Data-Analysis in environmental and traffic data for Thessaloniki Greece
Creators: name: Αθανασάκης, Ευάγγελος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ανάλυση περιβαλλοντικών δεδομένων
Ανάλυση δεδομένων κίνησης
Μοντελοποίηση ποιόητας αέρα
Environmental data-analysis
Traffic data-analysis
Air-quality forecasting

description: The aim of this thesis was to study the potential of creating traffic variables, from “internet of things” sensors, to determine the potential of those variables in air-quality forecasts (nitrogen dioxide and fine particles) in the area of Thessaloniki Greece and to automate pre-processing procedures. We studied potential traffic parameters and determined that the traffic performance index (tpi) is the best way to measure traffic congestion based on available data. We also concluded that averaging the tpi of all roads, with some filtering conditions, is a good way to measure the overall congestion of a specific area. We automated procedures to handle outliers and fill missing values. Furthermore, we visualized traffic patterns in time and got intuitively expected behaviors. By performing Fourrier transforms, we emphasized the need to study the diurnal behavior of pollutants and traffic, where by producing average diurnal profiles, we report two peaks in pollutants and one ine tpi. Weak overall correlations between traffic features and pollutants are reported, which can nevertheless be moderate for afternoon or noon hours. Visualizations produced by self-organized maps (SOM), show that traffic features can have non-linear relationships with pollutants and a SOM-based feature selection method developed often selects lagged tpi features, but the results are not solid because of the poor quality in pollutant data. Finally, by studying data from the Covid-19 lockdown, we report decreases in pollutants and tpi around a station that seem to be associated.
description: Σκοπός της εργασίας ήταν η μελέτη της δυνατότητας δημιουργίας μεταβλητών κίνησης, από δεδομένα «διαδικτύου των πραγμάτων», ο καθορισμός της χρησιμότητας των μεταβλητών αυτών σε προγνώσεις ποιότητας αέρα (διοξείδιο του αζώτου, σωματιδιακή ύλη) για τη Θεσσαλονίκη και η αυτοματοποίηση της προ-επεξεργασίας. Ερευνώντας παραμέτρους σχετικές με τη κίνηση, καταλήξαμε ότι με βάσει τα δεδομένα μας, ο δείκτης απόδοσης κίνησης (tpi) είναι η καλύτερη επιλογή για να εκφραστεί η συμφόρηση. Επίσης συμπεράναμε ότι η συμφόρηση γύρω από μια περιοχή εκφράζεται καλά με τη μέση τιμή του δείκτη αυτού για όλους τους δρόμους (υπό συνθήκες) εντός της περιοχής. Αυτοματοποιήσαμε διαδικασίες για την αντιμετώπιση ακραίων και για τη συμπλήρωση ελλειπουσών τιμών. Επιπλέον παράγαμε οπτικοποιήσεις για αναγνώριση χρονικών μοτίβων κίνησης και πήραμε αναμενόμενα αποτελέσματα. Υλοποιώντας μετασχηματισμούς Φουριέ, αναδείξαμε την ανάγκη μελέτης της ημερήσιας συμπεριφοράς κίνησης και ρύπων και παράγοντας μέσα ημερήσια προφίλ, δείξαμε ότι οι ρύποι εμφανίζουν δυο κορυφές εντός της ημέρας ενώ η κίνηση μία. Συνολικά αναφέρουμε αδύναμες γραμμικές συσχετίσεις μεταξύ ρύπων και κίνησης, οι οποίες όμως είναι μέτριες κατά τις μεσημβρινές και απογευματινές ώρες. Οπτικοποιήσεις μη-γραμμικών σχέσεων, μέσω αυτό-οργανούμενων απεικονίσεων, δείχνουν ότι οι μεταβλητές κίνησης , εμφανίζουν μη γραμμικές συσχετίσεις με ρύπους και μέθοδος επιλογής μεταβλητών που βασίζεται σε αυτές, συχνά επιλέγει μια μεταβλητή κίνησης μετά την μεταβλητή υστέρησης του ίδιου του ρύπου, όμως τα αποτελέσματα είναι ασαφή λόγω της κακής ποιότητας δεδομένων κίνησης. Τέλος, μελετώντας δεδομένα της καραντίνας λόγω κορωνοϊού, παρατηρούμε παράλληλες μειώσεις σε ρύπους και κίνηση και αλλαγή στη συμπεριφορά των προφίλ.