AirNet sensors Data Quality Validation Service: Sebastia street, Malatia-Sebastia, Armenia

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एयरनेट सेंसर डेटा गुणवत्ता सत्यापन सेवा में आपका स्वागत है।

Station: Sebastia street, Malatia-Sebastia, Armenia also known as "Citizen Science project sensor.community 86420"
पर स्थित "Sebastia street, Աջափնյակ, Malatia-Sebastia, Yerevan, 0031, Armenia".
--

सेंसर डेटा सत्यापन, स्टैंडअलोन सेंसर डेटा (जब सेंसर मिनट-स्तर का डेटा उत्पादित कर रहा हो) और तुलनात्मक डेटा (जब सेंसर अन्य सेंसर के साथ सह-स्थित हो) दोनों को देखकर किया जाता है।

स्टैंडअलोन डेटा गुणवत्ता

डेटा गुणवत्ता के उच्चतम स्तर को सुनिश्चित करने के लिए, सिग्नल टू नॉइज़ अनुपात (एसएनआर), जिसे प्रति घंटा रीडिंग से भिन्नता के गुणांक के रूप में परिभाषित किया गया है, अपेक्षाकृत कम (33% से नीचे) होना चाहिए।

10% से अधिक एसएनआर वाला कोई भी माप गलत सेंसर रीडिंग (जैसे दोषपूर्ण पंखा या धूल जमा होना) के कारण पक्षपाती हो सकता है।

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तुलनात्मक डेटा गुणवत्ता

सह-स्थित सेंसर के साथ सेंसर डेटा की तुलना करने के लिए, "डेटा रीडिंग कॉन्फिडेंस ज़ोन" ग्राफ का उपयोग किया जाता है, जहां लाल रेखा सेंसर से प्रति घंटे की रीडिंग को दर्शाती है, जबकि हरी रेखा स्टेशन पड़ोसियों की प्रति घंटे की रीडिंग के मध्यिका को दर्शाती है।

हरे रंग से भरा क्षेत्र विश्वास क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है, जो पड़ोसी स्टेशनों के मानक विचलन के 3 गुना के बराबर है।

हर बार जब स्टेशन की प्रति घंटा रीडिंग आत्मविश्वास क्षेत्र से ऊपर चली जाती है, तो स्टेशन को असामान्य रीडिंग उत्पन्न करने वाला माना जाता है।

प्रति घंटा रीडिंग और कॉन्फिडेंस ज़ोन के बीच जितना बड़ा अंतर होगा, उतनी अधिक संभावना होगी कि स्टेशन को अमान्य डेटा उत्पन्न करने वाला माना जाएगा।

सूत्र को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

d_{i} = \frac{v_{i} - m e d i a n_{i}}{s t d d e v_{i}}

,

P = \sum_{i} ({\begin{cases} 1 / n & d_{i} > 5 \\ 0 & o t h e r w i s e \end{cases})

,

D = \sqrt{\frac{\sum_{i} d_{i}}{n}}

P=probability, D=distance and W=P*D

जहां 'i' को पिछले 3 दिनों के डेटा में दोहराया गया है और 'n' उन पिछले 3 दिनों के दौरान नमूनों की संख्या है (संभवतः n = 24*3)।

यदि W>30, तो स्टेशन स्वचालित रूप से अक्षम हो जाता है।

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आगे के प्रश्न

यदि आपका कोई प्रश्न या टिप्पणी है, तो नीचे दिए गए फॉर्म का उपयोग करके हमें एक संदेश भेजें:

Sensor @474505 - station/armenia-malatia-sebastia-sebastia-street - Sebastia street, Malatia-Sebastia, Armenia

Data readings confidence zone

The red line represents the hourly readings from the sensor, while the green line represents the median of the hourly readings of the neighbors station. The further away the red line is from the green line, the less reliable your sensor is expected to be.

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Mean, Median and Standard Deviation

This graphs show the mean and median values of all the neighbor stations, excluding the sensor under study. The standard deviation is available from the CSV file.

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Number of neighbor sensor

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All sensors readings

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Neighbor sensors

id	name	updated	14 days stats	3 days stats

Leaflet

हमारे GAIA वायु गुणवत्ता मॉनिटरों को स्थापित करना बहुत आसान है: आपको केवल एक वाईफ़ाई एक्सेस पॉइंट और एक यूएसबी संगत बिजली आपूर्ति की आवश्यकता है।

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वायु गुणवत्ता स्तर के बारे में

-	वायु गुणवत्ता सूचकांक (एक्यूआई) मान	स्वास्थ्य संबंधी चिंता का स्तर
0 - 50	अच्छा	वायु गुणवत्ता को संतोषजनक माना जाता है, और वायु प्रदूषण कम या कोई जोखिम नहीं बनता है
51 -100	मध्यम	वायु गुणवत्ता स्वीकार्य है; हालांकि, कुछ प्रदूषकों के लिए बहुत कम संख्या में लोगों के लिए एक मामूली स्वास्थ्य चिंता हो सकती है जो वायु प्रदूषण के लिए असामान्य रूप से संवेदनशील हैं।
101-150	अस्वास्थ्यकर संवेदनशील समूहों के लिए	संवेदनशील समूहों के सदस्यों को स्वास्थ्य प्रभाव का अनुभव हो सकता है। आम जनता को प्रभावित होने की संभावना नहीं है।
151-200	अस्वस्थ	हर किसी को स्वास्थ्य प्रभाव का अनुभव करना शुरू हो सकता है; संवेदनशील समूहों के सदस्यों को अधिक गंभीर स्वास्थ्य प्रभाव का अनुभव हो सकता है
201-300	बहुत अस्वस्थ	आपातकालीन स्थितियों की स्वास्थ्य चेतावनियां। पूरी आबादी प्रभावित होने की अधिक संभावना है।
300+	खतरनाक	स्वास्थ्य चेतावनी: हर किसी को अधिक गंभीर स्वास्थ्य प्रभाव का अनुभव हो सकता है

वायु गुणवत्ता और प्रदूषण के बारे में अधिक जानने के लिए, विकिपीडिया वायु गुणवत्ता विषय या वायु गुणवत्ता और आपके स्वास्थ्य के लिए एयरनाउ गाइड देखें।

बीजिंग डॉक्टर रिचर्ड सेंट साइर एमडी की बहुत उपयोगी स्वास्थ्य सलाह के लिए, www.myhealthbeijing.com ब्लॉग देखें।

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