以色列开发新型无线传感器监测空气污染

以色列开发新型无线传感器监测空气污染

• 来源:网络
• 更新日期:2020-07-23

摘要：　　冠状病毒大流行期间，由于减少了空气污染物的排放，我们周围的空气质量得以改善。这是因为全球范围内的封锁和关闭导致能源消耗，运输使用和石油需求的减少。例如，根据五月份发

　　冠状病毒大流行期间，由于减少了空气污染物的排放，我们周围的空气质量得以改善。这是因为全球范围内的封锁和关闭导致能源消耗，运输使用和石油需求的减少。例如，根据五月份发表在多学科杂志《空气质量，大气与健康》上的一项研究，在中国，二氧化氮的排放量在一月至二月之间下降了70％。在印度，则减少了20-30％。

　　发表在以色列科学杂志“生态与环境”的最新研究报告显示，污染物排放量下降了3％至13％（分别针对硫和苯氧化物），主要是由于汽车，火车的和船流量的减少。在特拉维夫，海法和耶路撒冷等密集的城市中心，在交通监测站测得的二氧化氮浓度也降低了49-61％。

　　从环境和公共卫生的角度来看，这些数字都很重要，即使COVID-19大流行继续造成惨重的损失。

　　随着限制开始放宽，甚至是零星地散开，各国都在寻求经济复苏，我们很可能会看到污染水平回升，带来了可怕的后果。根据世界卫生组织的数据，每年有420万人死于环境（外部）空气污染。专家估计，仅在以色列，空气污染就是造成每年2,000人过早死亡的原因。

　　因此，监测空气污染非常有必要。

　　如何收集环境数据？

　　国家空气监测网络  包括遍布以色列的140多个空气监测站，由不同的环境协会，地方当局，以色列电力公司，工厂和环境保护部联合运营。法规规定必须至少在12米的高度进行测量，这就是为什么通常在很高的屋顶或桅杆上可以找到监测站的原因。

　　但根据Technion土木与环境工程学院的Barak Fishbain副教授的说法，监视站位于较高的高度，而不是“从地面”靠近地面，因而这使收集的数据不太准确。

　　“从污染物排放（例如从汽车排放）到达到这些高度之前，化学过程已经完全改变了该物质的成分。因此，我们的测量值与呼吸之间的关系不足以使我们得出关于空气污染与发病率之间关系的明确结论。”

　　Fishbain认为，常规测量的另一个问题是大多数监视站主要位于居民区。因此，大多数污染物都无法从源头进行测量，即在工业园区或工厂和发电厂所在的区域。如果将传感器放置在远离污染源的位置，则可获得较低的测量值。

　　“此外，当有害污染物泄漏到环境中，而您想查明泄漏来源的工厂时，则没有办法。这些传感器不在工厂附近，因此不可能追踪泄漏的源头。”

　　此外，Fishbain指出，基于模型构建空气污染图是很常见的。

　　这些模型在涉及大比例尺地图（例如整个以色列国或整个海法湾）时是准确的，但是在涉及单个社区或街道等小区域时，常规模型不再适用。在这种情况下，专家使用插值方法[一种允许从现有数据集而不是模型中生成新信息的技术，“ Fishbain解释说。“问题在于插值是一种数学方法，没有考虑到污染物的化学和物理行为。”

　　较小的传感器和更新的算法

　　为了更好地了解实际的空气污染水平，Fishbain和他的实验室开发了一种新型的廉价，低成本无线传感器，可以轻松大规模地进行分配。

　　Fishbain教授开发了低成本的无线传感器来监测空气污染。照片：达娜？德拉勒（Dana Drahler）

　　“这些传感器很小，只有烟盒大小，因此它们很便携，可以放在口袋里。任何人都可以在任何地方使用这些传感器之一，并进行自己的测量。传感器在人站立的确切位置检测污染水平，不仅为用户提供了更真实的空气污染测量值，而且还提供了更好的暴露评估，”他强调说。

　　在开发便携式传感器之前，Fishbain还使用相同的技术创建了固定基础设施，作为研究的一部分。该项目包括在海法的Neve Sha'anan邻里部署一个小型传感器网络，以测量该地区不同街道的空气污染程度。这项研究本身是一个名为CITI-SENSE的大型欧洲项目的一部分，该项目的主要目的是让公众意识到他们所在城市的空气质量。

　　但是，菲什班和他的团队并没有为他们的“脸部水平”传感器的分配做好准备。科学家们还开发了一种指定的算法，该算法将模型方法与插值方法结合在一起，可以应用于传感器获得的数据。

　　Fishbain认为，新算法使创建更准确的空气污染图成为可能。

　　“一旦您建立了模型，并利用其与污染物的物理和化学相关的能力，并将其与能够解决小范围细微差别的插值方法联系起来，它们的结合就会产生一种算法，该算法可以构建能够将精确的图考虑到高度复杂的化学和物理性质，” Fishbain解释说。

　　用这种方法创建的空气污染图对于监管目的可能变得至关重要，因为它们可以检测污染物源，这将使对工厂和负责人负责，并使确保更好的空气质量变得更加容易。

　　最后，通过正确应用新地图中的数据，将有可能获得有关特定空气污染物浓度与发病率之间关系的更准确信息。这些发现可以大大促进空气污染和公共卫生的研究领域。