网格化空气质量环境监测系统成为大气环境管理重要一环

　　在我国大气环境管理领域，利用低成本、高密度的网格化监测设备来识别污染来源已渐渐成为一种常规手段，国家为此也出台了相应标准。为了解网格化监测网络的最新技术进展和应用情况，仪器信息网在此次会议上采访了北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院赵传峰教授和河北先河环保科技股份有限公司研究院主任崔厚欣。

北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院 赵传峰教授

　　“目前，‘2+26’通道城市中有16个城市安装了网格化监测设备，2017 -2018年秋冬大气攻坚行动计划中被评为优秀的11个城市中有9个城市安装了网格化监测设备。”从崔厚欣对网格化监测系统所取得成就的介绍中，可以看出网格化监测系统已成为地方政府大气环境管理的重要工具。而在使用过程中，数据质量和数据挖掘方面还有很多工作值得研究。

　　数据质量：从硬件和软件提升数据深度和质量

　　可监测参数的扩展。目前网格化监测系统关注比较多的参数为PM2.5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧和VOC。崔厚欣介绍说，未来可开发监测更多参数的监测设备，扩大应用领域。赵传峰老师认为，目前对臭氧和VOCs污染情况的关注度还不够，未来氨气污染可能从研究领域进入监测领域。

　　传感器技术的进步。虽然目前传感器技术基本能满足网格化监测系统的应用，但其本身还是有很大的改进空间。针对传感器易受温湿度影响、气体交叉干扰的问题，可以通过多种手段提高其稳定性，如传感器材料优化、电解液的优化、温度补偿措施的应用等。随着传感器应用量的增加和用户对其要求的不断提高，传感器技术也会不断进步。

　　数据质控体系的提升。赵传峰教授介绍说，在大气领域，以前研究数据来源主要有卫星遥感、地面观测和飞机观测，为保证数据质量，研究人员会开发很多不确定性分析方法。而对于网格化监测系统，目前常用的数据质控体系包括：一是通过标气和标准设备不断标定的硬件方法，如先河环保采用的四级校正方法中的标物校准法、组合校准法;二是采用大数据的软件方法，对一定范围内的仪器数据漂移进行及时调整，以先河环保为代表的业内公司，也都进行大数据软件为基础的数据校准。

　　数据挖掘：从应用和研究角度充分开发

　　目前，网格化监测数据的主要用途是快速定位污染来源，以利于政府及时确定责任人并消除影响。“未来，网格化监测数据可以结合气象、交通数据，挖掘出更多对污染控制和污染治理有效的信息。”崔厚欣说到。

　　“以前，基于卫星遥感、地面站观测和飞机观测的大气环境研究在时间或空间分辨率上均存在一定局限性，无法满足对于建筑物和下垫面复杂的城市区域的研究。而有了空间分辨率和时间分辨率都大大提高的网格化监测数据，我们可以对城市区域内大气环境有更深入的研究。”赵传峰介绍道。

　　赵传峰预测，未来可能的应用包括：一是判断局地污染源贡献来优化环境达标规划。通过加密监测，判断局地污染受本地污染贡献和异地迁移的影响，从而制定更准确的局地环境达标规划;第二个是通过智能学习来进行空气质量预测。经过一两年的数据积累，可以对各种气象条件下不同污染情况进行聚类分析，当出现类似气象条件时就可以用历史数据对未来空气质量进行预测，这也称之为统计预测、经验预测或半经验预测。与模型预测相比，此方法速度快、成本低，特别适合县级城市使用;第三是污染过程统计分析。网格化监测数据可以监测到污染爆发、扩散和消散的全过程，通过多次污染过程观察，可以计算不同污染源控制方案降低污染事件的概率，从而优化污染源控制方案;第四是优化现有空气监测站点的布置。通过长期大量密集的空气质量监测，可以充分了解当地的微气候和污染情况，从而找到具有更高空间代表性的站点。

　　后记：

　　随着政府职责和企业责任的清晰化，各级政府的关注点从环境治理转向了环境管理，而科学管理是各级政府需要不断探索的课题。在多个领域，政府开始注重监测数据对环境管理的支持能力，如大气环境管理中采用网格化的精细管理方式、“土十条”中规定对不同污染程度的土壤分类利用、《斯德哥尔摩公约》和《关于汞的水俣公约》等国际履约过程中通过全国系统性监测数据对履约效果进行评估。随着数据应用方式的改变，未来环境监测方式也可能会出现更多形式，从而更好地支持“绿水蓝天梦”的实现。