Comment les données sur la qualité de l’air sont-elles validées avant d’être publiées sur la plateforme AirVisual ?

La plateforme AirVisual vise à centraliser et à agréger autant d’informations sur la qualité de l’air qu’il est actuellement disponible en un seul endroit, afin de fournir la vue d’ensemble la plus complète de la qualité de l’air dans le monde.

Les sources de données qui sont signalées via la plate-forme AirVisual comprennent les données des capteurs, provenant de stations de surveillance gouvernementales (généralement considérées comme des « moniteurs de référence » coûteux), ainsi que des capteurs à faible coût tels que les stations publiques AirVisual Pro et les capteurs PurpleAir.

Toutes les données publiées via la plateforme AirVisual font l’objet d’une validation des données, et ce processus diffère entre ces deux sources de données de capteurs.

Le système

de validation des données d’AirVisual est basé sur le cloud et piloté par l’apprentissage automatique, et toutes les mesures sont transmises par ce système avant d’être publiées sur notre plateforme.
 

Données de capteurs « de référence » gouvernementales

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, ces capteurs signalent parfois également des anomalies ou des données inexactes. Cela peut s’expliquer par des périodes temporaires de maintenance ou des défauts, ou même par 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 basé sur le cloud identifie toute anomalie potentielle publiée par une station (par exemple, un pic soudain de PM2,5 de 10 ug/m3 à 100 ug/m3 d’une heure à l’autre), et recoupe 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 effectue également des recoupements avec les tendances historiques et d’autres paramètres tels que les conditions météorologiques. La valeur sera alors publiée ou actualisée en conséquence.
 

Capteurs à faible coût

Les mesures effectuées à partir de capteurs à faible coût sont également soumises à un processus d’étalonnage et de correction des données, en plus du processus de validation décrit ci-dessus, qui permettra d’identifier et d’écarter les lectures anormales.

Le système appliqué aux capteurs à faible coût prend en compte les conditions proches 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, des niveaux d’humidité élevés peuvent, dans certaines circonstances, conduire à ce que les capteurs à faible coût surdéclarent 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 à l’échelle mondiale depuis de nombreuses années, à partir de capteurs de référence, de capteurs AirVisual, de données météorologiques et de composition de la pollution provenant d’images satellites, ce système a appris les relations historiques complexes entre différents paramètres de qualité de l’air dans différentes parties du monde.

Étant donné que la composition des particules peut varier considérablement d’une région du monde à l’autre, il est crucial de faire la distinction entre les corrélations entre les particules et des facteurs tels que l’humidité au niveau local / régional. Ces corrélations peuvent varier considérablement en fonction des différentes compositions locales de particules, et doivent donc être prises en compte pour les algorithmes locaux d’étalonnage et de correction.