空气质量监测对于污染物浓度及气象条件变化规律的掌握,对后续处理机制的运行有借鉴作用,能把空气污染的影响尽可能降低。车载空气质量移动监测系统能以更节省灵活的方式获取所需的环境空气质量数据,获取的信息具有很好的完整性、准确性和现势性,对于完善自动监测网络体系有重要的价值。本文将搭建一个车载空气质量移动监测系统,以车辆为平台,集成搭载GPS/IMU惯性导航设备、CO2、颗粒物、温湿度、噪声检测仪器;基于此移动系统,获取武汉市特定区域内道路及周边的气体、颗粒浓度及相关的环境数据与地理信息;通过计算相关性或空间插值等方式,分析数据的时间、空间分布特征;最后结合地面固定监测站点获取的信息,以及遥感影像可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)算法提取的植被数据,研究空气质量道路环境的影响因素。本课题集成的车载空气质量移动监测系统,能够通过电脑端对系统进行开启关闭操作,并在行驶采集过程中实时显示数据值,最后在后台以统一的标准格式对数据进行存储,便于后续处理操作;通过对移动监测数据与附加数据的综合分析,可以得到以下几个主要结论:(1)在采集的每一天,PM2.5、C02与温湿度的数据具有连续性,而粒径在2.5μm以上的大颗粒和噪声数据则比较分散;校外PM2.5、C02以及噪声数据明显比武汉大学校内要高,且在主要商圈地带及卓刀泉部分路段会出现峰值;(2)移动监测数据中,PM2.5浓度与湿度具有极高的正相关性,相关系数高达0.8449,与温度具有较高负相关性,相关系数-0.5312;C02与温度具有较高正相关性,相关系数0.6818;2.5μm以上的大颗粒浓度与C02以及噪声都存在着较弱正相关;噪声与其他类型数据基本无关联;(3)气象条件对于温度有着直接影响,温度变化决定湿度变化趋势,下雨与否影响湿度整体水平,湿度值最终影响着PM2.5浓度高低;移动监测车行驶周围其他车辆的数量及类型对采集的数据有一定影响;(4)武汉大学校内植被面积与PM2.5、C02之间呈正相关,与2.5μm以上大颗粒呈负相关,说明校园植被种植对于大颗粒浓度有着降低作用。总的来说,本课题所设计的车载空气质量监测系统对于我国现有移动监测体系具有较好的补充、完善作用;且关于武汉市局部空气质量的研究在一定程度上也能为武汉大学及周边环境管理提供理论依据。