小文老师从技术的角度为我所极力反对的这片PLOS ONE文章 (http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=825582&do=blog&id=657459) 站台(http://blog.sciencenet.cn/blog-2984-657992.html),  这的确让我出乎意料!  但科学网提供了一个很好的平台, 让大家心平气和地做理性探讨, 好处多多!  

好了, 我站在我所理解科学的角度出发, 再来对我所做出的该文章毫无价值的评价做进一步的深度解析。

我最基本的出发点是从看该文提供了什么样的结论开始, 首先抛开了技术层面的东西, 因为科学论文中, 技术手段是为结论服务的。下面是原文结论部分的拷贝, 真正的第一个内涵在下面加色这一句话: 这就是说, 按照文中提供的SPA技术得到的PM2.5估算值跟美国驻华大使馆提供的观测值大概差不离, 只是少许低了一点点儿。换句话说, 美国大使馆公布的PM2.5基本上就代表了全北京市的PM2.5的平均状况, 毛啊! 这个结论太毛了啊! 注意该文的标题明确指的是北京市, 这个结论是否有任何价值? 我的思考逻辑告知我, 没有, 绝对没有! 现在政治色彩没有了, 否则人家会怀疑发表这样的文章背后有反动势力。

The areal PM_2.5 concentration estimated by the proposed SPA technique was found to be a little lower than that observed at the U.S. Embassy monitoring station that is located at the city center and near a traffic junction.

只是恐怕这几天北京的平均PM2.5可能和美国大使馆的公布数字还真没有啥差别, 不过, 这是个另当别论的事情。

您设想一下, 该文的结论没有其它限制性条件, 比方说任何一天, 市中心的天坛和北京密云比较一下, 两地得到的PM2.5数值比较会是什么情形? 都是灰霾天气, 可能这个平均数值还能说明点什么。但如果不是呢? 我们再回头来看该文呈现的结果:

 

Daily PM_2.5 mass concentrations observed at the embassy station ranged from 4 to 487 µg/m³ for the 423-day period. The annual average concentration (December 7, 2010–December 6, 2011) was 98.85 µg/m³, with high temporal variability. For the entire time series, the highest PM_2.5 concentrations (>300 µg/m³) occurred during 10 days: December 7 and November 18–19, 2010, February 21–24, October 23 and December 5, 2011; see Figure 3.

 

During the same period, estimated citywide PM_2.5 daily pollution in Beijing ranged from 2.86 to 318.29 µg/m³. The annual average pollution was 64.78 µg/m³. The highest concentrations (>300 µg/m³) occurred during two days, November 19, 2010 and February 21, 2011, as shown in Figure 3.

我们看清楚了: 在一个为期423天的时间内, 美国驻华大使馆观测到的日常 PM2.5 范围是 4 到 487 µg/m³ 。 2010年12月7号到2011年12月6号的年均浓度是 98.85 µg/m³, 但随时间呈现高可变性。

就整个考察的时间区间而言(应该是作者所指的423天内), 有10天内出现了PM2.5最高浓度大于300 µg/m³),作者给出了具体时间。而本文作者发明的方法得到的结果是同期北京城PM2.5的日常估算值的范围在2.86 到 318.29 µg/m³, 有两天出现大于300 µg/m³。

4 到 487 µg/m³   vs  2.86 到 318.29 µg/m³

         10天   pk  2天

这就是 a little lower?

这结果和结论一对照, 用俗话说, 这和大街上算命先生有一比拼。看到这个结果, 我是无论如何也是想象不到作者会得出如此不靠谱而且夸大其词的结论的。


尽管我是研究生物体系, 也用到些基本的数学工具, 但一个基本原则是数学模型的建立是用来干什么的? 是用来预测的! 如果预测离谱, 那我们认为这个模型没有生物学意义, USELESS!

小文老师认为文章的亮点在于单一点/面的结合。我不认同此观点, 该方法是在通讯作者的另外一篇PLOS ONE文章所用方法的简单延伸。最核心的问题是该方法是否合适, 是否具有价值?

美国使馆单点的实测估算有10天出现大于 300单位, 而模型预测只有2天, 也就是说20%的正确率。这不是 a little lower, 完全是 completely different!

就 4 到 487 µg/m³   vs  2.86 到 318.29 µg/m³ 而言, 因为作者的结果是随具体时间可变性大, 又因最低情况实际意义不大, 所以我们可以略去, 就比较最高情形, 两个数据的净差别大约是169 µg/m³。无论用谁做参照系, 487也好, 318也好, 这不是个小数字!

怎么可能说成是 a little lower?

实际上点到这里, 作者的数据是不支持作者给出的结论的! 也就直接否了作者的方法! 所以, 我坚持认为 PLOS ONE 上本文的审稿人是极度不称职的。

那么预测与实际为什么差距如此之大, 这要从作者所发明的方法着手。作者在方法论部分谈到其发明的技术时, 有下面这句话, 也是该文的估算基础, 同时也是该文的致命性弱点:

This point-to-area transformation yields best linear unbiased estimates (BLUE) of PM_2.5 spatial averages over the entire city of Beijing.

一个综合的体系内, 点/面转化能在什么情况下形成最佳线性无偏见估算值? 不用我来说, 科学网物理科班出身的人多得很, 应该能给出理由, 所以我不继续外行下去了。但我可以说作者现有的那个所谓的单点/面方法如果如同文中所吹: 可以用于估算北京市的PM2.5, 那么我愿意和小文老师设置历史赌局, 留待后人评说!

我之所以愿意设此赌局, 是因为:

1) 作者吹说SPA 可以怎么用, 是一个延伸的次级结论, 皮之不存, 毛将附焉?
2) 只要美国大使馆有坚持发布PM2.5, 原作者就可以按照他们的模型得到一个相互对应的北京PM2.5估算数值, 这是可以公开的, 既然方法已经发表了。
3) 用单点/面法估算并非不可行, 但必须有一些假定的前提条件, 但原文作者都没有考虑到, 就在那里搞线性无偏见估算, 根本就是不科学的。

小文老师谈到的"另一个亮点，是该文对学术自由的追求，率先先采用了当时可用的比较准确的点位测量值。这在当时应该是有一点压力的，参见 http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2012/6/265157.shtm"

小文老师实际上漏看了一个细节:
Received: April 19, 2012; Accepted: November 28, 2012; Published: January 8, 2013

官方发表声明的时候, 作者论文都已经提交了一个多月了, 与什么对学术自由追求太牵强附会了。另外该文所受资助不都是来自政府机构? 

环保部称驻华使馆监测PM2.5不符合外交公约

国务院新闻办6月5日上午10时在国务院新闻办新闻发布厅举行新闻发布会，环境保护部副部长吴晓青介绍环境质量状况等方面情况，并答记者问。


作者在 PLOS ONE 这篇文章结果部分, 明确显示用作者发明的方法得到的结果是明显不同于而且是显著少于美国驻华使馆提供的PM2.5数值, 然而得到的是结论确是估算只比使馆的公布数略微偏底一丁点儿。是作者结论的笔误? 还是作者的起码数学知识出了问题? 还是我们的研究员对于 a little lower 的理解有问题? 还是迫于某种压力不得已而这样说一个不靠谱的结论?

您可知道, PLoS One 面向任何人, 只要你有INTERNET, 外行可不会去看你如何得到的结果, 看了结论就可以传播了。该文的不合理结论不是有意识向西方媒体传播不正确的信息吗?

这个世界无比奇妙!

该文用了不靠谱的方法→得到了不靠谱的结果→以不靠谱的结果为基础→得到一个不不靠谱的结论

该文用了正确的方法→得到了可靠的结果→以可靠的结果为依据→说出一个与结果完全相反的结论→WHY?

奇谈怪论:
政府只要结果 → 把结果 SHOW 给政府看,不错,合意合意啊!
老外只要结论 → 把结论 SHOW 给老外看,不错,合意合意啊!

<<雾霾研究, 不许放屁>>
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=2984&do=blog&id=657434



相关专题：空气污染和PM2.5
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