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(kāi)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(lái)源：

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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

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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(lèi)模型存在明顯短板——傳統(tǒng)預(yù)測(cè)變量（如土地類(lèi)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）。“

移動(dòng)監(jiān)測(cè)車(chē)和街景車(chē)的行駛路線高度重合，兩者數(shù)據(jù)分辨率天然匹配。”研究人員首次將街景圖像整合到空氣污染模型中，搭建了一套“視覺(jué)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(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)：采用谷歌開(kāi)發(fā)的OWL-ViT模型，無(wú)需手動(dòng)標(biāo)注即可通過(guò)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(lèi)為道路、墻壁、草地、樹(shù)木等150類(lèi)，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。“

隨著街景、衛(wèi)星、眾包圖像數(shù)據(jù)的普及，視覺(jué)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(lái)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。

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