基于商用妊娠试纸条读数的尿液透明质酸酶即时检测技术开发与应用

为解决大气污染物NO2精准监测难题，研究人员开发了HAPADS多污染物传感平台，集成三种NO2传感器和BME280环境传感器。通过5000公里道路测试验证，平台在复杂环境下仍保持0.9-1.0的R2值和3.3-4.3 μg/m3的RMSE精度，为社区大气研究提供了可靠的低成本监测方案。

　　

随着城市化进程加速和汽车保有量持续增长，大气污染已成为全球关注的重大公共卫生问题。世界卫生组织数据显示，2019年全球99%人口生活在未达空气质量标准的区域。其中氮氧化物(NO_x)尤其是二氧化氮(NO₂)作为主要污染物之一，与心血管疾病、中风、肺癌和哮喘等呼吸系统疾病密切相关。WHO设定的NO₂年平均值指导限值为10μg/m³，但城市交通排放仍是导致NO₂浓度升高的主要源头。

目前NO₂监测主要依赖昂贵复杂的专业设备，包括基于湿化学法的实验室系统、地基数字传感器系统、空中平台传感器系统、卫星平台传感器系统以及集成耦合系统。这些设备通常仅由政府部门和少数行业机构使用，导致环境监测数据有限，难以支持暴露评估和健康风险研究。虽然低成本传感器技术近年来取得进展，但现有设备在准确性、可靠性和多污染物同步检测能力方面仍存在不足，特别是缺乏能够满足社区大气研究需求的低成本、高精度多污染物传感器平台。

针对这一技术瓶颈，波兰克拉科夫AGH大学电子研究所的研究团队开发了HAPADS（高精度自主可编程空气污染数据服务平台）系统，相关研究成果发表在《Sensors and Actuators A: Physical》。该研究通过集成多种传感技术和先进算法，实现了对NO₂的高精度监测，并在真实环境中进行了大规模验证。

研究团队采用多传感器融合技术，集成了三种不同类型的NO₂传感器：Semea Tech 7E4-NO2-5电化学传感器、SGX Sensortech SGX-7NO2电化学传感器和MiCS-2714金属氧化物半导体(MOS) MEMS传感器，同时配备Bosch BME280温湿度压力复合传感器。系统核心采用BeagleBone Blue微处理器，配备GSM/GPS模块和Intel Movidius人工智能加速器，支持实时数据上传和边缘计算。传感器数据通过定制算法进行校正，利用内部和外部环境参数差异提高测量精度。研究还使用了ARMAG基金会位于格但斯克市的专业监测站数据作为参考标准，通过五个月实地比对验证平台性能。

在传感器性能验证方面，研究显示经过6个月野外工作后，ST和SGX传感器仍保持优异性能。实验室校准结果显示，ST传感器达到R²=1.00的完美拟合，SGX传感器也表现良好但存在老化现象，需定期重新校准。金属氧化物传感器则表现出恢复特性和选择性较差的特点，适合趋势监测而非精确测量。

参考站测试结果表明，未经校正的传感器数据与参考值存在偏差，但通过开发的校正算法可显著改善准确性。算法采用乘性和加性校正公式y_c=A(y_s+D)，其中校正系数A和D通过训练得到的校准模型计算。当使用所有辅助传感器数据时，校正后相关系数r达到0.86，RMSE降低至3.9μg/m³。

道路测试期间，研究团队在两个月内行驶约5000公里，覆盖高速公路、快速路、国道和省道等多种道路类型，经历雨雪、晴天的各种天气条件及温湿度变化。测试结果显示，校正后的传感器数据能够清晰反映城市与乡村区域的NO₂浓度差异，城市区域浓度明显高于乡村地区，与交通排放特征相符。

该研究的创新性在于成功开发了能够适应复杂环境条件的低成本多污染物监测平台，通过多传感器冗余设计和先进算法有效提高了测量准确性。HAPADS平台展示了在社区大气研究中的应用潜力，为公众参与环境监测、获取实时空气质量数据提供了技术可能。研究结果对制定空气质量管理策略、评估交通污染控制措施效果以及保护敏感人群健康都具有重要价值。

未来研究方向包括延长传感器使用寿命、开发自动校准程序以及扩展监测污染物种类。特别是在高盐度环境（如沿海地区）的长期性能验证需要进一步研究。随着物联网和人工智能技术的不断发展，这类低成本高精度的监测平台有望成为构建智慧城市环境监测网络的重要组成部分，为实现零污染城市目标提供数据支撑。