作为城市空气质量网格化监测的“毛细血管”，
微型空气监测站凭借低成本、高灵活性的优势，已成为国控监测站的重要补充。但不少用户发现，设备运行一段时间后常出现数据偏差，甚至与实际感受不符。其实这并非设备“失效”，多是由选址不当、运维疏漏、环境干扰三类问题导致。
选址偏差是数据失真的先天诱因。微型站的监测范围有限，若选址违背代表性原则，数据自然失去参考价值。有案例显示，某小区监测站因紧邻垃圾中转站，PM2.5读数持续偏高，与周边区域形成明显反差。按照规范，监测站需远离工厂排气口、交通干道等点源污染，与主要污染源保持数百米距离，同时避开高压输电线等强电磁辐射源，防止电路信号受干扰。此外，安装高度也有讲究——厂界监测需高于3米，避免地面扬尘直接影响传感器采样，这些细节的缺失往往导致数据“以偏概全”。
运维缺失是精度衰减的主要推手。微型空气监测站的电化学传感器易受损耗，需定期维护校准。某工业园区曾出现PM10数值恒定偏低，排查后发现是传感器故障未及时更换；而另一站点因气路积尘，导致污染物读数持续偏高，经吹扫清洁后数据恢复正常。专业运维应包含每月清洁传感器、每季度校准参数、每年更换老化部件等流程，若仅“重安装、轻维护”，即使初期数据准确，也会因传感器老化、线路松动等问题逐渐失准。
环境干扰是不可忽视的变量因素。温湿度、气压等气象条件会直接影响监测精度：高温高湿环境可能导致传感器灵敏度下降，臭氧浓度在不同季节的监测偏差可达36%；雨天若未配备防水装置，电化学传感器易出现误报。更隐蔽的是交叉干扰，如NO₂传感器可能受臭氧影响产生读数偏差，需通过算法补偿或选用高选择性传感器破解。
所幸，数据失准可通过技术手段改善。利用粒子群优化的FLSTM模型，能将PM2.5校正精度提升55%；定期与国控站数据比对校准，也能有效修正偏差。只要把控好选址、运维、环境适配三大环节，微型站就能持续提供可靠数据，为大气污染防治筑牢“感知网”。
更新时间：2025-10-24
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