Ανάλυση και μοντελοποίηση δεδομένων αισθητήρων ποιότητας αέρα χαμηλού κόστους: εφαρμογή σε μετρήσεις PM2.5 και PM10
Creators: name: Νικολής, Δημήτριος Απόστολου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Αιωρούμενα σωματίδια
Αισθητήρες χαμηλού κόστους
Ανάλυση και μοντελοποίηση δεδομένων
Particulatte Matter
Low cost sensors
Data analysis and modeling

description: Η εργασία αυτή αφορά τη βελτίωση της απόδοσης αισθητήρων ποιότητας αέρα χαμηλού κόστους μέσω της χρήσης Υπολογιστικής Νοημοσύνης για την ανάλυση και μοντελοποίηση δεδομένων. Για την κατανόηση, πρόληψη και αντιμετώπιση προβλημάτων ποιότητας αέρα και τη βελτίωση της ποιότητας της ανθρώπινης ζωής, απαιτείται η συστηματική παρακολούθηση της σύστασης της ατμόσφαιρας. Είναι αναγκαία η διαμόρφωση ενός εκτενούς και πυκνού δικτύου παρακολούθησης. Το δίκτυο αυτό είναι αδύνατο να διαμορφωθεί με τη χρήση των ακριβών οργάνων αναφοράς. Από την άλλη, με τη χρήση συστημάτων χαμηλού κόστους ελαττώνεται το επίπεδο ακρίβειας των μετρήσεων. Το κενό αυτό, μπορεί να καλυφθεί αυξάνοντας την ακρίβεια των συστημάτων χαμηλού κόστους. Στη μελέτη αυτή θα εξετασθεί αν είναι δυνατή η βελτίωση της ακρίβειας ενός τέτοιου συστήματος χρησιμοποιώντας μετρήσεις ενός οργάνου χαμηλού κόστους μέτρησης συγκεντρώσεων αιωρούμενων σωματιδίων (εξαρτημένες μεταβλητές), αντίστοιχες μετρήσεις αναφοράς (τιμές-στόχοι) από όργανο αναφοράς και μετεωρολογικά δεδομένα και από τα δύο συστήματα (ανεξάρτητες μεταβλητές). Επίσης, θα διερευνηθεί η περίπτωση χρήσης μετεωρολογικών δεδομένων μόνο από το σύστημα χαμηλού κόστους ως ανεξάρτητες μεταβλητές για να ελαχιστοποιηθεί στο μέγιστο βαθμό η συνεισφορά των οργάνων αναφοράς. Μέσω της στατιστικής ανάλυσης για την επιλογή καλύτερων μεταβλητών και αλγορίθμου μεταξύ των τριών που μελετώνται, των προβλέψεων και της αξιολόγησής τους, επιτυγχάνεται τελικά η βελτίωση των μετρήσεων του συστήματος χαμηλού κόστους. Αυτό σημαίνει ότι το σύστημα χαμηλού κόστους που μελετάται, μέσω επιπρόσθετων βελτιώσεων, είναι δυνατό να αποτελέσει κομμάτι ενός δικτύου που δύναται τόσο να αποδώσει μία ακριβή εικόνα των αιτιών και των μηχανισμών των ρύπων όπως είναι τα αιωρούμενα σωματίδια όσο και να οδηγήσει σε προβλέψεις που μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε διάφορες εφαρμογές συνεισφέροντας στη βελτίωση της ποιότητας της ανθρώπινης ζωής
description: This work involves improving the performance of low-cost air quality sensors through the use of Computational Intelligence for data analysis and modeling. In order to understand, prevent and address air quality problems and improve the quality of human life, it is necessary to systematically monitor the composition of the atmosphere. An extensive and dense monitoring network is required. This network is impossible to configure using the expensive reference instruments. On the other hand, the use of low-cost systems reduces the accuracy level of the measurements. This gap can be covered by increasing the accuracy of low-cost systems. This study will examine whether it is possible to improve the accuracy of such a system using measurements of a low-cost instrument that monitors suspended particle concentrations (dependent variables), corresponding reference measurements (target values) and meteorological data from both systems (independent variables). Furthermore, the exclusive use of meteorological data from the low-cost system will be investigated to minimize the contribution of the reference instruments. Through the statistical analysis for the selection of better variables and algorithms among the three studied, their nowcasts and their evaluation, it is achieved to improve the measurements of the low cost system. This means that the low-cost system being studied, through additional improvements, can be part of a network that can both provide an accurate picture of the causes and mechanisms of pollutants such as particulate matter and lead to predictions that can be used in various applications contributing to the improvement of the quality of human life