Volos (Yunanca: Βόλος) bir kıyı liman kentidir. 144.449 (2011) nüfusuyla aynı zamanda Yunanistan'ın altıncı en kalabalık şehridir. Önemli bir sanayi merkezi olmasının yanı sıra limanı da Avrupa ile Asya arasında bir köprü görevi görmektedir. Şu anda Volos'ta 5 istasyon bulunmaktadır: Profesyonel bir BAM istasyonundan saatlik veri sağlayan Yunan EPA'sından bir istasyon ve lutf-daten ağından 4 düşük maliyetli gerçek zamanlı istasyon:

Volos EPA istasyonu Tesalya ve Orta Yunanistan Merkezi Olmayan İdaresi binasında bulunmaktadır. Limanın yanında yer alan Argonafton hariç diğer istasyonların tamamı da yerleşim bölgelerinde bulunuyor.

Limandaki trafik göz ardı edilebilecek düzeyde değildir; günde ortalama yaklaşık 8 gemi giriş/çıkış yapmaktadır ve bu yazının yazıldığı sırada gemilerin %80'i kargodur.

Kargolarla ilgili bilinen sorunlardan biri, düşük kaliteli yakıt nedeniyle egzoz borularından kaynaklanan partikül kirliliği olabilir. Ancak Argonafton istasyonunun bulunduğu yerden panoramaya bakıldığında, kargolara olan mesafenin, sürekli bir hava kirliliği kaynağını haklı çıkarmayacak kadar uzak olduğu görülüyor. Argonafton'da havanın daha kirli olduğu zamanlarda, özellikle de büyük teknelerin manevra yaptığı zamanlarda birkaç kez görülmesi beklenebilir, ancak her zaman değil. Sonuçta günde sadece 8 gemi manevra yapıyor.

İstasyonların konumlarından elde edilen bilgilere dayanarak, Argonafton'da ara sıra meydana gelen yüksek kirlilik olayları hariç, tüm istasyonların benzer hava kirliliği seviyeleri konusunda hemfikir olması beklenebilir. Ancak ne yazık ki, aşağıdaki zaman serisi grafik grafiğinden de teyit edildiği gibi durum gerçekte böyle değil:

Zaman serisi grafiği, Argonafton verilerinin diğer istasyonlarla karşılaştırıldığında fazla tahmin edildiğini açıkça göstermektedir. Benzer şekilde Dimarxou'ya ilişkin veriler de eksik tahmin edilmiş görünüyor.

Sorunu vurgulamak için daha iyi bir yöntem, karşılık gelen AQI renk aralığı kullanılarak çizilen günlük 75. AQI yüzdelik dilimini görselleştirmektir. Argonafton'dan sapma açıktır. Ayrıca Riga-Feraiou+Kasthanaías ve Volos EPA+Dimarxou merkezli iki kümeyi ayırt etmek mümkün.

İlişkili zaman serilerini karşılaştırmaya gelince en iyisi bunların olasılık dağılımlarını karşılaştırmaktır. Aşağıdaki 3 grafik yoğunluk dağılımını, CDF'yi (kümülatif dağılım fonksiyonu) ve QQ'yu (referans CDF olarak Volos EPA kullanılarak) temsil eder. Bu 3 grafiğin tümü son 30 günlük zaman serisi verilerine dayanmaktadır, ancak ilk zaman serisi grafiklerinde belirli bir zaman aralığı da seçebilirsiniz ve bu 3 grafik, verilen zaman aralığındaki değerler kullanılarak güncellenecektir.

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.

Bu farkın ölçülmesi söz konusu olduğunda, "uyum iyiliğini" ölçmek için istatistiksel mesafe kavramını kullanmak mümkündür. En iyi bilinen mesafeler Kolmogorov-Smirnov, Wasserstein ve Cramér-von Mises mesafeleridir (bu mesafeler hakkında iyi bir giriş için bu mükemmel açıklamalara bakınız). Aşağıdaki tablo, 30 günlük verilere dayalı olarak mesafeleri göstermektedir (ana zaman serisi grafiğinden bir zaman aralığı seçerseniz değerler güncellenecektir).

Kolmogorov-Smirnov mesafesi göreceli mesafeleri doğru bir şekilde yakalamasa da (Dimarxou'yu Argonafton'a kadar vurguluyor), hem Wasserstein hem de Cramér-von Mises mesafeleri Argonafton için bariz bir şekilde daha büyük bir mesafeyi vurguluyor. Yukarıdaki tablodaki değerler 30 günlük verilere dayanmaktadır. Aşağıdaki 3 grafik son 30 günün 7 günlük hareketli ortalamasına dayanmaktadır.

Bu grafikler, Wasserstein veya Cramér-von mesafesi kullanıldığında, Argonafton istasyonuna ve Volos EPA'ya olan mesafenin sürekli olarak diğer istasyonlardan en az iki kat daha fazla olduğunu doğrulamaktadır.

Argonafton istasyonunun anormal ve aşırı tahmin edilen konsantrasyon okumaları ürettiği hipotezini doğrulamak için meteorolojik verilere bakmamız gerekiyor: Argonafton istasyonunun daha yüksek konsantrasyon görebileceği koşul, rüzgarın güneyden estiği zamandır. yani rüzgarın kargo egzoz borularındaki dumanları istasyona doğru taşıyacağı yer.

İlk adım, son 30 gün içindeki ortalama rüzgar yönünü ve hızını kontrol etmektir. Rüzgar verileri hem Volos Havaalanı METAR istasyonundan hem de Netatmo Tthiseos meteoroloji istasyonundan elde ediliyor. İki rüzgar gülü, rüzgarın her yönde kaç kez estiğini temsil eder.

Her iki rüzgar gülü grafiği de rüzgarın ağırlıklı olarak Batı veya Doğu'dan estiğini ve çok daha azının Güney'den estiğini göstermektedir. Volos'un kuzey kesiminde dağlar bulunduğundan aşağıda kuzeyden neredeyse hiç rüzgar yoktur.

Rüzgârın güneyden diğer yöne göre daha az estiğine ilişkin bu ampirik doğrulamaya dayanarak, Argonafton istasyonu için daha yüksek PM _2,5 konsantrasyonlarının nedeninin kargo egzoz boruları olduğu sonucuna varmak mümkün değildir. Bu hipotez aynı zamanda 3 istasyon ile Havalimanı rüzgar yönü arasındaki korelasyon grafiğiyle de geçersiz kılınmıştır; bu, güney rüzgarının yüksek konsantrasyonlara işaret ettiğine dair (herhangi bir istasyon için) net bir kanıt bulunmadığını göstermektedir.

Son olarak Argonafton'daki sorunun bağıl nemle ilgili olup olmadığını da kontrol etmemiz gerekiyor. Sorun, örneğin yüksek nemin parçacık boyutunu büyütmesi ve dolayısıyla daha yüksek konsantrasyona yol açması nedeniyle olabilir. Aşağıdaki korelasyon grafiği, konsantrasyonun nemle orantılı olduğuna dair net bir kanıt bulunmadığından bunun doğru olmadığını doğrulamaktadır.

Bu makalede, gerçek zamanlı istasyonlar için veri kalitesini ölçme ve nitelendirme araçlarına bakıyoruz. Referans güvenilir bir istasyonun olduğunu varsayarak, Cramér-von Mises veya Wasserstein mesafesini kullanarak ölçüm yapmanın herhangi bir istasyon verisiyle ilgili sorunları gösterebileceğini gösterdik.

Ayrıca mesafenin tek başına yeterli olmadığını, daha doğrusu istasyon bağlamının anlaşılması gerektiğini de gösterdik. konumu ve meteorolojik koşullar gibi. Ancak bağlam otomatikleştirilebilecek bir şey olmadığından WAQI projesi için kullanılan nihai çözüm, referans istasyonuna istatistiksel uzaklığı 1/4'ten az olan istasyonun nitelendirilmesinden oluşur. Bu, önümüzdeki haftalarda yürürlüğe girecektir (gerçek zamanlı istasyon haritası için bkz . aqicn.org/station/ .

Bu makale serinin bir parçasıdır ve bir sonraki makalede referans istasyonun bulunmadığı durumlarda istasyonu eleme araçlarına bakacağız.