PM2.5与臭氧污染的监测意义
PM2.5和臭氧是环境空气监测中的关键污染物，对人体健康和生态环境具有显著危害。PM2.5可深入肺部甚至进入血液循环，而臭氧则对呼吸系统和植物生长造成损害。实时检测这两类污染物的浓度变化，是制定污染防控策略、评估治理成效的核心依据。随着技术进步，多种高精度、高时效的检测方法被开发并应用于实际场景，为空气质量管理和公众健康保护提供了科学支撑。
PM2.5的传统检测技术
PM2.5的传统检测方法主要包括β射线吸收法和微量振荡天平法（TEOM）。β射线法通过测量颗粒物对β射线的衰减来计算质量浓度，具有高精度和稳定性，适用于长期连续监测。而TEOM技术利用滤膜上颗粒物质量变化引起的振荡频率差异实现检测，响应速度快，但需定期更换滤膜且成本较高。这两种方法被广泛应用于城市空气质量监测站，但因设备体积大、维护复杂，难以满足移动监测需求。
此外，重量法作为基准方法，通过滤膜采样后实验室称重计算浓度，虽然数据可靠，但耗时较长，无法实现实时监测，通常用于校准其他设备。
臭氧的传统检测方法
臭氧的传统检测以紫外光度法为主。该方法基于臭氧分子对254nm紫外光的特征吸收特性，通过测量光强衰减计算浓度。其优势在于选择性好、抗干扰能力强，且维护周期长，被广泛用于固定站点监测。另一种经典方法是化学发光法，利用臭氧与乙烯反应生成激发态物质并发光的原理，灵敏度高，但需消耗化学试剂，运行成本较高。
电化学传感器则因其便携性被用于移动监测设备，但存在基线漂移和交叉干扰问题，需定期校准。
新兴光学与传感技术的应用
近年来，光散射技术在PM2.5实时监测中快速发展。激光散射传感器通过分析颗粒物对激光的散射信号，结合Mie理论反演粒径分布和浓度。此类设备体积小、响应快，适合网格化布点监测。不过，湿度、颗粒物成分差异可能影响精度，需通过算法补偿优化。
对于臭氧，差分吸收光谱技术（DOAS）可实现多组分同步检测。该技术利用臭氧在紫外-可见波段的吸收光谱特征，结合长光程吸收池提升检测限，适用于区域污染溯源分析。
微型传感器与物联网的融合
基于MEMS技术的微型传感器正在改变监测模式。低成本PM2.5传感器（如Plantower系列）通过红外或激光光源结合光电探测器，实现分钟级数据更新。物联网平台将海量传感器数据实时上传至云端，结合GIS地图生成污染热点分布图。但此类设备需定期校准，且在高湿度或高浓度场景易出现偏差。
臭氧的金属氧化物半导体传感器则通过材料表面电阻变化检测气体浓度，具有功耗低、可穿戴优势，但长期稳定性仍需提升。
光谱技术的突破性进展
傅里叶变换红外光谱（FTIR）和可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术为污染物检测提供了新思路。FTIR可同时检测PM2.5成分（如硫酸盐、硝酸盐）及臭氧前体物，适用于复合污染研究。TDLAS采用窄线宽激光扫描特定吸收线，实现ppb级臭氧检测，在工业园区边界监测中效果显著。
气溶胶质谱仪（AMS）则可在线解析PM2.5的化学组成，结合正矩阵因子分解（PMF）模型，精准识别污染来源。
移动监测平台的发展
车载走航监测系统集成多种传感器，可动态捕捉道路扬尘、交通排放的PM2.5和臭氧空间分布。无人机搭载微型光谱仪，实现垂直剖面监测，揭示污染物扩散规律。卫星遥感（如TROPOMI传感器）通过臭氧特征吸收波段反演对流层浓度，弥补地面监测网络覆盖不足。
这些技术组合构建了“天地空”一体化监测体系，为区域联防联控提供数据基础。
质量控制与数据校准
实时监测数据的可靠性依赖严格的质量控制。对于PM2.5传感器，需定期用标准粉尘发生器进行浓度标定，并建立温湿度补偿模型。臭氧监测设备则通过零气发生器定期校零，使用标准气体验证量程。机器学习算法（如随机森林）被用于多传感器数据融合，降低个别设备异常值的影响。
实验室比对和参考站平行监测是验证现场数据准确性的必要手段，确保不同技术路线数据可比性。
典型应用场景分析
在重污染天气应急响应中，微型传感器网络可实时追踪PM2.5浓度波动，指导企业错峰生产。光化学监测站通过臭氧与其前体物（NOx、VOCs）的协同观测，解析光化学反应进程。工业园区采用开放式FTIR技术，监控无组织排放的臭氧生成潜势物质。这些应用案例体现了实时监测技术对精准治污的支撑作用。
