Uwe Schlink , Mximilin Ueerhm

a Department of Urban and Environmental Sociology, Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ), Leipzig 04318, Germany

b Centre for Environmental Biotechnology (UBZ), Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ), Leipzig 04318, Germany

1.引言

近年來，人們對新型基于人的傳感設(shè)備產(chǎn)生了越來越多的興趣，這些設(shè)備可用于健康、運(yùn)動(dòng)、安全、兒童保育、醫(yī)療保健和生物監(jiān)測等方面[1]。與此同時(shí)，通過可穿戴式傳感器與智能手機(jī)相結(jié)合的移動(dòng)環(huán)境監(jiān)測器也日漸成為另一個(gè)前沿產(chǎn)品[2]。智能傳感器完成了電子信號的采集，包括被測量信號的物理屬性以及加工處理（存儲(chǔ)或通信），使它們成為記錄個(gè)人信息的便利產(chǎn)品?？纱┐魇江h(huán)境傳感器將環(huán)境數(shù)據(jù)（空氣質(zhì)量、溫度、濕度、輻射、噪聲等）的記錄與人類活動(dòng)空間的記錄相結(jié)合[3]。后者代表人們在日?；顒?dòng)過程中的城市區(qū)域，可以通過全球定位系統(tǒng)（GPS）設(shè)備進(jìn)行追蹤[4]。

暴露概念[5]強(qiáng)調(diào)了個(gè)體暴露在環(huán)境健康問題（通常是慢性）病因中的作用，該概念認(rèn)為個(gè)體暴露與基因組成相比是導(dǎo)致出現(xiàn)環(huán)境健康問題的更重要的原因。關(guān)于由環(huán)境衛(wèi)生引起的流行病學(xué)研究常常使用區(qū)域級匯總的數(shù)據(jù)。人們研究了某些地區(qū)的疾病流行率或發(fā)病率與在這些地區(qū)（以行政界限為依據(jù)）具有“代表性”的固定監(jiān)測站收集的環(huán)境參數(shù)的統(tǒng)計(jì)聯(lián)系。然而，來自稀疏監(jiān)測站網(wǎng)絡(luò)的記錄不能充分代表不同個(gè)體的暴露范圍，特別是在不同的室內(nèi)和室外城市環(huán)境中[6]。

除此之外，雖然這些研究的結(jié)果對給定的區(qū)域組合是有效的，但分析結(jié)果會(huì)隨著區(qū)域組合的不同而改變，這被稱為可塑性面積單元問題（MAUP）[7,8]。因此，更先進(jìn)的方法是直接關(guān)注到個(gè)人，并用以分析個(gè)人居民區(qū)周圍的緩沖區(qū)。通過應(yīng)用生態(tài)回歸方法，這些研究分析了個(gè)體健康狀況與緩沖區(qū)中交通、綠地、工業(yè)面積等占比的關(guān)系，作為定義暴露的方法[9]。顯然，這種方法只能間接測量每個(gè)個(gè)體的真實(shí)暴露量，并且存在誤暴露，從而削弱了統(tǒng)計(jì)結(jié)果的顯著性[10,11]。

為了減少上述影響，個(gè)人佩戴的傳感器可以直接記錄個(gè)人所在位置的環(huán)境參數(shù)，一些研究者稱之為以人類為中心的機(jī)會(huì)感知[12]。現(xiàn)代傳感器的小尺寸、智能功能和低廉的成本使它們成為記錄生物體內(nèi)暴露數(shù)據(jù)的完美工具。本文旨在為選擇合適的傳感器提供指導(dǎo)，以提高對所獲得結(jié)果的理解，并強(qiáng)調(diào)可穿戴式傳感器構(gòu)造單元的主要需求（圖1）。我們概述了這些傳感器應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)。此類標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP）取決于研究的預(yù)期目的和研究問題。本文通過實(shí)例說明我們正發(fā)起更多與傳感器和可穿戴設(shè)備在環(huán)境監(jiān)測、公共衛(wèi)生和個(gè)人暴露評估中的構(gòu)成要件和多樣化使用有關(guān)的跨學(xué)科討論。

2.可穿戴式環(huán)境傳感器的功用

個(gè)體暴露是多方面的，包括空氣溫度、空氣濕度、輻射、空氣污染物（氣體、顆粒物）和噪聲等。這一定義旨在包括所有外源性暴露因素。

由于與暴露有關(guān)的舒適或不適的結(jié)果取決于個(gè)人的身體狀況和行為活動(dòng)，所以我們必須考慮個(gè)人的特定變量。這些變量包括固定值（如年齡、性別、預(yù)先存在的健康狀況）以及隨時(shí)間變化的值（如GPS記錄的運(yùn)動(dòng)行為，由加速度計(jì)記錄的與身體活動(dòng)相關(guān)的呼吸頻率 [13]）?；谥悄苁謾C(jī)的傳感方式可以同時(shí)收集上述變量 [14,15]。

圖1.個(gè)體進(jìn)行環(huán)境感知的概述。

基于個(gè)人的環(huán)境測量有助于實(shí)現(xiàn)以下兩種截然不同的目的。首先，它們持續(xù)收集個(gè)人完整的暴露數(shù)據(jù)。這種方法產(chǎn)生了累積暴露、地點(diǎn)和特定活動(dòng)暴露量增量、暴露量增量的頻率分布[16]、移動(dòng)習(xí)慣和行為的度量。它可以促進(jìn)可穿戴式環(huán)境傳感器根據(jù)個(gè)體的行為變化進(jìn)行適應(yīng)，并告知其當(dāng)前的暴露狀態(tài)。這有助于促進(jìn)個(gè)人的環(huán)境衛(wèi)生知識普及[17]。例如，騎自行車的人可以根據(jù)他們的地理位置信息調(diào)整他們的出行[18,19]。另一方面，城市探險(xiǎn)者可以通過便攜式傳感器來獲取大氣參數(shù)的變化情況[20]。結(jié)合來自眾多人群的眾包測試數(shù)據(jù)或通過模型模擬，對城市中所有地點(diǎn)或時(shí)間的數(shù)據(jù)采用公民參與式科學(xué)方法進(jìn)行估算[21,22]。沿著每個(gè)人的軌跡繪制時(shí)空數(shù)據(jù)（根據(jù)時(shí)間-地理的概念[23]）可以提高對疾病流行、病因、傳播和治療的了解[24]，并有助于支持可持續(xù)的城市規(guī)劃。

3.個(gè)體暴露測量的概念

必須在當(dāng)?shù)夭粩啾O(jiān)測與個(gè)人健康有關(guān)的環(huán)境接觸情況。這種連續(xù)監(jiān)測的結(jié)果表明，不同的暴露程度（組合）取決于個(gè)體的周邊環(huán)境[25]?；谶@一概念，與一個(gè)人的日常行程相關(guān)的暴露是一系列污染模式，每一種模式都代表一個(gè)特定的微環(huán)境。例如，研究發(fā)現(xiàn)在柴油車、地鐵或環(huán)境中有煙草煙霧的房間中，黑碳暴露量明顯增加[26]。

這種微環(huán)境概念有助于根據(jù)個(gè)人的時(shí)間-活動(dòng)情況和微環(huán)境的污染水平進(jìn)行近似的暴露量估計(jì)[25]。典型的微環(huán)境是家庭、學(xué)校和交通工具[27]。暴露于室外污染物不僅發(fā)生在室外，也發(fā)生在自然通風(fēng)的室內(nèi)[28]。而在過去，微環(huán)境是根據(jù)活動(dòng)日志（日記）或地理位置來分類的[29]，而GPS和加速計(jì)的使用可以自動(dòng)識別人類活動(dòng)[3,30]。

這種微環(huán)境概念的一個(gè)缺點(diǎn)是，不同公寓的室內(nèi)空氣污染差異很大，對于選定的環(huán)境，人們只能獲得一般的信息。此外，在戶外，特別是在城市社區(qū)，由于許多潛在污染源的存在（如工業(yè)、交通）和街道峽谷（street canyon）中迅速變化的擴(kuò)散條件，各地污染情況可能存在很大差異。例如，Rabinovitch等[31]研究了小學(xué)生接觸PM2.5（空氣動(dòng)力學(xué)直徑不大于2.5 μm的顆粒物）的情況，他觀察到其與家庭、交通和學(xué)校微環(huán)境中的平均濃度之間存在較高的相關(guān)性。這就證明了微環(huán)境內(nèi)部存在可變性。只有很少的個(gè)體暴露記錄顯示了微環(huán)境之間的明顯差異，更顯著的不同是與微環(huán)境不相關(guān)的濃度峰值。筆者確定這些峰值（暴露事件）是與健康影響相關(guān)的暴露指標(biāo)。

另一個(gè)有關(guān)個(gè)人暴露的概念與城市結(jié)構(gòu)有關(guān)。這里的基本假設(shè)是，土地利用情況是衡量氣候、空氣質(zhì)量和噪聲的指標(biāo)。土地利用回歸（LUR）模型用于建模[32]。這個(gè)假設(shè)在弱風(fēng)條件下（本地天氣）成立，作為長期平均值（從長期氣候的意義上說）也是有效的（但較弱）。如果應(yīng)用合理的交叉驗(yàn)證模型評估預(yù)測模型的性能，移動(dòng)個(gè)人測量可以為高空間分辨率的LUR模型提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以補(bǔ)充靜態(tài)監(jiān)測[33]。

4.采樣點(diǎn)和采樣率

通常，（城市）大氣是由設(shè)在固定地點(diǎn)的氣象和空氣質(zhì)量監(jiān)測站組成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測的，目的是收集有代表性的數(shù)據(jù)。人們?yōu)槿绾魏侠淼剡x擇這些地點(diǎn)制定了指南[34]。然而，城市環(huán)境具有極大的不均勻性，并受到不同因素的影響，所以合理選擇具有代表性的場地是一個(gè)挑戰(zhàn)。選址的一個(gè)重要考量是監(jiān)測的基本原理：監(jiān)測的目的是收集氣候數(shù)據(jù)還是為滿足特殊需要提供數(shù)據(jù)支持（如預(yù)防健康問題）？這決定了觀測的范圍是鄰近區(qū)域（如街道峽谷）、社區(qū)還是整個(gè)城市。

為了確定市區(qū)氣候監(jiān)測點(diǎn)的最佳數(shù)量和配置，研究人員通常會(huì)收集所選區(qū)域典型的氣象情況，并與污染濃度的空間仿真或綜合空氣質(zhì)量指數(shù)相結(jié)合[35]。將所有空氣質(zhì)量模式根據(jù)其發(fā)生的概率進(jìn)行加權(quán)處理，得到品質(zhì)因數(shù)（FOM）。它的最大值有助于判斷最理想監(jiān)測位置并對監(jiān)測位置進(jìn)行排序。最優(yōu)位置數(shù)量最少的地點(diǎn)具有影響范圍不重疊的影響球（SOI）的特點(diǎn)，其由該場址與附近監(jiān)測點(diǎn)的污染水平之間的空間自相關(guān)的一個(gè)臨界值決定[36,37]。

雖然半方差能夠評估整個(gè)污染場的空間自相關(guān)結(jié)構(gòu)（并且可以用于污染數(shù)據(jù)的空間插值[38]），但SOI是對每個(gè)位置進(jìn)行相關(guān)圖的計(jì)算。相關(guān)圖的截止距離[通常在相關(guān)衰減1/e（≈36.8%）之后]表示具有代表性的區(qū)域的大小。我們建議將這一概念轉(zhuǎn)移到移動(dòng)測量，并利用其對采樣率進(jìn)行規(guī)范化。如果在行走過程中，采樣序列的SOI重疊（圖2），則說明采樣值是相關(guān)的，因?yàn)椴蓸狱c(diǎn)過近。這意味著個(gè)體樣本之間可以選擇更大的時(shí)間段，即可以降低采樣率（即每小時(shí)的采樣數(shù)）。

圖2.2017年7月18日星期二22:50–00:00，在德國萊比錫，由通風(fēng)傳感器（流速為55 m·s?1）和距地面1.5 m的遮陽傳感器[電子溫度記錄儀171，其濕度/溫度探頭型號0572 6172，德國；精度：±0.2 K，τ ≈12 s（τ是表示傳感器響應(yīng)階躍輸入的時(shí)間常數(shù)）]采集的移動(dòng)溫度所計(jì)算出的影響球（SOI）如圖所示。中心點(diǎn)表示采樣點(diǎn)（由GPS獲取坐標(biāo)：Garmin GPSMap 60CSx），采樣點(diǎn)之間的時(shí)間步長為1 min。點(diǎn)周圍的圓圈表示中心溫度與其余數(shù)據(jù)相關(guān)性衰減到1/e（≈36.8%）的影響范圍（指數(shù)函數(shù)擬合相關(guān)圖；消除負(fù)相關(guān)）。采樣率為5 s，每個(gè)采樣點(diǎn)1 min內(nèi)進(jìn)行12條次采樣并進(jìn)行計(jì)算。使用低通濾波器估計(jì)每日溫度分布（截止時(shí)間為6 h），然后從記錄中消除。為了提高可讀性，圖片用紅色、藍(lán)色和綠色繪制了連續(xù)的圓圈。圖片背景為城市結(jié)構(gòu)[1984世界大地測量系統(tǒng)（WGS84），通用橫軸墨卡托投影（UTM）第32區(qū)]。

5.傳感器的準(zhǔn)確性—性能問題

微型傳感器的關(guān)鍵性能是準(zhǔn)確性。狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備（如工廠的溫度、濕度控制或礦井的污染檢測）的目標(biāo)是監(jiān)測極值。采集個(gè)人環(huán)境的傳感器必須以高精度記錄非常低的濃度狀態(tài)[39]，這就需要傳感器具有以下性能：①高精度（隨機(jī)波動(dòng)小、重復(fù)性好）；②準(zhǔn)確性高（測得值與真實(shí)值之間不存在偏差）；③穩(wěn)定性好（無長期漂移）。通過定期的校準(zhǔn)可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性，但精度和穩(wěn)定性是測量技術(shù)的內(nèi)在要求。因此，并不是每一種技術(shù)都能應(yīng)用于可穿戴式環(huán)境傳感器。

必須按照制造商的指南定期校準(zhǔn)傳感器。通過與標(biāo)準(zhǔn)高端儀器的比較，可以對現(xiàn)場測量性能進(jìn)行評估[40]。以下指標(biāo)均可以用來評估傳感器的精度：一致性指數(shù)[41,42]、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、平均誤差、平均絕對誤差和離散系數(shù)。當(dāng)多個(gè)因素同時(shí)被采樣時(shí)，所有傳感器的精度都是相似的，因?yàn)檫@將保證每個(gè)因素測量在同一采樣點(diǎn)具有相同的可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，可以與精密儀器進(jìn)行比較，通過Bland-Altman和Taylor圖[40]評估傳感器的精度。

6.傳感器的時(shí)間常數(shù)

傳感器的另一個(gè)重要參數(shù)是時(shí)間常數(shù)τ，它描述了傳感器響應(yīng)階躍輸入所需的持續(xù)時(shí)間[更準(zhǔn)確地說，是階躍值的1?1/e（≈63.2%）]?？紤]到傳感器可能在速度約5 km·h?1（≈1.4 m·s?1）的步行過程中被攜帶，并且環(huán)境條件在14 m范圍內(nèi)顯著變化，所以需要10 s的采樣率。傳感器必須與該采樣率匹配，且時(shí)間常數(shù)必須為τ≤10 s（但許多新的智能傳感器τ≥1 min）。時(shí)間常數(shù)取決于采樣是否為主動(dòng)采樣（這意味著需使用標(biāo)準(zhǔn)化流量的微型風(fēng)扇對傳感器進(jìn)行通風(fēng)）。相比之下，由于時(shí)間常數(shù)大（慣性效應(yīng)），被動(dòng)采樣通常不能應(yīng)用于移動(dòng)測量。主動(dòng)和被動(dòng)溫度測量的區(qū)別（圖3）表明，采樣率和時(shí)間常數(shù)的不匹配會(huì)導(dǎo)致測量誤差增大。

在可穿戴式傳感器的具體應(yīng)用中，采樣率需要匹配現(xiàn)有的環(huán)境參數(shù)的空間差異（見上文SOI概念）、移動(dòng)測量的速度和傳感器的時(shí)間常數(shù)。調(diào)整采樣率的可能性是有限的，因?yàn)椴⒉皇敲總€(gè)傳感器對個(gè)人環(huán)境監(jiān)測的每個(gè)設(shè)計(jì)都有用。

圖3.不同溫度傳感器和采樣模式的同步記錄（室外溫度采集時(shí)間步長為1 min）：Testo傳感器（數(shù)據(jù)記錄儀171，其濕度/溫度探頭型號0572 6172，德國；精度：±0.2 K，τ ≈ 12 s）主動(dòng)取樣（遮陽和通風(fēng)）；TSI Q-Trak 7565傳感器（美國；精度：±0.6 K，τ ≈ 30 s），手持式傳感器（自然通風(fēng)，無遮陽）；德州儀器（TI）傳感器CC2650STK（美國；精度：±0.2 K，τ ≈ 300 s）（無遮陽和通風(fēng)保護(hù)）。

7.個(gè)人監(jiān)測的實(shí)施

上述論點(diǎn)表明，移動(dòng)測量的實(shí)施取決于其目的和普遍的環(huán)境條件。環(huán)境參數(shù)的差異性可以通過點(diǎn)測量、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)（如半變異函數(shù)分析）和微氣象建模來評估。對于目前的測量任務(wù)，需開發(fā)一個(gè)最先進(jìn)的制藥和工業(yè)過程的SOP。

一個(gè)SOP移動(dòng)測量包括測量過程的詳細(xì)過程，其中包括研究的目的、材料和設(shè)備，傳感器的細(xì)節(jié)（包括功能、能源供應(yīng)、校準(zhǔn)、準(zhǔn)確性和時(shí)間常數(shù)），移動(dòng)測量實(shí)施的細(xì)節(jié)（流程圖），移動(dòng)測量活動(dòng)的方案[包括開始日期和時(shí)間、地點(diǎn)，測量所需的準(zhǔn)備工作，采樣率，載體（如行人、騎自行車者、汽車）]，平均移動(dòng)速度，采樣周期，所有傳感器和GPS之間的同步方法，潛在的誤差來源，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)細(xì)節(jié)，以及數(shù)據(jù)分析方法。這樣的工作說明對于研究人員測試不同的傳感器和新設(shè)備或探索城市附近的環(huán)境條件很有幫助。當(dāng)行人在日常生活中攜帶可穿戴式傳感器記錄他們的負(fù)荷以用于健康研究時(shí)，它們對于高質(zhì)量的人口研究至關(guān)重要。使用模板以及規(guī)劃工具都可以對移動(dòng)測量提供支持[43]。

手動(dòng)采集所有的數(shù)據(jù)會(huì)很煩瑣，因此數(shù)據(jù)流必須在連接傳感器、智能手機(jī)和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中進(jìn)行集成和快速處理[44]。這種數(shù)據(jù)處理的一項(xiàng)重要任務(wù)是同步基于時(shí)間戳的所有測量值[45]。物聯(lián)網(wǎng)（IoT，作為全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施[46]）的未來發(fā)展將使數(shù)據(jù)管理更加完善，同時(shí)提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和覆蓋面[47]。例如，iBeacon?等短距離通信技術(shù)可以改善室內(nèi)環(huán)境中的位置記錄，有助于對室內(nèi)和室外環(huán)境負(fù)荷進(jìn)行綜合評估。

8.傳感器記錄的升值

可穿戴式設(shè)備記錄的所有數(shù)據(jù)都受到噪聲影響[48]。人附近的小尺度湍流，由移動(dòng)個(gè)體引起的沖擊（如熱、噪聲、痕量氣體）造成的記錄干擾，以及其他擾動(dòng)將在測量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生異常值和偏差。當(dāng)一個(gè)城市區(qū)域被無數(shù)個(gè)人“探索”時(shí)，記錄數(shù)據(jù)的質(zhì)量可以得到提高。在他們的運(yùn)動(dòng)過程中，傳感器可以對在時(shí)間和空間上的鄰近點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，從而實(shí)現(xiàn)隨機(jī)降噪。有一種系統(tǒng)技術(shù)可以插值許多測量值，這就是所謂的數(shù)據(jù)同化，它將測量值與微氣象模擬相結(jié)合。這一方法類似于在全球范圍內(nèi)進(jìn)行氣象和氣候測量的操作程序。

由于測量結(jié)果存在不確定性，因此數(shù)據(jù)同化過程在計(jì)算組合數(shù)據(jù)及其不確定性時(shí)需要考慮到這一點(diǎn)。為了解決這一問題，我們提出了貝葉斯時(shí)空模型[49]。該方法可以將微氣象模擬（空氣污染物、溫度等）與多人攜帶的測量結(jié)果相結(jié)合，從而得到環(huán)境參數(shù)及其置信區(qū)間的高分辨率數(shù)據(jù)。

可穿戴式傳感器的另一個(gè)功能是將記錄與載體的感知聯(lián)系起來。在日常生活中記錄人們感知的一項(xiàng)新技術(shù)是行走采訪（walking interview）[50]。在特定的城市環(huán)境中，人們更容易反映自己的真實(shí)經(jīng)歷，這反過來反映了測量的環(huán)境條件。這項(xiàng)技術(shù)源自人種學(xué)研究，可以在測量的接觸數(shù)據(jù)、個(gè)人行為和他們的健康狀況之間建立橋梁。與可穿戴式傳感器相結(jié)合，行走采訪可以揭示日常生活習(xí)慣和社會(huì)環(huán)境不僅決定了個(gè)人暴露情況，而且還會(huì)導(dǎo)致慢性疾病的發(fā)生。智能手機(jī)傳感方法是在移動(dòng)過程中主動(dòng)整合用戶反饋（如暴露感知）的可行方法 [45]。

9.結(jié)論

新型傳感器和信息技術(shù)的發(fā)展有助于提供人類暴露數(shù)據(jù)[51]，并促進(jìn)流行病學(xué)研究從基于人群向基于個(gè)人轉(zhuǎn)變[52]。雖然一些環(huán)境參數(shù)可以通過人類的感知來反映（如熱舒適和噪聲），但其他的環(huán)境參數(shù)基本無法察覺（如顆粒物和NOx濃度）。因?yàn)橐环N校正的且多因素的暴露測量可以立即告知一個(gè)人的健康風(fēng)險(xiǎn)[53]，所以這對于受人們?nèi)粘Ｉ罘绞胶椭車h(huán)境影響的非傳染性流行?。ㄈ缦?、糖尿病）和傳染性流行病[如結(jié)核病、新冠病毒肺炎（COVID-19）]尤為重要。此外，可穿戴式設(shè)備可以幫助人們理解微環(huán)境和土地利用概念（不是基于個(gè)人的）。然而，可穿戴式傳感器的應(yīng)用對采樣率、準(zhǔn)確性和其他條件都有要求，最好是在SOP框架內(nèi)進(jìn)行（圖1）。為了避免虛假的和有偏差的記錄，傳感器本身必須主動(dòng)取樣（即通過微型風(fēng)扇通風(fēng)）并保護(hù)其免受有害參數(shù)的影響。將基于個(gè)人的記錄與環(huán)境建模相結(jié)合，以及在移動(dòng)中測量的新技術(shù)是未來研究活動(dòng)面臨的挑戰(zhàn)。

Acknowledgements

The work was partially supported by the German Research Foundation (Deutsche Forschungsgemeinschaft,DFG) under Schwerpunktprogramm (SPP) 1894 “Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualization and Social Computing”, project “ExpoAware—Environmental volunteered geographic information for personal exposure awareness and healthy mobility behavior” (SCHL 521/8-1).The authors acknowledge the help of Niels Wollschl?ger with the calculation of SOIs (Fig.2).