Загрязнение воздуха является серьезной проблемой общественного здравоохранения: по оценкам Всемирной организации здравоохранения, оно ежегодно приводит к более чем 4 миллионам преждевременных смертей во всем мире. Тем не менее, он не всегда широко измеряется. Но теперь исследовательская группа Массачусетского технологического института выпускает версию недорогого мобильного детектора загрязнения с открытым исходным кодом, который может позволить людям более широко отслеживать качество воздуха
Детектор под названием Flatburn можно изготовить с помощью 3D-печати или заказать недорогие детали. Теперь исследователи протестировали и откалибровали его по отношению к существующим современным машинам и публично публикуют всю информацию о нем — как его построить, использовать и интерпретировать данные.
«Цель состоит в том, чтобы общественные группы или отдельные граждане в любом месте могли измерять местное загрязнение воздуха, выявлять его источники и, в идеале, создавать циклы обратной связи с официальными лицами и заинтересованными сторонами для создания более чистых условий», — говорит Карло Ратти, директор Senseable City Массачусетского технологического института. лаборатория
«Мы провели несколько пилотных проектов по всему миру и усовершенствовали набор прототипов с аппаратным, программным обеспечением и протоколами, чтобы убедиться, что собираемые нами данные являются надежными с точки зрения науки об окружающей среде», — говорит Симона Мора. , научный сотрудник Senseable City Lab и соавтор недавно опубликованной статьи, подробно описывающей процесс тестирования сканера. Устройство Flatburn является частью более крупного проекта, известного как City Scanner, в котором мобильные устройства используются для лучшего понимания городской жизни.
«Мы надеемся, что с выпуском Flatburn с открытым исходным кодом мы сможем побудить массовые группы, а также сообщества в менее развитых странах следовать нашему подходу, создавать и делиться знаниями», — говорит Ан Ван, исследователь Senseable City Lab и еще один из соавторы статьи.
Документ « Использование алгоритмов машинного обучения для улучшения калибровки недорогих датчиков воздуха в стационарных и мобильных условиях».», появляется в журнале Atmospheric Environment .
Помимо Ванга, Моры и Ратти авторами исследования являются: Юки Мачида, бывший научный сотрудник Senseable City Lab; Приянка де Соуза, доцент кафедры городского и регионального планирования Университета Колорадо в Денвере; Тиффани Дул, научный сотрудник Массачусетского департамента охраны окружающей среды и научный сотрудник Университета Тафтса во время проекта; Нилакши Худда, доцент-исследователь Университета Тафтса; Джон Л. Дюран, профессор гражданской и экологической инженерии Университета Тафтса; и Фабио Дуарте, главный научный сотрудник Senseable City Lab.
Концепция Flatburn в лаборатории Senseable City Lab восходит к 2017 году, когда исследователи Массачусетского технологического института начали прототипировать мобильный детектор загрязнения, который первоначально предназначался для установки на мусоровозы в Кембридже, штат Массачусетс. Детекторы питаются от батарей и перезаряжаются либо от источников питания, либо от солнечной панели, а данные хранятся на карте в устройстве, к которой можно получить удаленный доступ.
Текущее расширение этого проекта включало тестирование устройств в Нью-Йорке и районе Бостона, чтобы увидеть, как они работают по сравнению с уже работающими системами обнаружения загрязнения. В Нью-Йорке исследователи использовали 5 детекторов для сбора 1,6 миллиона точек данных за четыре недели в 2021 году, работая с официальными лицами штата для сравнения результатов. В Бостоне команда использовала мобильные датчики, сравнив устройства Flatburn с современной системой, развернутой Университетом Тафтса совместно с государственным агентством.
В обоих случаях детекторы были настроены на измерение концентрации мелких твердых частиц, а также диоксида азота на площади около 10 метров. Мелкодисперсное вещество относится к крошечным частицам, часто связанным с горящим веществом, от электростанций, двигателей внутреннего сгорания в автомобилях и пожарах и т. д.
Исследовательская группа обнаружила, что мобильные детекторы оценивают несколько более низкие концентрации мелких твердых частиц, чем уже используемые устройства, но с достаточно сильной корреляцией, так что с поправкой на погодные условия и другие факторы устройства Flatburn могут давать надежные результаты.
«После нескольких месяцев их развертывания мы можем с уверенностью сказать, что наши недорогие мониторы должны вести себя так же [как стандартные детекторы]», — говорит Ван. «У нас большое видение, но мы по-прежнему должны убедиться, что данные, которые мы собираем, достоверны и могут использоваться в целях регулирования и политики»,
Дуарте добавляет: «Если вы будете следовать этим процедурам с недорогими датчиками, вы все равно сможете получить достаточно хорошие данные, чтобы вернуться с ними в [природоохранные] агентства и сказать:« Давай поговорим »».
Исследователи обнаружили, что использование устройств в мобильных условиях — на автомобилях — означает, что в настоящее время их срок службы составляет шесть месяцев. Они также определили ряд потенциальных проблем, с которыми людям придется иметь дело при обычном использовании детекторов Flatburn. К ним относятся то, что исследовательская группа называет «дрейфом» — постепенным изменением показаний детектора с течением времени, а также «старением» — более фундаментальным ухудшением физического состояния устройства.
Тем не менее, исследователи считают, что устройства будут работать хорошо, и они предоставляют полные инструкции при выпуске Flatburn в качестве инструмента с открытым исходным кодом. Это даже включает руководство по работе с официальными лицами, сообществами и заинтересованными сторонами для обработки результатов и попытки сформировать действия.
«Очень важно взаимодействовать с местным населением, чтобы дать ему возможность задуматься об источниках загрязнения», — говорит Мора.
«Первоначальная идея проекта заключалась в демократизации данных об окружающей среде, и это по-прежнему остается целью», — добавляет Дуарте. «Мы хотим, чтобы люди обладали навыками анализа данных и взаимодействия с сообществами и официальными лицами».
Источник:
https://climate.mit.edu/posts/low-cost-device-can-measure-air-pollution-anywhere
