环境空气PM2.5连续监测系统手工采样的比对测试探究

熊雅菁，黄 萍，廖祖文

（江西省交通科学研究院，南昌 330200）

PM2.5也被称为细颗粒物、细粒、细颗粒，是指悬浮于空气中的直径不大于2.5 μm的小颗粒，一般PM2.5浓度越高，空气污染越严重。20世纪中期以来，有关环境保护的讨论越来越多，尤其是空气污染，“伦敦雾”事件将空气环境保护推上高峰，针对PM2.5的监测活动也越发频繁。分析环境空气PM2.5连续监测系统手工采样、自动采样的效果，探析提升监测成效的方式十分必要。

1 环境空气PM2.5连续监测对比试验

1.1 试验观察指标

本次试验观察的指标为监测精度，记录手工采样所获数值以及自动采样所获数值，了解其均值以及最大值、最小值，同时设立参照组，选派一组技术人员以美国标准进行高精度监测，对比手工采样组、自动采样组所获数据与精度监测组的差别，结合监测数据对应的气象条件，判定两种监测方式的有效性。完成对比分析后，进一步给出不同采样手段的应用条件、提升监测有效性的建议。

1.2 试验准备

为进一步确保试验的准确性，手动采样组选取十台设备进行工作，自动采样组也选取十台设备进行工作，两组设备均在春季、夏季、秋季、冬季采集数据，共60 d（每个季节15 d），对数据进行记录和分析。设备方面，自动采样组应用美国LIGHTHOUSE公司生产的PM2.5制动检测仪。该仪器分析原理为β射线吸收法，标准进气流量为16.67 L/min，切割器为旋风式，性能方面，设备可测量PM0.5，PM1.0，PM2.5，PM5.0，PM10.0及环境温湿度，监测范围为0.3～10 μm，6通道同步监测，工作温度在10～40℃，工作湿度15%～90%。手动采样组应用小流量PM2.5自动换膜采样器（德制），流量校准仪、温湿度表、空盒气压表均为国产，恒温恒湿滤膜自动识别称重系统为德国制造。

1.3 试验过程与结果

试验在4月1日开始，采样地点均为辽宁沈阳某郊外，设备间距平均为1.5 m，自动采样全天进行，手动采样每天6点开始，每隔6 h进行一次，一天进行三次，记录PM2.5浓度、空气湿度和环境温度。取自动采样机对应时间节点所获数据，对每组数据进行加工，提炼最大值、最小值和平均值，记录数据。试验共持续一个月，将一个月内所用样本数据进行进一步加工，提炼最大值、最小值、平均值，分析温度影响、湿度影响，将两组数据与高精度数据进行对比，分析差异。

结果上看，环境温度和湿度情况会明显影响PM2.5浓度，温度方面，PM2.5浓度随温度上升而下降，趋势不显著；湿度方面，PM2.5浓度随湿度增加而加大，趋势显著。采样结果方面，当温度环境、湿度环境处于特殊状态（温度大于40℃、小于10℃；湿度大于90%、小于15%）时，手动采样组所获数据更为精确，变动幅值平均为5.1%，平均值方面，春季为87.4 μg/m3、夏季为 54.2 μg/m3、秋季为 47.4 μg/m3、冬季为37.8 μg/m3。自动采样组所获数据相对较差，变动幅值为13.2%；平均值方面，春季为88.2 μg/m3、夏 季 为 54.7 μg/m3、 秋 季 为 46.8 μg/m3、 冬 季 为36.2 μg/m3。当温度环境、湿度环境处于普通状态（温度处于10～40℃；湿度处于15%～90%）时，自动采样组所获数据更为精确，变动幅值平均为3.1%，平均值方面，春季为87.9 μg/m3、夏季为53.7 μg/m3、秋季为47.2 μg/m3、冬季为36.6 μg/m3。自动采样组所获数据相对较差，变动幅值为5.2%，平均值方面，春季为87.2 μg/m3、夏季为54.4 μg/m3、秋季为47.6 μg/m3、冬季为 37.3 μg/m3。所获 PM2.5 浓度差异如图1所示（横线为美国标准）。

两组所获极限值也有所差别，其中春季较为明显，并呈现逐季下降趋势。春季极限值差异约为3%、夏季极限值差异约为2.6%、秋季极限值差异约为2.4%、冬季极限值差异约为2.1%。具体数据方面，手动采样组春季所获极限值分别为15.4 μg/m3（极小）、234.4 μg/m3（极大），自动采样组春季所获极限值分别为15.9 μg/m3（极小）、232.1 μg/m3（极大）；手动采样组夏季所获极限值分别为13.7 μg/m3（极小）、187.2 μg/m3（极大），自动采样组夏季所获极限值分别为14.1 μg/m3（极小）、185.5 μg/m3（极大）；手动采样组秋季所获极限值分别为10.2 μg/m3（极小）、137.9 μg/m3（极大），自动采样组秋季所获极限值分别为10.9 μg/m3（极小）、138.2 μg/m3（极大）；手动采样组冬季所获极限值分别为7.4 μg/m3（极小）、117.4 μg/m3（极大），自动采样组冬季所获极限值分别为7.3 μg/m3（极小）、122.9 μg/m3（极大）。所获极限值数据差异对比如图2所示。

图1 所获PM2.5浓度差异对比

图2 两组所获极限值对比

1.4 试验分析

结合观测所获数据，可以发现手动采样和自动采样的精度总体均比较理想，但在特殊环境下，手动采样不会受到工作环境的影响，监测所获数据更为精确，自动采样则受到机械工作上限、下限的约束，存在较大的幅值波动。在常规环境下，机械设备自动采样的精度更理想，手动采样由于存在较大误差，精度上会出现一定不足，导致较大的幅值波动。

2 核心结论

2.1 空气PM2.5连续监测方式选取

虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（如重金属、微生物等），在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响较大。结合上文试验得出结论，如果环境不存在特殊变化，可以应用设备进行自动采用，分析PM2.5的浓度；如果环境较为特殊，可以应用手动采样的方式保证工作精度[1]。

2.2 加强监测有效性的建议

为求强化环境空气PM2.5连续监测的有效性，笔者提出以下建议。一是应用大数据提升自动设备程序设计效果，二是进行自动采样和手动采样联合工作，三是多次采集数据获取平均值。

2.2.1 大数据的应用

大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在环境空气PM2.5连续监测工作中，大数据的价值体现在模型分析上，现有的监测设备是在计算机默认程序下工作的，其工况变化以及检测上下限均存在一定的约束，应用大数据可以提升约束的有效边际，保证程序的科学性。

具体而言，工作人员可以收集不同时期、室外环境、时间节点的PM2.5数值，了解其上下限、计算平均值，以平均值为基础，建立常规模型，以最大值和最小值为基础，建立奇异值模型，就两个模型分别设定两套程序，带入自动检测设备中，提升检测工作的范围，如果当地温度、湿度条件无异常，启动常规模型程序进行PM2.5浓度监测；如果当地温度、湿度条件不理想，启动奇异值模型程序进行PM2.5浓度监测，进一步保证结果的科学、可信[2]。

2.2.2 联合采样方式的应用

自动采样方式和手动采样方式各自存在优缺点，单一采用都可能导致工作成效降低，在条件允许的情况下，各地可以建立综采站，如果天气条件较为理想，空气湿度、环境温度处于可控范围内，应用自动采集设备收集各类信息，了解PM2.5浓度；如果天气条件存在特殊性，温度过高、过低，或者湿度过大、过小，则以人工进行采样、分析，确保所获成果真实可信[3]。

在联合采样方式的应用中，要求明确给予不同采样方式的应用标准，如当温度值达到何种程度时进行人工采样、当湿度值达到何种程度时进行自动采样等，并将其作为工作标准予以明确，避免工作责任不清导致监测结果失效情况。

2.2.3 采样平均值的应用

采样平均值是指在同一时段应用两台以上设备分别进行采样和分析作业，将结果进行汇总，取平均值作为PM2.5浓度标准值，如果当地资金条件不理想，也可以应用同一台设备在较短时间内进行两次以上的采样和分析作业，将结果进行汇总，取平均值作为PM2.5浓度标准值。如果当地对PM2.5浓度监测结果有较高的精度要求，可以进行更多次数的采样和分析，进一步保证结果的科学性。采样平均值的应用还要注意参数记录和计算过程中的细节，避免出现计算错误、参数记录错误等情况，使工作结果失真。

3 结语

通过对比环境空气PM2.5连续监测系统自动采样和手工采样的差别，人们可以了解其基本内容。空气PM2.5监测是现代环保工作的重要内容之一，了解不同方式的可行性非常必要，我国空气环境特殊，不能简单套用手工采样或自动采样模式。对比试验表明，在一定范围条件下，手工采样的精度更高，环境无特殊性时，自动采样优势明显。后续工作中，人们应针对实际情况选取合适的监测方式。

参考文献

1 刘 然.探讨环境空气中PM2.5自动监测方法的比较及应用[J].环境与发展，2017，29（5）：137-139.

2 张文辉，虞晓芬，李金涛.杭州市主城区居住区空气PM2.5浓度监测与分析[J].中国卫生检验杂志，2017，27（14）：2075-2077.

3 王 强.环境空气PM2.5连续监测系统比对测试评价指标研究[A].中国环境科学学会.2014中国环境科学学会学术年会[C].北京：中国环境科学学会，2014：12.