СЕНСОРНЫЕ СЕТИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ПЫЛИ И АЭРОЗОЛЕЙ: ДИЗАЙН, КАЛИБРОВКА, ВАЛИДАЦИЯ ДАННЫХ
Keywords:
сенсорные сети, мониторинг качества воздуха, PM₂.₅, PM₁₀, оптический счётчик частиц, калибровка, валидация данных, низкобюджетные датчики.Abstract
В настоящей работе исследуются методы построения распределённых сенсорных сетей для непрерывного мониторинга взвешенных частиц (PM₁.₀, PM₂.₅, PM₁₀) и аэрозолей в атмосферном воздухе. Рассматривается принцип действия трёх классов первичных преобразователей — оптических счётчиков частиц, пьезоэлектрических микровесов и электрохимических сенсоров, — а также их сравнительные характеристики по точности, энергопотреблению и стоимости. Особое внимание уделяется методологии полевой калибровки бюджетных датчиков относительно референсных измерительных приборов класса Federal Equivalent Method (FEM): описываются линейная регрессионная коррекция, множественная коррекция с учётом относительной влажности, а также машинно-обучающие подходы. Приведены критерии валидации данных — статистические тесты, межсенсорное перекрёстное сравнение и флаговая система контроля качества. Результаты подтверждаются экспериментальными данными городского развёртывания: сравнением показаний бюджетных датчиков с эталонными приборами до и после калибровки. Представлены диаграммы дрейфа чувствительности (рис. 1), корреляции до/после калибровки (рис. 2), схема архитектуры сети (рис. 3), суточный профиль концентрации PM₂.₅ (рис. 4) и таблица сравнения сенсорных технологий (таблица 1).
References
1. World Health Organization. WHO Global Air Quality Guidelines: Particulate Matter (PM2.5 and PM10), Ozone, Nitrogen Dioxide, Sulfur Dioxide and Carbon Monoxide. Geneva: WHO, 2021. 273 p.
2. Morawska L., Thai P.K., Liu X. et al. Applications of low-cost sensing technologies for air quality monitoring and exposure assessment: how far have they gone? // Environment International. 2018. Vol. 116. P. 286–299. DOI: 10.1016/j.envint.2018.04.018.
3. Badura M., Batog P., Drzeniecka-Osiadacz A., Modzel P. Optical particulate matter sensors in PM2.5 measurements in atmospheric air // E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 28, 01007. DOI: 10.1051/e3sconf/20182801007.
4. European Committee for Standardization. EN 16450:2017. Ambient air — Automated measuring systems for the measurement of the concentration of particulate matter (PM10; PM2,5). Brussels: CEN, 2017.
5. Duvall R.M., Long R.W., Beaver M.R. et al. Performance evaluation and community application of low-cost sensors for ozone and nitrogen dioxide // Sensors. 2016. Vol. 16(10), 1698. DOI: 10.3390/s16101698.
6. Zimmerman N., Presto A.A., Kumar S.P.N. et al. A machine learning calibration model using random forests to improve sensor performance for lower-cost air quality monitoring // Atmospheric Measurement Techniques. 2018. Vol. 11, No. 1. P. 291–313. DOI: 10.5194/amt-11-291-2018.
7. US Environmental Protection Agency. Performance Testing Protocols, Metrics, and Target Values for Fine Particulate Matter Air Sensors. Washington, D.C.: EPA, 2021. 76 p. (EPA/600/R-20/280).
8. Апарин Б.Ф., Касимов Н.С., Малхазова С.М. Пыльные бури в аридных регионах: методы дистанционного зондирования и наземного мониторинга // Аридные экосистемы. 2020. Т. 26, № 4. С. 3–18. DOI: 10.1134/S2079096120040022.
