n 行业环境
生物气溶胶颗粒在地球系统，特别是在大气、生物圈和气候的相互作用中，起着至关重要的作用，而花粉作为生物气溶胶颗粒的重要组成部分，所导致的过敏性疾 病被认为是一种在很大程度上被低估的疾 病，且在公共卫生领域、空气污染和气候变化的相互作用下，正导致越来越多的花粉过敏患者。因此生物气溶胶包括花粉颗粒的实时在线监测，正日益受到医学、环境科学、气候学等多领域科研人员的重视。
传统的花粉/生物气溶胶监测多以人工识别计数或机器加半人工识别计数的方法为主，其过程耗时耗力，且识别效率低、数据发布周期较长。而全自动机器识别方法则很好地弥补了这一不足。SwisensPoleno花粉/生物气溶胶自动监测仪可以实现24小时连续监测与识别，输出的数据包括：花粉浓度（可自定义采样时间间隔，极小间隔10分钟）、花粉类别、花粉面积、周长、荧光强度及寿命（Jupiter独有）等，为花粉/生物气溶胶的相关研究提供强有力的数据支撑。
n 应用案例
近年来，SwisensAG在欧洲已销售多台各种不同型号的花粉/生物气溶胶自动监测仪以及Atomizer标样雾化器。以下为部分用户列表。
|
用户
|
|
MeteoSwiss瑞士气候和气象联邦办公室
|
|
VilniusUniversity维尔纽斯大学
|
|
Sciensano比利时国家公共卫生研究所
|
|
UniversityofVienna维也纳大学
|
|
GermanEnvironmentAgency(Umweltbundesamt-UBA)德国环境服务机构（联邦环境局）
|
|
UniversityofManchester曼彻斯特大学
|
|
FMI-FinnishMeteorologicalInstitute芬兰气象研究所
|
n 系统简介
花粉与空气中的多种生物源颗粒同属于生物气溶胶的范围，在地球系统、特别是在大气、生物圈、气候和公共卫生之间的相互作用过程中，发挥着不可替代的作用，是公共卫生、花粉负荷、空气污染、气候变化等相关领域及其交叉学科的重要研究内容。
SwisensPolenoJupiter花粉/生物气溶胶自动监测仪通过数字全息影像、荧光光谱测量、光散射和偏振测量等技术，可对每个进入分析仪的粒子生成包含形态数据和化学成分在内的数字指纹，进一步通过机器学习算法进行处理和分类，实现空气中花粉、孢子、生物气溶胶及固体颗粒浓度的自主识别与自动测量。
与其他生物气溶胶颗粒相比，大气中的花粉浓度通常较低（约10-10000粒/m3），但过敏反应的阈值通常更低，根据分类群的不同，几粒-几十粒/m3便可致敏；SwisensPoleno通过虚拟冲击器原理的粒子浓缩器，可实现40L/min的有效流速，保证分钟级别的时间分辨率。
n 生物气溶胶实时监测的新方法
专为生物气溶胶微观世界的探索和开创性的自动监测、测量而设计。既可用于实验室的科学测量，也可用于室外长期自动监测。
Jupiter主机：利用人工智能和深度机器学习，可自主识别并测量空气中的花粉、孢子、生物气溶胶以及固体颗粒等。
n Jupiter的测量过程基于以下技术要素：
• 数字全息影像测量
• 荧光光谱测量
• 光散射和偏振测量
n SwisensPoleno花粉/生物气溶胶自动监测仪原理
SwisensPoleno通过对进入分析仪的气流中的单个粒子进行光学识别，可在数秒内直接识别和测量其中的粒子，提供生物气溶胶和其他粒子的局部浓度和实时信息，用户可根据需要，下载实时的花粉浓度、花粉分类、单个粒子的全息图像、物理参数等数据。
粒子进入仪器后，依次经过：
• 数字全息测量：两个垂直90°高分辨率相机进行全息测量，确定粒子的绝 对尺寸、形状、面积、周长、球度等参数，通过人工智能进行精准的粒子识别（SwisenPolenoMars和SwisenPolenoJupiter）；
• 荧光光谱测量：测量单个粒子的化学组成，通过收集的荧光光谱强度和荧光寿命数据（SwisenPolenoJupiter），进一步确定粒子种类；
• 散射光和偏振测量：对粒子表面进行激光照射，通过两个光电检测器的信号比值确定粒子表面的额外信息（SwisenPolenoJupiter）。
数字全息和荧光光谱测量的结合是首例的，它会生成系统测量的每个粒子的数字指纹。这个丰富的数据集（也称为数字指纹）包含形态数据和有关粒子化学成分的数据，然后通过机器学习算法对其进行处理和分类。从粒子的检测和测量到算法输出的分类只需要几秒钟。
SwisensPoleno 花粉 / 生物气溶胶自动监测仪可根据本地情况构建本地花粉数据库，并利用人工智能先进算法实现数据库扩展。
左侧列为全息图像和荧光光谱对测量事件的可视化表示；右侧列为不同模型的精准度对比：
(a) 仅全息图像模型，平均精准度 0.968；(b) 仅荧光光谱测量，平均精准度 0.878；
(c) 全息图像和荧光光谱测量组合，平均精准度 0.992。
n Swisens 数据分析
颗粒形态的有效分析
SwisensPoleno Mars和 SwisensPoleno Jupiter 提供测量气溶胶粒子的全息图像，通过计算颗粒的形状和尺寸特性，可以更有效地处理和可视化大量数据。许多粒子已经可以根据其等效直径和离心率进行区分。
气溶胶数据的快速简便分析
Swisens 提供的分析工具，用于分析 SwisensPoleno的实时数据。这是一种有效探索气溶胶微观世界的组合，能够：
• 即时访问和导出实时数据
• 多功能描述性数据可视化
• 颗粒特性的详细分析
图像特征的区分
数据图对水滴、黑松花粉和赤霉菌三个数据集的等效直径和偏心率进行了比较。轮廓线显示了粒子特性的二维分布的形状。正如预期的那样，不同的粒子类型会形成具有轻微重叠的不同簇。赤霉菌的细长孢子与水滴的直径相似，但形状与圆形水滴不同。在黑松花粉中，大小是主要的区别特征，而偏心率和其他两种颗粒类型重叠。
通过组合数据实现更精准的差异化
除了全息图像外，SwisensPoleno Jupiter 还使用荧光光谱提供了额外的化学成分数据。这种组合可以进行更详细的分析。特别是当全息图像上的测量粒子的形状相似或几乎相同时。下面的例子展示了将全息图像和相对荧光强度相结合如何更好地区分花粉簇。
n 应用领域
1.气候变化
•大气化学成分及其变化过程研究
•云的物理成分以及水文循环过程研究
•生物多样性研究
2.土壤利用变化
•生物气溶胶相关的农业生产研究
3.公共健康
•人类病原体研究
•过敏原粒子研究
n 测量组件（右图）
|
1. Sigma-2进样管
2. 粒子浓缩器
3. 2个互呈90°的全息相机
4. 3个荧光光源和5个独立的光谱接收器
5. 水平和垂直偏振散射光接收器
6. 可插入式样品收集器（可选）
7. 出气口
|
|
n 特点及优点
•同时测量颗粒分类和浓度
•每个粒子生成包含形态数据和化学成分数据在内的、独特的数字指纹
•输出多种系统参数，判断系统运行状况，如颗粒速度、颗粒浓度、气流、温度、响应时间、存储空间使用情况等
•粒子分类可在数秒内完成，实现分钟级别的测量时间分辨率
•通过机器学习算法可搭建和扩展自有花粉库
•原始数据可保留，可回算未知颗粒
•数据管理简单便捷，呈现直观，支持多种下载格式
•数据自动传输，支持远程操作
•相较于其它，体积更小，人力即可安装
•无任何耗材，节省成本，低维护，带自清洁功能
•结构简单，坚固耐用，确保长期稳定运行
n SwisensDataExplorer软件
SwisensDataExplorer软件界面
wisensDataExplorer是一款基于浏览器的软件，可用于实时系统测量结果、监控设备运行状态等，在单个测量系统独立监测或多个系统组网监测中均可确保对测量数据和操作参数的快速分析，并为进一步的机器学习做好准备。
通过SwisensDataExplorer可实现：
•实时查看时间序列的测量数据
•简单分析当前和历史数据，包括颗粒浓度和数据集
•形成基于粒度的直方图评价
•监控运行参数和系统状态
•在同一平台实现处理数据集和机器学习训练
已建样本库花粉种类（欧洲）（ 持续更新中）
|
序号
|
中文名
|
拉丁学名
|
植物科属分类
|
种
|
|
门
|
纲
|
目
|
科
|
属
|
|
1
|
桤木属
|
Alnus Mill.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
桦木科
|
桤木属
|
|
|
2
|
桦木属
|
Betula L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
桦木科
|
桦木属
|
|
|
3
|
鹅耳枥属
|
Carpinus L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
桦木科
|
鹅耳枥属
|
|
|
4
|
欧榛
|
Corylusavellana L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
桦木科
|
榛属
|
欧榛种
|
|
5
|
水青冈属
|
Fagus L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
壳斗科
|
水青冈属
|
|
|
6
|
栎属
|
Quercus L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
山毛榉目
|
壳斗科
|
栎属
|
|
|
7
|
欧梣
|
Fraxinus excelsior Linn.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
捩花目
|
木犀科
|
梣属
|
欧梣种
|
|
8
|
悬铃木属
|
Platanus L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
蔷薇目
|
悬铃木科
|
悬铃木属
|
|
|
9
|
杨属
|
Populus
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
杨柳目
|
杨柳科
|
杨属
|
|
|
10
|
榆属
|
Ulmus L.
|
被子植物门
|
双子叶植物纲
|
荨麻目
|
榆科
|
榆属
|
|
|
11
|
禾本科
|
Poaceae Barnhart
|
被子植物门
|
单子也植物纲
|
禾本目
|
禾本科
|
|
|
|
12
|
柏木属
|
Cupressus Linn
|
裸子植物门
|
松杉纲
|
松杉目
|
柏科
|
柏木属
|
|
|
13
|
松科
|
Pinaceae Spreng. ex F.Rudolphi
|
裸子植物门
|
松杉纲
|
松杉目
|
松科
|
|
|
|
14
|
红豆杉属
|
Taxus L.
|
裸子植物门
|
松杉纲
|
红豆杉目
|
红豆杉科
|
红豆杉属
|
|
