供一手资料。但其监测精度易受多种因素干扰,微小的偏差都可能导致对污染程度的误判,进而影响环保决策的科学性与及时性。因此,探寻切实可行的精度提升策略,是当前大气环境监测领域的核心任务之一。
一、大气污染物在线监测系统概述
(一)监测原理与主要污染物指标
常见的大气污染物在线监测技术基于不同原理,如化学发光法用于监测氮氧化物(NOx),利用特定化学反应产生的光强度与污染物浓度的定量关系;差分吸收光谱法可同时检测二氧化硫(SO₂)、二氧化氮(NO₂)等多种气体,依据不同气体对特定波长光的吸收特性差异;颗粒物监测则多采用光散射法,通过测量颗粒物对光的散射程度推算其浓度。监测的主要污染物指标涵盖 SO₂、NOx、颗粒物(PM10、PM2.5)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等,这些指标综合反映了大气污染状况[1]。
(二)系统基本组成架构
系统通常由采样单元、传感器单元、数据传输单元、数据处理与分析单元以及监控中心组成。采样单元负责采集大气样品,需确保样品具有代表性且不受外界干扰;传感器单元承载着核心的检测功能,依据不同污染物选用适配的传感器;数据传输单元保障监测数据安全、快速地传至处理中心;数据处理与分析单元对原始数据进行清洗、校准、统计分析等操作;监控中心实现数据的可视化展示、存储以及预警发布。
二、影响监测精度的关键因素
(一)传感器性能局限
灵敏度与分辨率不足:部分传感器对低浓度污染物响应不灵敏,难以精确检测痕量污染成分,如在监测偏远地区的微量有机污染物时,微弱信号易被噪声淹没,导致测量误差较大。分辨率不够则无法区分浓度相近的污染物变化,影响对污染趋势的精准判断。交叉干扰问题:大气成分复杂,多种污染物共存,一些传感器易受其他气体干扰。例如,某些用于检测 CO 的传感器,在高湿度环境且有挥发性有机物(VOCs)存在时,会出现信号偏差,误将干扰成分当作 CO 进行测量。
(二)采样过程误差
采样点位置不合理:若采样点靠近污染源排放口、交通干道等局部高浓度区域,采集的样品不能代表周边大范围的空气质量,造成监测数据 “以偏概全”;反之,若处于空气流动不畅的死角,同样会使样品失真。采样管路吸附与泄漏:采样管路材质若对污染物有吸附作用,会减少进入传感器的污染物量,致使测量值偏低;管路连接处密封不严发生泄漏,则会引入外界空气,稀释样品浓度,干扰测量准确性。
(三)数据传输与处理瑕疵
传输丢包与延迟:在无线传输过程中,受信号强度、障碍物遮挡等因素影响,数据可能出现丢包现象,导致监测数据不连续;传输延迟会使监控中心获取的信息滞后,无法及时反映实时污染变化,延误预警时机。数据处理算法缺陷:简单的平均滤波算法在处理动态变化的污染数据时,可能平滑掉污染物浓度的突变峰值,掩盖污染事件的真实强度;校准模型不准确也会造成系统长期输出有偏差的数据。
三、精度提升策略
(一)传感器技术优化
新型传感器研发与选型:加大对基于纳米材料、量子点等前沿技术的传感器研发投入,这类传感器具有更高的灵敏度与选择性,能够精准捕捉痕量污染物。如纳米金修饰的传感器对某些重金属污染物有超强亲和性,可显著提升检测精度。在选型时,综合考虑监测场景、污染物种类,为每种污染物匹配最佳性能的传感器。传感器校准与维护:建立定期校准机制,利用标准气体对传感器进行校准,修正灵敏度漂移、零点偏移等问题;同时,加强日常维护,及时清理传感器表面灰尘、杂质,确保其处于良好工作状态,延长使用寿命,稳定测量性能。
(二)采样与传输环节改进
科学规划采样点:运用大气扩散模型、地理信息系统(GIS)等技术,结合区域污染源分布、地形地貌、气象条件,精准确定采样点位置,使其均匀分布且能反映不同功能区的空气质量,如在工业集中区、居民区、商业区等合理布局采样点,保障样品代表性。优化采样管路:选用低吸附性、化学惰性的管路材质,如聚四氟乙烯管,减少污染物吸附损失;定期检查管路连接,采用双重密封措施,防止泄漏,确保采样过程的纯净性与准确性。增强数据传输可靠性:采用多通道冗余传输技术,如同时利用 4G、5G 网络及有线网络备份传输,当主通道出现故障时自动切换,降低丢包率;优化传输协议,压缩数据量,提高传输速率,减少延迟。
(三)数据处理算法升级
智能滤波与特征提取算法:引入小波变换、卡尔曼滤波等先进算法替代传统滤波方法,能够在去除噪声的同时保留污染数据的突变特征,精准捕捉污染峰值;运用机器学习算法挖掘数据中的潜在模式,提取与污染事件相关的关键特征,为后续分析提供高质量数据。动态校准模型构建:基于大数据分析,结合历史监测数据、气象数据、污染源排放数据等多源信息,构建动态校准模型,实时调整系统测量偏差,适应大气环境的复杂多变性,提高数据准确性[2]。
四、实践案例分析
甘肃某城市大气污染物在线监测系统优化项目
原系统困境:该城市原监测系统传感器老化,部分对 O₃、NO₂检测灵敏度下降 30%,采样点多位于主干道旁,数据偏差大,传输丢包率达 10%,且采用简单平均算法处理数据,无法准确反映污染变化。优化举措:全面更新传感器,选用新型基于光化学原理的 O₃传感器和抗干扰能力强的 NO₂传感器,每周校准;依据 GIS 重新规划采样点,远离污染源并兼顾不同区域;采用 5G 与有线双链路传输,引入小波滤波和深度学习的数据处理算法。优化成效:监测精度整体提升 40%,O₃、NO₂监测误差控制在 5% 以内,数据丢包率近乎为零,成功预警多次污染事件,为城市空气质量调控提供有力依据,市民对空气质量满意度提升 20%。
五、结论与展望
通过对大气污染物在线监测系统从传感器、采样、传输到数据处理各环节实施精度提升策略,切实克服了诸多影响精度的难题,显著提高了监测准确性,在城市与工业园区等实践案例中取得斐然成效,为环境管理、污染防治提供了坚实的数据基础。展望未来,随着传感器技术向微型化、智能化、多功能化发展,以及物联网、大数据、人工智能与监测系统深度融合,大气污染物在线监测将迈入全新阶段。实时、精准、全谱段的监测成为可能,不仅能精确掌握常规污染物,还能深度解析新兴污染物;预测预警能力将大幅提升,提前防范污染事件;监测网络将进一步全球化、精细化,助力全球携手应对气候变化与大气污染挑战,守护人类共同的蓝天家园。在后续研究中,持续强化跨学科协作,聚焦新技术应用转化,不断优化监测系统精度与效能,是推动环保事业前进的关键路径。
参考文献:
[1]王格格,谢元礼,杨雪雯,等.2017—2022年陕西省大气污染物变化特征及溯源分析-以PM2.5和O3为例 [J/OL].环境科学学报,1-17[2025-01-08].
[2]黄怡容,熊秋林,熊正坤,等.基于CNN-LSTM的鄱阳湖生态经济区大气污染物时空预测[J].生态环境学报,2024,33(12):1891-1901.