AirVisual 報告來自政府和非政府監測機構的數據。 所有數據均由 AirVisual 基於雲端的人工智慧(AI) 系統持續監控和驗證，該系統使用數十億個空氣品質數據點和模式識別 來標記其認為不當的內容。

政府監測站

政府監測站通常是高成本的「參考監測器」。 這些通常被認為是最準確、最可靠的空氣品質測量數據來源。 然而，政府感測器有時會遇到問題並報告不準確的數據，例如突然出現高污染讀數。 造成這種情況的原因可能包括臨時維護或缺陷，或感測器附近的臨時超本地發射源。

因此，AirVisual 系統在發布之前將所有政府感測器資料通過資料驗證系統。 此驗證流程的範例：如果 AirVisual 基於雲端的系統識別出網站發布的任何潛在異常情況（例如，PM2.5 從一小時到下一小時突然從 10ug/m3 飆升至 100ug/m3），它會將與附近的其他測量值交叉檢查數據，以驗證此類高峰是否具有代表性或異常。 我們也會根據歷史模式和天氣條件等其他參數進行交叉檢查。 根據交叉檢查的結果，該價值將相應地公佈或折扣。

非政府監測站

除了上述驗證過程之外，其他感測器還需要進行資料校準和校正過程。

This calibration system takes into account nearby conditions such as temperature and humidity, and applies a data calibration algorithm based on environmental conditions. 例如，在某些情況下，高濕度水平可能會導致低成本感測器過度報告 PM2.5 水平。 因此，此校準和校正演算法除了區域歷史模式外，還考慮了當地濕度水平和其他環境參數，並相應地調整 PM2.5 測量值。

調整等級由基於人工智慧和機器學習的雲端系統 決定。 AirVisual 系統多年來從參考感測器、AirVisual 感測器、氣象資料和衛星影像的污染成分中匯總了數十億個全球空氣品質資料點 。

如果您認為某個電台有問題

所有最終發佈在AirVisual平台上的資料都經過嚴格的審核流程。 多年來， AirVisual 建立了最先進的空氣品質數據驗證系統，以確保最佳的數據準確性和可靠性 成為可能。 然而，如果數據仍有疑問，AirVisual 為用戶提供了報告網站潛在問題的可能性。 這確保了雙重數據驗證：來自系統和社區。