在越南，AirVisual 報告來自政府和非政府監測機構的數據。 AirVisual 在我們的空氣品質應用程式上清楚顯示每個位置的所有資料來源貢獻者。 只需搜尋一個位置並點擊它即可找到該區域的監測站。 探索每一項以尋找 資料來源資訊。
所有資料在發佈到 AirVisual 平台之前都會由 AirVisual 基於雲端的資料驗證系統持續監控和驗證。 此驗證系統是使用人工智慧（AI）和機器學習構建的，可處理數十億個空氣品質數據點，以有效識別並阻止任何異常或異常數據的發布。
政府監測站
政府監測站，例如 河內環境監測入口網站 和 US 營運的監測站 Embassy in Hanoi, are typically high-cost “reference monitors.” 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，政府感測器也可能遇到問題並報告不準確的數據，例如突然的高污染讀數。 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 系統在發布之前會將所有政府感測器資料通過資料驗證系統。 此驗證過程的一個範例：
下午 1 點開始 截至下午3點，監測站每小時測量的PM2.5濃度分別為10微克/立方公尺(ug/m3)、12ug/m3、10ug/m3。 然後在下午 4 點，它發布了以下數據： PM2.5 讀數為 100 ug/m3
AirVisual 基於雲端的系統注意到，這與該電台最近報告的讀數模式有很大差異。 它將資料標記為存在潛在異常，並且不會立即發布。
AirVisual 系統將 100 ug/m3 讀數與附近監測站的測量值進行交叉檢查：它們是否也報告類似的高讀數？
它根據歷史模式交叉檢查讀數：通常是下午 4 點嗎 讓這個地方的空氣變得更污染？
它考慮其他參數，例如天氣條件。 污染突然激增是否與天氣有關？
根據這些交叉檢查的結果，AirVisual系統將決定資料讀取是否正確，並相應地發布或折扣。
非政府監測站
除上述驗證過程外，其他感測器也需接受資料校正和校正過程。
校準系統如何運作？
它考慮到：
環境條件，例如溫度、濕度、壓力和風速/風向。 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。
區域歷史格局
然後，AirVisual 系統應用基於上述的資料校準演算法，並在必要時調整 PM2.5 測量值。
調整水平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。
If you think a station has a problem
All data that is published on the AirVisual platform has gone through a rigorous checking process. 憑藉多年處理數十億空氣品質數據點的經驗，AirVisual 建構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。 然而，如果您發現某些東西看起來不尋常，AirVisual 為使用者提供了報告工作站潛在問題的可能性。 然後，我們的專門資料品質團隊將查看該報告，以檢查資料來源是否有任何問題。 這確保了雙重數據驗證：來自系統和社區。