臭氧/二氧化氮指数空气污染监测
时间：2026-01-13
涉川
一、方案背景
城市空气污染结构正从“煤烟型”逐渐转向“复合型”，臭氧（O₃）与二氧化氮（NO₂）成为影响健康与空气质量评价的核心指标：
城市空气污染结构正从“煤烟型”逐渐转向“复合型”，臭氧（O₃）与二氧化氮（NO₂）成为影响健康与空气质量评价的核心指标：
• O₃：由光化学反应形成，晴天午后达峰，容易刺激呼吸系统
• NO₂：主要来自机动车尾气、锅炉/燃机燃烧，早晚交通高峰浓度峰值明显
两者具有协同关系，是形成光化学烟雾、PM2.5二次生成的重要前驱物。
• NO₂：主要来自机动车尾气、锅炉/燃机燃烧，早晚交通高峰浓度峰值明显
两者具有协同关系，是形成光化学烟雾、PM2.5二次生成的重要前驱物。
传统空气监测站数量有限，无法反映街区级差异。本方案构建高密度在线监测系统，实现 O₃ / NO₂ 实时浓度采集、趋势判断、污染过程溯源和健康风险提示。
二、监测目标
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实时采集 O₃、NO₂ 等核心气体浓度
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输出分钟级到日尺度趋势分析
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获取交通、工业排放与天气条件影响的响应规律
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支持污染预警与联动治理措施
-
形成城市网格化空气质量指数图谱
-
提供公众健康提示和决策依据
三、监测参数体系
核心指标
• O₃ 浓度（μg/m³ 或 ppb）
• NO₂ 浓度（μg/m³ 或 ppb）
核心指标
• O₃ 浓度（μg/m³ 或 ppb）
• NO₂ 浓度（μg/m³ 或 ppb）
扩展环境关联参数
• 温湿度
• 风速风向
• 气压
• 光照强度/辐射（支持臭氧形成动力判断）
• VOC（挥发性有机物，可选）
• CO/NO/NOx（视项目需求引入）
• 温湿度
• 风速风向
• 气压
• 光照强度/辐射（支持臭氧形成动力判断）
• VOC（挥发性有机物，可选）
• CO/NO/NOx（视项目需求引入）
输出派生指标
• 小时/日均浓度
• 小时滑动变化率
• O₃光化学潜势估计
• AQI/单项分指数
• O₃–NO₂ 转换关联分析
• 小时/日均浓度
• 小时滑动变化率
• O₃光化学潜势估计
• AQI/单项分指数
• O₃–NO₂ 转换关联分析
四、监测技术原理
根据监测精度与场景，可采用不同在线分析原理：
根据监测精度与场景，可采用不同在线分析原理：
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臭氧 O₃
主流传感方式：
• 紫外吸收（UV-Absorption, Beer–Lambert 定律）
光源发射 254 nm 紫外波，O₃ 对该波段有强吸收，根据透射衰减量推算浓度
• 电化学原理（低成本网格布设）
O₃ 参与电化学反应产生电流，幅值与浓度成比例
• 光谱分析（高精度/科研级）
多波段拟合消除水汽/温度干扰 -
二氧化氮 NO₂
常用测量技术：
• 化学发光（CLD）
NO 与臭氧反应产生激发态 NO₂，发光强度与 NO 成正比，同时与 NOx 配套实现NO₂推算
• 电化学传感器
NO₂ 动态与电极反应产生电流信号，经补偿换算浓度
• 光学 DOAS（差分吸收光谱）
适合高动态范围区域 -
补偿和修正
• 温度漂移补偿
• 湿度干扰去耦
• 多传感协同修正（尤其对电化学传感）
五、系统架构设计
-
采集终端
• O₃ + NO₂ 单元或复合分析仪
• MCU/DSP 数据校正与多参数融合
• 模块化传感仓，方便维护更换
• 防雨、防紫外辐射壳体
• 自动校准模块（可集成零点空气或校准滤波器） -
通信网络
• 5G/4G 主链
• NB-IoT/LoRa 辅助在低速、远距环境使用
• VPN加密与断点续传 -
平台系统
• 实时数据管理与报警
• 趋势曲线、热力图、时空分析
• 交通排放、区域扩散可视化
• 与PM、VOC、气象协同分析 -
管理能力
• 远程固件升级
• 故障自诊断（传感头寿命、泵/风扇状态）
• 数据审计+异常点剔除
六, 布设方式
-
城市网格化
• 主城区每 1 km 选取点位
• 高排放区、交通走廊加密至 200–500 m -
特殊重点区域
• 交通枢纽、隧道入口出口
• 工业园区、热电厂、化工区外围
• 城市绿地、学校医院区域
• 气象站与PM站点协同布设 -
安装形式
• 路灯杆
• 电力箱体
• 建筑外墙
• 可移动便携站车载/手提终端补洞
七、数据分析与污染识别
核心分析能力包括：
核心分析能力包括：
-
时序分析
• 日变化：NO₂早晚高峰／O₃午后高峰显著
• 季节变化：夏季光化学臭氧高发 -
关联识别
• NO₂下降＋O₃上升＝光化学转换信号
• 交通流量关联系数
• 工业排放对应区位升高 -
异常判定
• 持续高值触发警报
• “臭氧爆表日”提前预测（基于预光照/温度） -
管理辅助指标
• NOx 削减效果评估
• O₃控制策略反馈闭环
八、预警与决策支持
可采用 AQI 或自定义阈值：
可采用 AQI 或自定义阈值：
示例
• O₃：超过 160 μg/m³ 进入敏感人群健康风险区
• NO₂：超过 80–120 μg/m³ 列为需控制区
• O₃：超过 160 μg/m³ 进入敏感人群健康风险区
• NO₂：超过 80–120 μg/m³ 列为需控制区
联动策略
• 城管/环保执法巡查
• 施工/工业错时排放
• 高架/城区限速限流建议
• 校园儿童户外活动限制提醒
• 公共 APP 预警推送
• 城管/环保执法巡查
• 施工/工业错时排放
• 高架/城区限速限流建议
• 校园儿童户外活动限制提醒
• 公共 APP 预警推送
九、方案优势与特点
• 实时可视化、精细化城区污染识别能力
• 支持从单点至千点级规模拓展
• 可替代单点国控站数据盲区
• 成本与精度之间可按需求定制
• 可叠加PM、VOC与气象形成多维污染画像
• 为政策评估、源解析与治理规划提供依据
• 实时可视化、精细化城区污染识别能力
• 支持从单点至千点级规模拓展
• 可替代单点国控站数据盲区
• 成本与精度之间可按需求定制
• 可叠加PM、VOC与气象形成多维污染画像
• 为政策评估、源解析与治理规划提供依据
十、应用场景
• 城市空气质量网格治理
• 城市“控臭氧”夏季攻坚战
• 高流量交通道路空气质量监测
• 工业园/厂界排放监管
• 科研与健康暴露风险研究
• 智慧城市环境数据平台
• 城市空气质量网格治理
• 城市“控臭氧”夏季攻坚战
• 高流量交通道路空气质量监测
• 工业园/厂界排放监管
• 科研与健康暴露风险研究
• 智慧城市环境数据平台
十一、效益分析
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环境效益
显著提升污染识别精细度，提高治理效率 -
健康效益
降低儿童、老人、哮喘人群暴露强度 -
政策效益
支持工业、交通管控措施评估和优化 -
科学价值
为空气模型、暴露研究与光化学机制提供实测数据 -
社会效益
提升公众对环保与健康风险认知
十二、扩展能力
• 与VOCs分析联动实现光化学反应模型闭环
• 加入移动监测（无人机/车辆）补洞
• 建立 O₃预测机理模型（ML/CFD/WRF）
• 与碳排盘查与ESG报告协同
• 自动生成市区空气质量“数字孪生”
• 与VOCs分析联动实现光化学反应模型闭环
• 加入移动监测（无人机/车辆）补洞
• 建立 O₃预测机理模型（ML/CFD/WRF）
• 与碳排盘查与ESG报告协同
• 自动生成市区空气质量“数字孪生”