#ID: ID_BEI_DC
 #City: Beijing
 #Station: Dongcheng
 #Name: 东城东四
 #Latitude: 39.929
 #Longitude: 116.417
 #Timezone: +0800
 Date,PM10,PM25,CO,Ozone,Sulphur Dioxide,Nitrogen Dioxide,AmbientTemperature,RelativeHumidity,WindDirection,WindSpeed,Pressure,RainGauge
 Unit,ug/m3,ug/m3,ppm,µg/m3,µg/m3,µg/m3,°C,%,°,m/s,hPa,mm
 10/29/2016 13:00,16,3,,58,10,3,32,66,200,3,1001,0
 10/29/2016 14:00,19,8,,57,9,4,32,64,197,2,1001,0
 10/29/2016 15:00,15,9,,52,47,17,30,72,190,2,1001,0
 10/29/2016 16:00,31,19,,52,34,17,30,75,191,2,1001,0
 10/29/2016 17:00,31,17,,49,49,19,29,75,194,1,1002,0
 10/29/2016 18:00,37,18,,45,55,25,29,73,183,1,1003,0
 10/29/2016 19:00,24,13,,40,21,19,29,80,65,1,1004,0
 10/29/2016 20:00,39,22,,44,4,16,28,85,7,1,1005,0
 10/29/2016 21:00,24,16,,43,3,7,28,85,10,1,1005,0
 

Dies ist ein Beispiel basierend auf einem HTML-Format (direkte URL: publishingdata/html/):

Dies ist ein Beispiel basierend auf dem JSON-Format (direkte URL: /publishingdata/json/)

[
   {
      id: "BEI001",
      cityName: "Beijing",
      stationName: "Dongcheng",
      localName: "东城东四",
      latitude: 39.929,
      longitude: 116.417,
      pollutants: [
         {
            pol: "PM2.5",
            unit: "mg/m3",
            time: "2025-03-07T13:00:00+09:00",
            value: 18.7,
            averaging: "1 hour"
         },
         {
            pol: "Ozone",
            unit: "ppb",
            time: "2025-03-07T13:00:00+09:00",
            value: 12.1,
            averaging: "1 hour"
         }
      ]
   },
   {
      id: "BEI002",
      cityName: "Beijing",
      stationName: "WestPark",
      localName: "西城官园",
      latitude: 39.929,
      longitude: 116.417,
      pollutants: [
         {
            pol: "PM10",
            unit: "mg/m3",
            time: "2025-03-07T13:00:00+09:00",
            value: 18.7,
            averaging: "1 hour"
         },
         {
            pol: "Humidity",
            unit: "%",
            time: "2025-03-07T13:00:00+09:00",
            value: 88.8,
            averaging: "1 hour"
         }
      ]
   }
]

Für sofortige Partikelzähler wie das Plantower PMS oder Nova SDS, die sofort (in wenigen Sekunden) liefern. Bei den Feinstaubmesswerten werden die Daten in der Regel jede Minute gemeldet. Diese Daten werden normalerweise auf der Grundlage mehrerer „gemittelter“ Messwerte über einen Zeitraum von ein oder zwei Minuten berechnet.

Der Einsatz der Mittelwertbildung ist jedoch nicht ausreichend, insbesondere bei ausgefallenen Sensoren (oder wenn der Sensor kurz vor dem Ende seiner Lebensdauer steht). Daher ist es für solche Sensoren erforderlich, zusätzliche Metriken wie Median, Min., Max. und Standardabweichung bereitzustellen. Sehen Sie sich zum Beispiel das readings Objekt im folgenden JSON-Datenfeed an.

[
   {
      id: "BEI001",
      cityName: "Beijing",
      stationName: "Dongcheng",
      localName: "东城东四",
      latitude: 39.929,
      longitude: 116.417,
      pollutants: [
         {
            pol: "PM2.5",
            unit: "mg/m3",
            time: "2025-03-07T13:24:00+09:00",
            averaging: "1 minute",
            readings: {
               median: 18.4,
               average: 18.8,
               stddev: 0.3,
               min: 16.9,
               max: 19.3,
               count: 60
            }
         }
      ]
   }
]

Sie können den folgenden Arduino-kompatiblen Code verwenden, um diese Metriken zu erfassen:

class Accumulator 
{ 
    #define OUTPUT_BUFFER_SIZE 120 
    char buffer[OUTPUT_BUFFER_SIZE]; 
 
    #define MAXACCVALUES 120 
    int vals[MAXACCVALUES]; 
 
    int count = 0; 
 
public: 
    Accumulator() 
    { 
        reset(); 
    } 
 
    void reset() 
    { 
        count = 0; 
        for (int i=0;i< MAXACCVALUES;i++)  
        { 
            vals[i]=0; 
        } 
    } 
 
    bool hasData()  
    { 
        return count!=0; 
    } 
 
    std::string output()  
    { 
        if (!hasData()) return std::string("{}"); 
 
        sprintf(buffer, OUTPUT_BUFFER_SIZE, "{\"min\":%d,\"max\":%d,\"median\":%d,\"average\":%.1f,\"stddev\":%.1f,\"count\":%d}",  
            vmin(), vmax(), median(), average(), stddev(), count); 
 
        return std::string(buffer); 
 
    } 
 
    void add(int val) 
    { 
        if (count==MAXACCVALUES-1) { 
          for (int i = 0; i < MAXACCVALUES - 1; i++) { 
            vals[i] = vals[i + 1]; 
            } 
            count --; 
        } 
        vals[count++]=val; 
    } 
 
    float stddev()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        int u  =avg(); 
        int t = 0; 
        for (int i=0;ivals[j]) { 
                    float t = vals[j]; 
                    vals[j]=vals[i]; 
                    vals[i]=t; 
                } 
  
            } 
        } 
        return vals[count/2]; 
    } 
 
    float avg()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        float t = 0; 
        for (int i=0;ivals[i]) { 
                t=vals[i]; 
            } 
        } 
        return t; 
    } 
 
    float vmax()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        float t = vals[0]; 
        for (int i=0;it) { 
                t=vals[i]; 
            } 
        } 
        return t; 
    } 
};