AirVisualプラットフォームで公開する前に、大気質データはどのように検証されますか?


AirVisualプラットフォームは、世界の大気質の最も包括的な概要を提供するために、現在利用可能な限り多くの大気質情報を一元化して集約することを目的としています。

AirVisualプラットフォームを通じて報告されるデータソースには、政府の監視ステーション(通常は高コストの「リファレンスモニター」と見なされる)からのセンサーデータと、公共のAirVisual ProステーションやPurpleAirセンサーなどの低コストのセンサーが含まれます。

AirVisualプラットフォームを通じて公開されるすべてのデータはデータ検証の対象であり、このプロセスはこれら2つのセンサーデータソース間で異なります。

AirVisualのデータ検証システムはクラウドベースで、機械学習によって駆動され、すべての測定値はこのシステムを通過してから当社のプラットフォームに公開されます。
 

政府による「参照」センサーデータ

通常、高コストの政府用センサーは、測定された大気質データの最も正確で信頼できるソースと見なされていますが、これらのセンサーが異常や不正確なデータを報告することもあります。この理由には、一時的なメンテナンスや欠陥、またはセンサーの近くの一時的なハイパーローカル放射源が含まれる場合があります。

したがって、すべての政府のセンサーデータは、公開前にデータ検証システムの対象となります。この検証の一例は、クラウドベースのシステムが、観測所によって公表された潜在的な異常(たとえば、ある時間から次の時間にかけてPM2.5が10ug/m3から100ug/m3に突然急上昇する)を特定し、近くの他の測定値と照合して、そのようなスパイクが代表的なものか異常かを検証することです。検証プロセスでは、過去のパターンや気象条件などの他のパラメーターとの照合も行われます。その後、値はそれに応じて公開または割引されます。
 

低コストのセンサ

低コストのセンサーからの測定は、上記の検証プロセスに加えて、データのキャリブレーションと修正プロセスにも適用され、異常な測定値を特定して割り引

くことができます。

低コストのセンサーに適用されるシステムは、温度、湿度、汚染組成などの近くの条件を考慮し、環境条件に基づいてデータ校正アルゴリズムを適用します。一例として、湿度が高いと、状況によっては、低コストのセンサーがPM2.5のレベルを過大に報告する可能性があります。同様に、汚染組成(輸送による汚染、砂嵐、石炭ベースの汚染など)は測定に大きく影響し、AirVisualプラットフォームは衛星画像を使用して、キャリブレーションメカニズムで使用する汚染組成を決定します。したがって、この較正および補正アルゴリズムは、地域の歴史的パターンに加えて、地域の湿度レベルおよびその他の環境パラメータを考慮し、それに応じてPM2.5測定値を調整します。

調整レベルは、人工知能と機械学習に基づいて構築されたクラウドベースのシステムによって決定されます。このシステムは、基準センサー、AirVisualセンサー、気象データ、衛星画像からの汚染組成など、長年にわたって何十億もの世界の大気質データポイントを集約することで、世界のさまざまな地域のさまざまな大気質パラメータ間の複雑な歴史的関係を学習してきました。

PMの組成は世界のさまざまな地域によって大きく異なる可能性があるため、PMの相関関係と湿度などの要因を地域/地域レベルで区別することが重要です。これらの相関関係は、PMの局所的な組成によって大きく異なるため、局所的なキャリブレーションおよび補正アルゴリズムで考慮する必要があります。

IQAirに接続する

ニュースレターにサインアップする