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センサネットワークにおけるシード低コスト粒子センシングデバイスのための複数の選択肢を用いた補正式の実験室での評価。
Laboratory Evaluations of Correction Equations with Multiple Choices for Seed Low-Cost Particle Sensing Devices in Sensor Networks.
PMID: 32629896 DOI: 10.3390/s20133661.
抄録
低コストセンサ（LCS）のデータ精度の問題に取り組むために、本研究の目的は、サイドバイサイド比較を用いて LCS 信号を研究用機器と同等のデータに変換するためのロバストな補正式を得ることであった。実験室での評価の後、限られたセットのシードLCS装置を、公式のモニタリングステーションのない関心のある地域に戦略的に設置し、他の較正されていないLCS装置の読み取り調整を可能にして、センサネットワークのデータ品質を向上させることができます。2つの異なる焼かれた材料を使用したフードとチャンバーの下で、1.5年間のフィールドキャンペーンの前後で、LCSデバイス（AS-LUNG with PMS3003センサー）のためのこれらの式の堅牢性が評価されました。チャンバー内でお香や蚊取り線香を焚いてセグメント化した回帰を行った補正方程式は、0.999の高いR、6.0%未満のばらつき、PMの0.1-200 µg/mに対して1.18 µg/mの平均RMSE、EDM-180と比較して0.1-400 µg/mではわずかに高いRMSEを示しました。PMについても同様の結果が得られ、上限は200μg/mでした。現場での1.5年後には、センサ信号は19～24%ドリフトしていました。変動性とコストを考慮した連邦等価法で比較可能な測定のための式を得るための実用的な推奨事項が示されています。
To tackle the challenge of the data accuracy issues of low-cost sensors (LCSs), the objective of this work was to obtain robust correction equations to convert LCS signals into data comparable to that of research-grade instruments using side-by-side comparisons. Limited sets of seed LCS devices, after laboratory evaluations, can be installed strategically in areas of interest without official monitoring stations to enable reading adjustments of other uncalibrated LCS devices to enhance the data quality of sensor networks. The robustness of these equations for LCS devices (AS-LUNG with PMS3003 sensor) under a hood and a chamber with two different burnt materials and before and after 1.5 years of field campaigns were evaluated. Correction equations with incense or mosquito coils burning inside a chamber with segmented regressions had a high R of 0.999, less than 6.0% variability in the slopes, and a mean RMSE of 1.18 µg/m for 0.1-200 µg/m of PM, with a slightly higher RMSE for 0.1-400 µg/m compared to EDM-180. Similar results were obtained for PM, with an upper limit of 200 µg/m. Sensor signals drifted 19-24% after 1.5 years in the field. Practical recommendations are given to obtain equations for Federal-Equivalent-Method-comparable measurements considering variability and cost.