Di Vietnam, AirVisual melaporkan data dari pemantau pemerintah dan non-pemerintah. AirVisual dengan jelas menampilkan semua kontributor sumber data untuk setiap lokasi di aplikasi kualitas udara kami. Cukup cari lokasi dan klik di atasnya untuk menemukan stasiun pemantauan di area tersebut. Jelajahi masing-masing untuk menemukan informasi sumber data.
Semua data terus dipantau dan divalidasi oleh sistem validasi data berbasis cloud AirVisual sebelum dipublikasikan di platform AirVisual. Sistem validasi telah dibangun menggunakan Kecerdasan Buatan (AI) dan pembelajaran mesin, dan memproses miliaran titik data kualitas udara untuk secara efektif mengidentifikasi dan menghentikan data yang tidak biasa atau anomali agar tidak dipublikasikan.
Stasiun pemantauan pemerintah
Stasiun pemantauan pemerintah, seperti yang dijalankan oleh Portal Pemantauan Lingkungan Hanoi dan A.S. Kedutaan Besar di Hanoi, biasanya merupakan "monitor referensi" berbiaya tinggi. Ini umumnya dianggap sebagai sumber yang paling akurat dan dapat diandalkan untuk mengukur data kualitas udara. Namun, sensor pemerintah juga dapat mengalami masalah dan melaporkan data yang tidak akurat, seperti pembacaan polusi yang tiba-tiba tinggi. Alasan untuk hal ini mungkin termasuk periode pemeliharaan sementara atau cacat, atau sumber emisi hiperlokal sementara di dekat sensor.
Oleh karena itu, sistem AirVisual menempatkan semua data sensor pemerintah melalui sistem validasi data sebelum dipublikasikan. Salah satu contoh dari proses validasi ini:
Dari jam 1 siang Hingga pukul 15.00, stasiun pemantau telah melaporkan pengukuran PM2.5 per jam sebesar 10 mikrogram per meter kubik (ug/m3), 12 ug/m3, 10 ug/m3. Kemudian pada pukul 16.00, alat ini mempublikasikan data berikut: pembacaan PM2.5 sebesar 100 ug/m3
Sistem berbasis awan AirVisual memperhatikan bahwa ini adalah perbedaan yang sangat besar dari pola pembacaan yang baru-baru ini dilaporkan oleh stasiun tersebut. Ini menandai data sebagai memiliki potensi anomali dan tidak segera mempublikasikannya.
Sistem AirVisual memeriksa ulang pembacaan 100 ug/m3 dengan pengukuran dari stasiun terdekat: apakah mereka juga melaporkan pembacaan yang sama tingginya?
Alat ini memeriksa ulang pembacaan terhadap pola historis: apakah biasanya pada pukul 4 sore. udara di lokasi ini menjadi lebih tercemar?
Ini mempertimbangkan parameter lain seperti kondisi cuaca. Apakah ada alasan terkait cuaca yang menyebabkan terjadinya lonjakan polusi secara tiba-tiba?
Berdasarkan hasil pemeriksaan silang ini, sistem AirVisual akan memutuskan apakah pembacaan data benar atau tidak, dan mempublikasikan atau mengabaikannya.
Stasiun pemantau non-pemerintah
Sensor lainnya juga harus melalui proses kalibrasi dan koreksi data, selain proses validasi yang dijelaskan di atas.
Bagaimana cara kerja sistem kalibrasi?
Ini diperhitungkan:
Kondisi lingkungan seperti suhu, kelembapan, tekanan, dan kecepatan/arah angin. Sebagai contoh, tingkat kelembapan yang tinggi dapat menyebabkan sensor berbiaya rendah melaporkan tingkat PM2.5 secara berlebihan.
Pola sejarah regional
Sistem AirVisual kemudian menerapkan algoritme kalibrasi data berdasarkan hal di atas, dan menyesuaikan pengukuran PM2.5 jika perlu.
Tingkat penyesuaian ditentukan oleh sistem berbasis cloud yang dibangun di atas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Sistem AirVisual belajar dari pengalamannya selama bertahun-tahun dalam mengumpulkan miliaran titik data kualitas udara global dari sensor referensi, sensor AirVisual, data meteorologi, dan komposisi polusi dari citra satelit.
Jika Anda merasa sebuah stasiun memiliki masalah
Semua data yang dipublikasikan di platform AirVisual telah melalui proses pemeriksaan yang ketat. Melalui pengalaman bertahun-tahun dalam memproses miliaran titik data kualitas udara, AirVisual telah membangun sistem validasi data kualitas udara yang paling canggih untuk memastikan keakuratan dan keandalan data yang terbaik. Namun, jika Anda menemukan sesuatu yang terlihat tidak biasa, AirVisual menawarkan kepada pengguna kemungkinan untuk melaporkan potensi masalah pada stasiun. Tim kualitas data kami yang berdedikasi kemudian akan memeriksa laporan tersebut, untuk memeriksa apakah ada masalah dengan sumber data. Hal ini memastikan validasi data ganda: baik dari sistem, maupun dari komunitas.