低成本的空气质量传感器可用于检测空气污染的时空变异性, 只要用户对所收集的数据作出足够的努力进行质量控制. STI在杂志上发表了一项研究 传感器 测试了19个低成本AirBeam传感器的精度，这些传感器被用作 STI项目 监测并确定了萨克拉门托颗粒物(PM)的空间变异性, 加州.
研究前后, 19个传感器被部署和配置在一个空气监管监测站, 并展示了很高的精确度. 开发了一个传感器特定的校正因子，以确保每个传感器报告一个可比性值. AirBeam传感器也与监管监视器有中等程度的相关性. 收集的测量数据用于估计环境正义(EJ)和非环境正义(EJ)社区之间颗粒物的空间变异性, 结果显示，不同群落之间的平均浓度没有显著差异.
本文摘要如下:
低成本的传感器可以洞察空气污染的时空变化, 但须作出足够努力以确保数据质量. 在这里, 2016年12月至2017年1月部署了19个AirBeam颗粒物(PM)传感器，以确定颗粒物的空间变异性2.5 加州萨克拉门托. 之前, 之后,, 这项研究, 19个传感器被部署和配置在一个空气监管监测站. 在所有配置的测量周期中，传感器都表现出很高的精度(Pearson R2 = 0.98 − 0.所有传感器均为99)，几乎没有漂移. 开发了一种传感器特定的校正因子，使每个传感器报告一个可比较的值. 在研究期间，传感器与调节监测器有中等程度的相关性(R2 = 0.60 − 0.两个地点有68个). 在多元线性回归模型中，PM的传感器与参考测量值之间的偏差2.5 与露点和相对湿度的相关性最高. 传感器测量被用来估计PM2.5 空间变异性，发现平均两两的发散系数为0.22和0的范围.14 to 0.33，表示分布基本均匀. EJ群落与非EJ群落的平均传感器PM浓度差异不显著(p值= 0.观察24).