大型自然通風奶牛舍空氣顆粒物濃度監測方法中測點數和位置優化

李永振 ，方志偉 ，魯煜建 ，梁 超 ,3，施正香 ,3，王朝元 ,3※

（1. 中國農業大學水利與土木工程學院,北京 100083；2. 農業農村部設施農業工程重點實驗室,北京 100083；3. 北京市畜禽健康養殖環境工程技術研究中心,北京 100083）

0 引言

規模化奶牛舍內會不斷產生和聚集包括顆粒物（particulate matter,PM）在內的大量空氣有害物質[1-3]。人員和奶牛長時間暴露在高濃度顆粒物環境中容易引發呼吸道感染和疾病傳播等健康問題，影響生產效益[4-6]；顆粒物排放到舍外后對場區周邊環境造成污染，易引起投訴事件等[7-9]。因此，對奶牛舍顆粒物濃度水平進行精準監測和科學評估至關重要。但由于自然通風奶牛舍空間大、舍內環境變化復雜，對環境監測布點提出了更高要求，如何通過盡可能少且科學的測點布置和成本投入來客觀反映牛舍顆粒物濃度水平，充滿挑戰。

目前關于奶牛舍顆粒物濃度的采樣監測研究，主要通過單一布點或均勻布點的方式來衡量整舍濃度水平。但布點數量和位置的不同往往造成監測結果存在較大差異。JOO 等[10]通過在牛舍中央屋頂通風口下方布置1 個顆粒物濃度采樣點，測得PM2.5與PM10平均濃度分別為67.8、557 μg/m3。而KAASIK 等[11]以均勻對稱的布點方式（8～13 個測點）在牛舍不同功能區進行采樣，得到PM2.5與PM10濃度分別為18、65 μg/m3，與前者結果相差數倍。另外，不同功能區測點之間的濃度也可能存在較大差異，說明顆粒物濃度在舍內空間分布差異較大。此外，盡管部分研究嘗試對顆粒物濃度測點進行更加科學地布置[11-13]，但受制于采樣設備成本和缺乏有效的監測系統，無法實現顆粒物濃度的多點連續穩定監測，因而無法獲得大批量數據以科學地進行測點優化。

近年來，基于傳感器監測的測點優化方法在城市大氣環境、土壤元素監測等領域廣泛運用[14-16]，包括聚類法、數學統計、誤差分析等。其中系統聚類法主要根據離差平方和確定類間距，對數據進行類別劃分并創建聚類系譜圖，與其他方法相比，其分類結果直觀、適合大批量數據處理，結合誤差分析法對不同分類進行監測誤差比較，從而篩選最優結果，在前人研究中取得較好的應用效果。如董海燕等[17]利用聚類法將天津市大氣降塵監測點位數由32 優化為24 個；賴錫柳[18]將聚類與百分位數法結合確定出蘭州新區6 個空氣質量監測點位，檢驗結果滿足誤差要求。隨著農業物聯網技術的推廣，基于傳感器技術的環境在線監測系統不僅使采樣成本大幅降低，而且能夠實現環境多點連續準確監測，實時獲取海量監測數據，滿足畜禽舍環境測點數量和位置優化要求。

本研究基于物聯網技術構建自然通風奶牛舍環境在線監測系統，通過對牛舍顆粒物濃度進行多點連續監測以獲取“真值”，分析顆粒物空間分布規律，運用系統聚類和誤差分析方法優化測點數量與位置，并結合傳統布點特點，確定最優顆粒物濃度測點方案。

1 材料與方法

1.1 試驗牛舍與飼養管理

試驗于2021 年9 月至2022 年3 月在江蘇省鹽城市某規?；膛龅? 棟大型自然通風泌乳牛舍中進行（圖1）。牛舍采用雙坡式可活動屋面和鐘樓屋頂結構，屋脊東西走向，尺寸為750 m（長）×30 m（寬）×4 m（檐高）。舍內共劃分6 個飼養單元，4 列散欄牛床對頭式布置，共飼養荷斯坦奶牛約1 200 頭。臥床與飼喂通道兩側上方分別安裝一定數量擾流風機，頸夾上方安裝有噴淋裝置，用于不同季節舍內環境調控。舍內共有2 段擠奶通道，將牛舍均分為3 個相對獨立的飼養區域（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ），各區域間奶牛數量與飼養管理相同。

圖1 試驗奶牛舍與顆粒物濃度采樣點布置Fig.1 The experimental dairy barn and layout of particulate matter (PM) concentration sampling points

奶牛舍每日05:00-07:00、13:00-15:00、21:00-23:00進行擠奶，期間進行全混合日糧（total mixed rations,TMR）飼喂、機械推料、推糞車清糞、牛床墊料補充與翻耕等機械操作。牛舍以自然通風為主，根據舍內溫度變化進行環境調控，當舍內日平均溫度超過16 ℃時開啟風機，當日平均溫度超過25 ℃開啟噴淋系統。試驗期間，牛舍主要處于秋冬季節，舍內溫度范圍-6.8～31.6 ℃、相對濕度范圍22.7%～99.9%。隨著舍外溫度降低，牛舍先后采取風機與噴淋開啟（EC1）、風機開啟與噴淋關閉（EC2）、風機與噴淋關閉（EC3）等3 種環控措施。這3 種工況對舍內顆粒物濃度分布可能產生影響[19]，因此分別針對不同環控措施進行數據分析。

1.2 顆粒物濃度在線監測系統

1.2.1 監測設備

試驗期間，通過顆粒物濃度在線監測設備PCMU(particulate concentration monitoring unit)對牛舍顆粒物濃度（TSP、PM2.5）進行連續在線監測。該設備由控制板、顆粒物濃度傳感器、時鐘模塊、數據儲存卡和設備外殼組成。其中2 個顆粒物濃度傳感器均基于激光散射原理分別測量TSP（SDS198，諾方電子技術有限公司，河南）和PM2.5濃度（PMS5003，攀滕科技有限公司，北京），傳感器遵循串口通訊協議為9 600 8N1（波特率9 600 bps，數據位：8，校驗位：無，停止位：1），具體性能參數見表1。設備運行時采樣頻率為1 min，每5 min 通過4G 網絡自動上傳平均濃度數據至數據庫。

表1 顆粒物濃度傳感器性能參數Table 1 Technical specifications of PM concentration sensors

1.2.2 采樣點布置

分別在牛舍3 個飼養區域內共布置17 個顆粒物濃度監測點（圖1b），包括在區域Ⅰ布置5 個采樣點（P1～P5），其中P3 點位于屋頂通風口下方1.0～2.0 m 位置（距地面高度約9.0 m），其他采樣點均位于臥床上方；在區域Ⅱ布置6 個采樣點（P6～P11），分別位于擠奶通道（P6、P11）、飼喂通道（P7、P10）、采食通道（P8）和清糞通道（P9）；在區域Ⅲ布置6 個采樣點（P12～P17），均位于臥床上方。牛舍內除P3 測點外，其他測點高度均為2.5 m。

此外，為探究顆粒物濃度在舍內不同高度分布差異，于2022 年2 月23 日至3 月10 日期間分別在P2 和P5 測點位置額外設置1.5 m 高度顆粒物濃度測點，以對比1.5、2.5 m（P2 與P5 測點）和9.0 m（P3 測點）高度顆粒物濃度分布規律。測試期間牛舍處于EC2 環控條件。

1.3 顆粒物測點數量和位置優化方法

將奶牛舍17 個監測布點平均數據作為顆粒物濃度監測真值，利用系統聚類和誤差分析方法對牛舍顆粒物濃度數據進行處理，得到不同環控措施下顆粒物濃度優化采樣點數量與位置組合。

1.3.1 系統聚類

在EC1、EC2、EC3 的3 種環控措施下，基于不同監測點數據離差平方和確定不同類之間距離，計算見式（1），根據類內與合并成新類的離差平方和大小得到系統聚類譜系圖，并根據聚類系數和譜系圖確定最優類別數，進而確定不同監測區域TSP 和PM2.5濃度采樣點聚類結果。

1.3.2 誤差分析

對每種聚類結果進行誤差分析，選擇均值相對誤差和百分數相對誤差（30%、50%、80%和90%）作為誤差評價指標，計算不同測點組合與真值之間的誤差，篩選出誤差均小于10%的組合作為優化測點方案組合。其中均值相對誤差（式（2））表示數據樣本間總體差異，百分數相對誤差（式（3））反映兩組數據之間分布與變化趨勢差異。通過計算不同監測點組合誤差絕對值之和（式（4）），選擇其中誤差最小的方案作為牛舍顆粒物濃度監測點數量和位置優化方案。

1.3.3 優化方案與傳統布點方案對比

由于傳統布點方案具有布點規則、易操作等特點，本研究在已有監測布點的基礎上選擇6 種傳統布點方案（表2）進行誤差分析。在不同環控措施下，綜合比較優化布點與傳統布點在監測精度、成本與可操作性等方面優缺點，提出自然通風奶牛舍顆粒物濃度最優測點方案。

表2 傳統顆粒物濃度布點方案描述Table 2 Description of regular PM concentration sampling schemes

1.4 數據處理與分析

數據清洗主要包括：1）剔除超過傳感器量程粗大誤差；2）利用箱型圖剔除數據分布異常值；3）有研究表明當外界天氣處于霧霾狀態時（大氣環境指數（air quality index）,AQI＞100），對畜禽舍內顆粒物濃度分布可能造成干擾[20]，因此本研究剔除AQI＞100 時對應時間內的監測數據。經過數據清洗，得到數據集中包括TSP 和PM2.5濃度數據各85 萬條，數據種類包括時間序列、監測設備序列號、TSP 和PM2.5濃度，其中TSP 與PM2.5濃度數據頻率分布四分位數分別為57.9、28.0 μg/m3，82.5、44.0 μg/m3，119.5、66.3 μg/m3。

對清洗數據進行重采樣和類型劃分，利用Spearman非參數檢驗和線性回歸分析顆粒物濃度在牛舍分布規律，并通過方差分析對比不同數組間差異顯著性。綜合系統聚類和誤差分析得到優化監測布點方案。試驗結果表現形式為：平均值±標準差。利用Python（3.7）和Microsoft Excel（2016）軟件進行數據清洗、分析、作圖。

2 結果與分析

2.1 牛舍顆粒物濃度均勻性分析

為了探究牛舍顆粒物濃度監測布點是否滿足優化條件，分別針對牛舍不同監測區域和監測高度進行顆粒物濃度分布規律分析。

2.1.1 不同監測區域顆粒物濃度分布

試驗期間舍內顆粒物濃度變化及3 種環控措施下3 個監測區域內試驗期間顆粒物平均濃度如表3、圖2所示。

表3 不同環控措施下各監測區域顆粒物濃度均值Table 3 The average particulate matter concentration in the three sections of the barn under different environmental controls(μg·m-3)

圖2 試驗期間舍內TSP 和PM2.5 濃度日均值變化Fig.2 Daily mean variation of TSP and PM2.5 concentration inside the dairy barn during the experiment

整體而言，3 個監測區域顆粒物在監測期間平均濃度分別為92.1、86.7、88.7 μg/m3（TSP）、48.2、46.5、48.2 μg/m3（PM2.5），未表現出顯著差異（P＞0.05）；TSP 和PM2.5濃度變化規律一致，隨著舍外溫度降低和牛舍密閉性增加，舍內顆粒物濃度呈上升趨勢（圖2）。通過對不同區域顆粒物濃度進行線性回歸分析（圖3），發現區域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ之間表現出顯著相關性（其中TSP：R2分別為0.70，0.75，0.72；PM2.5：R2分別為0.88，0.98，0.85；P＜0.01）。說明測量期間奶牛舍顆粒物濃度在3 個監測區域分布較為均勻，這與監測區域間相同的飼養管理方式、奶牛存欄量等有關；同時3 個區域空間相連，具有較好的環境一致性。因此，適合將3 個區域作為一個整體進行奶牛舍顆粒物濃度測點優化。

圖3 不同監測區域顆粒物濃度相關性分析Fig.3 Correlation analysis of PM concentration among the three sections of the barn

2.1.2 不同監測高度顆粒物濃度分布

分別選擇Ⅰ區域內P2、P3、P5 采樣點監測數據，對比距地面1.5、2.5 m 高度和屋頂通風口下方距地面9.0 m高度上顆粒物濃度分布。監測期間不同高度顆粒物平均濃度對比如圖4 所示，其中TSP 濃度在1.5 和2.5 m 高度無明顯差異，均顯著高于屋頂通風口下方距地面9.0 m高度濃度（P＜0.05）；而PM2.5在不同高度上濃度無顯著差異（P＞0.05）。粗顆粒物由于受重力影響大，隨舍內氣流上升高度有限，造成超過一定高度后濃度明顯下降的現象，而細顆粒物在空氣中懸浮時間長，在舍內垂直方向上分布更加均勻。因此，考慮到總體測點高度情況，對于TSP 而言，在2.5 m 高度監測的同時對屋頂通風口下方位置進行監測能夠更加客觀反映舍內濃度分布；對于PM2.5，2.5 m 高度能夠滿足濃度監測需求。同時，相同采樣高度上不同采樣點之間也存在差異情況（P2、P5），說明在不同高度上進行多點監測對于有效反映舍內濃度水平具有必要性。

圖4 試驗期間不同采樣高度平均顆粒物濃度Fig.4 Mean particulate matter concentration between different sampling heights during the experiment

目前，關于自然通風奶牛舍顆粒物濃度空間分布研究主要集中在舍內外和舍內不同功能區層面對比。水平方向上，多數研究主要對比顆粒物濃度在舍內不同功能區分布。MOSTAFA 等[21]通過對牛舍不同位置顆粒物濃度進行監測，發現奶?；顒訁^域TSP 濃度較高，而PM2.5濃度在不同位置分布較為均勻；ZHAO 等[22]在測量了美國俄亥俄州奶牛舍內8 個不同位置后，認為舍內空氣環境在空間分布上差異有限，部分位置之間顆粒物濃度差異可能是不同管理方式造成的，該結果與本研究相似。目前還缺乏對同一牛舍不同相對獨立區域的濃度對比，這與不同研究中牛舍類型和研究目的有關。垂直方向上，目前多數研究在奶牛舍空氣環境監測時選擇采樣高度范圍在1.5～2.5 m[23-24]，既保證采樣點在動物和人體高度水平，又防止采樣設備被奶?；顒痈蓴_破壞。目前仍缺乏針對牛舍空氣環境采樣高度的系統研究，有研究認為采樣點距地面＜1.5 m 高度時，氣溶膠顆粒物濃度與高度無直接關系[25]。本研究中顆粒物濃度在1.5 和2.5 m 高度處相當，但為了有效衡量顆粒物濃度在整舍分布情況，2.5 m采樣高度仍無法滿足要求。尤其對于TSP濃度監測，在屋頂通風口下方布置采樣點是必要的，也有部分研究只通過監測屋頂通風口處顆粒物濃度以代表舍內整體水平，這在一定程度上不能客觀反映牛舍真實濃度水平，尤其對于粗顆粒物濃度。

2.2 牛舍顆粒物濃度測點數量和位置優化

根據系統聚類方法，得到不同環控措施下3 個監測區域內顆粒物濃度監測點數量和位置聚類結果（表4）。結果表明，TSP 與PM2.5濃度監測點數量經過聚類分析后可由原5～6 個采樣點聚類為2～3 個采樣點。其中區域Ⅰ和Ⅲ內，TSP 聚類后的測點數量高于PM2.5，而在區域Ⅱ內規律表現不一致，這可能與牛舍不同功能區顆粒物排放強度差異有關，區域Ⅰ與Ⅲ內顆粒物監測點多數布置在奶牛臥床上方，而牛床墊料是粗顆粒物的重要排放源[26]，造成在該區域內TSP 濃度較高，且濃度變化易受奶牛活動和飼養管理影響；而區域Ⅱ內監測點位于舍內不同功能分區，其中擠奶通道和飼喂通道是細顆粒物潛在排放區域[13]，造成PM2.5濃度在該區域內波動較大。此外，Ⅰ區域內除EC1，其他環控措施下屋頂通風口（P3）監測點均單獨聚為一類，反映出屋頂通風口下方位置監測必要性。Ⅱ區域內擠奶通道位置布點在EC1 和EC3 環控措施下均被單獨聚為一類，說明該功能區監測具有必要性。

表4 不同環控措施下各區域顆粒物濃度測點系統聚類結果Table 4 The clustering results of particulate matter concentration sampling points in parts Ⅰ,Ⅱ and Ⅲ of the barn with different environmental controls

對以上不同區域的聚類結果進行誤差分析，根據不同布點組合誤差絕對值之和大小，得到不同環控措施下顆粒物濃度優化布點方案（表5）。優化后對TSP 和PM2.5在不同環控措施下的監測誤差絕對值之和范圍分別為6.4%～22.6%、4.7%～14.2%。其中在EC2 條件下顆粒物（TSP 與PM2.5）濃度監測誤差相對較小，在擾流風機開啟情況下，舍內氣流速度增加，顆粒物沉降和對外擴散速率增加[27]，顆粒物濃度水平較低且分布均勻，使監測準確性提高；而在另外2 種環控措施下，受噴淋系統局部降塵作用、奶?；顒雍蜋C械操作影響，舍內不同區域顆粒物排放差異、濃度分布不均且波動明顯[21,28]，造成監測誤差升高。整體上，TSP 濃度測點數量優化后略多于PM2.5，與聚類分析結果一致。同時，發現不同環控措施下的顆粒物濃度優化測點需要在擠奶、飼喂通道等位置布置，這也與不同功能區顆粒物排放差異有關。

表5 不同環控措施下牛舍顆粒物濃度優化測點方案Table 5 Optimized PM concentration sampling schemes of the barn under different environmental controls

2.3 優化布點與傳統布點比較

在不同環控措施下對已選擇的6 種傳統布點方案進行誤差分析，根據布點數量多少得到傳統方案與優化方案顆粒物濃度監測誤差變化趨勢，如圖5 所示。整體而言，傳統布點形式隨著監測點數量增加，其監測誤差整體呈下降趨勢，說明多點監測對于準確反映舍內顆粒物濃度水平具有重要意義，這也與相關研究結果一致[29-30]。6 種傳統布點方案監測誤差均高于優化方案，體現出優化布點在監測準確性和科學性方面優勢，但不同環控措施下獲得最小誤差的顆粒物監測點數量和位置也不盡相同，增加了實際操作難度。此外，從誤差趨勢變化可以看出，在傳統布點中，TSP、PM2.5濃度分別從監測方案3（3 個測點）和方案2（2 個測點）開始，其監測誤差下降趨勢明顯減緩，且整體誤差與優化方案相近，說明部分傳統方案在測點數量有限情況下同樣可取得較好的監測準確度，從控制監測成本、增加可操作性角度考慮，可適當減少顆粒物監測點數量。

圖5 不同環控措施下傳統方案與優化方案誤差變化趨勢Fig.5 Change of PM concentration monitoring errors for regular monitoring methods and optimized method with different environmental controls

單點或多點的傳統規則布點是目前自然通風奶牛舍顆粒物濃度監測的主要方法，其中在屋頂通風口下方的單點測量在相關研究中較為常見[10,13,31]，這種布點方式容易操作，但忽略了顆粒物在牛舍其他空間位置的分布情況，造成監測結果與其他研究之間差異較大。JOO 等[10]以單點方式通過TEOM 連續監測了牛舍TSP 和PM10濃度，得到監測期間平均濃度分別為65 和18 μg/m3，其結果與同樣為單測點布置的WINKEL 等[31]研究相差數倍。監測結果差異不僅與測點數量與位置有關，還受其他因素影響，如氣候、牛舍結構、飼養規模等。也有部分研究為了提高監測結果的準確性，以舍內均勻布點的方式增加顆粒物測點數量，KAASIK 等[11]在牛舍最多布置13 個顆粒物采樣點以衡量其平均濃度，但測點位置大多位于清糞通道和飼喂通道，無法科學反映牛舍其他功能區域顆粒物分布情況，而且監測成本和操作難度增加。因此，對自然通風奶牛舍顆粒物濃度的科學有效監測需要綜合考慮其監測準確性和可操作性。

為了對設置有屋頂通風口的大型自然通風奶牛舍內顆粒物濃度進行實時精準監測，本研究綜合考慮了優化布點方案的科學性和傳統布點方案的易操作性，確定的最優方案為：在奶牛舍中央屋頂通風口下方1.0～2.0 m處布置1 個測點，在奶牛臥床上方2.5 m 高度處設置2個測點，上述3 個測點按奶牛舍斜對角線布置，其中通風口下方的測點居中；另外，在擠奶、飼喂、清糞通道上方2.5 m 高度處各布置1 個測點。該方案共計6 個測點，可以兼顧顆粒物濃度監測的準確性和經濟性。為了比較最優方案與其他測點方案，基于最優方案中的布點條件，在本研究所有測點中選擇P2、P3、P5、P7、P9、P11 測點組合作為比較案例，經過誤差分析，得到該組合在3 種環控措施下對于TSP 和PM2.5濃度監測的誤差絕對值之和范圍分別為9.6%～24.9%、6.5%～12.3%，在測點數量由17 個篩減為6 個的情況下，其監測準確性與優化測點方案（表5）相近，大幅度減少實際監測成本和數據處理量；與傳統方案相比，最優方案通過在舍內不同高度和功能區進行針對性布點，能夠更加客觀反映顆粒物在舍內分布情況，且降低實際操作難度。

3 結論

本研究通過構建自然通風奶牛舍顆粒物濃度在線監測系統，以舍內17 個測點平均濃度為相對真值，利用系統聚類和誤差分析方法確定最適顆粒物濃度測點方案，根據數據結果得出以下結論：

1）測試期間牛舍3 個區域顆粒物濃度無顯著差異（P＞0.05）且各區域濃度相關性顯著（P＜0.01）；除總懸浮顆粒物（total suspended particle,TSP）在屋頂通風口下方位置濃度顯著低于1.5 和2.5 m 高度外（P＜0.05），TSP 和PM2.5濃度在各采樣高度上無顯著差異（P＞0.05）。

2）基于系統聚類和誤差分析確定的不同環控措施下優化測點數量和位置，對TSP 和PM2.5監測誤差絕對值之和范圍分別為6.4%～22.6%、4.7%～14.2%，均低于其他6 種傳統布點方案。

3）結合優化方案監測準確性和傳統方案易操作性等特點，確定帶屋頂通風口的自然通風奶牛舍顆粒物濃度最優測點方案（共計6 個測點）：在奶牛舍中央屋頂通風口下方1.0～2.0 m 處布置1 個測點，在奶牛臥床上方2.5 m 高度處布置2 個測點，上述3 個測點按奶牛舍斜對角線進行布置；另外，分別在擠奶、飼喂、清糞的3 個通道上方2.5 m 高度處各布置1 個測點。