新兴技术的发展为空气质量管理提供了发现问题的新视角和解决问题的新工具。EDF美国环保协会“全球清洁空气倡议”（Global Clean Air Initiative）项目旨在推动低成本空气质量传感器、移动监测等新技术应用，协助城市主管部门利用“超本地化（hyperlocal）”的空气质量数据，在更小时空尺度上识别空气污染热点、分析污染来源，为全球城市应对不断加重的空气污染问题提供新的工具和手段。

2018年，EDF与合作伙伴发起“大气移动监测挑战赛”，探索将巡逻车、出租车、无人机为监测载体的大气移动监测网络与现有的国标站、网格化微站、走航雷达等监测技术手段相结合，通过数据融合和大数据分析，建立更加精细化、易于推广的大气污染监管技术体系；2019-2021年，在生态环境部生态环境执法局指导下，EDF与合作伙伴进一步开展了数据驱动的大气污染精准监管实践沧州试点项目，探索构建了“热点网格+地面监测微站+移动式监测设备”的工作模式，为在京津冀等重点区域拓展“千里眼计划”、实现精准治污提供有力技术支撑。

充分发挥传感器数据的作用

如何通过开展低成本空气质量传感器的绩效评估帮助城市获得解决当地空气污染问题的可操作性建议

对于希望了解和改善社区空气质量的城市来说，低成本空气质量传感器（lower-cost air quality sensors, LCSs）可以成为一项具有变革性意义的工具。但数据准确性问题是使用这些传感器的关键障碍因素。

EDF高级空气质量数据分析师丹.彼得斯（Dan Peters）和其他科学家近期共同撰写了新论文[1]，对用户如何通过持续评估传感器的绩效，从而更充分地利用低成本空气质量传感器数据进行了介绍。

布设参照传感器以开展绩效跟踪评估

作为“畅吸伦敦项目”（Breathe London）的一部分，在两年多的时间里，整个伦敦市布设了100个传感器[2]来测量包括二氧化氮（NO₂）和颗粒物在内的主要污染物。与标准仪器（reference-grade instrument）相比，这些低成本空气质量传感器对一些环境因素更为敏感，如温度、相对湿度及部分污染物的浓度水平。这可能导致传感器的测量值在某些特定环境下或某些季节中表现得不那么可靠。

为了确保数据既准确又有效，“畅吸伦敦项目”制定了严格的数据质量保证（QA）程序[3]。对于NO₂数据集，QA程序包含了多种传感器校准方法，以及臭氧（O₃）敏感度校正算法（避免传感器将臭氧误认定为二氧化氮）。

大部分传感器被布设在大伦敦地区的新监测点位，与此同时项目在伦敦市内的标准监测站点（reference-grade sensors）旁边还安装了两个“参照”传感器 (“test” sensors)。通过跟踪这些"参照"传感器的数据与标准监测站点的数据之间的偏差，我们可以了解整个传感器监测网络在不同时刻的运行状态。

与右图相比，左图中"参照"传感器的测量值显示与标准监测站点有较大偏差，表明左图中时间段内传感器处于较差的运行状态。

这种方法为污染数据提供了一个实际验证的依据。例如，如果传感器监测网络测量出了NO₂高值，但是"参照"传感器的数值显示完全偏离了标准监测站点的监测数值，那么就可以推断出相关测量值可能受到了传感器运行状态差的影响，并可以随之进行相应调整。

这种持续的传感器绩效评估非常重要。如果没有相关评估，用户可能会把错误的传感器数据误认为是重大污染事件，或者判定为局地污染热点。

为什么开展低成本空气质量传感器的绩效评估很重要？

低成本空气质量传感器在大多数状态下运行良好，并产生了大量可以得出可操作性建议的关键数据，包括：

一天中的污染高值时间段以及一周中的污染高值天数

区域污染事件（例如，由于气象条件造成的多日连发高污染事件）

污染热点的识别及定位

污染源对不同地点的污染模式的影响

长期污染趋势（例如，污染的季节性变化或逐年的空气质量改善情况

通过低成本传感器增强对世界各地城市空气污染状况的了解

虽然低成本传感器数据的不确定性可能使它们不适合在某些场景中进行应用，但是“畅吸伦敦项目”展示了从传感器中获取可操行性建议的可行路径。“畅吸伦敦项目”监测网络的NO₂数据表明，通过实施严格的质量保证程序并且对传感器运行状态开展持续的绩效评估，城市管理者可以利用低成本传感器来更好地了解当地空气污染状况。这样可以使得更多社区通过采用这种相对较新的技术来了解当地的空气污染状况，即便这些社区没有资源购置更为昂贵的标准监测站点。