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煙囪、紅綠燈,比是不是主干道更能決定你呼吸的空氣? | 前沿動(dòng)態(tài)

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原文發(fā)表于 《科技導(dǎo)報(bào)》2025年第19期科技新聞-前沿動(dòng)態(tài)

煙囪、紅綠燈成為城市污染“新指示器”


借助街景圖像的開放詞匯表目標(biāo)檢測(cè)與語(yǔ)義分割技術(shù)改進(jìn)空氣污染暴露模型(圖片來源:

Environmental Science & Technology

店鋪的出風(fēng)口、居民樓的煙囪,可能比“這是不是主干道”更能決定你呼吸到的空氣。2025年9月27日,荷蘭烏特勒支大學(xué)在

Environmental Science & Technology
發(fā)表的一項(xiàng)研究顯示,通過整合街景圖像的AI分析技術(shù),傳統(tǒng)城市空氣污染暴露模型的精度顯著提升。該研究在阿姆斯特丹開展,覆蓋4.6萬(wàn)余條路段,首次發(fā)現(xiàn)煙囪、紅綠燈等視覺特征可作為空氣污染的關(guān)鍵預(yù)測(cè)指標(biāo),為超局部尺度的空氣污染監(jiān)測(cè)提供了新方案

城市空氣污染的精細(xì)分布監(jiān)測(cè),是制定公共衛(wèi)生政策、保護(hù)居民健康的關(guān)鍵。此前,科研人員常用“土地利用回歸模型”(LUR)結(jié)合移動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)繪制污染地圖,但這類模型存在明顯短板——傳統(tǒng)預(yù)測(cè)變量(如土地類型、交通流量)難以捕捉建成環(huán)境的細(xì)節(jié)(如隧道墻壁、路邊綠化帶)和未被記錄的排放源(如居民燃燒煙囪)?!?/p>

移動(dòng)監(jiān)測(cè)車和街景車的行駛路線高度重合,兩者數(shù)據(jù)分辨率天然匹配?!毖芯咳藛T首次將街景圖像整合到空氣污染模型中,搭建了一套“視覺增強(qiáng)型土地利用回歸框架”(VLUR)。該框架融了2種AI技術(shù),開放詞匯目標(biāo)檢測(cè):采用谷歌開發(fā)的OWL-ViT模型,無(wú)需手動(dòng)標(biāo)注即可通過自然語(yǔ)言定義目標(biāo),識(shí)別傳統(tǒng)模型忽略的潛在污染關(guān)聯(lián)物體;語(yǔ)義分割:利用Mask2Former模型,將街景圖像像素分類為道路、墻壁、草地、樹木等150類,量化建成環(huán)境的結(jié)構(gòu)特征。

研究團(tuán)隊(duì)收集了海量的數(shù)據(jù),包括2019—2020年阿姆斯特丹570萬(wàn)條移動(dòng)污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(涵蓋二氧化氮(NO2)、黑碳、超細(xì)顆粒物3種關(guān)鍵污染物),以及2008—2024年的37萬(wàn)張谷歌街景圖像,最終將這些數(shù)據(jù)匹配到46664條50米級(jí)路段上。

預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,對(duì)比傳統(tǒng)LUR模型,整合街景特征后,新模型的決定系數(shù)(R2)提升0.01~0.05,平均絕對(duì)誤差(MAE)降低0.7%~10.3%。其中,NO2模型經(jīng)獨(dú)立監(jiān)測(cè)站點(diǎn)驗(yàn)證,MAE最大降幅達(dá)10.3%,意味著污染濃度預(yù)測(cè)更接近實(shí)際值?!?/p>

隨著街景、衛(wèi)星、眾包圖像數(shù)據(jù)的普及,視覺信息有望成為城市環(huán)境監(jiān)測(cè)”的新基建。研究人員強(qiáng)調(diào),該研究為暴露組學(xué)提供了新工具,未來結(jié)合個(gè)人移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù),有望實(shí)現(xiàn)“個(gè)人級(jí)”的空氣污染暴露評(píng)估,為精準(zhǔn)公共衛(wèi)生干預(yù)提供支撐。

Environmental Science & Technology

《科技導(dǎo)報(bào)》創(chuàng)刊于1980年,中國(guó)科協(xié)學(xué)術(shù)會(huì)刊,主要刊登科學(xué)前沿和技術(shù)熱點(diǎn)領(lǐng)域突破性的研究成果、權(quán)威性的科學(xué)評(píng)論、引領(lǐng)性的高端綜述,發(fā)表促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、完善科技管理、優(yōu)化科研環(huán)境、培育科學(xué)文化、促進(jìn)科技創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化的決策咨詢建議。常設(shè)欄目有院士卷首語(yǔ)、科技新聞、科技評(píng)論、專稿專題、綜述、論文、政策建議、科技人文等。

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