【论文基本信息】
标题:EEM Fluorescence Spectroscopy based Sensing of Combustion Generated Particulate Matter
来源与类型:华盛顿大学,博士学位论文
推荐理由:论文作者将主成分回归(PCR)方法与三维荧光光谱结合,预测样本中特定类污染物的总浓度,准确率达到了97.6%。论文中使用的数据和程序公开发布在Github平台上。本人经过尝试,成功复现了论文中的三张插图。

1 介绍

1.1 背景

颗粒物(PM)是一种污染物,排放来源包括自然和人为,包括农业过程、工业燃烧源、森林火灾等。

通过环境和职业接触的PM与不利的健康影响有关。PM污染接触已被证明在2016年造成420万人死亡。

然而,目前的暴露监测方法不能对收集的样品进行化学分析,特别是在野外环境中。

我们需要可靠和低成本的采样和分析策略来测量个人暴露于PM2.5的程度。

这种改进的评估方法可以改进人类健康风险评估。

1.2 燃烧气溶胶中的多环芳烃

燃烧产生气溶胶,其中含有多环芳烃(PAH),它是具有2-7个芳香环的有机化合物,是最早与致癌有关的大气污染物之一。

PAH一般可分为两类:低分子量(LMW<

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