AirVisual 플랫폼에 게시하기 전에 공기질 데이터를 어떻게 검증합니까?


AirVisual 플랫폼은 전 세계 대기질에 대한 가장 포괄적인 개요를 제공하기 위해 현재 한 곳에서 사용할 수 있는 많은 대기질 정보를 중앙 집중화하고 집계하는 것을 목표로 합니다.

AirVisual 플랫폼을 통해 보고되는 데이터 소스에는 정부 모니터링 스테이션(일반적으로 고비용 "참조 모니터"로 간주됨)의 센서 데이터와 공용 AirVisual Pro 스테이션 및 PurpleAir 센서와 같은 저비용 센서가 포함됩니다.

AirVisual 플랫폼을 통해 게시되는 모든 데이터는 데이터 검증을 거쳐야 하며, 이 프로세스는 이 두 센서 데이터 소스 간에 다릅니다.

AirVisual의 데이터 검증 시스템은 클라우드 기반이며 기계 학습에 의해 구동되며 모든 측정은 플랫폼에 게시하기 전에 이 시스템을 통해 전달됩니다.
 

정부 "기준" 센서 데이터

고가의 정부 센서는 일반적으로 측정된 공기질 데이터의 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 소스로 간주되지만 때때로 이러한 센서는 이상 또는 부정확한 데이터를 보고하기도 합니다. 그 이유에는 일시적인 유지 보수 기간이나 결함 또는 센서 근처의 일시적인 초국소 방출원이 포함될 수 있습니다.

따라서 모든 정부 센서 데이터는 게시 전에 데이터 검증 시스템의 적용을 받습니다. 이 검증의 한 가지 예는 클라우드 기반 시스템이 스테이션에서 게시한 잠재적인 이상(예: PM2.5가 10ug/m3에서 100ug/m3으로 갑자기 급증한 경우)을 식별하고 이러한 스파이크가 대표적인지 또는 이상인지 확인하기 위해 주변의 다른 측정값과 교차 확인하는 것입니다. 유효성 검사 프로세스는 또한 과거 패턴 및 기상 조건과 같은 기타 매개 변수에 대해 교차 확인합니다. 그런 다음 그에 따라 값이 게시되거나 할인됩니다.
 

저비용 센서

저가형 센서의 측정은 위에서 설명한 검증 프로세스 외에도 데이터 보정 및 수정 프로세스를 거치며, 이를 통해 비정상적인 판독값을 식별하고 할인합니다.

저가형 센서에 적용되는 시스템은 온도, 습도, 오염 조성 등 주변 조건을 고려하고 환경 조건에 따라 데이터 캘리브레이션 알고리즘을 적용합니다. 예를 들어, 습도가 높으면 경우에 따라 저가형 센서가 PM2.5 수준을 과도하게 보고할 수 있습니다. 마찬가지로 오염 조성(운송 발생 오염, 모래 폭풍, 석탄 기반 오염 등)은 측정에 큰 영향을 미치며 AirVisual 플랫폼은 위성 이미지를 사용하여 보정 메커니즘에 사용할 오염 조성을 결정합니다. 따라서 이 보정 및 보정 알고리즘은 지역별 이력 패턴 외에도 지역 습도 수준 및 기타 환경 매개변수를 고려하고 그에 따라 PM2.5 측정값을 조정합니다.

조정 수준은 인공 지능 및 기계 학습을 기반으로 하는 클라우드 기반 시스템에 의해 결정됩니다. 이 시스템은 참조 센서, AirVisual 센서, 기상 데이터 및 위성 이미지의 오염 구성에서 수년 동안 수십억 개의 글로벌 대기질 데이터 포인트를 집계하여 세계 여러 지역의 다양한 대기 질 매개변수 간의 복잡한 역사적 관계를 학습해 왔습니다.

미세먼지의 구성은 세계 여러 지역에 따라 크게 다를 수 있기 때문에 미세먼지의 상관관계와 지역적/지역적 수준에서 습도와 같은 요인을 구별하는 것이 중요합니다. 이러한 상관 관계는 PM의 다양한 로컬 구성에 따라 크게 달라질 수 있으므로 로컬 보정 및 보정 알고리즘에 대해 고려해야 합니다.

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