混合空气质量监测技术：在资源受限环境中实现可靠的暴露评估

《Atmospheric Environment》：Hybrid Air Quality Monitoring for Robust Exposure Assessment in Resource-Constrained Environments

本研究在贝鲁特大都市区采用移动与短期固定站点混合监测方法，测量黑碳和超细颗粒物浓度，发现移动监测与固定站点数据高度相关（UFP r=0.82，BC r=0.86）。通过机器学习模型优化，混合模型显著提升预测精度（R2分别达0.54和0.40），并有效降低空间暴露评估误差，为资源有限地区提供实用空气污染管理工具。

　　

Weaam Jaafar | Jad Zalzal | Marianne Hatzopoulou

多伦多大学土木与矿物工程系

摘要

在低收入和中等收入国家以及其他资源有限的环境中，由于缺乏或中断了监管监测网络，空气污染暴露评估往往受到限制。结合移动监测和短期固定站点测量的混合监测方法提供了一个可扩展的框架来填补这些空白。在这项研究中，我们在大贝鲁特地区（GBA）应用了这种方法来测量黑碳（BC）和超细颗粒物（UFP）。我们评估了将移动和短期固定站点数据集整合到土地利用回归（LUR）模型中的效果，并使用高分辨率的人口网格估计值来估算人口加权暴露（PWE）。移动和固定站点的测量结果具有很强的相关性，UFP的皮尔逊相关系数为0.82，BC为0.86。固定站点的LUR模型比仅使用移动数据的模型表现更好（UFP的R2 = 0.35 vs 0.17；BC的R2 = 0.16 vs 0.13），但结合XGBoost的移动模型显示出显著改进（UFP的R2 = 0.54；BC的R2 = 0.40）。包含移动和固定数据的混合模型在R2值上略有提升，并降低了均方根误差（RMSE），表明预测的稳健性得到了增强。根据土地利用的相似性将移动站点分配到固定站点上，相对于基于距离的匹配方法，性能有所提高。PWE结果显示，56%的选区UFP暴露量超过了区域平均水平，53%的选区BC暴露量超过了区域平均水平，其中最高暴露量集中在贝鲁特市中心。这些发现突显了混合监测框架在数据稀缺环境中生成可靠暴露估计值的广泛用途，为全球资源有限地区的空气质量管理和政策制定提供了可转移的工具。

章节摘录

引言

空气污染是全球主要的环境健康风险，每年导致数百万人过早死亡。这一负担在低收入和中等收入国家（LMICs）中尤为严重，这些国家占污染相关死亡人数的近90%（WHO，2024年）。超细颗粒物（UFP，直径<100纳米）和黑碳（BC）尤其值得关注，因为暴露与心血管和呼吸系统疾病有关，还与其他健康问题相关。

研究区域和数据收集

我们使用结合移动监测和短期固定站点采样的混合方法，在大贝鲁特地区（GBA）测量了BC和UFP的浓度。数据收集发生在2024年7月至8月的白天（上午7点至下午6点）。GBA是一个人口密集的混合用途城市区域，包括贝鲁特及其周边郊区。该区域从地中海海岸线延伸到海拔750米的高度，面积约为200平方公里，估计有220万居民。

描述性统计

为了比较两种监测方法，我们总结了整个监测期间移动监测（MM）和短期固定站点（ST）测量的污染物浓度（图2）。MM期间的UFP浓度中位数高于ST（约56,000 vs 28,000 #/cm3）。MM测量的四分位数范围也更广，上限值也更高。MM期间的BC浓度中位数也高于ST（约6,500 vs 4,500 ng/m3），且变异性更大。

对UFP和BC的日变化模式进行了分析

讨论

本研究采用混合监测设计，结合移动监测和重复的短期固定站点采样，绘制了GBA范围内社区级别的UFP和BC暴露图。在黎巴嫩和类似数据稀缺的环境中，由于监管监测和详细排放代理数据的限制，这种方法为开发空间分辨的浓度分布图和PWE提供了实用的途径。将预测结果与人口网格数据结合使用，揭示了城市内部的显著暴露差异。

结论

我们开发了一个混合监测框架，用于估算GBA范围内BC和UFP的暴露量，整合了移动测量数据、短期固定站点数据、土地利用变量、人口网格估计值和机器学习技术。这种方法在缺乏监管空气质量监测的情况下，能够生成高分辨率的暴露分布图。结果强调了移动监测和固定站点采样的互补优势，以及交通相关变量在评估中的重要作用。

作者贡献声明

Marianne Hatzopoulou：写作——审稿与编辑、初稿撰写、项目监督、方法论设计、调查实施、资金获取、概念构思。 Jad Zalzal：方法论设计、概念构思。 Weaam Jaafar：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化展示、方法论设计、调查实施、数据分析、概念构思。

数据可用性

数据可应要求提供。

利益冲突声明

? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益或个人关系：Marianne Hatzopoulou报告称获得了加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究由加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）的RGPIN-2022-04597项目资助。