Proporcionar nuevas herramientas para el monitoreo continuo de la calidad del aire es esencial para proponer acciones,con el fin de reducir los efectos nocivos dela contaminación del aire para salud de los ciudadanos.Este proyecto de final de grado analiza datosde sensores low-cost, nombradosAirCrowd,creados por (Parés, et al., 2018)para el monitoreo de la calidad del aire.Los datos recopilados por el sistema AirCrowd, mejoran la resolución de los mapas de calidad del aire hasta 10 metros en el modo de captura dinámico y son almacenados en una base de datos de series temporaleslo que permite tener mapas en diferentes momentos.Con el objetivo de analizar los datos colectadospor los sensores,se presenta la base del sistema AirCrowd, las áreas de captura de datos y los procedimientos de descarga y procesado de las medicionescapturadasen modo estático y dinámico. Losanálisis realizados son de la frecuencia de recepción de las mediciones, del correcto comportamiento de los sensores en la captura de datos y de los valores de NO2en relación a estaciones oficiales de medición de calidad del aire.Los resultados comprueban que los sensores AirCrowdproporcionanmediciones de NO2precisas y exactas.Lapublicación de los datosdinámicos analizados, se realiza por medio de mapas y por un visualizador web, desarrollado empleando programas libres.
Provide new tools for continuous monitoring of air quality is essential to propose actions, in order to reduce the harmful effects of air pollution on the health of citizens.This bachelor’s thesis analyzes data from low-cost sensors, named AirCrowd, created by (Parés, et al., 2018)for air quality monitoring. The data collected by the AirCrowd system improves the resolution of the air quality maps up to 10 meters in dynamic capture mode and is stored in a time series database, which allows having maps at different times.With the aim to analyze the data collected by the sensors, the basis of the AirCrowd system, the data capture areas, and the procedures for downloading and processing the measurements captured in static and dynamic mode are presented.The analyzes performed are of the frequency of reception of the measurements, of the correct behavior of the sensors in the data capture and of the NO2values in relation to official air quality measurement stations.The results prove that AirCrowd sensors provide precise and accurate NO2measurements. The publication of the analyzed dynamic data takes place throughby means of maps and a web viewer, developed using free programs.
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