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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本项目旨研究一种新型的大气质量监测仪，能够对常见的大气污染物包括大气可吸入颗粒物（pm10和pm2.5）、一氧化碳、二氧化碳、甲醛等进行实时在线连续测量，并实现数据的实时传输。利用raspberry pi搭建的微型嵌入式测量平台使该仪器具备便携可移动的特性，能够实现多点多范围的自动实时监测，满足大气质量监测的微型化，网络化的发展趋势，填补国内市场空白。

在大气环境污染物中，颗粒污染物是最重要的污染物之一，我国许多城市空气中的首要污染物就是大气颗粒物。大气颗粒物，别名“飘尘”。根据颗粒物直径大小，可以分别使用pm10和pm2.5表示空气动力学直径分别小于10μm、和 2.5μm 的悬浮在空气中的颗粒物[2]。pm10和pm2.5又分别称为可吸入颗粒物、可吸入肺颗粒物[3]。大气颗粒物具有吸附作用，空气中大量的细菌、病菌、酸性氧化物、重金属元素等多种有毒有害成份附着在大气颗粒物表面，不仅使得空气质量变差，同时也会危害人类健康。目前，我国各城市都有大量的观测结果发表[4]，国家环保部也发布了《环境空气质量标准》（gb3095-2012，下称新标准）。根据国家环保部的要求[5]，京津冀、珠三角、长三角等重点区域、直辖市、省会城市在 2012 年率先试行新标准，国家环保模范城市、环境保护重点城市在 2013 年开始实施，地级以上城市在 2015年开始实施。新标准将于 2016 年 1 月 1 日在我国全面实施。与老标准（gb3095-1996和gb9137-88）相比，新标准不仅增加可吸入肺颗粒物（pm2.5）的控制标准，而且提高了可吸入颗粒物（pm10）的限值要求。大气颗粒物研究是进行大气环境监测、大气污染防治、大气环境科学及工程研究等工作的物质基础。大气颗粒物浓度的监测，可为全面开展大气颗粒物的监测活动掌握第一手资料，不仅为大气颗粒污染物的准确溯源提供数据支撑，还可为城市环境重金属污染预警、大气污染防治、改善城市空气质量提供数据支撑和科学依据。

2. 研究的基本内容

1. 进行实验，python实现传感器所测得数据的分析，校正与滤波算法；

2. 在树莓派内建立本地数据库

3. 实施方案、进度安排及预期效果

一. 数据的分析校正与滤波：

1.中位值平均滤波算法：每测得30个数据为一组，利用函数找到这组数据的最大值与最小值，将最大值与最小值从这组数据中去除。取剩余28个数据的均值将其作为函数的返回值。实现以中位值平均滤波算法消除噪声干扰的目的。

2.进行实验将测得数据与标准数据进行比对分析从而得到传感器测得数据与真实数据的偏差将其校正。

4. 参考文献

[1] 傅敏宁, 郑有飞, 徐星生, 等. pm2.5监测及评价研究进展[j]. 气象与减灾研究, 2011,34(4).

[2] 国家环境保护局. gb3095-2012 环境空气质量标准[s]. 北京：中国环境科学出版社, 2012.

[3] 葛良全, 刘合凡, 郭生良, 等. 大气颗粒物浓度与重金属元素分析研究进展[j].科技导报,2014, 32(33): 67-75.