面向城市空气质量细粒度感知的移动传感数据重构方法研究

Air quality in urban area has been considered as one of the most crucial environmental issues that affects sustainable development of society. Traditional air quality monitoring stations are generally stationary with a low density. Mobile air quality sensors have been considered superior to those conventional strategies, and employed as a critical technique for the fine-grained perception of urban air quality. However, mobile sensor data are inherently sparse, fragmented, and unstructured in space and time, which results in difficulties in data utilization. Based on the above considerations, the objective of this research is to investigate the data reconstruction method of mobile sensor. By systematically investigating the spatial and temporal characteristics of mobile sensor data, and spatio-temporal patterns of monitored air quality in urban area, this project proposed a data reconstruction method of mobile sensor for the fine-grained perception of urban air quality. The proposed method will better support practices of spatio-temporal analysis of mobile sensor data, customizable input of dispersion model of air pollutant, and air quality evaluation.

城市空气质量问题已经成为全社会面临的重大环境问题。用于测量空气质量的移动传感器从根本上弥补了传统监测站点数量少、位置固定等不足，成为城市空气质量细粒度感知的一个重要手段。然而由于移动传感数据固有的采样特点，在时空上呈稀疏化、片段化、非结构化等特征，难以直接用来进行相关应用。针对这些难题，本项目系统研究移动传感数据的时空分布特征、空气质量时空变化规律等，围绕两大核心科学问题移动传感数据的重建方法及其提取方法展开研究，提出面向城市空气质量细粒度感知的移动数据重构方法，为其在时空分析、污染扩散模型输入、空气质量评估方面的应用提供有效的支撑。

经济增长伴随的城市环境污染尤其是空气污染已经成为全球普遍关注的问题。城市中建设的地面空气监测站由于建设成本过高、站点数量有限而无法获取城市范围内的细粒度空气质量信息。移动传感系统以其较低的价格、灵活的数据采集方式解决这一问题的有效手段之一。然而移动传感数据具有时空随机特征和不完整性，影响后期数据的整合分析。因此急需组织这些片段化的移动传感数据以满足城市空气质量的细粒度感知的方法。本项目旨在通过研究移动传感数据的采集方法，围绕移动传感数据的重建方法及其提取方法展开研究，提出面向城市空气质量细粒度感知的移动数据重构方法，为其在时空分析、污染扩散模型输入、空气质量评估方面的应用提供有效的支撑。. 本项目的主要成果如下：在移动传感数据采集方面，根据项目的需求及市场上现有的产品，设计和研发了一个高精度移动空气质量监测系统，可实现颗粒物浓度的实时监测、传输与可视化。在移动传感数据的表达方面，提出了基于虚拟分段的移动传感数据几何表达方法，为有效表达基于路网匹配的移动传感数据提供支撑。基于该方法，在移动传感数据重构方面，提出了基于压缩感知的数据重构方法。在移动传感数据的自适应提取方面，结合沉浸式虚拟地理环境，运用规则库，提出基于脑电设备对环境污染和用户情绪关联分析的思路。. 本项目搭建了移动传感数据与后期行业应用模拟分析的桥梁，研究成果可为城市环境移动监测、化工园区危化气体移动检测、城市社会信息参与式感知等提供理论与方法支持，从而为大数据时代传感网数据的高效、深度利用提供探索基础与思路。