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背景

随着近年来中国工业化和城市化的迅猛发展，空气污染严重威胁着人类健康和生态环境，已成为一个不可忽视的问题。PM2.5作为常见的主要污染物之一， 它指的是环境中空气动力学直径不超过2.5µm的颗粒物。这种颗粒物本身既是一种污染物，又是重金属、多环芳烃等有毒物质的载体，直接进入人体呼吸道和肺泡，危害公共健康安全，被认为是造成雾霾天气的元凶。

想要治理空气污染，首先要获得准确的空气质量数据。为了监测空气污染程度和完善空气质量管理，现在开始构建起一个地面监测网络，以记录每小时6种空气污染物的浓度，其中包括PM2.5。

地面监测网络记录每小时6种空气污染物的浓度（包括PM2.5）

为什么要分析空气监测站点位置？

然而，这些监测站点呈稀疏且不均匀的分布，其中大多数站点集中在人口密集地区，只能监测到站点附近局部的PM2.5浓度的变化情况。仅靠当前站点的观测值来得到空间上连续的全国尺度的PM2.5污染情况，具有一定挑战性。其中一个重要原因就是，当前空气质量监测站在建造时没有考虑到站点位置对于空气污染重构的作用，忽略了最佳选址的问题。当前站点的位置大多依据经验来选取，对于估计全国PM2.5浓度分布来说不一定是最优的。

如何规划空气污染监测站点的分布，从而更好地估计全国PM2.5浓度空间分布情况？为找出更适合空气质量站点规划和重构全国PM2.5浓度的传感器布局算法。为将来监测站点位置的选取提供一定的指导和理论依据。

如何用传感器布局算法规划监测站点？

规划监测站点的分布属于工程领域中常见的最佳传感器优化布置问题，在一定程度上可以把监测站点等同于传感器，当前已经有几种比较经典且成熟的传感器布局算法。研究应用了目前几种经典的基于本征正交分解的传感器布局算法，比较了这几种算法在站点规划和重构全国PM2.5浓度的能力。

当前监测站点能否真实反映PM2.5浓度？

此外，研究还对比了使用当前监测站点得到的重构结果得到的重构结果，通过对比，可以发现使用当前监测站点的观测来重构全国的浓度会产生过高的估计，空气质量监测站分布更有利于产生精确的全国PM2.5浓度的估计，其重构结果要远好于使用当前监测站点得到的浓度分布。

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