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机译：分析廉价空气质量传感器的性能驱动因素相对收益和城市校准-以谢菲尔德为例

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摘要

Traditional real-time air quality monitoring instruments are expensive to install and maintain; therefore, such existing air quality monitoring networks are sparsely deployed and lack the measurement density to develop high-resolution spatiotemporal air pollutant maps. More recently, low-cost sensors have been used to collect high-resolution spatial and temporal air pollution data in real-time. In this paper, for the first time, Envirowatch E-MOTEs are employed for air quality monitoring as a case study in Sheffield. Ten E-MOTEs were deployed for a year (October 2016 to September 2017) monitoring several air pollutants (NO, NO2, CO) and meteorological parameters. Their performance was compared to each other and to a reference instrument installed nearby. E-MOTEs were able to successfully capture the temporal variability such as diurnal, weekly and annual cycles in air pollutant concentrations and demonstrated significant similarity with reference instruments. NO2 concentrations showed very strong positive correlation between various sensors. Mostly, correlation coefficients (r values) were greater than 0.92. CO from different sensors also had r values mostly greater than 0.92; however, NO showed r value less than 0.5. Furthermore, several multiple linear regression models (MLRM) and generalised additive models (GAM) were developed to calibrate the E-MOTE data and reproduce NO and NO2 concentrations measured by the reference instruments. GAMs demonstrated significantly better performance than linear models by capturing the non-linear association between the response and explanatory variables. The best GAM developed for reproducing NO2 concentrations returned values of 0.95, 3.91, 0.81, 0.005 and 0.61 for factor of two (FAC2), root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R²), normalised mean biased (NMB) and coefficient of efficiency (COE), respectively. The low-cost sensors offer a more affordable alternative for providing real-time high-resolution spatiotemporal air quality and meteorological parameter data with acceptable performance.

机译：传统的实时空气质量监测仪器的安装和维护成本很高。因此，这种现有的空气质量监测网络稀疏部署，缺乏测量密度，无法建立高分辨率的时空空气污染物图。最近，低成本传感器已用于实时收集高分辨率的空间和时间空气污染数据。本文以谢菲尔德为例，首次将Envirowatch E-MOTE用于空气质量监测。一年（2016年10月至2017年9月）部署了10个E-MOTE，以监测几种空气污染物（NO，NO2，CO）和气象参数。将它们的性能相互比较，并与附近安装的参考仪器进行了比较。 E-MOTE能够成功捕获时间变化，例如空气污染物浓度的每日，每周和每年周期，并证明与参考仪器具有显着相似性。 NO2浓度在各种传感器之间显示出非常强的正相关性。通常，相关系数（r值）大于0.92。来自不同传感器的CO的r值也大多大于0.92。但是，NO的r值小于0.5。此外，还开发了几种多元线性回归模型（MLRM）和广义加性模型（GAM）来校准E-MOTE数据并复制参考仪器测得的NO和NO2浓度。 GAM通过捕获响应和解释变量之间的非线性关联，显示出比线性模型明显更好的性能。为再现NO2浓度而开发的最佳GAM，对于2的因子（FAC2），均方根误差（RMSE），测定系数（R ^{2 ），其返回值分别为0.95、3.91、0.81、0.005和0.61。，归一化平均偏差（NMB）和效率系数（COE）。低成本传感器提供了更实惠的替代方案，可提供具有可接受性能的实时高分辨率时空空气质量和气象参数数据。}

著录项

期刊名称 Springer Open Choice
作者
Said Munir; Martin Mayfield; Daniel Coca; Stephen A. Jubb; Ogo Osammor;
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作者单位

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年(卷),期 -1(191),2
年度 -1
页码 94
总页数 22
原文格式 PDF
正文语种
中图分类外科学;
关键词
Sensor cost Sensor networks Envirowatch E-MOTEs Air pollution monitoring Generalised additive model;

机译：传感器成本;传感器网络;Envirowatch E-MOTE;空气污染监测;广义添加剂模型;

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