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Sensorcheck

Unzuverlässige Sensoren

Es ist bekannt, dass eine bestimmte Anzahl von Sensoren nicht ordnungsgemäß funktioniert - die meisten davon sind die, die überhaupt nicht funktionieren (etwa 20% aller registrierten Sensoren). Dann gibt es noch andere, etwa 5%, die regelmäßig "falsche" Daten senden. Dies bedeutet, dass sich ihre Messungen nicht in einem "normalen" Bereich befinden. Zum Beispiel liefern einige Sensoren konstant PM 10 - Werte von 2000 µg pro m3. Die Daten anderer können wilde Schwingungen aufweisen oder sind während eines Tages mit einem konstanten Wert von beispielsweise 300 µg / m3 völlig flach. Während es relativ einfach ist, diese "schlechten" Sensoren zu erkennen, wenn man die entsprechenden Datenreihen visuell untersucht, ist es aber weitaus schwieriger, diese Sensoren automatisch zu entdecken.

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Eine oder mehr rote Zeilen in der untenstehenden Tabelle deuten darauf hin, dass die Messwerte des betreffenden Sensors nicht verlässlich sind.

Analysis of the time series of PM- data on , sensor #

'allowed' values
number of measurements: ct= 0 ct > 200
mean PM10: m1= 0 1 < m1 < 1900
mean PM2.5: m2= 0 m2 < 50
correlation of PM 10 and PM 2.5: corr= 0 corr > 0.60
standard deviation PM 10: s1= 0
standard deviation PM 2.5: s2= 0
coefficient of variation (PM 10): q1=s1/m1= 0 q1 > 0.1
coefficient of variation (PM 2.5): q2=s2/m2= 0 q2 > 0.1
relat. difference of PM10 and PM2.5: d=(m1-m2)/m2= 0 0.12 < d < 10