AirNet sensors Data Quality Validation Service
กองอำนวยการรักษาความมั่นคงภายในราชอาณาจักร (กอ.รมน.) แขวงดุสิต เขตดุสิต กรุงเทพฯ, Bangkok, Thailand

Aktie: aqicn.org/station/validation/@45811/de/

Willkommen beim AirNet-Service zur Validierung der Sensordatenqualität.

Station: กองอำนวยการรักษาความมั่นคงภายในราชอาณาจักร (กอ.รมน.) แขวงดุสิต เขตดุสิต กรุงเทพฯ, Bangkok, Thailand also known as "Chiang Mai Univ CCDC f0a35abf713c"
befindet sich "Internal Security Operations Command, Suan Aoi Soi Klang Road, Ratchawat, Bangkok, Dusit District, Bangkok, 10300, Thailand".

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Die Validierung der Sensordaten erfolgt durch Betrachtung sowohl der eigenständigen Sensordaten (wenn der Sensor Daten auf Minutenebene produziert) als auch der Vergleichsdaten (wenn der Sensor zusammen mit anderen Sensoren platziert ist).

Standalone-Datenqualität

Um ein Höchstmaß an Datenqualität zu gewährleisten, sollte das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), definiert als Variationskoeffizient der stündlichen Messwerte, relativ niedrig sein (unter 33 %).

Jede Messung, deren SNR konstant über 10 % liegt, könnte aufgrund falscher Sensorwerte (z. B. defekter Lüfter oder Staubansammlung) verzerrt sein.

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Vergleichende Datenqualität

Um die Sensordaten mit denen des kolokalisierten Sensors zu vergleichen, wird das Diagramm „Vertrauenszone der Datenmesswerte“ verwendet, wobei die rote Linie die stündlichen Messwerte des Sensors darstellt, während die grüne Linie den Median der stündlichen Messwerte der benachbarten Stationen darstellt.

Die grün ausgefüllte Zone stellt die Konfidenzzone dar, die dem Dreifachen der Standardabweichung der Nachbarstationen entspricht.

Jedes Mal, wenn der stündliche Messwert der Station den Vertrauensbereich überschreitet, wird davon ausgegangen, dass die Station einen anormalen Messwert liefert.

Je größer der Unterschied zwischen dem stündlichen Messwert und dem Konfidenzbereich ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Station ungültige Daten produziert.

Die Formel ist definiert als:

\( d_i = {v_i - median_i \over {stddev_i }} \) , \( P = \sum_i ( \begin{cases} 1/n & d_i>5 \\ 0 & otherwise \end{cases} ) \) , \( D = \sqrt {\sum_i {d_i} \over n} \)
P=probability, D=distance and W=P*D

Dabei ist „i“ die Iteration über die Daten der letzten drei Tage und „n“ die Anzahl der Stichproben während dieser letzten drei Tage (höchstwahrscheinlich n = 24*3).

Bei W>30 wird die Station automatisch deaktiviert.

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Weitere Fragen

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Über Messungen zur Luftqualität und Verschmutzung

Über die Luftqualitätsstufen

- Luftqualitätswerte (AQI)Stufen zur Bewertung der Gesundheitsgefährdung
0 - 50 Gut Die Luftqualität wird als zufriedenstellend angesehen, und die Luftverschmutzung birgt wenig oder kein Risiko.
51 -100 Mäßig Luftqualität ist akzeptabel; Bei einigen Schadstoffen kann es jedoch für eine sehr kleine Anzahl von Personen, die gegenüber Luftverschmutzung ungewöhnlich empfindlich sind, zu einem mäßigen Gesundheitsrisiko kommen.
101-150 Ungesund für sensible Gruppen Mitglieder von sensiblen Gruppen können gesundheitliche Auswirkungen haben. Die breite Öffentlichkeit wird wahrscheinlich nicht betroffen sein.
151-200 Ungesund Gesundheitliche Auswirkungen sind für jeden spürbar; für sensible Gruppen besteht möglicherweise ein ernstes gesundheitliches Risiko.
201-300 Sehr Ungesund Notfallwarnung vor Gesundheitsgefahren. Die Gesamtbevölkerung ist davon wahrscheinlich betroffen.
300+ Gefährlich Gesundheitswarnung: Jeder kann ernstere gesundheitliche Auswirkungen haben

Um mehr über Luftqualität und -verschmutzung zu erfahren, gehen Sie auf die Seite Luftverschmutzung (Wikipedia) oder den AIRNow Leitfaden für Luftqualität und Ihre Gesundheit der US-amerikanischen Umweltagentur.

Sehr nützliche Gesundheitsratschläge gibt der Pekinger Arzt Richard Saint Cyr MD, www.myhealthbeijing.com in seinem Blog.


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