使用城市尺度传感器网络表征降雨诱导氡系沉积事件

辐射探测器网络为在城市环境中实时探测和识别放射性来源提供了平台。这些系统中的探测算法必须适应背景中自然发生的变化，这需要对降雨事件及其相应辐射特征之间的关系进行良好表征。我们描述了芝加哥从2023年9月至2024年2月期间发生的雨-induced氡系沉积事件。我们测量网络传感节点中的环境伽马辐射水平、降雨率、温度、压力和相对湿度。对于每个识别的降雨期间，我们将谱分解为静态成分和氡关联成分，方法是采用非负矩阵分解(NMF)算法。我们发现，对于大多数降雨事件，降雨依赖性的氡系代理峰(RPP)与氡关联NMF成分的峰强度之间存在一致的幂律关系。我们对一个降雨期间异常高的氡系浓度水平进行了案例研究，描述了其时间和空间演化。我们假设这一现象是由于空气质量路径穿过为盆地丰富的威蒙尼亚地区所致。最后，我们将降雨事件聚类为三个 distinct 类别。一个类别大致对应于具有深低压系统和高相对氡浓度的事件，而另一个特征为浅层层状雨，稍高的温度和中间相对氡浓度。第三个类别包含弱梯度或湖风对流雨，间歇性降雨且相对氡浓度较低。这些发现表明，通过为每类气象事件训练唯一的背景模型，可以改善辐射异常检测。