Μέθοδοι σύντηξης περιβαλλοντικών δεδομένων στην ποιότητα αέρα
Creators: name: Γιούρης, Κωνσταντίνος Μιχαήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Σύντηξη δεδομένων
Παλινδρόμηση χρήσης γης
Αισθητήρες χαμηλού κόστους
Data fusion
Land use regression
Low cost sensors

description: Τα μοντέλα ποιότητας του ατμοσφαιρικού αέρα έχουν χρησιμοποιηθεί ευρέως σε επιδημιολογικές μελέτες, οι οποίες διερευνούν τις σοβαρές επιπτώσεις της ατμοσφαιρικής ρύπανσης σε θέματα δημόσιας υγείας. Ωστόσο, η αξιολόγηση των επιπέδων των ρύπων του ατμοσφαιρικού αέρα παραμένει ένα δύσκολο πρόβλημα, λόγω της χωρικής και χρονικής διακύμανσης της ατμοσφαιρικής ρύπανσης. Οι προσεγγίσεις σχετικά με το θέμα αυτό, μέχρι στιγμής, περιλαμβάνουν μεθόδους παρεμβολής, μοντέλα διασποράς, μοντέλα παλινδρόμησης χρήσης γης (Land Use Regression - LUR) και τεχνικές σύντηξης δεδομένων. Τα μοντέλα LUR και οι προσεγγίσεις σύντηξης δεδομένων που βασίζονται στην παλινδρόμηση χρήσης γης, στα μοντέλα διασποράς σε γεωστατιστικές τεχνικές και σε άλλες μεθόδους, χρησιμοποιούνται προοδευτικά όλο και περισσότερο στην αξιολόγηση της ποιότητας του ατμοσφαιρικού αέρα. Αυτή η μελέτη παρέχει μια κριτική επισκόπηση των προσεγγίσεων LUR και σύντηξης δεδομένων. Μια συστηματική βιβλιογραφική έρευνα διεξήχθη, για τους σκοπούς της παρούσας μελέτης, σχετικά με τις τεχνικές σύντηξης ατμοσφαιρικών δεδομένων, τη μοντελοποίηση με παλινδρόμηση χρήσης γης, καθώς και τη χρήση αισθητήρων χαμηλού κόστους, σχετικά με τις δύο παραπάνω προσεγγίσεις. Οι μέθοδοι παλινδρόμησης χρήσης γης και οι τεχνικές σύντηξης δεδομένων έχουν γενικά εφαρμοστεί για να μοντελοποιήσουν τις συγκεντρώσεις NO2, NO, NOx, PM2.5 και άλλων ρύπων, κυρίως για περιοχές της Ευρώπης και τη Βόρειας Αμερικής. Η απόδοση των μοντέλων LUR ήταν συνήθως καλή (R2 συνήθως μεταξύ 58% και 78%), ενώ οι προσεγγίσεις σύντηξης δεδομένων εμφάνισαν σταθερά καλύτερα αποτελέσματα (R2 μεταξύ 76% και 89%). Η χρήση αισθητήρων χαμηλού κόστους και στις δύο προσεγγίσεις παρουσιάζει ικανοποιητικά αποτελέσματα, υποδεικνύοντας τη βιωσιμότητα τέτοιων συσκευών στις μεθόδους εκτίμησης της ατμοσφαιρικής ποιότητας του αέρα. Τέλος, δόθηκε έμφαση σε θέματα όπως η δυνατότητα μεταφοράς και οι περιορισμοί των αναπτυγμένων μοντέλων
description: Ambient air pollution models have been widely used in cohort epidemiological studies, researching the severe health effects of air pollution in public health issues. Assessment of air pollutant levels though, remains a challenging problem due to the spatial and temporal variability of ambient air pollution. Approaches concerning this issue, so far, include interpolation methods, dispersion models, land use regression (LUR) models and data fusion techniques. LUR models and data fusion approaches based on land use regression, dispersion modeling and other geostatistical techniques have been progressively used in ambient air quality assessment. This study provides a critical review of LUR and data fusion approaches. A systematic literature search was carried out, for the purposes of this study, concerning atmospheric data fusion techniques, land use regression modeling, as well as the use of low cost sensors, concerning the above two approaches. Land use regression methods and data fusion techniques have generally been applied to model the concentrations of NO2, NO, NOx, PM2.5 and other pollutants, mainly across Europe and North America. The performance of LUR models was typically good (R2 usually between 58% and 78%), while data fusion approaches performed consistently better (R2 between 76% and 89%). The use of low cost sensors in both approaches, demonstrated satisfactory results, indicating the viability of such sensors in air pollution assessment methods. Lastly, emphasis was given on issues such as transferability and limitations of developed models