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Dissertação

{en_GB=Air Quality Monitoring and Interpolation System for IoT Applications} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A poluição do ar é um problema global devido às suas consequências para a saúde da população. A Organização Mundial da Saúde estima que todos os anos sete milhões de mortes são causadas pela poluição do ar. Esta dissertação pretende obter informações cientificamente úteis no âmbito da monitorização e previsão espacial de poluentes ambientais através da construção de um sistema Narrow-band Internet of Things (NB-IoT) para a medida de partículas finas com um diâmetro menor que 10 micrómetros (PM10), utilizando o sensor PMS5003. A integração deste sistema em redes de monitorização oficiais foi testada, através da comparação com sensores de referência da Agência Portuguesa do Ambiente, de modo a melhorar a densidade espacial destas. Para aumentar a resolução dos dados disponíveis, algoritmos como Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighting, Linear Interpolation, Nearest Neighbors e Fuzzy Boolean Nets foram testados para interpolação espacial, com dados desde 2013 a 2017. Finalmente, uma plataforma web para a visualização de concentrações de PM10 em tempo real foi desenvolvida. A tencnologia NB-IoT apresentou pouca cobertura em Lisboa, e comparações entre as medidas dos sensores mostraram inconsistências no sensor PMS5003. Ordinary Kriging e Inverse Distance Weight, com função de potência igual a zero, apresentaram o melhor desempenho, indicando pouca correlação entre as estações em termos de distância. A aplicação desenvolvida permitiu a representação de dados com alta definição. Atualmente, a tecnologia NB-IoT ainda não está estabelecida em Portugal e um maior estudo das soluções de baixo preço para a monitorização da qualidade do ar é necessário., en=Air pollution is a global problem due to its consequences on population health. World Health Organization estimates that every year 7 million deaths are caused by air pollution related to small inhalable particles. This work intends to provide useful research in the scope of air pollution monitoring and spatial prediction, through the development of a pioneer Narrow-band Internet of Things (NB-IoT) based system for the measurement of particulate matter with a diameter smaller than 10 micrometers, using the low-cost PMS5003 sensor. This system integration in official monitoring clusters was tested, through the comparison with the Portuguese Environment Agency reference sensors in Lisbon, aiming to improve the spatial density of the current network. Furthermore, to enhance the resolution of available data, several algorithms, such as Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighting, Linear Interpolation, Nearest Neighbors and Fuzzy Boolean Nets were tested for spatial interpolation through cross-validation, with data from 2013 to 2017. Finally, a web platform for the visualization of live interpolated PM10 concentration was produced. NB-IoT presented low coverage in the city, and comparisons between sensor measurements showed several inconsistencies in the low-cost sensor. Ordinary Kriging and Inverse Distance Weighting, with a zero power function, presented the best performance, indicating a low distance correlation between the reference stations. The developed application allowed a successful representation of high resolution interpolated data. Currently, the NB-IoT technology is not well established in Portugal and further research is needed to improve the integration of low-cost solutions in air quality monitoring networks.}
Keywords: {pt=Qualidade do Ar, Partículas do ar, Modelos de Interpolação Espacial, Fuzzy Boolean Nets, LPWAN, NB-IoT., en=Air Quality, Particulate Matter, Spatial Interpolation Models, Fuzzy Boolean Nets, LPWAN, NB-IoT.}

Discussão: dezembro 6, 2019, 9:30