ASM

Была проверена гипотеза о том, может ли разделение данных о концентрации PM2.5 на несколько классов улучшить модель калибровки показаний недорогого оптического датчика. Классификация проводилась на основе гипотезы о принадлежности измерений к разным метеорологическим сезонам. Результаты текущего исследования свидетельствуют о том, что значительная зависимость концентраций загрязняющих веществ от температуры характерна в основном для холодного периода года. Как описано выше, это связано с большей вероятностью возникновения температурных инверсий зимой. Извлечение остальных сезонов не приводит к существенному улучшению качества калибровки

Второй целью данной работы был поиск и тестирование эффективных алгоритмов извлечения сезонных компонент из данных. Здесь рассматривались календарный и корреляционный подходы, перенос метода Оцу из теории распознавания изображений и авторский алгоритм сегментации временных рядов. Календарный подход подразумевает разделение на сезоны по датам и не требует измерений температуры. Корреляционный подход – объединяет в сезоны месяцы со схожим поведением коэффициента корреляции между PM2.5 и метеорологическими показаниями. Отметим, что такой подход не дал улучшения по сравнению с простым календарным. Это может быть связано с тем, что сгруппированные по месяцам оценки корреляции были усреднены за 4 года, что могло негативно сказаться на качестве разбивки. Метод Оцу позволяет анализировать гистограмму температурных данных и выявлять пороговые значения, относительно которых классифицируются данные. Последний метод позволяет учитывать суточные колебания температуры, не делая грубых разбивок значений.

Публикация: Petrakova, Viktoriya. «The Estimate of the Influence of the Meteorological Season on the Calibration of Readings on PM2. 5 Obtained from Inexpensive Sensors.» 2024 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON). IEEE, 2024.