基于物联网的韦拉克鲁斯-博卡德尔里奥都会区PM2.5环境监测网络

《Frontiers in Environmental Science》：IoT-based environmental monitoring network for PM2.5 in the Veracruz-Boca del Río metropolitan area

　　

韦拉克鲁斯–博卡德尔里奥都会区暴露于与港口活动、车辆交通、工业运营及有限官方监测覆盖相关的多种空气污染源。本研究介绍了一种可扩展的基于物联网（IoT）的环境监测网络的设计、校准和初步现场部署，旨在表征该沿海城市–港口区域细颗粒物（PM_2.5）的短期时空变异性。该网络由沿南北向城市–港口断面安装的四个监测站组成。每个节点集成了ESP32微控制器、用于PM_2.5和PM₁₀监测的PMS5003光学颗粒物传感器、本地microSD数据存储，以及经Bosch Software Environmental Cluster算法处理的BME680传感器，以获取辅助气体相关指标，包括基于BSEC的CO₂当量浓度（eCO₂）。研究人员基于与用作二级传递参考的SPS30传感器的配对测量，采用非线性多项式校准对PMS5003读数进行了修正。在2025年5月的初始全网运行期间，四个站点的平均PM_2.5浓度均超过了修订后的24小时参考值30 μg m^-3。站点间Spearman分析表明网络内PM_2.5时间模式具有一致性。研究结果表明，经过校准的低成本IoT网络用于韦拉克鲁斯–博卡德尔里奥地区PM_2.5初步时空筛查具有可行性。然而，该数据集代表短期基线，不应被解释为监管级评估或长期季节性趋势及确定性源归因的证据。

**一、研究背景、问题与开展意义**

韦拉克鲁斯–博卡德尔里奥都会区是墨西哥具有重要经济意义的城市群，其港口为全国主要海港之一，集装箱运输持续增长。联合国贸易和发展会议报告显示，2023年全球海运贸易增长2.3%至123亿吨，且预计至2029年保持年均2.4%的增长率；海运约占全球温室气体排放的3%。港口活动的增加导致城市空气污染水平相应上升，使严格执行墨西哥官方标准（NOM-025-SSA1-2021、NOM-172-SEMARNAT-2019）及世界卫生组织（WHO）指南变得至关重要。然而，现有国家空气质量信息系统（SINAICA）监测网络存在频繁服务中断、故障反复发生和空间覆盖不足等重大运营缺陷——仅依靠一个位于市中心偏南的单一监测站代表整个大都会区，远离港口和周边工业区等主要排放源，严重削弱了区域空气质量全面监控的有效性。已有研究报道颗粒物暴露可导致呼吸系统、心血管和脑血管疾病等不良健康后果。因此，亟需建立多站点连续监测网络，以确定污染物空间分布、识别高峰污染时段、定位高风险区域，为居民和市政当局提供可行动的信息。

**二、研究内容、结论与意义**

研究人员设计、校准并初步部署了一个可扩展的基于物联网（IoT）的环境监测网络，由四个沿南北向城市–港口断面安装的监测站（新港、市中心、北区、UV区）组成，用于表征该沿海城市–港口区域PM_2.5的短期时空变异性。研究证明了经校准的低成本IoT网络在该区域PM_2.5初步时空筛查中的可行性，补充了现有SINAICA基础设施空间覆盖的不足。该论文发表在《Frontiers in Environmental Science》。

**三、关键技术方法**

研究人员主要采用以下方法：以ESP32微控制器为核心的监测节点架构，集成PMS5003光学颗粒物传感器、BME680环境传感器及microSD本地存储；采用以SPS30传感器为二级传递参考的非线性二阶多项式校准方法对PMS5003原始读数进行部署前修正；在受控气体舱内对BME680/BSEC气体响应进行功能验证；采用Spearman秩相关分析评估各变量间及站点间PM_2.5的关联与时间同步性。

**四、研究结果**

*（一）PMS5003传感器校准方程与实现参数*

研究人员将二阶多项式校准方程嵌入ESP32固件，对每次PMS5003原始读数进行实时修正后再按900次读取取平均。由于该校准数据集未获得独立的基于残差的性能统计，R²、RMSE、MAE和平均偏差未作为验证指标报告。校准后的PM_2.5浓度应理解为传递修正后的低成本传感器测量值，而非监管级观测数据。

*（二）监测节点*

2025年4月三站月均数据表明，新港站PM_2.5浓度最高（29.16 μg m^-3），为监测网络中最污染的区域；UV区相对湿度最高；北区平均温度、BSEC衍生的eCO₂和挥发性有机物（VOCs）最高，可能与其邻近向河道中段排污的污水处理厂有关。2025年5月四站完整运行后，新港（36.92 μg m^-3）、北区（36.85 μg m^-3）和市中心（36.82 μg m^-3）PM_2.5浓度相近且均超过修订后的24小时参考值30 μg m^-3，呈现港口与城市区域颗粒物水平升高的初步空间格局；向南至城市内部浓度趋于降低。站间Spearman相关分析显示中度至极强的正相关，表明各站PM_2.5浓度变化在时间上高度同步，提示区域性气象和排放因素的共同影响。污染峰分析揭示双峰特征：17:00–21:00的晚间高峰对应通勤交通繁忙时段；04:00–06:00的清晨峰对应港口机械作业（龙门吊、正面吊、跨运车及船舶装卸）时段。周分析未发现固定最污染日模式。BSEC衍生的eCO₂呈现夜间和清晨升高特征，新港站最大。探索性Spearman分析表明，相对湿度与PM_2.5呈最一致的正相关，而eCO₂、VOC和温度相关性较弱且不一致。

**五、讨论与结论**

讨论指出，该区域PM_2.5平均浓度（29–37 μg m^-3）远超WHO建议值（年均5 μg m^-3，24小时15 μg m^-3），提示相关人群健康风险，与全球高密度港口城市研究成果一致。eCO₂属BSEC算法从BME680气体/VOC响应估算的筛选级指标，而非直接CO₂浓度测量。沿海高湿度是光学PM传感器不确定性的重要来源，未来需与联邦参考方法（FRM）/联邦等效方法（FEM）/β射线衰减监测仪（BAM）/微量振荡天平（TEOM）等参考仪器进行并置比对，以量化均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和