โวลอส (กรีก: Βόλος) เป็นเมืองท่าชายฝั่งทะเล ด้วยจำนวนประชากร 144,449 คน (พ.ศ. 2554) และยังเป็นเมืองที่มีประชากรมากที่สุดอันดับที่ 6 ของกรีซอีกด้วย ที่นี่เป็นศูนย์กลางอุตสาหกรรมที่สำคัญ ในขณะที่ท่าเรือก็เป็นสะพานเชื่อมระหว่างยุโรปและเอเชีย ขณะนี้มี 5 สถานีในโวลอส: หนึ่งสถานีจาก Greek EPA ที่ให้ข้อมูลรายชั่วโมงจากสถานี BAM มืออาชีพ และสถานีเรียลไทม์ราคาประหยัด 4 สถานีจากเครือข่าย lutf-daten :

สถานี Volos EPA ตั้งอยู่ที่อาคารของ ฝ่ายบริหารแบบกระจายอำนาจในเมืองเทสซาลีและกรีซตอนกลาง สถานีอื่นๆ ทั้งหมดยังตั้งอยู่ในเขตที่อยู่อาศัย ยกเว้นสถานี Argonafton ซึ่งตั้งอยู่ติดกับท่าเรือ

การจราจรในท่าเรือนั้นไม่สำคัญ โดยมี เรือเข้า / ออกโดยเฉลี่ยประมาณ 8 ลำต่อวัน โดย 80% ของเรือเป็นสินค้า - ในขณะที่เขียน

ปัญหาหนึ่งที่ทราบเกี่ยวกับสินค้าอาจเป็นมลพิษจากอนุภาคจากท่อไอเสียเนื่องจาก น้ำมันเชื้อเพลิงคุณภาพต่ำ แต่เมื่อมอง ภาพพาโนรา มาจากที่ตั้งของสถานี Argonafton ระยะทางถึงสินค้าก็ไกลพอที่จะไม่พิสูจน์แหล่งกำเนิดมลพิษทางอากาศที่คงที่ เราอาจจะได้เห็นสักครั้งหนึ่งเมื่ออากาศในเมืองอาร์โกนาฟตันมีมลพิษมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเรือขนาดใหญ่แล่นหลบเลี่ยง แต่ไม่ใช่ตลอดเวลา ท้ายที่สุดแล้ว มีเพียง 8 ลำเท่านั้นที่แล่นในแต่ละวัน

จากข้อมูลที่ตั้งของสถานี เราสามารถคาดหวังได้ว่าทุกสถานีเห็นด้วยกับระดับมลพิษทางอากาศที่ใกล้เคียงกัน ยกเว้นเหตุการณ์มลพิษที่สูงขึ้นประปรายสำหรับ Argonafton แต่น่าเสียดายที่นี่ไม่ใช่กรณีจริงๆ ดังที่ได้รับการยืนยันจากกราฟลำดับเวลาด้านล่าง:

โครงเรื่องอนุกรมเวลาแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าข้อมูลของ Argonafton ดูเหมือนเกินประมาณการเมื่อเปรียบเทียบกับสถานีอื่นๆ ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลของ Dimarxou ดูเหมือนจะต่ำกว่าที่ประมาณการไว้

วิธีที่ดีกว่าในการเน้นประเด็นนี้คือการแสดงภาพเปอร์เซ็นไทล์ AQI ที่ 75 รายวัน โดยลงจุดโดยใช้ช่วงสี AQI ที่สอดคล้องกัน การเบี่ยงเบนจาก Argonafton นั้นชัดเจน ยิ่งไปกว่านั้น ยังเป็นไปได้ที่จะแยกความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ริกา-เฟไรอู+กัสทานาอิส และโวลอส EPA+ดิมาร์ซู

เมื่อพูดถึงการเปรียบเทียบอนุกรมเวลาที่สัมพันธ์กัน วิธีที่ดีที่สุดคือการเปรียบเทียบการแจกแจงความน่าจะเป็น กราฟ 3 กราฟด้านล่างนี้แสดงถึงการกระจายความหนาแน่น, CDF (ฟังก์ชันการกระจายสะสม) และ QQ (โดยใช้ Volos EPA เป็น CDF อ้างอิง) กราฟทั้ง 3 กราฟนี้อิงตามข้อมูลอนุกรมเวลา 30 วันที่ผ่านมา แต่คุณสามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการในกราฟอนุกรมเวลาแรกได้ และกราฟทั้ง 3 กราฟดังกล่าวจะได้รับการอัปเดตโดยใช้ค่าจากช่วงเวลาที่กำหนด

เมื่อพิจารณาการแจกแจงความน่าจะเป็นด้วยตาเปล่า เห็นได้ชัดว่ามีความแตกต่างอย่างมากระหว่าง Argonafton, Dimarxou และสถานี Volos EPA อ้างอิง เป็นที่น่าสังเกตว่ามี "การชน" อยู่รอบๆ AQI 150: เหตุผลก็คือ แผนการกระจายจะขึ้นอยู่กับ AQI มากกว่าความเข้มข้นดิบ และช่วง AQI ที่กะทัดรัดกว่า [150,200] (เทียบกับ [100,150]) ทำให้ AQI หนาแน่นกว่าสำหรับ >150 เทียบกับ <150

เมื่อพูดถึงการหาปริมาณความแตกต่างนี้ คุณสามารถใช้แนวคิดเรื่องระยะทางทางสถิติเพื่อหาปริมาณ "ความดีของความพอดี" ได้ ระยะทางที่รู้จักกันดีที่สุดคือระยะทางโคลโมโกรอฟ-สมีร์นอฟ วัสเซอร์สไตน์ และคราเมร์-วอน มิเซส (สำหรับคำแนะนำที่ดีเกี่ยวกับระยะทางเหล่านั้น โปรดดู คำอธิบาย ที่ดีเยี่ยมนี้) ตารางด้านล่างแสดงระยะทางตามข้อมูล 30 วัน (ค่าจะได้รับการอัปเดตหากคุณเลือกช่วงเวลาจากกราฟอนุกรมเวลาหลัก)

แม้ว่าระยะทางโคลโมโกรอฟ-สมีร์นอฟไม่สามารถจับระยะทางสัมพัทธ์ได้อย่างถูกต้อง (โดยเน้นที่ดิมาร์ซูถึงอาร์โกนาฟตัน) ทั้งระยะทางวัสเซอร์สไตน์และคราเมร์-ฟอน มิเซสจะเน้นระยะทางที่ใหญ่กว่าอย่างเห็นได้ชัดสำหรับอาร์โกนาฟตอน ค่าในตารางด้านบนอิงตามข้อมูลในช่วง 30 วัน กราฟ 3 รายการด้านล่างนี้อิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 7 วันในช่วง 30 วันที่ผ่านมา

กราฟเหล่านั้นยืนยันว่าการใช้ระยะทาง Wasserstein หรือ Cramér-von ระยะทางจากสถานี Argonafton และ Volos EPA นั้นมากกว่าระยะทางของสถานีอื่นๆ อย่างน้อยสองเท่าอย่างต่อเนื่อง

เพื่อยืนยันสมมติฐานที่ว่าสถานี Argonafton กำลังอ่านค่าความเข้มข้นที่ผิดปกติและประมาณการไว้สูงเกินไป เราต้องดูข้อมูลอุตุนิยมวิทยา: สภาพที่สถานี Argonafton สามารถมองเห็นความเข้มข้นที่สูงขึ้นคือเมื่อลมพัดมาจากทางใต้ กล่าวคือลมพัดพาท่อไอเสียของสินค้าไปยังสถานี

ขั้นตอนแรกคือการตรวจสอบทิศทางและความเร็วลมเฉลี่ยในช่วง 30 วันที่ผ่านมา ข้อมูลลมได้มาจากทั้งสถานี METAR สนามบิน โวลอส และสถานีตรวจอากาศ Netatmo Tthiseos กุหลาบลม 2 ดอก หมายถึง จำนวนครั้งที่ลมพัดในแต่ละทิศทาง

แปลงกุหลาบลมทั้งสองแปลงแสดงว่าลมพัดมาจากตะวันตกหรือตะวันออกเป็นหลัก และพัดมาจากทิศใต้น้อยกว่ามาก เนื่องจากมีภูเขาทางตอนเหนือของโวลอส จึงไม่มีลมพัดมาจากทางเหนือด้านล่าง

จากการยืนยันเชิงประจักษ์นี้ว่าลมพัดจากทิศใต้น้อยกว่าทิศทางอื่น จึงไม่สามารถสรุปได้ว่าท่อไอเสียของสินค้าเป็นสาเหตุที่ทำให้ความเข้มข้นของ PM _2.5 สูงขึ้นสำหรับสถานี Argonafton สมมติฐานนี้ยังไม่เป็นโมฆะด้วยแผนภาพความสัมพันธ์ระหว่าง 3 สถานีกับทิศทางลมของสนามบิน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าไม่มีหลักฐานที่ชัดเจน (สำหรับสถานีใด ๆ ) ว่าลมทางใต้บ่งบอกถึงความเข้มข้นสูง

สุดท้ายนี้ เราต้องตรวจสอบด้วยว่าปัญหาของ Argonafton อาจเกี่ยวข้องกับความชื้นสัมพัทธ์หรือไม่ ตัวอย่างเช่น ปัญหาอาจเกิดจากความชื้นที่สูงขึ้นทำให้ขนาดอนุภาคใหญ่ขึ้น และส่งผลให้มีความเข้มข้นสูงขึ้น แผนภาพความสัมพันธ์ด้านล่างนี้ยืนยันว่าสิ่งนี้ไม่ถูกต้อง เนื่องจากไม่มีหลักฐานที่ชัดเจนว่าความเข้มข้นเป็นสัดส่วนกับความชื้น

ในบทความนี้ เราได้พิจารณาวิธีการวัดปริมาณและรับรองคุณภาพข้อมูลสำหรับสถานีแบบเรียลไทม์ สมมติว่ามีสถานีอ้างอิงที่เชื่อถือได้ เราได้แสดงให้เห็นว่าการหาปริมาณโดยใช้ระยะทาง Cramér-von Mises หรือ Wasserstein สามารถบ่งบอกถึงปัญหากับข้อมูลสถานีใดๆ ได้

เรายังแสดงให้เห็นด้วยว่าระยะทางในตัวมันเองนั้นไม่เพียงพอ และเพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น ควรเข้าใจบริบทของสถานี เช่นตำแหน่งและสภาพอุตุนิยมวิทยา อย่างไรก็ตาม เนื่องจากบริบทไม่ใช่สิ่งที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ วิธีแก้ปัญหาขั้นสุดท้ายที่ใช้สำหรับโครงการ WAQI จึงประกอบด้วยสถานีที่มีคุณสมบัติซึ่งระยะทางทางสถิติไปยังสถานีอ้างอิงน้อยกว่า 1/4 การดำเนินการนี้จะมีผลบังคับใช้ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า (ดู aqicn.org/station/ สำหรับแผนที่สถานีแบบเรียลไทม์

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของบทความชุดนี้ และในบทความถัดไป เราจะดูวิธีการของสถานีที่มีคุณสมบัติตามที่กำหนดซึ่งไม่มีสถานีอ้างอิงที่มีอยู่