АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАБРУДНЕННЯ ПОВІТРЯ

Igor Olenych, S. Babiak

Анотація


У роботі розроблено автоматизовану систему моніторингу забруднення повітря на основі мікроконтролера Arduino UNO R4 WiFi та сенсорів твердих мікрочастинок і вуглекислого газу. Для дослідження якості повітря додатково використано одержані за допомогою он-лайн сервісу метеорологічні дані. Продемонстровано можливість виявлення основних джерел забруднення на основі аналізу добового розподілу концентрації забруднюючих речовин та інформації про напрям і швидкість вітру. Встановлено кореляційну залежність концентрації твердих мікрочастинок РМ1, РМ2.5, РМ10 і молекул СО2 в атмосфері від температури та швидкості вітру. Для прогнозування якості повітря визначено коефіцієнти лінійної кореляції та параметри лінії регресії.

Ключові слова: моніторинг забруднення повітря, метеорологічні фактори, кореляція, лінія регресії, прогнозування.


Повний текст:

PDF

Посилання


  1. Air quality in the world [Electronic resource]. - Mode of access: https://www.iqair.com/ world-air-quality.
  2. Kunzli N., Jerrett M., Mack W.J., Beckerman B., LaBree L., Gilliland F., Thomas D., Peters J., Hodis H.N. Ambient air pollution and atherosclerosis in Los Angeles // Environmental Health Perspectives. – 2005. – Vol. 113. – P. 201–206.
  3. Yi W.Y., Lo K.M., Mak T., Leung K.S., Leung Y., Meng M.L. A Survey of Wireless Sensor Network Based Air Pollution Monitoring Systems // Sensors. – 2015. – Vol. 15. – P. 31392–31427.
  4. Sivertsen B. Monitoring air quality, objectives and design // Chemical Industry & Chemical Engineering Quarterly. – 2008. – Vol. 14, No. 3. – P. 167−171.
  5. Kortoсi P., Motlagh N.H., Zaidan M.A., Fung P.L., Varjonen S., Rebeiro-Hargrave A., Niemi J.V., Nurmi P., Hussein T., Petäjä T., Kulmala M., Tarkoma S. Air pollution exposure monitoring using portable low-cost air quality sensors // Smart Health. – 2022. – Vol. 23. – P. 100241.
  6. Snyder E.G., Watkins T.H., Solomon P.A., Thoma E.D., Williams R.W., Hagler G.S.W., Shelow D., Hindin D.A., Kilaru V.J., Preuss P.W. The changing paradigm of air pollution monitoring // Environ. Sci. Technol. – 2013. – Vol. 47. – P. 11369–11377.
  7. Shitole P.V., Markande S.D. Review: Air Quality Monitoring System // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. – 2016. – Vol. 5, No. 6. – P. 461-463.
  8. Edupuganti S., Tenneti N.S.S., Iqbal M.M., Rajaram G. An IoT Implemented Dynamic Air Pollution Monitoring System // EAI Endorsed Transactions on Internet of Things. – 2023. – Vol. 9, No 4. – P. 1–6.
  9. Xiaojun C., Xianpeng L., Peng X. IoT-based air pollution monitoring and forecasting system // 2015 International Conference on Computer and Computational Sciences (ICCCS). – 2015. – P. 257–260, https://doi.org/10.1109/ICCACS.2015.7361361.
  10. Sammarco M., Tse R., Pau G., Marfia G. Using geosocial search for urban air pollution monitoring // Pervasive and Mobile Computing. – 2017. – Vol. 35. – P. 15–31.
  11. Saha D., Shinde M., Thadeshwar S. IoT-based air quality monitoring system using wireless sensors deployed in public bus services // ICC '17: Proceedings of the Second International Conference on Internet of things, Data and Cloud Computing. – 2017. – P. 87, https://doi.org/10.1145/3018896.3025135.
  12. Alvear O., Zema N.R., Natalizio E., Calafate C.T. Using UAV-Based Systems to Monitor Air Pollution in Areas with Poor Accessibility // Journal of Advanced Transportation. – 2017. – Vol. 2017. – P. 8204353.
  13. Hu S.C., Wang Y.C., Huang C.Y., Tseng Y.C. Measuring air quality in city areas by vehicular wireless sensor networks. Mobile Applications: Status and Trends // J. Syst. Softw. – 2011. – Vol. 84. – P. 2005–2012.
  14. Devarakonda S., Sevusu P., Liu H., Liu R., Iftode L., Nath B. Real-time Air Quality Monitoring Through Mobile Sensing in Metropolitan Areas // Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing (UrbComp ’13). – 2013. – P. 1–8.
  15. Khedo K.K., Perseedoss R., Mungur A. A wireless sensor network air pollution monitoring system // International Journal of Wireless & Mobile Networks. – 2010. – Vol. 2, No. 2. – P. 31–45.
  16. Cieplak T., Rymarczyk T., Tomaszewsk R. A concept of the air quality monitoring system in the city of Lublin with machine learning methods to detect data outliers // MATEC Web of Conferences. – 2019. – Vol. 252. – P. 03009, https://doi.org/ 10.1051/matecconf/201925203009
  17. Papadimitriou S., Kitagawa H., Gibbons P.B., Faloutsos C. LOCI: fast outlier detection using the local correlation integral // 19th International Conference on Data Engineering. – 2003. – P. 315–326, https://doi.org/10.1109/ICDE.2003.1260802
  18. O'Leary B., Reiners J.J. Jr, Xu X., Lemke L.D. Identification and influence of spatio-temporal outliers in urban air quality measurements // Science of the Total Environment. – 2016. – Vol. 573. – P. 55–65.
  19. Matthews V.O., Adekitan A.I., Uzairue S.I., Noma-Osaghae E. Wireless Intelligent Electricity Metering and Billing System (WIMBIS) // International Journal of Engineering and Techniques. – 2018. – Vol. 4. – P. 57–61.
  20. Rukmani P., Teja G.K., Vinay M.S. Industrial Monitoring Using Image Processing, IoT and Analyzing the Sensor Values Using Big Data // Procedia Computer Science. – 2018. – Vol. 133. – P. 991–997.
  21. Munn R.E. The Design of Air Quality Monitoring Networks / R.E. Munn. – Macmillan, Canada, 1981.
  22. Crilley L.R., Shaw M., Pound R., Kramer L.J., Price R., Young S., Lewis A.C., Pope F.D. Evaluation of a low-cost optical particle counter (Alphasense OPC-N2) for ambient air monitoring // Atmospheric Measurement Techniques. – 2018. – Vol. 11. – P. 709–720.
  23. Rao C.R. Linear Models and Generalizations / C.R. Rao, Shalabh, H. Toutenburg, C. Heumann. – Heidelberg, Springer, 2008.




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.26.6

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.