Development of a general calibration model and long-term performance evaluation of low-cost sensors for air pollutant gas monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Assessing the intracity spatial distribution and temporal variability in air quality can be facilitated by a dense network of monitoring stations. However, the cost of implementing such a network can be prohibitive if traditional high-quality, expensive monitoring systems are used. To this end, the Real-time Affordable Multi-Pollutant (RAMP) monitor has been developed, which can measure up to five gases including the criteria pollutant gases carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), and ozone (O3), along with temperature and relative humidity. This study compares various algorithms to calibrate the RAMP measurements including linear and quadratic regression, clustering, neural networks, Gaussian processes, and hybrid random forest–linear regression models. Using data collected by almost 70 RAMP monitors over periods ranging up to 18 months, we recommend the use of limited quadratic regression calibration models for CO, neural network models for NO, and hybrid models for NO2 and O3 for any low-cost monitor using electrochemical sensors similar to those of the RAMP. Furthermore, generalized calibration models may be used instead of individual models with only a small reduction in overall performance. Generalized models also transfer better when the RAMP is deployed to other locations. For long-term deployments, it is recommended that model performance be re-evaluated and new models developed periodically, due to the noticeable change in performance over periods of a year or more. This makes generalized calibration models even more useful since only a subset of deployed monitors are needed to build these new models. These results will help guide future efforts in the calibration and use of low-cost sensor systems worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».