城市空气质量感知方法综述

摘要：

城市空气质量信息对于控制空气污染和保护大众健康都是尤为重要的.城市空气质量感知方法按传感器位置是否发生改变可划分为静态感知方法和动态感知方法两种.其中静态感知方法的数据是基于空气质量监测站、卫星遥感和固定位置的传感器进行采集的.再按成本高低可进一步划分为低成本静态感知和高成本静态感知.动态感知方法按是否以参与者为感知中心划分为参与式方法和非参与式方法.随着感知技术和计算能力的发展,将多源异构的城市数据,如气象数据、交通数据等进行融合,可进一步提高感知的准确性.文中首先对当前空气质量感知方法进行综述,然后分类介绍了各种方法的感知框架和数据处理方法,最后讨论了其面临的问题和挑战.

关键词：空气污染、城市感知、数据采集、机器学习

所属期刊栏目：46

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61502117;北京市教委科技计划重点项目KZ201810016019;国家重点研发计划2016YFC0600901;教育部产学研协同育人项目201801113001;北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金X18197,X18198,X18203,X18018;北京建筑大学双塔计划优秀主讲教师21082718041

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-40,51