(credits)
2008 میں، جب ورلڈ ایئر کوالٹی پروجیکٹ شروع ہوا، تمام موجودہ ایئر کوالٹی مانیٹرنگ اسٹیشنز جہاں انتہائی پیشہ ورانہ اور مہنگی BAM اور TOEM ٹیکنالوجی پر مبنی ہیں۔ اس قسم کے اسٹیشنوں کی دیکھ بھال ہمیشہ پیشہ ور اور اعلیٰ تعلیم یافتہ آپریٹرز کرتے ہیں - اور یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اس اسٹیشن کے آؤٹ پٹ پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے۔
12 سال بعد، BAM اور TOEM اسٹیشن اب بھی موجود ہیں۔ لیکن لیزر سکیٹرنگ ٹیکنالوجی اور کم لاگت والے ڈسٹ سینسر کی ترقی کے ساتھ، BAM اور TOEM سٹیشنز اب بہت زیادہ اور گھنے کم لاگت والے سینسر نیٹ ورکس سے کہیں زیادہ ہیں۔ آج کل، ان میں سے بہت سارے نیٹ ورکس ہیں - چند کے نام: urad، luft-daten، airqo، airbg، opensense، yakkaw، econet، airkaz، ccdc، ambente، green air، وغیرہ۔
کم لاگت والے سینسر نیٹ ورک کے ساتھ ایک بنیادی مسئلہ ان کی وشوسنییتا ہے: چونکہ ان میں سے بہت سے سینسر مناسب طریقے سے برقرار نہیں ہیں (یا بالکل بھی برقرار نہیں ہیں)، مکمل طور پر غلط پیمائش پیدا کرنے والے سینسر کی مقدار نہ ہونے کے برابر نہیں ہے۔ مزید برآں، زیادہ تر نیٹ ورک نقل شدہ سینسر والے اسٹیشنز کا استعمال نہیں کرتے ہیں (ہمارے Gaia اسٹیشن کے برعکس، جو 3 نقل شدہ سینسر استعمال کرتا ہے)، یہ جاننا اور بھی مشکل بنا دیتا ہے کہ ایک سینسر کب ناکام ہو رہا ہے۔
اس آرٹیکل میں، یونان کے شاندار شہر وولوس میں تعینات سینسر نیٹ ورک کو کہاں دیکھا جائے گا، اور مطالعہ کا مطلب حقیقی وقت میں اسٹیشن کی قابل اعتمادی کو درست کرنا اور اس کی مقدار درست کرنا ہے۔
--
یونان میں وولوس کا حیرت انگیز شہر
وولوس (یونانی: Βόλος) ایک ساحلی بندرگاہ والا شہر ہے۔ 144,449 (2011) کی آبادی کے ساتھ، یہ یونان کا چھٹا سب سے زیادہ آبادی والا شہر بھی ہے۔ یہ ایک اہم صنعتی مرکز ہے، جبکہ اس کی بندرگاہ یورپ اور ایشیا کے درمیان ایک پل فراہم کرتی ہے۔ Volos میں اس وقت 5 اسٹیشن ہیں: ایک یونانی EPA سے، ایک پیشہ ور BAM اسٹیشن سے فی گھنٹہ ڈیٹا فراہم کرتا ہے، اور lutf-daten نیٹ ورک سے 4 کم لاگت والے ریئل ٹائم اسٹیشن:
وولوس ای پی اے اسٹیشن تھیسالی اور وسطی یونان کی ڈی سینٹرلائزڈ ایڈمنسٹریشن کی عمارت میں واقع ہے۔ باقی تمام اسٹیشن بھی رہائشی علاقوں میں واقع ہیں، سوائے ارگونافٹن کے جو بندرگاہ کے ساتھ واقع ہے۔
پورٹ میں ٹریفک نہ ہونے کے برابر نہیں ہے، اوسطاً روزانہ تقریباً 8 جہازوں کی آمد/روانگی ہوتی ہے ، جس میں 80% جہاز کارگو ہوتے ہیں - تحریر کے وقت۔
کارگو کے ساتھ معلوم مسائل میں سے ایک کم معیار کے ایندھن کی وجہ سے ایگزاسٹ پائپوں سے ذرات کی آلودگی ہو سکتی ہے۔ لیکن اس پینورما کو دیکھتے ہوئے جہاں سے ارگونافٹن اسٹیشن واقع ہے، کارگوز کا فاصلہ فضائی آلودگی کے مستقل ذریعہ کا جواز پیش کرنے کے لیے کافی نہیں ہے۔ کوئی بھی چند بار دیکھنے کی توقع کر سکتا ہے جب ارگونافٹن میں ہوا زیادہ آلودہ ہو، خاص طور پر جب بڑی کشتیاں چل رہی ہوں، لیکن ہر وقت نہیں۔ سب کے بعد، یہ ایک دن میں صرف 8 بحری جہاز ہیں.
--
گزشتہ 30 دنوں کا ٹائم سیریز ڈیٹا
اسٹیشنوں کے محل وقوع سے حاصل ہونے والی معلومات کی بنیاد پر، کوئی یہ توقع کر سکتا ہے کہ تمام سٹیشن فضائی آلودگی کی ایک جیسی سطح پر متفق ہیں، ارگونافٹن کے لیے چھٹپٹ زیادہ آلودگی کے واقعات کو چھوڑ کر۔ لیکن ٹھیک ہے، بدقسمتی سے، یہ واقعی ایسا نہیں ہے، جیسا کہ ذیل میں ٹائم سیریز گراف پلاٹ سے تصدیق کی گئی ہے:
ٹائم سیریز پلاٹ واضح طور پر اشارہ کرتا ہے کہ ارگونافٹن کا ڈیٹا دوسرے اسٹیشنوں کے مقابلے میں تخمینہ سے زیادہ لگتا ہے۔ اسی طرح، Dimarxou کا ڈیٹا تخمینہ سے کم لگتا ہے۔
اس مسئلے کو اجاگر کرنے کے لیے بہتر یہ ہے کہ روزانہ 75ویں AQI پرسنٹائل کو تصور کیا جائے، جو متعلقہ AQI کلر رینج کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا ہے۔ Argonafton سے انحراف واضح ہے. مزید برآں، ریگا-فیرائیو+کاستھاناس اور وولوس EPA+Dimarxou کے ارد گرد مرکوز دو جھرمٹوں میں فرق کرنا ممکن ہے۔
--
وقت کی سیریز کے فرق کو درست کرنا
جب متعلقہ ٹائم سیریز کا موازنہ کرنے کی بات آتی ہے، تو سب سے بہتر یہ ہے کہ ان کی ممکنہ تقسیم کا موازنہ کیا جائے۔ نیچے دیئے گئے 3 گراف کثافت کی تقسیم، CDF (مجموعی تقسیم کا فنکشن) اور QQ (وولوس EPA کو بطور حوالہ CDF استعمال کرتے ہوئے) کی نمائندگی کرتے ہیں۔ وہ تمام 3 گراف گزشتہ 30 دنوں کے ٹائم سیریز کے ڈیٹا پر مبنی ہیں، لیکن آپ پہلی بار سیریز کے گراف میں ایک مخصوص وقت کی حد بھی منتخب کر سکتے ہیں، اور وہ 3 گراف دی گئی وقت کی حد سے اقدار کا استعمال کرتے ہوئے اپ ڈیٹ کیے جائیں گے۔
Looking at the probabilistic distribution with a naked eye, it is obvious that there is a big difference between Argonafton, Dimarxou and the reference Volos EPA station. It is worth noticing that there is a "bump" around AQI 150: The reason is that the distribution plot is based on the AQI rather than the raw concentration, and the more compact [150,200] AQI range (compared to [100,150]) make the AQI denser for >150 compared to <150.
جب اس فرق کی مقدار درست کرنے کی بات آتی ہے، تو یہ ممکن ہے کہ شماریاتی فاصلے کے تصور کو استعمال کرتے ہوئے "خوبصورتی" کا اندازہ لگایا جائے۔ سب سے زیادہ معروف فاصلے کولموگورو سمرنوف، واسرسٹین اور کرمر وون مسز فاصلے ہیں (ان فاصلوں کے بارے میں اچھے تعارف کے لیے، اس بہترین وضاحت کا حوالہ دیں)۔ نیچے دی گئی جدول 30 دنوں کے ڈیٹا کی بنیاد پر فاصلوں کو دکھاتی ہے (اگر آپ مین ٹائم سیریز گراف سے ٹائم رینج منتخب کرتے ہیں تو قدریں اپ ڈیٹ ہو جائیں گی)۔
Station | | | |
---|
جبکہ کولموگوروف-سمرنوف کا فاصلہ متعلقہ فاصلوں کو درست طریقے سے نہیں پکڑتا ہے (ڈیمارکسو کو جہاں تک ارگونافٹن تک اجاگر کرتا ہے)، دونوں واسرسٹین اور کرمر وون مسز فاصلہ ارگونافٹن کے لیے ایک واضح بڑے فاصلے کو نمایاں کرتے ہیں۔ مندرجہ بالا جدول میں موجود اقدار 30 دنوں کے ڈیٹا پر مبنی ہیں۔ نیچے دیے گئے 3 گراف پچھلے 30 دنوں کے 7 دنوں کی موونگ ایوریج پر مبنی ہیں۔
وہ گراف اس بات کی تصدیق کرتے ہیں کہ Wasserstein یا Cramér-von فاصلہ استعمال کرتے ہوئے، Argonafton اسٹیشن اور Volos EPA کا فاصلہ دوسرے اسٹیشنوں سے کم از کم دو گنا زیادہ ہے۔
متعلقہ موسمیاتی ڈیٹا
اس مفروضے کی تصدیق کرنے کے لیے کہ ارگونافٹن اسٹیشن غیر معمولی اور حد سے زیادہ ارتکاز کی ریڈنگ تیار کر رہا ہے، ہمیں موسمیاتی ڈیٹا کو دیکھنے کی ضرورت ہے: وہ حالت جس کے تحت ارگونافٹن اسٹیشن زیادہ ارتکاز دیکھ سکتا ہے جب ہوا جنوب سے چل رہی ہو، یعنی جہاں ہوا کارگو ایگزاسٹ پائپوں کے دھوئیں کو اسٹیشن کی طرف لے جائے گی۔
پہلا قدم گزشتہ 30 دنوں کے دوران ہوا کی اوسط سمت اور رفتار کو چیک کرنا ہے۔ ہوا کا ڈیٹا Volos Airport METAR اسٹیشن کے ساتھ ساتھ Netatmo Tthiseos ویدر اسٹیشن دونوں سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ہوا کے دو گلاب ہر سمت میں ہوا کے چلنے کی تعداد کی نمائندگی کرتے ہیں۔
دونوں ونڈ گلاب پلاٹ ظاہر کرتے ہیں کہ ہوا بنیادی طور پر مغرب یا مشرق سے چل رہی ہے اور جنوب سے بہت کم۔ چونکہ وولوس کے شمالی حصے میں پہاڑ ہیں، اس لیے شمال سے نیچے کی ہوا نہیں چلتی۔
اس تجرباتی تصدیق کی بنیاد پر کہ ہوا دوسری سمت کے مقابلے جنوب سے کم چل رہی ہے، یہ کٹوتی کرنا ممکن نہیں ہے کہ کارگو ایگزاسٹ پائپ ارگونافٹن اسٹیشن کے لیے PM 2.5 کے زیادہ ہونے کا سبب ہیں۔ اس مفروضے کو 3 اسٹیشنوں اور ہوائی اڈے کی ہوا کی سمت کے درمیان ارتباطی پلاٹ سے بھی غلط قرار دیا گیا ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اس بات کا کوئی واضح ثبوت نہیں ہے (کسی بھی اسٹیشن کے لیے) کہ جنوبی ہوا زیادہ ارتکاز کو ظاہر کرتی ہے۔
آخر میں، ہمیں یہ بھی چیک کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا ارگونافٹن کا مسئلہ نسبتاً نمی سے متعلق ہو سکتا ہے۔ مسئلہ ہو سکتا ہے، مثال کے طور پر، زیادہ نمی کی وجہ سے ذرہ کا سائز بڑا ہوتا ہے اور اس طرح زیادہ ارتکاز کا مطلب ہوتا ہے۔ ذیل میں ارتباطی پلاٹ اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ یہ درست نہیں ہے، کیونکہ اس بات کا کوئی واضح ثبوت نہیں ہے کہ ارتکاز نمی کے متناسب ہے۔
نتیجہ
اس آرٹیکل میں، ہم ریئل ٹائم اسٹیشنوں کے لیے ڈیٹا کے معیار کی مقدار اور کوالیفائی کرنے کے ذرائع کو دیکھ رہے ہیں۔ یہ فرض کرتے ہوئے کہ ایک حوالہ قابل اعتماد اسٹیشن ہے، ہم نے دکھایا ہے کہ Cramér-von Mises یا Wasserstein فاصلے کا استعمال کرتے ہوئے مقدار درست کرنا کسی بھی اسٹیشن کے ڈیٹا کے ساتھ مسائل کی نشاندہی کر سکتا ہے۔
ہم نے یہ بھی دکھایا ہے کہ فاصلہ خود کافی نہیں ہے، اور یہ کہ زیادہ درست ہونے کے لیے، اسٹیشن کے سیاق و سباق کو سمجھنا چاہیے۔ جیسے اس کا مقام اور موسمیاتی حالات۔ تاہم، چونکہ سیاق و سباق کوئی ایسی چیز نہیں ہے جسے خودکار بنایا جا سکے، اس لیے WAQI پروجیکٹ کے لیے استعمال ہونے والا حتمی حل کوالیفائنگ اسٹیشن پر مشتمل ہوتا ہے جس کا حوالہ اسٹیشن سے شماریاتی فاصلہ 1/4 سے کم ہوتا ہے۔ یہ آنے والے ہفتوں کے دوران لاگو ہو جائے گا (ریئل ٹائم اسٹیشنوں کے نقشے کے لیے aqicn.org/station/ دیکھیں۔
یہ مضمون اسی سلسلے کا حصہ ہے، اور اگلے مضمون میں، ہم کوالیفائنگ اسٹیشن کے ذرائع پر غور کریں گے جہاں کوئی حوالہ اسٹیشن دستیاب نہیں ہے۔
--