王占永，余 然，蔡 铭，彭仲仁

(1.上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 200240；2.中山大学 广东省智能交通系统重点实验室,广东 广州510006；3.武汉第二船舶设计研究所,湖北 武汉 430064)

路边空气污染移动测量的预处理方法

王占永1,2，余 然3，蔡 铭2，彭仲仁1

(1.上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 200240；2.中山大学 广东省智能交通系统重点实验室,广东 广州510006；3.武汉第二船舶设计研究所,湖北 武汉 430064)

用移动测量平台对路边空气污染进行测量时，其结果易受异常高值样本、污染背景、时空尺度等因素干扰。评述了异常高值样本剔除、背景校正和时空尺度选择等数据预处理方法，并利用上海市某路边环境中细颗粒物(PM2.5)、超细颗粒物(PM1.0)、黑碳(BC)及一氧化碳(CO)的实测数据，对所选典型方法进行了验证。研究结果表明：针对上述污染物的移动测量，平滑变异系数法可合理剔除其异常高值样本，薄板样条回归平滑法可表征其背景值的时间变化特征，异常高值样本和背景的剔除可增强污染物分布的可比性。相关系数法进一步表明：10 s和20 m的时间和空间尺度组合能更有效地过滤数据噪音并能客观展现污染物指标的空间格局。

交通污染；移动测量；异常样本；背景校正；时空尺度

0 引言

随着机动车保有量的持续大幅增长，交通排放已成为中国城市空气污染的主要来源之一[1-3]。文献[4-6]研究表明:与交通相关的空气污染往往具有显著的空间梯度和时间变化特征。然而，当前稀疏的城市监测站已无法真实描述交通污染的时空变化，进而制约了高时空分辨率污染预报模型的发展[4]。……