La plateforme AirVisual vise à centraliser et à agréger en un seul endroit toutes les informations relatives à la qualité de l'air actuellement disponibles, afin de fournir l'aperçu le plus complet de la qualité de l'air à l'échelle mondiale.

Les sources de données publiées sur la plateforme AirVisual comprennent des données de capteurs, provenant de stations de surveillance gouvernementales (généralement considérées comme des "moniteurs de référence" à coût élevé), ainsi que des capteurs à faible coût tels que les stations publiques AirVisual Pro et les capteurs de PurpleAir.

Toutes les données publiées sur la plateforme AirVisual sont soumises à une validation des données, et ce processus diffère entre ces deux sources de données de capteurs.

Le système de validation des données de AirVisual est basé sur l'informatique en nuage et basé sur l'apprentissage automatique, et toutes les mesures passent par ce système avant d'être publiées sur notre plateforme.


Données de capteurs gouvernementaux de "référence

Bien que les capteurs gouvernementaux coûteux soient généralement considérés comme la source la plus précise et la plus fiable de données mesurées sur la qualité de l'air, il arrive que ces capteurs signalent des anomalies ou des données inexactes. Les raisons peuvent être des périodes temporaires de maintenance ou des défauts, ou même des sources d'émission hyperlocales temporaires à proximité du capteur.

Par conséquent, toutes les données des capteurs gouvernementaux sont soumises à un système de validation des données avant d'être publiées. Un exemple de cette validation est que le système en nuage identifie toute anomalie potentielle publiée par une station (par exemple, un pic soudain de PM2.5 de 10ug/m3 à 100ug/m3 d'une heure à l'autre), et procède à une vérification croisée avec d'autres mesures à proximité pour vérifier si un tel pic est représentatif ou s'il s'agit d'une anomalie. Le processus de validation s'appuie également sur des modèles historiques et d'autres paramètres tels que les conditions météorologiques. La valeur sera ensuite publiée ou actualisée en conséquence.


Capteurs à faible coût

Les mesures effectuées par des capteurs bon marché sont également soumises à un processus d'étalonnage et de correction des données, en plus du processus de validation décrit ci-dessus, qui permet d'identifier et d'écarter les relevés anormaux.

Le système appliqué aux capteurs à faible coût prend en compte les conditions environnantes telles que la température, l'humidité, la composition de la pollution et applique un algorithme d'étalonnage des données basé sur les conditions environnementales. Par exemple, un taux d'humidité élevé peut, dans certaines circonstances, conduire les capteurs à faible coût à surévaluer les niveaux de PM2.5. De même, la composition de la pollution (pollution générée par les transports, tempêtes de sable, pollution à base de charbon, etc.) affecte grandement la mesure et la plateforme AirVisual utilise l'imagerie satellitaire pour déterminer la composition de la pollution à utiliser dans le mécanisme d'étalonnage. Par conséquent, cet algorithme d'étalonnage et de correction prend en compte les niveaux d'humidité locaux et d'autres paramètres environnementaux, en plus des modèles historiques régionaux, et ajuste les mesures de PM2.5 en conséquence.

Le niveau d'ajustement est déterminé par le système basé sur le cloud, qui repose sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. En agrégeant des milliards de points de données sur la qualité de l'air au niveau mondial pendant de nombreuses années, à partir de capteurs de référence, AirVisual, de données météorologiques et de la composition de la pollution à partir d'images satellite, ce système a appris les relations historiques complexes entre les différents paramètres de la qualité de l'air dans les différentes parties du monde.

Étant donné que la composition des particules peut varier considérablement d'une région du monde à l'autre, il est essentiel de distinguer les corrélations entre les particules et des facteurs tels que l'humidité au niveau local ou régional. Ces corrélations peuvent varier considérablement en fonction des différents facteurs locaux de qualité de l'air. et doivent donc être pris en compte dans les algorithmes d'étalonnage et de correction locaux.

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