【摘 要】
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目的 比较光散射方法与滤膜称重法测定室外空气细颗粒物(PM2.5)质量浓度的一致性,探讨影响光散射方法测定结果准确性的因素,构建校正模型.方法 采用光散射法和滤膜称重法同时测定住宅室外PM2.5浓度,通过计算相对偏差、相关系数等指标分析两种方法测定结果的一致性;以重量法和光散散射法测定结果比值(校正系数)为因变量,分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和随机森林(random forest,RF)算法构建校正模型,采用十折交叉验证法评价模型的性能.结果 共获得
【机 构】
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中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所;南京市江宁区疾病预防控制中心
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目的 比较光散射方法与滤膜称重法测定室外空气细颗粒物(PM2.5)质量浓度的一致性,探讨影响光散射方法测定结果准确性的因素,构建校正模型.方法 采用光散射法和滤膜称重法同时测定住宅室外PM2.5浓度,通过计算相对偏差、相关系数等指标分析两种方法测定结果的一致性;以重量法和光散散射法测定结果比值(校正系数)为因变量,分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和随机森林(random forest,RF)算法构建校正模型,采用十折交叉验证法评价模型的性能.结果 共获得138组有效数据,其中光散射法测定结果与重量法间存在显著正相关关系(rs=0.932,P<0.001),但存在系统偏差,其测定结果显著高于重量法(P<0.001);以环境湿度、温度和光散射法响应值为预测变量的两类模型均可以提高光散法的准确性,且RF模型具有更好的校正效果,经其校准后两种测定方法结果间相关系数提高至0.957,均方根误差(root mean square error,RMSE)由13.5μg/m3下降至7.3μg/m3,平均绝对偏差(mean absolute deviation,MAE)由10.8μg/m3下降至5.4μg/m3.结论 光散射法与重量法测定结果具有良好的相关性,但存在系统偏差;基于MLR或RF模型可以对结果进行有效的校准,且RF模型的校准效果优于MLR.
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