基于拉丁超立方采样的CR-39被动氡监测轨迹密度随机分析方法研究

针对CR-39被动氡监测中因轨迹异质性和小读取面积导致的浓度估算难题，研究人员提出一种基于拉丁超立方采样（LHS）的随机分析方法。结果显示，该方法较传统方法降低均方根偏差15.6%，显著提升轨迹密度与累积暴露的线性相关性，为流行病学研究提供更精准的氡暴露评估工具。

　　

氡气作为室内环境中的天然放射性气体，被世界卫生组织列为肺癌第二大诱因。尽管采用CR-39（聚碳酸酯塑料探测器）的被动氡监测设备因成本低廉而广泛应用于大规模流行病学调查，但其核心难题始终存在：探测器表面轨迹分布不均（受低氡浓度、空气动力学条件差异等因素影响）和有限读取面积（通常仅1 cm²
），导致传统方法估算浓度误差较大。

为突破这一技术瓶颈，由环境放射性研究网络资助的研究团队创新性地将拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）——一种源于蒙特卡洛模拟的分层抽样技术，引入CR-39轨迹分析领域。这项发表于《Applied Radiation and Isotopes》的研究表明，新方法仅需0.12 cm²
的读取面积即可实现与传统全区域扫描相当的精度，且均方根偏差降低15.6%，线性相关系数显著提升。

关键技术方法包括：1）使用双扩散室RADUET装置区分²²⁰
Rn和²²²
Rn；2）在2 cm×2 cm CR-39芯片上实施LHS策略，通过系统覆盖样本空间降低方差；3）对比传统全区域扫描与LHS法在真实轨迹密度分布中的表现。

【研究结果】

1. 轨迹密度分布：LHS法在0.12 cm²
   小面积采样下，其估计值与1 cm²
   真实值的吻合度优于传统方法（见表2数据）。
2. 统计效能：LHS使均方根偏差下降15.6%，且累积暴露量与轨迹密度的决定系数（R2）显著提高。
3. 效率优化：LHS将CR-39总检测面积缩减80%以上，同时保持分析可靠性。

结论部分强调，该随机方法有效克服了CR-39材料中因蚀刻不均、预存轨迹等造成的系统误差，为大规模流行病学调查提供了更高效精准的技术路径。尤其对于发展中国家低氡浓度区域的监测（如东南亚研究样本），该方法可显著降低人力成本并提升数据质量。作者团队（Jun Hu等）特别指出，未来可进一步探索LHS在动态环境暴露评估中的拓展应用。