基于低成本传感器的颗粒物监测与人体呼吸道沉积剂量评估研究：来自2022年国际学生评估计划的证据

《Journal of Adolescent Health》：School Closure, Different Aspects of Relational Life, and Adolescent Psychosomatic Complaints: Evidence From Programme for International Student Assessment 2022

本研究针对低成本颗粒物传感器在环境监测和个体暴露评估中的应用可靠性问题，通过对比BlueSky和PurpleAir两种设备与标准仪器的性能差异，建立了基于多项环境因子（包括相对湿度）的校正模型。研究发现传感器在冬季细颗粒物（PM2.5）主导环境下表现更优，但在沙尘事件（PM10）中存在显著测量偏差。通过ExDoM2剂量模型验证表明，经校正的传感器数据可实现呼吸道沉积剂量的有效评估，为低成本传感器在精准暴露评估中的应用提供重要依据。

　　

随着空气污染对健康影响的日益凸显，精准评估个体颗粒物暴露水平成为环境健康研究的关键。传统固定监测站虽能提供精确数据，但高昂成本限制了其空间覆盖密度。低成本传感器的出现为高分辨率监测带来希望，但其测量精度受环境因素影响较大，特别是在不同粒径颗粒物（如PM_2.5和PM₁₀）和不同污染源条件下的性能差异尚未系统评估。这直接影响了其在个体暴露评估和健康效应研究中的可靠性。

为攻克这一难题，克里特理工大学研究团队在《Journal of Adolescent Health》发表创新研究，系统评估了两种主流低成本传感器（BlueSky和PurpleAir）在不同环境条件下的性能表现及其在人体呼吸道沉积剂量评估中的应用潜力。研究人员在希腊干尼亚市设立城市路边和郊区两个监测点，同步运行低成本传感器与标准β射线衰减监测仪，获取了超过13,000小时的颗粒物浓度数据。通过建立多项式校正模型，成功降低了传感器数据与参考值之间的偏差，并利用ExDoM2（Exposure Dose Model 2）剂量模型量化了颗粒物在呼吸道不同区域的沉积情况。

关键技术方法包括：1）采用双站点对比监测设计（城市路边站聚焦PM_2.5，郊区站聚焦PM₁₀）；2）建立基于相对湿度校正的多项式校准算法；3）应用ICRP（国际辐射防护委员会）呼吸道沉积模型进行剂量计算；4）按污染源类型（沙尘、供暖、海洋气溶胶等）分类评估传感器性能。

3.1 Blue Sky校正

研究发现BlueSky原始浓度显著低估参考PM₁₀浓度（均值差14.1 μg/m3）。通过分段多项式校正后，平均绝对误差降至6.5 μg/m3，但在沙尘事件中仍存在22.1 μg/m3的系统偏差，表明该设备对粗颗粒测量能力有限。

3.2 PurpleAir校正

PurpleAir设备呈现季节性差异：冷季呈现高相关性（r=0.96）但存在过度估计，暖季相关性较弱。采用冷季数据建立的线性校正模型显著提升了数据质量，平均绝对误差为6.4 μg/m3。

3.3 时间序列性能

时序分析表明BlueSky能有效跟踪PM₁₀变化趋势（沙尘日r=0.53，非沙尘日r=0.65），而PurpleAir在冷季表现显著优于暖季，说明传感器性能与颗粒物浓度水平密切相关。

3.4 环境条件性能

按污染源分类评估显示：BlueSky在供暖、海洋和混合条件下表现良好，但在沙尘事件中严重低估浓度；PurpleAir仅在供暖期保持良好性能（r=0.96），在沙尘和城市混合条件下甚至出现负相关。

3.5 总剂量评估

剂量比较发现：传感器推导的日剂量与参考值存在显著差异（PM_2.5误差16.8-36.7 μg，PM₁₀误差16.8-133.1 μg），但周剂量误差大幅降低，表明长期暴露评估可有效减少短期波动影响。

3.6 沉积剂量与颗粒物来源

源解析表明两种传感器均不适用于沙尘条件（低估44%剂量），在供暖期存在过度估计，而在海洋和混合条件下表现相对可靠。

本研究通过系统验证揭示了低成本传感器在个体暴露评估中的适用边界：其在细颗粒主导环境下表现良好，但对粗颗粒测量存在固有局限。研究建立的校正框架和剂量评估方法为低成本传感器在精准环境健康研究中的应用提供了重要技术支撑，特别是为不同污染场景下的暴露评估策略制定提供了科学依据。未来需进一步开发基于机器学习的动态校正算法，以提升传感器在复杂环境下的适应能力。