एयरविज़ुअल सरकारी और गैर-सरकारी मॉनिटरों से डेटा रिपोर्ट करता है। सभी डेटा की निरंतर निगरानी और सत्यापन एयरविजुअल क्लाउड-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट (एआई) प्रणाली द्वारा किया जाता है, जो अरबों वायु गुणवत्ता डेटा बिंदुओं और पैटर्न पहचान का उपयोग करता है ताकि जो अनुचित लगता है उसे चिह्नित किया जा सके।

सरकारी निगरानी स्टेशन

सरकारी निगरानी स्टेशन आमतौर पर उच्च लागत वाले "संदर्भ मॉनिटर" होते हैं। इन्हें आम तौर पर मापी गई वायु गुणवत्ता डेटा का सबसे सटीक और विश्वसनीय स्रोत माना जाता है। हालाँकि, सरकारी सेंसर कभी-कभी समस्याओं में पड़ सकते हैं और गलत डेटा की रिपोर्ट कर सकते हैं, जैसे अचानक उच्च प्रदूषण रीडिंग। इसके कारणों में अस्थायी अवधि के रखरखाव या दोष, या सेंसर के पास अस्थायी हाइपरलोकल उत्सर्जन स्रोत शामिल हो सकते हैं।

इसलिए एयरविज़ुअल सिस्टमप्रकाशित करने से पहले सभी सरकारी सेंसर डेटा को डेटा सत्यापन प्रणाली के माध्यम से रखता है। इस सत्यापन प्रक्रिया का एक उदाहरण: यदि एयरविज़ुअल का क्लाउड-आधारित सिस्टम किसी स्टेशन द्वारा प्रकाशित किसी भी संभावित विसंगति की पहचान करता है (उदाहरण के लिए, एक घंटे से अगले घंटे तक PM2.5 में 10ug/m3 से 100ug/m3 तक अचानक उच्च वृद्धि), तो यह यह सत्यापित करने के लिए कि क्या ऐसा स्पाइक प्रतिनिधि है, या एक विसंगति है, अन्य आस-पास के मापों के साथ डेटा को क्रॉस-चेक करेगा। हम ऐतिहासिक पैटर्न और मौसम की स्थिति जैसे अन्य मापदंडों की भी जांच करते हैं। क्रॉस-चेक के परिणामों के आधार पर, मूल्य प्रकाशित किया जाएगा या तदनुसार छूट दी जाएगी।

गैर-सरकारी निगरानी स्टेशन

ऊपर वर्णित सत्यापन प्रक्रिया के अलावा, अन्य सेंसर भी डेटा अंशांकन और सुधार प्रक्रिया के अधीन हैं।

यह अंशांकन प्रणाली तापमान और आर्द्रता जैसी आस-पास की स्थितियों को ध्यान में रखती है, और पर्यावरणीय स्थितियों के आधार पर डेटा अंशांकन एल्गोरिदम लागू करती है। उदाहरण के लिए, उच्च आर्द्रता का स्तर कुछ परिस्थितियों में कम लागत वाले सेंसरों को PM2.5 के स्तर की अधिक रिपोर्टिंग का कारण बन सकता है। इसलिए, यह अंशांकन और सुधार एल्गोरिथ्म क्षेत्रीय ऐतिहासिक पैटर्न के अलावा, स्थानीय आर्द्रता स्तर और अन्य पर्यावरणीय मापदंडों को ध्यान में रखता है, और तदनुसार PM2.5 माप को समायोजित करता है।

समायोजन स्तर क्लाउड-आधारित प्रणाली द्वारा निर्धारित किया जाता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन-लर्निंग पर बनाया गया है। एयरविज़ुअल सिस्टम संदर्भ सेंसर, एयरविज़ुअल सेंसर, मौसम विज्ञान डेटा और उपग्रह इमेजरी से प्रदूषण संरचना से अरबों वैश्विक वायु गुणवत्ता डेटा बिंदुओं को एकत्रित करने के अपने वर्षों से सीखता है।

अगर आपको लगता है कि किसी स्टेशन पर कोई समस्या है

अंततः AirVisual प्लेटफ़ॉर्म पर प्रकाशित सभी डेटा एक कठोर जाँच प्रक्रिया से गुज़रे हैं। पूरे वर्षों में, AirVisual ने सर्वोत्तम डेटा सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए सबसे उन्नत वायु गुणवत्ता डेटा सत्यापन प्रणाली बनाई है। हालाँकि, यदि डेटा अभी भी संदेह में है, तो AirVisual उपयोगकर्ताओं को किसी स्टेशन के साथ संभावित समस्या की रिपोर्ट करने की संभावना प्रदान करता है। यह दोहरा डेटा सत्यापन सुनिश्चित करता है: सिस्टम से और समुदाय से।