Текст работы публикуется с изъятиями

Тюкавкина, Ольга Владимировна

Siberian Federal University Digital Repository

Министерство науки и высшего образования РФ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»   Институт математики и фундаментальной информатики Базовая кафедра вычислительных и информационных технологий     УТВЕРЖДАЮ                   Заведующий кафедрой   /В.В. Шайдуров «_____» ________ 2024г.      БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА  Направление 02.03.01 – Математика и компьютерные науки  КОРРЕКТИРОВКА ПОКАЗАНИЙ ПО КОНЦЕНТРАЦИИ PM2.5 НЕДОРОГИХ ОПТИЧЕСКИХ ДАТЧИКОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СЕТИ С УЧЁТОМ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ   Руководитель  доцент, кандидат физико-математических наук В.С. Петракова Выпускник   O.В. Тюкавкина Нормоконтролер   Т.Н. Шипина                                                                                        Красноярск 2024 2   СОДЕРЖАНИЕ Введение ....................................................................................................................... 3 1. Обзор научной проблемы и предлагаемых методов её решения ....................... 6 1.1. Научная проблема ...................................................................................... 6 1.2. Метод исследования .................................................................................. 8 2. Анализ данных по концентрациям PM2.5 в приземном слое атмосферы Красноярска ............................................................................................................... 14 2.1. Первичный анализ данных ...................................................................... 14 2.2. Регрессионный анализ ............................................................................. 24 2.3. Калибровка показаний оптических датчиков CityAir в соответствии с показаниями датчиков E-BAM ...................................................................... 25 3. Анализ влияния сезонной составляющей на калибровочные коэффициенты 28 3.1. Календарный подход ............................................................................... 28 3.2. Выделение сезонов кратных месяцам .................................................... 30 3.3. Пороговые методы в применении к задаче выделения сезонов ......... 31 Заключение ................................................................................................................ 35 Список использованных источников ...................................................................... 37            3   ВВЕДЕНИЕ По данным Министерства природных ресурсов и экологии РФ, Красноярск является одним из городов с самым грязным воздухом в России. По версии службы мониторинга качества воздуха в режиме реального времени - IQAir, только в феврале 2023 года Красноярск дважды возглавлял список крупнейших городов мира с самым высоким уровнем загрязнения воздуха [1]. Общепринятым маркером и одновременно одним из самых вредных загрязнителей воздуха в приземном слое атмосферы современных городов являются твердые частицы диаметром 2.5 микрона и меньше (PM2.5) [2, 3]. Источниками взвешенных частиц PM2.5 могут быть как естественные (пыль, сажа, грязь или частицы почвы, споры растений и цветочная пыльца, а также дым от лесных пожаров), так и антропогенные (автотранспорт, выбросы промышленных предприятий, продукты сгорания угля или дров при отоплении). В последнее время количество и качество собираемых данных о концентрации частиц PM2.5, а также их детализация имеют тенденцию к росту. Поэтому помимо непосредственной работы с данными о загрязнениях и моделями их распространения уделяются большое внимание проблемам сбора и накопления информации о загрязнениях. В связи с этим представляет особый интерес оценка эффективности использования сетей недорогих пространственно-распределенных датчиков. Красноярск – один из немногих городов России, в котором ведется мониторинг концентрации частиц PM в атмосфере на нескольких независимых сетях. Во-первых, Министерство экологии и рационального природопользования Красноярского края поддерживает Краевую ведомственную информационно-аналитическую систему данных (КВИАС). Девять автоматизированных постов наблюдений (АПН) КВИАС расположены в г. Красноярске. В КВИАС для мониторинга концентрации PM2.5 используются анализаторы пыли модели E-ВАМ (Met One Instruments Inc., США). Эти анализаторы признаны во всем мире в качестве эталонного оборудования для 4   измерения содержания фракций PM10 и PM2.5 в атмосфере, рекомендованы к использованию, сертифицированы и аккредитованы в России.  Во-вторых, в г. Красноярск действует Система мониторинга качества воздуха Красноярского научного центра СО РАН (КНЦ СО РАН). Каждый пост оснащен сертифицированной станцией мониторинга воздуха CityAir, разработанной группой компаний из новосибирского технопарка и инновационного центра Сколково. Станции CityAir оснащены оптическими датчиками, уступающими по точности анализаторам E-BAM. Система мониторинга КНЦ СО РАН имеет около 30 постов, расположенных в разных районах г. Красноярск, что обеспечивает хорошую детализацию информации о загрязнениях. Целью нашей работы является корректировка показаний уровня концентрации взвешенных частиц PM2.5 в приземном слое атмосферы Красноярска станций СityAir с учетом данных по температуре. Для достижения заявленной цели были поставлены следующие задачи: 1.    Провести статистический анализ данных по концентрации PM2.5 в приземном слое атмосферы Красноярска с дублирующих постов сетей мониторинга ФИЦ КНЦ СО РАН и КВИАС; 2. Вывести правила калибровки показаний станций CityAir относительно эталонных станций E-BAM, используя методы линейной регрессии; 3. На основании метеорологических показаний, полученных с исследуемых станций за тот же временной период выявить температурные сезоны, характерные для города Красноярска, и их влияние на точность калибровки датчиков.    Актуальность исследования заключается в оценке надежности и целеполагания использования сети недорогих датчиков, фиксирующих концентрацию загрязняющих веществ в пограничном слое атмосферы.   Предметом исследования послужили данные с 4 дублирующих постов, принадлежащих разным системам мониторинга. 5   В качестве методов исследования использовались статистические и графические инструменты, предлагаемые в модулях (numpy, pandas, matplotlib.pyplot, seaborn, datetime, sklearn.metrics) языка Python, методы линейной регрессии, метод Отцу из теории распознавания изображений. Работа состоит из 3 глав, 38 страниц и содержит 10 рисунков и 6 таблиц.                       35   ЗАКЛЮЧЕНИЕ В качестве маркера, характеризующего загрязнение воздуха в приземном слое атмосферы современных городов, часто используется уровень концентрации твердых частиц диаметром 2.5 микрона и меньше, что приводит к развитию сетей сбора таких данных. В работе обсуждается практика применения для измерения концентрации PM2.5 в условиях городской среды относительно дешевого оптического датчика, входящего в состав станции CityAir. В статье предложена корректировка полученных станциями CityAir первичных данных о значениях концентрации взвешенных частиц PM2.5 в приземном слое атмосферы г. Красноярска. Для построения регрессионных моделей эталонными считались измерения, получаемые от анализаторов E-BAM, расположенных на тех же постах наблюдения, что и корректируемые датчики. В работе продемонстрировано, что при корректировке показаний датчиков необходимо учитывать показания температуры. На основе проведенного анализа можно сделать следующие выводы. 1. В отсутствии возможности использовать данные о сезоне для корректировки показаний датчика CityAir корректировка может быть произведена только по усредненным данным. Усреднение данных сохраняет тренд и позволяет избавиться от шума, вызванного сбоями в измерениях при низких концентрациях. При этом, по-видимому, усреднение с длинным временным окном работает хуже, чем почасовое усреднение, поскольку сглаживает общие шаблоны, характерные для динамики поведения данных. Однако, объективного ответа на этот вопрос пока дать не представляется возможным из-за ограниченного и недостаточного числа парных датчиков.   2. Параметры корректировки уровня концентрации PM2.5 с помощью регрессионной модели существенно зависят от сезона. При этом гистограмма распределения наблюдений за температурой в Красноярске определяет три сезона. В работе приведено сравнение моделей корректировки, построенных 36   с учетом метеорологических данных, выделенных согласно календарному подходу и с учетом информации о гистограмме распределения температуры. Для выделения сезонов согласно гистограмме из теории распознавания изображений был перенесен и немного модифицирован метод Отцу. Результаты исследований показали, что разделение по гистограмме дает наиболее приемлемый вклад в модели калибровки датчиков.  Отметим, что развитие методов разделения многомодально распределенных данных на выборки максимальной мощности, имеющих унимодальные распределения, остается перспективным как для решения задачи калибровки (здесь метод Отцу показал применимость и важность таких подходов), так и для задачи выделения фонового уровня загрязнений. Эти вопросы не затронуты в текущей работе и остаются намерениями для будущих исследований.           37   СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Рейтинг городов по качеству воздуха и загрязнению атмосферы // Сервис IQAir : [сайт]. – URL: https://www.iqair.com/ru/world-air-quality-ranking (дата обращения 01.03.2023). 2. Chae, S. PM10 and PM2.5 real-time prediction models using an interpolated convolutional neural network / S. Chae, J. Shin, S. Kwon [et al.] // Science Report. – 2021. – Vol. 11, Iss. 1.  – P. 11952. 3. Yang, J. PM2.5 concentrations forecasting in Beijing through deep learning with different inputs model structures and forecast time / J. Yang, R. Yan, M. Nong, J. Liao, F. Li, W. Sun // Atmospheric Pollution Research. – Vol. 12, Iss. 9.  – P. 101168. 4. Kim, B. Short-term prediction of particulate matter (PM10 and PM2.5) in Seoul, South Korea using tree-based maching learning algorithms / B. Kim, Y. Lim, J. Wan Cha // Atmospheric Pollution Research. – 2022.  – Vol. 13, Iss. 10.  – P. 101547. 5. Perrino, С. Influence of atmospheric stability on the mass concentration and chemical composition of atmospheric particles: A case study in Rome, Italy / С. Perrino, M. Catrambone, A. Pietrodangelo // Environment International. – 2008.  – Vol. 34, Iss. 5.  – P. 621-628. 6. Perez, P. PM2.5 forecasting in Coyhaique, the most polluted city in the Americas / P.Perez, C. Menares, C. Ramírez  // Urban Climate. – 2020. – Vol. 23. – P. 100608. 7. Zhang, Zh. Forecasting PM2.5 and PM10 concentrations using GMCN(1,N) model with the similar meteorological condition: Case of Shijiazhuang in China / Zh. Zhang, L.Wu, Y. Chen  // Ecological Indicators. – 2020. – Vol. 119. –  P. 106871. 8. Zavoruev, V.V. Assessment of the possibility of using CityAir air monitoring station in environmental engineering / V.V. Zavoruev [et al.] // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. – 2019. – Vol. 537, Iss. 5. – P. 062053. 38   9. Токарев, А.В. Роль метеоусловий и рельефа местности в загрязнении атмосферы города Красноярска (Россия) / А.В. Токарев, Н.Я. Шапарев, О.Э. Якубайлик // Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS-2020. – Т. 2020. – С. 262-264. 10. Володько, О.С. Анализ метеорологических данных модели реанализа NCEP GFS для атмосферы г. Красноярска / О.С. Володько, Н.А. Буряк, А.В. Дергунов // Нейроинформатика, её приложения и анализ данных: Материалы XXVII Всероссийского семинара. Красноярск. – Красноярск, 2022. – С. 34-38. 11. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu // IEEE Trans. Sys., Man., Cyber.: journal. – 1979. – Vol. 9, Iss. 1. – P. 62-66. 12. E-BAM particulate monitor operation manual // Metone.com : [сайт]. – URL: https://metone.com/wpcontent/uploads/2022/06/E-BAM-9805-Manual-Rev-G.pdf (дата обращения 08.05.2023). 13. Обнаружение объектов методом Оцу // Хабр : [сайт]. – URL: https://habr.com/ru/articles/112079/ (дата обращения 08.05.2023).                                                          

Корректировка показаний по концентрации PM2.5 недорогих оптических датчиков пространственно-распределенной сети с учётом метеорологических параметров

https://elib.sfu-kras.ru/bitstream/2311/153796/1/tyukavkinaov_vkr_izyato29str.pdf

Корректировка показаний по концентрации PM2.5 недорогих оптических датчиков пространственно-распределенной сети с учётом метеорологических параметров

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Siberian Federal University Digital Repository