La piattaforma AirVisual mira a centralizzare e aggregare in un unico luogo il maggior numero di informazioni sulla qualità dell'aria attualmente disponibili, al fine di fornire la panoramica più completa sulla qualità dell'aria globale.
Le fonti di dati che vengono riportate attraverso la piattaforma AirVisual includono i dati dei sensori, provenienti da stazioni di monitoraggio governative (tipicamente considerate "monitor di riferimento" ad alto costo), nonché da sensori a basso costo come le stazioni pubbliche AirVisual Pro e i sensori PurpleAir.
Tutti i dati pubblicati attraverso la piattaforma AirVisual sono soggetti alla convalida dei dati, e questo processo differisce tra queste due fonti di dati dei sensori.
Il sistema di convalida dei dati di AirVisual è basato sul cloud ed è guidato dall'apprendimento automatico; tutte le misurazioni passano attraverso questo sistema prima di essere pubblicate sulla nostra piattaforma.
Dati del sensore governativo "di riferimento"
Sebbene i sensori governativi ad alto costo siano generalmente considerati la fonte più accurata e affidabile di dati sulla qualità dell'aria, a volte questi sensori segnalano anche anomalie o dati imprecisi. I motivi possono essere periodi temporanei di manutenzione o difetti, o anche fonti di emissione iperlocali temporanee nelle vicinanze del sensore.
Di conseguenza, tutti i dati dei sensori governativi sono sottoposti a un sistema di convalida dei dati prima della pubblicazione. Un esempio di questa convalida è che il sistema basato su cloud identifica qualsiasi potenziale anomalia pubblicata da una stazione (ad esempio, un picco improvviso di PM2,5 da 10ug/m3 a 100ug/m3 da un'ora all'altra) e fa un controllo incrociato con altre misurazioni vicine per verificare se tale picco è rappresentativo o un'anomalia. Il processo di convalida effettua anche controlli incrociati con i modelli storici e con altri parametri, come le condizioni meteorologiche. Il valore sarà quindi pubblicato o scontato di conseguenza.
Sensori a basso costo
Le misure dei sensori a basso costo sono inoltre soggette a un processo di calibrazione e correzione dei dati, oltre al processo di convalida descritto in precedenza, che identificherà e ridurrà le letture anomale.
Il sistema applicato ai sensori a basso costo tiene conto delle condizioni vicine, come la temperatura, l'umidità, la composizione dell'inquinamento e applica un algoritmo di calibrazione dei dati basato sulle condizioni ambientali. Ad esempio, in alcune circostanze gli elevati livelli di umidità possono indurre i sensori a basso costo a dichiarare in eccesso i livelli di PM2,5. Allo stesso modo, la composizione dell'inquinamento (inquinamento generato dai trasporti, tempeste di sabbia, inquinamento da carbone, ecc.) influisce notevolmente sulla misurazione e la piattaforma AirVisual utilizza le immagini satellitari per determinare la composizione dell'inquinamento da utilizzare nel meccanismo di calibrazione. Pertanto, questo algoritmo di calibrazione & tiene conto dei livelli di umidità locali e di altri parametri ambientali, oltre che dei modelli storici regionali, e regola di conseguenza le misurazioni del PM2,5.
Il livello di regolazione è determinato dal sistema basato sul cloud, che si basa sull'intelligenza artificiale & e sull'apprendimento automatico. Attraverso l'aggregazione di miliardi di dati sulla qualità dell'aria globale per numerosi anni, provenienti da sensori di riferimento, sensori AirVisual, dati meteorologici e composizione dell'inquinamento da immagini satellitari, questo sistema ha appreso le complesse relazioni storiche tra i diversi parametri della qualità dell'aria in diverse parti del mondo.
Poiché la composizione del PM può variare notevolmente tra le diverse aree del mondo, è fondamentale distinguere tra le correlazioni del PM e fattori come l'umidità a livello locale/regionale. Queste correlazioni possono variare notevolmente a seconda delle diverse composizioni locali del PM e devono quindi essere prese in considerazione per gli algoritmi di calibrazione e correzione locali.