作為城市空氣質量網格化監測的“毛細血管”，
微型空氣監測站憑借低成本、高靈活性的優勢，已成為國控監測站的重要補充。但不少用戶發現，設備運行一段時間后常出現數據偏差，甚至與實際感受不符。其實這并非設備“失效”，多是由選址不當、運維疏漏、環境干擾三類問題導致。
選址偏差是數據失真的先天誘因。微型站的監測范圍有限，若選址違背代表性原則，數據自然失去參考價值。有案例顯示，某小區監測站因緊鄰垃圾中轉站，PM2.5讀數持續偏高，與周邊區域形成明顯反差。按照規范，監測站需遠離工廠排氣口、交通干道等點源污染，與主要污染源保持數百米距離，同時避開高壓輸電線等強電磁輻射源，防止電路信號受干擾。此外，安裝高度也有講究——廠界監測需高于3米，避免地面揚塵直接影響傳感器采樣，這些細節的缺失往往導致數據“以偏概全”。
運維缺失是精度衰減的主要推手。微型空氣監測站的電化學傳感器易受損耗，需定期維護校準。某工業園區曾出現PM10數值恒定偏低，排查后發現是傳感器故障未及時更換；而另一站點因氣路積塵，導致污染物讀數持續偏高，經吹掃清潔后數據恢復正常。專業運維應包含每月清潔傳感器、每季度校準參數、每年更換老化部件等流程，若僅“重安裝、輕維護”，即使初期數據準確，也會因傳感器老化、線路松動等問題逐漸失準。
環境干擾是不可忽視的變量因素。溫濕度、氣壓等氣象條件會直接影響監測精度：高溫高濕環境可能導致傳感器靈敏度下降，臭氧濃度在不同季節的監測偏差可達36%；雨天若未配備防水裝置，電化學傳感器易出現誤報。更隱蔽的是交叉干擾，如NO?傳感器可能受臭氧影響產生讀數偏差，需通過算法補償或選用高選擇性傳感器破解。
所幸，數據失準可通過技術手段改善。利用粒子群優化的FLSTM模型，能將PM2.5校正精度提升55%；定期與國控站數據比對校準，也能有效修正偏差。只要把控好選址、運維、環境適配三大環節，微型站就能持續提供可靠數據，為大氣污染防治筑牢“感知網”。
更新時間：2025-10-24
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