Diseño y desarrollo de un open

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 14416 (2022) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Las ciudades de todo el mundo están luchando contra la contaminación ambiental. Los enfoques de monitoreo convencionales no son efectivos para llevar a cabo un monitoreo ambiental a gran escala debido a problemas relacionados con la logística y los costos. La disponibilidad de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) de bajo costo y bajo consumo ha demostrado ser una alternativa eficaz para monitorear el medio ambiente. Dichos sistemas han abierto oportunidades de monitoreo ambiental para los ciudadanos al mismo tiempo que los confrontan con desafíos relacionados con la precisión de los sensores y la acumulación de grandes conjuntos de datos. Analizar e interpretar los datos de los sensores en sí es una tarea formidable que requiere amplios recursos informáticos y experiencia. Para abordar este desafío, se presenta un marco de IoT social, de código abierto y centrado en el ciudadano (Soc-IoT), que combina un dispositivo de detección ambiental en tiempo real con una aplicación intuitiva de visualización y análisis de datos. Soc-IoT tiene dos componentes principales: (1) CoSense Unit: un dispositivo modular, portátil y de uso eficiente de los recursos, diseñado y evaluado para el monitoreo ambiental en interiores y exteriores, y (2) exploreR: una aplicación intuitiva de visualización y análisis de datos multiplataforma que ofrece un conjunto completo de herramientas para el análisis sistemático de datos de sensores sin necesidad de codificación. Desarrollado como un marco de prueba de concepto para monitorear el medio ambiente a escala, Soc-IoT tiene como objetivo promover la resiliencia ambiental y la innovación abierta al reducir las barreras tecnológicas.

En los últimos años, el mundo ha visto un crecimiento masivo de la urbanización a nivel regional y nacional. Aunque la rápida urbanización ha llevado al crecimiento económico, también ha llevado a la degradación ambiental1. Actividades como el uso excesivo de combustibles fósiles para la producción de energía y la deforestación para crear más espacios urbanos ya están contribuyendo a la degradación de la calidad del aire. La contaminación relacionada con el tráfico (principalmente contaminación atmosférica y acústica) también contribuye a la degradación del medio ambiente y la salud. La Organización Mundial de la Salud (OMS) ya ha identificado el ruido relacionado con el tráfico como un riesgo para la salud pública, ya que puede alterar el ciclo del sueño humano, aumentar el estrés y provocar trastornos psiquiátricos2. El ruido y la contaminación del aire no son los únicos efectos secundarios de la urbanización. El uso excesivo de iluminación artificial en las ciudades ya contribuye a la contaminación lumínica, lo que conduce a la liberación de más calor a la atmósfera3. La contaminación ambiental no se limita solo a los países en desarrollo o subdesarrollados, sino que incluso los países de altos ingresos se ven afectados negativamente por ella4. Según un informe de la OMS5, la exposición a la contaminación del aire interior y exterior está fuertemente relacionada con enfermedades cardíacas y cardiovasculares. Entre los diferentes contaminantes, se sabe que las partículas (PM) son más peligrosas para la salud humana en comparación con los componentes gaseosos6. Si bien los gobiernos y las agencias de protección ambiental han realizado numerosos esfuerzos para combatir amenazas como la contaminación del aire, ha habido un éxito limitado en la reducción de los niveles de contaminantes como el PM. Esto se ha debido principalmente a la disponibilidad limitada de datos precisos y detallados sobre la calidad del aire para crear políticas efectivas. Las redes de monitoreo oficiales utilizadas en la mayoría de los países del mundo comprenden un número limitado de estaciones de monitoreo fijas. Son precisos pero solo cubren un área geográfica limitada7. Debido a la naturaleza costosa y voluminosa de tales estaciones, no es logísticamente posible realizar un despliegue masivo de tales estaciones. De manera similar, las infraestructuras de monitoreo de ruido se limitan a la naturaleza costosa de los medidores de nivel de sonido profesionales y sensores de monitoreo de ruido de bajo costo mal calibrados8.

Ahora es más fácil que nunca recopilar datos ambientales a gran escala, gracias al auge del concepto de ciudad inteligente. Las ciudades inteligentes son ciudades en las que las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) se incorporan al tejido de la ciudad para recopilar datos con el fin de mejorar la infraestructura y brindar mejores servicios a las personas9. Uno de los objetivos estratégicos de las ciudades inteligentes ha sido mejorar la sostenibilidad económica, social y medioambiental10. Para satisfacer las necesidades de sostenibilidad, las ciudades inteligentes utilizan tecnologías que mejoran la calidad de vida, mejoran las operaciones y los servicios urbanos y promueven el desarrollo sostenible11. El Internet de las cosas (IoT) ya está acelerando la innovación de las ciudades inteligentes al permitir que sistemas complicados como el control del tráfico, el monitoreo ambiental y el alumbrado público automático se administren utilizando datos de sensores en red. El uso de dispositivos IoT integrados con sensores de bajo costo para el monitoreo ambiental ha aumentado drásticamente en los últimos años12. Debido al bajo costo de los sensores, los ciudadanos han podido acceder a estas tecnologías y utilizarlas para actividades como la detección de multitudes, en la que un grupo de residentes utiliza sistemas de detección de bajo costo para monitorear los alrededores y recopilar datos procesables. La naturaleza de código abierto de las soluciones de monitoreo ambiental también ha contribuido al aumento del monitoreo ambiental basado en IoT. El código abierto se refiere a cualquier programa o plataforma cuyo código fuente está disponible gratuitamente y puede reutilizarse y redistribuirse13. La aplicación de métodos basados ​​en la multitud en la investigación ha aumentado sustancialmente durante la última década10. Esto ha resultado en un aumento de varias formas de participación colectiva, como el crowdsourcing y la ciencia ciudadana; el primero involucra a las personas en la recopilación de ideas y soluciones a diversos problemas10, mientras que el segundo permite que las personas participen en procesos científicos y proporcionen insumos y contribuciones valiosas14. Los sistemas IoT de bajo costo han permitido implementaciones a gran escala y recopilación de datos en resoluciones espacio-temporales más finas, lo que antes era imposible con los sistemas de monitoreo tradicionales debido a limitaciones logísticas y financieras15. Estos dispositivos proporcionan datos sobre la calidad del aire en tiempo real que pueden ser útiles para comprender el entorno ambiental y ayudar a los responsables de la toma de decisiones a elaborar mejores políticas para el control de la contaminación. Ha habido varios ejemplos de cómo se han implementado soluciones de monitoreo ambiental de bajo costo en todo el mundo para crear conciencia sobre la contaminación del aire15,16,17, crear conjuntos de datos de contaminación del aire15,18, promover la participación ciudadana en el monitoreo de la calidad del aire19,20,21 y crear aplicaciones para la toma de decisiones basada en datos22,23. El impacto no se limita a la sensibilización, sino también al desarrollo de metodologías y tecnologías innovadoras para mejorar el bienestar de los ciudadanos24. Los estudios de Pigliautile et al.25,26 son buenos ejemplos de cómo se pueden utilizar soluciones innovadoras como la tecnología de detección portátil para investigar temas complejos como las variaciones del microclima y la comodidad de los peatones. Los valiosos datos obtenidos a través de IoT tienen un impacto directo en los servicios basados ​​en la ubicación que se brindan a los ciudadanos. Los datos son fundamentales para crear marcos avanzados de análisis de datos de calidad del aire27,28, sistemas de pronóstico de PM2.529,30,31, ecosistemas para la gobernanza ambiental inteligente32,33 y ciudades resilientes34.

Visualización en red de términos frecuentes dentro de la literatura existente relacionada con las palabras clave "Internet de las cosas" y "Monitoreo de la contaminación del aire".

Análisis bibliométrico El análisis bibliométrico es un método eficiente para comprender las tendencias de investigación y las redes académicas en diferentes disciplinas28. En este trabajo se ha llevado a cabo un análisis bibliométrico para resaltar el estado del arte así como las lagunas de investigación. Para comprender cómo se han utilizado palabras clave como "Internet de las cosas" y "Monitoreo de la contaminación del aire" dentro de la literatura existente y en qué contexto, se utilizaron enfoques de análisis bibliométrico cuantitativo y mapeo del conocimiento. El método de co-ocurrencia de palabras clave se utilizó para encontrar las palabras clave que se discuten juntas con más frecuencia. Para realizar el análisis, en primer lugar, se creó una consulta de búsqueda que buscó todos los artículos indexados en la base de datos Web of Science35 desde el año 1990 que contenían los temas "Internet de las cosas" Y "Monitoreo de la contaminación del aire". La búsqueda incluyó el título del artículo, el resumen y las palabras clave del autor. La consulta de búsqueda resultó en 65 artículos. Los datos de esos 65 artículos se usaron para crear el gráfico de red de coocurrencia de palabras clave, que se muestra en la Fig. 1. Se usó el paquete bibliometrix de R para realizar el análisis de red36. Se utilizó el análisis de coocurrencia de palabras clave para crear el gráfico de red buscando términos muy frecuentes en la base de datos creada por la consulta de búsqueda inicial. Los nodos se eligieron entre los 50 términos más frecuentes. Había al menos dos bordes en cada nodo. Para detectar las comunidades en la red, se implementó el método Louvain de detección de comunidades37. Es un algoritmo de agrupamiento que se basa en el enfoque codicioso de la optimización de la modularidad. Al principio, cada nodo se asigna a un clúster único. A esto le sigue la colocación de cada nodo en otro clúster para que la red sea más modular. El proceso se repite varias veces hasta que ya no queda margen para mejorar la modularidad de la red. Se puede observar en la Fig. 1 que hay tres grupos de investigación clave. El clúster más grande se centra principalmente en los sistemas de monitoreo de la contaminación del aire, el medio ambiente y las ciudades inteligentes. Entre los otros dos clústeres, uno se enfoca en los dispositivos, datos e información de IoT, mientras que el otro se centra más en PM, redes y sensores. A pesar de un fuerte enfoque de la investigación existente sobre los sistemas, el medio ambiente, los datos y las ciudades de IoT, sorprendentemente no se mencionaron palabras clave como 'ciudadanos', 'comunidad', 'código abierto' o 'sostenibilidad'. Existe una brecha clara cuando se trata de unir el IoT, el monitoreo ambiental, la participación ciudadana y las soluciones de código abierto. Esto refuerza la relevancia de este estudio que tiene como objetivo crear un marco de prueba de concepto para el monitoreo ambiental centrado en el ciudadano, de código abierto y sostenible.

Visión general del marco propuesto.

Motivación Si bien el uso de sensores de bajo costo ha mejorado la disponibilidad y el acceso a los datos sobre la calidad del aire, todavía es necesario abordar varios desafíos. La calidad de los datos y la precisión de los sensores de bajo costo sigue siendo uno de los principales desafíos38,39,40. Se ha discutido ampliamente cómo una aplicación IoT podría considerarse inútil debido a la mala calidad de los datos del sensor41. Esto no solo restringe el uso potencial de los datos de IoT para diversas aplicaciones, sino que también crea un entorno en el que la aceptabilidad de los datos generados por los ciudadanos se reduce debido a la falta de precisión. Esto hace que sea imperativo que los componentes de hardware y software del marco de IoT estén ampliamente validados para manejar con éxito los datos del sensor con errores mínimos y datos faltantes. También se ha observado que los sistemas de IoT a veces se diseñan de formas menos centradas en el ser humano42. Esto puede estar relacionado con sensores altamente automatizados, algoritmos de caja negra, accesibilidad de datos y herramientas complejas de análisis de datos. La falta de un diseño sensible al valor a menudo da como resultado la pérdida de poder del usuario seguida de la falta de compromiso43,44. Esta es una preocupación crítica ya que la mayoría de los proyectos de monitoreo de la calidad del aire de la ciencia ciudadana dependen de voluntarios que invierten su tiempo y recursos. Por ejemplo, en muchos proyectos de monitoreo de la calidad del aire de la ciencia ciudadana, los ciudadanos confían en expertos para realizar el análisis y la interpretación de los datos. Aunque se necesita experiencia científica para analizar datos, crear oportunidades para que los ciudadanos realicen análisis e interpretación de datos permite cerrar la brecha entre expertos y no expertos. También fomenta un sentido de colaboración y confianza que son importantes para hacer ciencia ciudadana con éxito. Otro tema apremiante es la consideración de factores de sustentabilidad para el diseño, desarrollo e implementación de sistemas de sensores de bajo costo. Con base en un estudio45, se encontró que existe literatura limitada cuando se trata de comprender la sustentabilidad a largo plazo de las soluciones de sensores de bajo costo para el monitoreo ambiental. El enfoque predominante de la mayoría de los estudios ha sido la recopilación y el análisis de datos. Esto podría deberse en parte a que la mayoría de estos estudios de sensores se realizan en regiones que cuentan con importantes recursos e infraestructura45.

Este documento aborda estos desafíos describiendo el diseño, la implementación y el impacto potencial de un marco de IoT social, de código abierto y centrado en el ciudadano (Soc-IoT, pronunciado como 'Sociedad') Fig. 2. Soc-IoT se propone como un marco de monitoreo ambiental y análisis de datos de código abierto46 que fomenta la acción colectiva y participativa, así como el impacto social. Se compone de dos componentes clave que están específicamente diseñados y desarrollados para abordar los problemas planteados anteriormente en el documento. El primer componente es la Unidad CoSense, que es un dispositivo de detección ambiental modular y de código abierto que puede proporcionar datos consistentes y confiables sobre la calidad del aire. Ha sido probado y validado exhaustivamente en un entorno del mundo real y evaluado mediante la ubicación conjunta con una estación de monitoreo ambiental del gobierno suizo. La huella de carbono y el uso de energía de estos dispositivos de bajo costo también se examinan para determinar la sustentabilidad ambiental de la Unidad CoSense. El segundo componente central del marco es exploreR, una aplicación de visualización y análisis de datos basada en RShiny de código abierto. La aplicación está destinada a reducir los obstáculos tecnológicos, en particular los relacionados con la programación, al permitir que tanto los ciudadanos como los especialistas examinen e interpreten los datos de los sensores de manera útil. Para abordar el problema crítico de la detección ambiental colaborativa, todo el marco está diseñado para establecer un ecosistema innovador que fomente la cooperación, las prácticas sostenibles y la inclusión.

Esta sección describe la metodología detrás del diseño del marco Soc-IoT propuesto. Los siguientes párrafos proporcionan una descripción general detallada de la arquitectura del sistema, el prototipo del sensor y la aplicación de análisis de datos.

Infraestructura del sistema Soc-IoT.

El marco Soc-IoT se basa en el principio de hardware y software de código abierto. La figura 3 muestra la arquitectura del sistema del marco propuesto. Comprende cuatro componentes principales:

Capa de Adquisición de Datos: Esta capa consta de los sensores que son responsables de detectar las variables ambientales monitoreadas por la Unidad CoSense. La versión actual de la unidad CoSense consta de un sensor Sensirion SPS 30 PM que puede detectar PM1, PM2.5 y PM10. La placa Enviro+ para Raspberry Pi se utiliza para controlar la temperatura, la presión, la humedad, la intensidad de la luz, el ruido y la concentración de gases (NO2, NH3 y CO). Como los códigos para estos sensores son de código abierto, los usuarios pueden reprogramar fácilmente los sensores según sus requisitos, así como examinar y verificar los sensores sin complicaciones. Más detalles sobre los componentes de hardware están disponibles en la siguiente sección.

Capa de comunicación y procesamiento de datos: esta capa se encarga de procesar e integrar los datos de diferentes sensores y comunicarlos a la capa de almacenamiento de datos. Una Raspberry Pi Zero maneja todas las funciones relacionadas con el procesamiento de datos y la comunicación. El módulo Wi-Fi de Raspberry Pi Zero se utiliza para crear un punto de acceso que permite un flujo continuo de datos desde Raspberry Pi Zero hasta la capa de almacenamiento de datos. Se consideraron diferentes protocolos de transmisión de datos para la transmisión de datos. La versión actual de la Unidad CoSense utiliza el Protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP) debido a su alta confiabilidad de transmisión e infraestructura40,47.

Capa de almacenamiento de datos: esta capa es responsable de almacenar de forma segura los datos. La versión actual del marco permite dos opciones de almacenamiento. Los datos se pueden transmitir directamente a la base de datos de ThingSpeak o el usuario puede guardar los datos localmente en la tarjeta SD que viene con la Raspberry Pi. Esto es beneficioso en caso de que Internet no esté disponible para enviar los datos a la nube de ThingSpeak. Los usuarios pueden simplemente cargar los datos de la tarjeta SD a su flujo de datos en una etapa posterior. Esto también proporciona más control a los usuarios sobre sus datos. Si los usuarios prefieren no compartir sus datos, pueden optar por no hacer público su flujo de datos y usar los datos del flujo y la tarjeta SD para su información.

Capa de aplicación: los datos de la capa de almacenamiento se utilizan para crear aplicaciones que se utilizan para dar sentido a los datos sin procesar. Esto incluye flujos de datos, visualizaciones y aplicaciones de análisis de datos. El marco de Soc-IoT incluye dos aplicaciones principales: (1) el panel ThingSpeak que permite al usuario crear flujos de datos, visualizar datos y usar funciones de Matlab para realizar análisis de datos. (2) Una aplicación basada en R que permite a un usuario realizar procesamiento, análisis y visualización de datos y realizar aprendizaje automático (ML) en los datos. La Sección 3 incluye más detalles sobre las aplicaciones.

A pesar de que la calidad del entorno tiene un impacto significativo en la salud, la mayoría de las personas no lo saben48. La mayoría de los contaminantes nocivos, por ejemplo, son incoloros e inodoros, lo que dificulta determinar sus niveles reales. Como resultado, es fundamental contar con un sistema eficiente que cuantifique los niveles de contaminación y brinde retroalimentación. Las mediciones objetivas y las visualizaciones de fácil comprensión podrían ayudar a las personas a procesar conscientemente y, si es necesario, ajustar, la calidad del aire, la iluminación y los niveles de ruido. En otras palabras, se requieren mediciones objetivas para inducir un cambio de comportamiento. La Unidad CoSense es el componente de hardware del marco Soc-IoT que es responsable del monitoreo ambiental interior y exterior. Ha sido diseñado utilizando sensores de última generación y un ordenador de placa única. La versión actual de la Unidad CoSense mide: (1) concentración de PM en el aire; (2) temperatura, presión, humedad; (3) concentración de gas (NO2, NH3, CO); (3) intensidad de la luz; y (4) ruido. La naturaleza modular del dispositivo permite a los usuarios quitar y agregar fácilmente más sensores según sus requisitos. La unidad CoSense es fácil de ensamblar y se puede usar para la detección de ambientes interiores y exteriores. Para construir una unidad de detección participativa, es importante seleccionar los sensores más adecuados. Si bien hay muchos sensores de bajo costo circulando en el mercado, no todos son precisos y eficientes cuando se trata de monitoreo ambiental a largo plazo. Para el monitoreo de PM, la unidad CoSense utiliza un sensor de PM Sensirion SPS30. Se seleccionó el sensor debido a su alta precisión, exactitud y bajo sesgo en comparación con otros sensores PM disponibles como Plantower PMS5003, sensor PM SM-UART-04L49,50. El SPS30 es capaz de monitorear PM1, PM2.5, PM4 y PM10 utilizando el principio de dispersión basado en la luz. La versión actual de la Unidad CoSense está programada para monitorear PM1, PM2.5 y PM10. Además del sensor SPS30, un conjunto de sensores llamado Enviro Plus que tiene sensores como BME280 (temperatura, humedad, presión), sensor de gas analógico MICS6814 (NO2, NH3 y CO), sensor de proximidad y luz LTR-559 y un MEMS El micrófono (ruido) también se agrega a la unidad CoSense. También incluye el convertidor analógico a digital ADS1015 para convertir datos del sensor de gas analógico y una pantalla LCD a color. Los datos producidos por el sensor de gas analógico están en kOhms, que no es la unidad estándar para el control de la concentración de gas. El programa del sensor lo convierte en partes por millón (ppm) para obtener un valor indicativo. Debido a la gran cantidad de procesos de conversión, es difícil validarlo con precisión con un monitor regulatorio o de grado industrial. Sin embargo, los valores del sensor de gas se pueden utilizar como valores indicativos para comprender cómo cambia la concentración en un entorno determinado, como se destaca en muchos estudios51,52.

Una vista completa y ampliada de la Unidad CoSense con anotaciones.

Enviro Plus es particularmente eficiente debido a su tamaño pequeño, integración perfecta de sensores y compatibilidad con computadoras de placa única como Raspberry Pi. La unidad CoSense utiliza un Raspberry Pi Zero para comunicarse con los sensores mediante los puertos de entrada y salida de propósito general (GPIO). Como Raspberry Pi tiene múltiples puertos GPIO, permite flexibilidad para agregar más sensores según los requisitos de un usuario. La Figura 4 muestra la vista detallada de la Unidad CoSense con componentes y anotaciones. Todos los componentes están alojados dentro de una carcasa impresa en 3D. La Unidad CoSense se alimenta mediante un cable USB para proporcionar un suministro de 5V. Los usuarios tienen la opción de usar un adaptador o un banco de energía para alimentar la Raspberry Pi. Esto permite que el dispositivo se use de manera flexible para monitoreo ambiental móvil o estacionario.

Diagrama de flujo del software CoSense Unit.

La Unidad CoSense utiliza una Raspberry Pi Zero para comunicarse con sensores y maneja tareas relacionadas con la creación de redes, la transmisión de datos y el almacenamiento en una tarjeta SD. La Figura 5 muestra el diagrama de flujo del código fuente de la Unidad CoSense. El código fuente de la Unidad CoSense está escrito en el lenguaje de programación Python53 y utiliza bibliotecas de sensores estándar para comunicarse con los sensores. Como se muestra en la Fig. 5, una vez que se enciende la Raspberry Pi, entra en el modo de configuración. El módulo Wi-Fi de Raspberry Pi entra en el modo de punto de acceso (AP) y permite al usuario conectarse a la red Wi-Fi del dispositivo. Una vez que esta conexión es exitosa, los usuarios son redirigidos a una interfaz web que les permite conectarse a una red Wi-Fi segura. El dispositivo guarda automáticamente las credenciales de Wi-Fi que permiten que el dispositivo se conecte a la red Wi-Fi guardada en caso de un reinicio. En caso de que no haya una red Wi-Fi disponible, el dispositivo entra en modo fuera de línea. En cualquier caso, los sensores se ponen en modo activo después de la prueba de conexión. Los sensores permanecen despiertos durante 30 segundos y realizan la medición. Los datos medidos se almacenan en la tarjeta SD de Raspberry Pi en formato CSV. Cuando el dispositivo está en modo en línea, se crea una conexión HTTP y los datos medidos se envían al servidor ThingSpeak mediante la solicitud GET. Una vez que se recibe el reconocimiento del servidor, la conexión se cierra. Para asegurar la transmisión de datos, ThingSpeak genera claves privadas antes de que se pueda crear un flujo de datos. La pantalla LCD muestra los valores de datos de los sensores. La disponibilidad de modos en línea y fuera de línea permite la detección continua de datos. También es útil en caso de que sea necesario realizar un monitoreo ambiental en una ubicación remota sin conexión a Internet. La versión actual del prototipo mide datos cada 5 minutos y pasa al modo de suspensión después de la medición. Los usuarios pueden cambiar la frecuencia de muestreo según sus necesidades.

Esta sección describe el criterio que se utilizó para validar y evaluar el desempeño de la Unidad CoSense, centrándose específicamente en la concentración de PM2.5. Los resultados son seguidos por una discusión para comprender cómo funciona el prototipo en condiciones de la vida real. Esta sección también analiza el diseño y desarrollo de la aplicación de análisis y visualización de datos y cómo la configuración propuesta se compara con las infraestructuras de monitoreo ambiental existentes.

La validación de sensores es un paso clave en el desarrollo de la infraestructura de monitoreo ambiental. Hay diferentes formas de realizar el aseguramiento de la calidad y el control de una unidad de detección. Este estudio siguió un enfoque estándar para validar el sensor observando la variabilidad entre sensores y comparando la salida del sensor con la estación oficial de monitoreo de la calidad del aire54,55,56.

(a) El punto rojo en el mapa muestra la ubicación de la prueba de campo, (b) Configuración de coubicación en la estación de monitoreo NABEL, (c) Gráfico lineal de datos de PM2.5 obtenidos de dos unidades CoSense ubicadas con el monitor de referencia en la estación NABEL, y (d) CDF de la diferencia entre los valores de PM2.5 registrados por el monitor de referencia y dos sensores (S1 y S2).

Ubicación conjunta en el campo Durante el verano de 2021, se probaron dos unidades CoSense en el campo en Zúrich, Suiza. Para analizar la precisión de los sensores y evaluar el rendimiento, se colocaron dos unidades en uno de los sitios de la Red Nacional de Monitoreo de la Contaminación del Aire (NABEL). NABEL monitorea la calidad del aire en 16 sitios en Suiza. Para este estudio, las unidades de sensores se colocaron en la estación NABEL en Dubendorf. La Figura 6a muestra la ubicación del sitio de prueba. La Figura 6b muestra la configuración real de las Unidades CoSense para su ubicación en la estación de monitoreo de referencia NABEL. La estación está ubicada en un lugar suburbano. El área está densamente poblada con una red de carreteras y vías férreas muy transitadas. La prueba de campo se realizó entre el 4 y el 8 de junio de 2021. Se tomaron muestras de PM2.5 cada cinco minutos y se promedió durante 1 hora para mantener la coherencia con los datos de PM2.5 obtenidos del monitor de referencia. En general, los datos se compararon durante 100 h. La figura 6c presenta un diagrama de líneas que compara los datos obtenidos de dos unidades CoSense (indicadas por Sensor 1 y Sensor 2) y el monitor de referencia. Se puede observar que las Unidades CoSense pueden igualar las variaciones registradas por el monitor de referencia. Esto destaca que la unidad CoSense puede capturar con éxito variaciones repentinas en la concentración de PM2.5 en un entorno real. El error promedio entre el PM2.5 registrado por el monitor de referencia y el Sensor 1 fue 1 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\). En el caso del Sensor 2, fue 1,2 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\).

El valor de error es muy bajo y muestra una alta precisión y confiabilidad de los datos detectados por las Unidades CoSense. La Figura 6d muestra la función de distribución acumulativa empírica (CDF) para comprender la compensación de medición de PM2.5 entre el monitor de referencia y los dos sensores. Se puede observar que más del 85% de las observaciones tienen un desplazamiento por debajo de 5 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\). En la Tabla 1 se presenta un resumen estadístico de los datos de ubicación compartida. Los parámetros estadísticos muestran una gran similitud entre los datos obtenidos del monitor de referencia y dos unidades CoSense.

Gráfico lineal de datos de PM2.5 obtenidos de dos unidades CoSense colocadas.

Variabilidad entre unidades La variabilidad entre unidades es un método importante para medir la similitud de los datos producidos por las mismas unidades de sensor. Es una métrica útil que ha sido ampliamente utilizada para medir la reproducibilidad de los datos de las unidades sensoras40,54. Para este estudio, se ubicaron dos Unidades CoSense y se analizaron los datos de PM2.5 para comprender la similitud en los datos informados por las dos unidades. El estudio se realizó entre el 3 de agosto de 2021 y el 31 de agosto de 2021. La Figura 7 muestra el gráfico de líneas basado en los datos obtenidos de dos unidades. Los datos de ambas unidades muestran una tendencia similar, excepto por algunos valores atípicos. Los datos fueron muestreados cada 5 minutos. Para el análisis, los datos se agregaron a datos horarios. Se compararon dos unidades durante un total de 681 h. Como se observa en la Tabla 2, los datos de las dos unidades mostraron una alta similitud. La comparación mostró similitudes en la media observada y el error estándar. Se observó una fuerte linealidad en todo el rango de datos de PM2.5 promediados por hora.

Análisis de sustentabilidad del sensor Como se discutió anteriormente en la Introducción, la sustentabilidad ambiental de los dispositivos IoT también es un componente crítico cuando se analiza la eficiencia de los recursos. La mayoría de los estudios relacionados con sensores generalmente analizan la energía consumida por los sensores para abordar la sostenibilidad ambiental de la tecnología de sensores de bajo costo. Este trabajo analiza la sostenibilidad ambiental a través de una lente diferente al examinar el consumo de energía del dispositivo IoT y comprender la huella de carbono del código del sensor. Hasta donde sabemos, no existe ningún trabajo dentro de la literatura de monitoreo de la calidad del aire que analice este aspecto de los sensores. Esto puede ayudar potencialmente a promover la optimización del código del sensor, así como la implementación de IoT consciente de los recursos. Para este estudio, la atención se centró en dos parámetros: Emisiones (Emisiones como \(\mathrm{CO}_2\)-equivalentes, kg de \(\mathrm{CO}_2\) emitidos por kilovatio-hora de electricidad) y Energía Consumida (potencia consumida en kilovatios-hora). Una unidad CoSense con una frecuencia de muestreo de 1 h emitiría aproximadamente 0,029 kg de \(\mathrm{CO}_2\) durante un mes de muestreo regular. De manera similar, el consumo de energía por un mes de uso de la Unidad CoSense sería de aproximadamente 0,072 kilovatios-hora. Para poner estos valores en contexto, ver Netflix durante media hora produce 0,4 kg de \(\mathrm{CO}_2\)57, y hacer funcionar un purificador de aire durante 12 horas consumiría 0,60 kilovatios-hora58. Estos valores pueden darnos una idea de cómo los sensores correctamente diseñados y optimizados pueden potencialmente usarse de manera sostenible para monitorear el medio ambiente a largo plazo.

Una parte clave de cualquier infraestructura de IoT es una plataforma de visualización y análisis de datos intuitiva y eficiente. Los dispositivos IoT producen una gran cantidad de datos y para darles sentido, es importante contar con plataformas fáciles de usar que puedan ser utilizadas fácilmente por expertos y no expertos. El marco Soc-IoT ofrece dos opciones para visualizar y analizar datos de sensores. La primera opción utiliza la función integrada de visualización y análisis de datos de la plataforma ThingSpeak. Permite a los usuarios visualizar datos en tiempo real, crear gráficos interactivos, configurar alertas y analizar estadísticamente los datos utilizando las funciones de MATLAB. Además de esto, se propone otra aplicación de visualización y análisis de datos de sensores no específica del sensor llamada exploreR.

Captura de pantalla que muestra algunas de las funciones de la GUI de exploreR: (a) página de inicio, (b) ventana de función de diagrama de caja y (c) ventana de función de pronóstico de datos.

Esquema de la canalización exploreR.

exploreR es una aplicación en línea de código abierto que se ha desarrollado utilizando el paquete Shiny en el lenguaje de programación R. El paquete RShiny ha sido ampliamente utilizado en los últimos años para crear aplicaciones interactivas para el análisis y visualización de datos59,60,61. Estas aplicaciones se han utilizado como motivación para crear exploreR, que está diseñado para reducir las barreras técnicas, especialmente relacionadas con la codificación, cuando se trata de analizar y visualizar datos generados por los ciudadanos. Los siguientes párrafos explican el diseño y la arquitectura de la aplicación exploreR.

Diseño y arquitectura exploreR está diseñado como un análisis y visualización de datos de sensores intuitivos y fáciles de usar. La interfaz gráfica de usuario (GUI) de la aplicación está diseñada de manera que guía al usuario durante el proceso de análisis. La Figura 8 muestra una instantánea de la GUI de la aplicación exploreR. La columna izquierda de la GUI (Fig. 8a) contiene las funciones principales que se expanden una vez que el usuario decide usarlas para el análisis de datos. La Figura 8b y c muestra diferentes funciones compatibles con la aplicación exploreR. El marco de la aplicación está diseñado de manera que sigue una serie de pasos que cubren el ciclo completo de entrada de datos, preprocesamiento, visualización y análisis. La Figura 9 muestra la representación esquemática de la canalización exploreR.

Al diseñar exploreR, uno de los objetivos era crear una aplicación que facilitara la usabilidad para personas de diversos orígenes. Los diferentes flujos de trabajo integrados dentro de la aplicación permiten al usuario interpretar significativamente los datos sin necesidad de codificación. Aquí hay un resumen de las funciones compatibles con la versión actual de la aplicación:

Procesamiento de datos: la aplicación acepta los datos en formato CSV y permite a los usuarios filtrar filas/columnas, así como ver el resumen de datos y trazar los datos sin procesar. Los gráficos se generan utilizando Plotly, que es una biblioteca gráfica interactiva. Los gráficos generados se pueden analizar fácilmente usando las funciones incorporadas como acercar/alejar, reescalar, entre otras. Los usuarios pueden guardar los gráficos generados en formato PNG.

Detección de valores atípicos: los usuarios pueden utilizar métodos estadísticos y de aprendizaje automático sofisticados como k-Nearest Neighbour, ARIMA y redes neuronales artificiales (ANN) para realizar la detección de anomalías y valores atípicos. La confiabilidad de los datos es un tema importante que se discute ampliamente en la literatura sobre sensores de bajo costo55,62,63. La función de detección de valores atípicos permite al usuario buscar anomalías, trazarlas y luego limpiarlas utilizando métodos de última generación.

Relleno de brechas: esta función permite a los usuarios llenar las brechas debido a la falta de datos o las brechas que se generan después de eliminar los valores atípicos en la etapa anterior. La versión actual de la aplicación admite dos métodos: interpolación lineal y filtro de Kalman. Estos métodos se han utilizado debido a su uso generalizado en la literatura de sensores, así como a la precisión general64,65.

Análisis exploratorio de datos: esta función permite a los usuarios implementar diferentes funciones en el conjunto de datos para comprender los datos con más detalle y observar las fortalezas de la relación entre diferentes variables dentro del conjunto de datos. Los usuarios pueden utilizar la función Matriz de correlación para calcular la correlación de Pearson. Dicha información puede ser valiosa al crear modelos de calibración de sensores66. Los usuarios también pueden crear diagramas de caja e histogramas para realizar un análisis visual de los datos. Los gráficos se pueden descargar como archivos en formato PNG.

Pronóstico de datos: exploreR también tiene funciones que se pueden usar para un análisis y una comprensión más avanzados de los datos de la calidad del aire. La aplicación permite a los usuarios utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para realizar pronósticos de datos. El pronóstico de PM2.5 es un gran desafío, ya que ha sido ampliamente estudiado por investigadores en los dominios de ciencias atmosféricas, monitoreo ambiental e informática. Las funciones de previsión de datos permiten a los usuarios utilizar métodos que van desde los más simples a los más complejos para analizar qué método funciona bien. La versión actual admite métodos como Regresión lineal (LR), Modelo de bosque aleatorio (RF), XGBoost y ANN. La razón para seleccionar estos modelos es su uso generalizado en la investigación de pronósticos de series de tiempo66,67. Tener múltiples modelos permite a los usuarios comparar el rendimiento del modelo y potencialmente usar esos hallazgos para crear aplicaciones de pronóstico en tiempo real. Los resultados de la previsión se pueden ver en la aplicación y descargar en formato CSV.

Agregación de datos: diferentes sensores de calidad del aire están programados para registrar datos a diferentes frecuencias. A veces, los datos pueden ser demasiado granulares o no ser granulares en absoluto. Esto puede conducir a una serie temporal desequilibrada e impactar negativamente en el análisis general. Para abordar este desafío, exploreR permite a los usuarios reducir la muestra de los datos a datos diarios, semanales, mensuales y anuales. El usuario puede usar la suma o la media para agregar los datos. Los datos agregados se pueden descargar en formato CSV.

exploreR es un componente importante del marco Soc-IoT y tiene como objetivo el análisis sencillo de los datos de los sensores, así como ayudar a los científicos ciudadanos, los encargados de formular políticas, los investigadores con antecedentes no relacionados con la programación a realizar análisis de datos. Además, exploreR facilita la exportación sencilla de figuras y archivos que se pueden usar para informar datos, publicaciones y diseminación de datos.

Para comprender cómo esta aplicación contribuye al campo del análisis de datos de sensores de código abierto, exploreR se compara con aplicaciones y softwares similares de análisis de datos de sensores de calidad del aire61,68,69,70,71. Se han propuesto diferentes aplicaciones y software a lo largo de los años, y cada uno de ellos tiene algunas fortalezas y debilidades. La mayoría de las aplicaciones suelen estar diseñadas para los datos de un sensor específico. Funciona bien para datos de sensores particulares, pero con datos de diferentes dispositivos IoT, podría no funcionar bien. Esto se debe principalmente a los diferentes formatos de datos, así como a la organización de los datos. Del mismo modo, con las herramientas de programación intensiva, los usuarios con experiencia técnica pueden analizar fácilmente los datos, pero se vuelve difícil en caso de que el usuario no tenga experiencia en lenguajes de programación. Teniendo en cuenta estos puntos, exploreR está diseñado como una aplicación no específica del sensor que no requiere ningún conocimiento previo de programación. Esto permite a los usuarios analizar datos de diferentes sensores con facilidad y sin preocuparse por las complejidades técnicas. Al mismo tiempo, la naturaleza de código abierto de la aplicación permite a los usuarios con capacitación en programación mejorar el marco existente utilizando sus habilidades para agregar más funciones a la aplicación.

La Tabla 3 compara exploreR con otras herramientas y software de código abierto existentes que se han utilizado ampliamente para analizar datos de calidad del aire obtenidos con sensores de bajo costo. La mayoría de las soluciones existentes están diseñadas teniendo en cuenta sensores y grupos de usuarios específicos. La comparación destaca que exploreR combina con éxito características que permiten el análisis de datos de diferentes sensores sin necesidad de programación.

Soc-IoT mejora la accesibilidad a los datos ambientales y promueve la participación de la comunidad al capitalizar los avances y desarrollos recientes de sensores de monitoreo ambiental de bajo costo, así como paquetes de análisis de datos de código abierto. Representa una oportunidad novedosa para los ciudadanos, así como para los investigadores, de monitorear el medio ambiente usando la Unidad CoSense que se construye usando hardware "listo para usar". La aplicación exploreR, por otro lado, permite un análisis detallado y reproducible de los datos del sensor. Tal herramienta de código abierto puede cerrar la brecha entre expertos y no expertos, así como permitir que los científicos ciudadanos agreguen contexto mientras analizan sus datos, que a menudo faltan cuando los datos son evaluados por un tercero. Soc-IoT ha sido diseñado como una plataforma centrada en el ciudadano donde los usuarios pueden beneficiarse de la experiencia práctica cuando se trata de usar sensores de monitoreo ambiental. La naturaleza de código abierto del marco permite el desarrollo continuo del marco Soc-IoT al mismo tiempo que fomenta una participación más amplia de la comunidad en las tareas de monitoreo ambiental. La metodología utilizada para la validación de la unidad CoSense es representativa de los métodos de control y garantía de calidad ampliamente utilizados para sensores de bajo costo. A pesar de los desafíos de usar sensores de bajo costo, la Unidad CoSense se desempeñó bien en términos de calidad de los datos en comparación con los datos de las estaciones oficiales de monitoreo de la calidad del aire. En términos de sustentabilidad del sensor, la Unidad CoSense se puede utilizar para la implementación de IoT consciente de los recursos, que no solo considera el uso de energía del dispositivo IoT, sino que también garantiza que el código del sensor consuma la menor cantidad de energía posible. Esto también abre la posibilidad de complementar el sistema de monitoreo ambiental oficial con un marco de detección ambiental de bajo costo. Como se destacó en un estudio reciente72, la complejidad tecnológica y la interacción limitada entre las partes interesadas clave son algunas de las barreras clave para la ciencia ciudadana participativa. La naturaleza modular y transparente del marco Soc-IoT permite que se utilice para actividades participativas de ciencia ciudadana que podrían promover la participación ciudadana y permitir que las comunidades y los tomadores de decisiones colaboren en los principales problemas ambientales.

Aprovechando el crecimiento de IoT y su interacción con prácticas sostenibles y principios de código abierto, este documento propone Soc-IoT, un marco de prueba de concepto para el monitoreo ambiental centrado en el ciudadano. El marco promueve un monitoreo ambiental preciso y eficiente mediante la integración de hardware y software de código abierto. La Unidad CoSense está construida con componentes de hardware de bajo costo fácilmente disponibles que pueden ser utilizados por investigadores, ciudadanos y la comunidad de fabricantes para crear sus propios dispositivos de detección. Debido a la facilidad de acceso y bajo costo de estos componentes de hardware, la Unidad CoSense también se puede usar en lugares que tienen recursos y presupuesto limitados para el monitoreo ambiental. El rendimiento y la precisión de las Unidades CoSense se evalúan ampliamente colocándolas en una estación oficial de control de la calidad del aire equipada con instrumentación de referencia equivalente en Dubendorf, Suiza. Adicionalmente, se realizó el aseguramiento de la calidad mediante el estudio de la variabilidad interunidades. Con un diseño modular, un ensamblaje fácil y una interfaz de análisis de datos intuitiva, el marco Soc-IoT puede ayudar en la evaluación de la exposición a la contaminación del aire, así como en el análisis integral de los datos de calidad del aire. La aplicación exploreR está diseñada para reducir las barreras técnicas, en particular las relacionadas con la programación. Ofrece tanto a expertos como a no expertos una amplia gama de funcionalidades de análisis y visualización de datos que admiten la inspección visual de datos, la limpieza de datos y el análisis detallado de datos.

La parte central del marco se centra en mejorar la inteligencia espacial integrada donde el empoderamiento de los ciudadanos se encuentra con entornos inteligentes y diseño sostenible. El marco propuesto tiene el potencial de fomentar la colaboración entre una amplia gama de partes interesadas, incluidos científicos, legisladores y ciudadanos y la comunidad de creadores. La confiabilidad y precisión de la Unidad CoSense le permiten complementar potencialmente las redes oficiales de monitoreo ambiental. La naturaleza extensible y de código abierto del marco Soc-IoT alentaría a otros a usarlo como una plataforma de desarrollo en lugar de reinventar todo desde cero. Para fortalecer la interfaz ciencia-política-sociedad, el marco Soc-IoT también se puede utilizar para facilitar la creación conjunta y las actividades de ciencia ciudadana. Además de respaldar la democratización de los datos, se puede utilizar para crear un entorno en el que las opiniones, las observaciones y la experiencia de los ciudadanos se valoren y se utilicen para facilitar el diálogo con los responsables de la toma de decisiones.

El marco presentado en este documento demuestra la viabilidad de utilizar tecnología IoT de código abierto y bajo costo en aplicaciones de monitoreo ambiental. Por lo tanto, el trabajo aquí presentado puede ser utilizado para futuras investigaciones. Si bien la sostenibilidad ambiental de los dispositivos IoT se ha considerado como parte de este trabajo, existen otros aspectos que no se pudieron considerar debido a limitaciones de tiempo, como la sostenibilidad social y económica de IoT. El trabajo futuro analizará la viabilidad social y económica de las soluciones tecnológicas discutidas en este documento. Otra dirección de investigación futura sería investigar cuestiones relacionadas con los datos, como la seguridad y la privacidad de los datos de los usuarios, así como evaluar varias técnicas de preservación de la privacidad para proteger los datos de los usuarios. Para mejorar la escalabilidad del sistema, la investigación futura también analizará la calibración dinámica y el análisis de borde. Se realizarán mejoras adicionales a la herramienta de análisis de datos, incluida la mejora en la interfaz de usuario y la adición de más funcionalidades. Una parte clave de los trabajos futuros incluiría la realización de experimentos de campo en colaboración con la investigación y la comunidad de ciencia ciudadana para analizar la usabilidad del dispositivo para promover la conciencia ambiental.

El código del sensor, los archivos STL para la impresión 3D y el código para la aplicación explorR están disponibles gratuitamente en Github https://github.com/sachit27/Soc-IoT. Se puede acceder a la aplicación exploreR usando este enlace https://sachitmahajan.shinyapps.io/exploreR/.

Liang, W. & Yang, M. Urbanización, crecimiento económico y contaminación ambiental: evidencia de China. Sostener. Comput.: Informar. sist. 21, 1–9 (2019).

Google Académico

Jacyna, M., Wasiak, M., Lewczuk, K. & Karoń, G. Ruido y contaminación ambiental del transporte: Problemas decisivos en el desarrollo de sistemas de transporte ecológicamente eficientes. J. Vibroeng. 19, 5639–5655 (2017).

Artículo Google Académico

Zachos, E. Demasiada luz en la noche hace que la primavera se adelante (2016).

Perera, F. La contaminación por la combustión de combustibles fósiles es la principal amenaza ambiental para la salud y la equidad pediátrica mundial: existen soluciones. En t. J. Medio Ambiente. Res. Salud Pública 15, 16 (2018).

Artículo CAS Google Académico

OMS. Calidad del aire ambiental (exterior) y salud. tecnología Rep. (2014).

Hamanaka, RB & Mutlu, GM Contaminación del aire por partículas: efectos sobre el sistema cardiovascular. Frente. Endocrinol. 9, 680 (2018).

Artículo Google Académico

Riojas-Rodríguez, H., da Silva, AS, Texcalac-Sangrador, JL & Moreno-Banda, GL Gestión y control de la contaminación del aire en América Latina y el Caribe: implicaciones para el cambio climático. Rev. Panamá. Salud Pública 40, 150–159 (2016).

Académico de Google de PubMed

Wu, S.-C., Wu, D.-Y., Ching, F.-H. y Chen, L.-J. Sistema participativo de calibración de sonómetros para dispositivos móviles. En Actas de la 18.ª Conferencia sobre sistemas de sensores integrados en red, 709–710 (2020).

Batty, M. et al. Ciudades inteligentes del futuro. EUR. física J. Espec. Arriba. 214, 481–518 (2012).

Artículo Google Académico

Cappa, F., Franco, S. & Rosso, F. Ciudadanos y ciudades: aprovechando la ciencia ciudadana y los grandes datos para el desarrollo urbano sostenible. Autobús. Estrateg. Reinar. 31, 648–667 (2022).

Artículo Google Académico

Bakry, SH, Al-Saud, BA, Alfassam, AN & Alshehri, KA Un marco de requisitos esenciales para el desarrollo de ciudades inteligentes: la ciudad de Riyadh como ejemplo. En Smart Cities: Issues and Challenges, 219–239 (Elsevier, 2019).

Kumar, P. et al. El auge de la detección de bajo costo para gestionar la contaminación del aire en las ciudades. Reinar. En t. 75, 199–205 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

DiBona, C. & Ockman, S. Fuentes abiertas: Voces de la revolución de fuente abierta ("O'Reilly Media, Inc.", 1999).

Lichten, C., Ioppolo, R., D'Angelo, C., Simmons, RK & Jones, MM Ciencia ciudadana: Crowdsourcing para la investigación (THIS, Institute, 2018).

Google Académico

Chen, L.-J. et al. Un marco abierto para el monitoreo participativo de pm2.5 en ciudades inteligentes. Acceso IEEE 5, 14441–14454 (2017).

Artículo Google Académico

Castell, N. et al. ¿Pueden las plataformas de sensores comerciales de bajo costo contribuir al monitoreo de la calidad del aire y las estimaciones de exposición? Reinar. En t. 99, 293–302 (2017).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Mahajan, S. et al. Un enfoque de ciencia ciudadana para mejorar la comprensión pública de la contaminación del aire. Sostener. Ciudades Soc. 52, 101800 (2020).

Artículo Google Académico

AbrirAQ. Luchando contra la desigualdad del aire a través de datos abiertos y comunidad (2021).

Mahajan, S., Luo, C.-H., Wu, D.-Y. y Chen, L.-J. Del hágalo usted mismo (diy) al hágalo juntos (dit): Reflexiones sobre el diseño de un marco de monitoreo de la calidad del aire impulsado por los ciudadanos en taiwán. Sostener. Ciudades Soc. 66, 102628 (2021).

Artículo Google Académico

Pritchard, H. & Gabrys, J. De la percepción ciudadana al monitoreo colectivo: Trabajando a través de las problemáticas perceptivas y afectivas de la contaminación ambiental. GeoHumanidades 2, 354–371 (2016).

Artículo Google Académico

Commodore, A., Wilson, S., Muhammad, O., Svendsen, E. & Pearce, J. Investigación participativa basada en la comunidad para el estudio de la contaminación del aire: una revisión de motivaciones, enfoques y resultados. Reinar. Monitorear Evaluar. 189, 1–30 (2017).

Artículo Google Académico

Mahajan, S., Wu, W.-L., Tsai, T.-C. y Chen, L.-J. Diseño e implementación de asistente personal de calidad del aire habilitado para iot en mensajería instantánea. En Actas de la 10.ª Conferencia Internacional sobre Gestión de Ecosistemas Digitales, 165–170 (2018).

Toma, C., Alexandru, A., Popa, M. & Zamfiroiu, A. Solución Iot para el monitoreo de la contaminación de las ciudades inteligentes y los desafíos de seguridad. Sensores 19, 3401 (2019).

Artículo ADS PubMed Central Google Scholar

Pigliautile, I., Marseglia, G. & Pisello, AL Investigación de la variación y el mapeo del co2 a través de técnicas de detección portátiles para medir la exposición de los peatones en áreas urbanas. Sostenibilidad 12, 3936 (2020).

Artículo Google Académico

Pigliautile, I. & Pisello, AL Un nuevo sistema de monitoreo portátil para investigar las condiciones ambientales de los peatones: desarrollo de la herramienta experimental y hallazgos de puesta en marcha. ciencia Entorno Total. 630, 690–706 (2018).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Pigliautile, I. & Pisello, A. Análisis de agrupamiento de datos ambientales a través de técnicas de detección portátiles: nuevo proceso ascendente destinado a identificar morfologías granulares intraurbanas a partir de transectos peatonales. Construir. Reinar. 171, 106641 (2020).

Artículo Google Académico

Chen, L.-J. et al. Adf: un marco de detección de anomalías para sistemas de detección de pm2.5 a gran escala. IEEE Internet Things J. 5, 559–570 (2017).

Artículo Google Académico

Camprodón, G. et al. Estación y kit ciudadano inteligente: Un sistema abierto de seguimiento ambiental para la participación ciudadana y la experimentación científica. HardwareX 6, e00070 (2019).

Artículo Google Académico

Luo, C.-H., Yang, H., Huang, LP-P., Mahajan, S. y Chen, L.-J. Un pm2 rápido. 5 enfoque de pronóstico basado en análisis de datos de series de tiempo, regresión y regularización. En 2018 Conferencia sobre Tecnologías y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (TAAI), 78–81 (IEEE, 2018).

Ma, J. et al. Una red de aprendizaje profundo lag-flstm basada en la optimización bayesiana para la predicción de pm2.5 con variantes multisecuenciales. Sostener. Ciudades Soc. 60, 102237 (2020).

Artículo Google Académico

Córdova, CH et al. Evaluación de la calidad del aire y pronóstico de la contaminación mediante redes neuronales artificiales en Lima metropolitana-Perú. ciencia Rep. 11, 1–19 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Kirimtat, A., Krejcar, O., Kertesz, A. & Tasgetiren, MF Tendencias futuras y estado actual de los conceptos de ciudad inteligente: una encuesta. Acceso IEEE 8, 86448–86467 (2020).

Artículo Google Académico

Van Oudheusden, M. & Abe, Y. Más allá de las bases: dos trayectorias de "cientificación ciudadana" en la gobernanza ambiental. (2021).

Mahajan, S., Hausladen, CI, Sánchez-Vaquerizo, JA, Korecki, M. & Helbing, D. Resiliencia participativa: sobrevivir, recuperarse y mejorar juntos. Ciudades Sostenibles y Sociedad 103942 (2022).

Web de la Ciencia. Base de datos de Web of Science (2022).

Aria, M. & Cuccurullo, C. bibliometrix: Una herramienta r ​​para el análisis integral de mapas científicos. J. Informet. 11, 959–975 (2017).

Artículo Google Académico

Lu, H., Halappanavar, M. & Kalyanaraman, A. Heurísticas paralelas para la detección de comunidades escalables. Computación paralela. 47, 19–37 (2015).

Artículo MathSciNet Google Académico

Spinelle, L., Gerboles, M., Villani, MG, Aleixandre, M. & Bonavitacola, F. Calibración de un grupo de sensores de bajo costo para la medición de la contaminación del aire en el aire ambiente. En SENSORES, 2014 IEEE, 21–24 (IEEE, 2014).

Balestrini, M., Kotsev, A., Ponti, M. & Schade, S. Asuntos de colaboración: desarrollo de capacidades, ampliación, difusión y sostenibilidad en proyectos de datos generados por ciudadanos. Humano. Soc. ciencia común 8, 1–15 (2021).

Google Académico

Mahajan, S., Gabrys, J. & Armitage, J. Airkit: Un conjunto de herramientas de detección ciudadana para monitorear la calidad del aire. Sensores 21, 4044 (2021).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Teh, HY, Kempa-Liehr, AW, Kevin, I. y Wang, K. Calidad de los datos del sensor: una revisión sistemática. J. Big Data 7, 1–49 (2020).

Artículo Google Académico

Grundy, J. Ingeniería de software centrada en el ser humano para aplicaciones de vida inteligente basadas en la nube y en el borde de próxima generación. En 2020, 20º Simposio internacional IEEE/ACM sobre computación en clúster, en la nube e Internet (CCGRID), 1–10 (IEEE, 2020).

Helbing, D. et al. Ética de las ciudades inteligentes: hacia un diseño sensible al valor y una vida urbana en evolución conjunta. Sostenibilidad 13, 11162 (2021).

Artículo Google Académico

Fiore, E. Ética de la tecnología y ética del diseño en sistemas sociotécnicos: investigando el papel del diseñador. FormAkademisk-forskningstidsskrift for design og designdidaktikk13 (2020).

Mao, F., Khamis, K., Krause, S., Clark, J. y Hannah, DM Redes de sensores ambientales de bajo costo: avances recientes y direcciones futuras. Frente. Ciencias de la Tierra 7, 221 (2019).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Mahajan, S. sacit27/soc-iot. https://doi.org/10.5281/zenodo.6497879 (2022).

Mois, G., Folea, S. & Sanislav, T. Análisis de tres sensores inalámbricos basados ​​en iot para monitoreo ambiental. Trans. IEEE. instrumento medida 66, 2056–2064 (2017).

Artículo Google Académico

Kim, S. & Paulos, E. Inair: compartir mediciones y visualizaciones de la calidad del aire interior. En Actas de la Conferencia SIGCHI sobre factores humanos en sistemas informáticos, 1861–1870 (2010).

Sousan, S., Regmi, S. & Park, YM Evaluación de laboratorio de contadores ópticos de partículas de bajo costo para exposiciones ambientales y ocupacionales. Sensores 21, 4146 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tryner, J., Mehaffy, J., Miller-Lionberg, D. y Volckens, J. Efectos del tipo de aerosol y envejecimiento simulado en el rendimiento de sensores pm de bajo costo. J. Ciencia de aerosoles. 150, 105654 (2020).

Artículo ADS CAS Google Académico

Marques, G. & Pitarma, R. Una solución rentable de supervisión de la calidad del aire para entornos de vida mejorados a través de Internet de las cosas. Electrónica 8, 170 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Dang, CT, Seiderer, A. & André, E. Theodor: Un paso hacia aplicaciones domésticas inteligentes con narices electrónicas. En Actas del 5.º taller internacional sobre reconocimiento e interacción de actividades basadas en sensores, 1–7 (2018).

Sanner, MF et al. Python: un lenguaje de programación para la integración y el desarrollo de software. J. Mol. Grafico. Modelo. 17, 57–61 (1999).

CAS PubMed Google Académico

Tagle, M. et al. Comportamiento en campo de un sensor de bajo costo en el monitoreo de material particulado en Santiago de Chile. Reinar. Monitorear Evaluar. 192, 1–18 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Fishbain, B. et al. Un kit de herramientas de evaluación de unidades microsensoras de calidad del aire. ciencia Entorno Total. 575, 639–648 (2017).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Bulot, FM et al. Comparación de campo a largo plazo de múltiples sensores de material particulado de bajo costo en un entorno urbano al aire libre. ciencia Rep. 9, 1–13 (2019).

Artículo ADS CAS Google Académico

AIE. La huella de carbono de la transmisión de video: verificación de los titulares (2020).

Carbón de los purificadores de aire, R. Calculadora de consumo de electricidad del purificador de aire en kWh y costo(\$) (2022).

Yu, Y., Ouyang, Y. & Yao, W. shinycircos: Una aplicación r/shiny para la creación interactiva de la trama de Circos. Bioinformática 34, 1229–1231 (2018).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Nisa, KK, Andrianto, HA & Mardhiyyah, R. Agrupación de puntos de acceso utilizando el algoritmo dbscan y el framework web brillante. En la conferencia internacional de 2014 sobre informática avanzada y sistemas de información, 129–132 (IEEE, 2014).

Mahajan, S. & Kumar, P. Sense your data: Sensor toolbox manual, versión 1.0 (2019).

Maag, B., Zhou, Z. & Thiele, L. Una encuesta sobre la calibración de sensores en implementaciones de monitoreo de la contaminación del aire. IEEE Internet Things J. 5, 4857–4870 (2018).

Artículo Google Académico

Cruz, ES et al. Uso de sensores electroquímicos para la medición de la contaminación del aire: corrección de la respuesta de interferencia y validación de las mediciones. atmósfera Medida tecn. 10, 3575–3588 (2017).

Artículo ADS CAS Google Académico

Dorich, CD et al. Directrices metodológicas de la cámara n2o de la alianza de investigación global: Directrices para completar las mediciones faltantes. J. Medio Ambiente. Cal. 49, 1186–1202 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Alavi, N., Warland, JS & Berg, AA Relleno de brechas en las mediciones de evapotranspiración para estudios de balance de agua: Evaluación de un enfoque de filtrado de Kalman. agricola Para. Meteorol. 141, 57–66 (2006).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Mahajan, S. & Kumar, P. Evaluación de sensores de bajo costo para el monitoreo cuantitativo de la exposición personal. Sostener. Ciudades Soc. 57, 102076 (2020).

Artículo Google Académico

Pan, B. Aplicación del algoritmo xgboost en la predicción de concentración de pm2.5 por hora. En Serie de conferencias IOP: Earth and Environmental Science, vol. 113, 012127 (publicación IOP, 2018).

Carslaw, DC & Ropkins, K. Openair-an r paquete para el análisis de datos de calidad del aire. Reinar. Modelo. suave 27, 52–61 (2012).

Artículo Google Académico

Feenstra, B., Collier-Oxandale, A., Papapostolou, V., Cocker, D. y Polidori, A. La aplicación web del visor de datos y el paquete r de código abierto del sensor de aire para interpretar los datos de la comunidad recopilados por redes de sensores de bajo costo. Reinar. Modelo. suave 134, 104832 (2020).

Artículo Google Académico

Mahajan, S. Vayu: Una caja de herramientas de código abierto para la visualización y el análisis de datos de sensores de fuentes múltiples. Sensores 21, 7726 (2021).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Callahan, J. et al. Pwfslsmoke: Utilidades para trabajar con datos de monitoreo de la calidad del aire. Paquete R. Versión 1, 111 (2019).

Google Académico

Mahajan, S. et al. Traducir los datos de calidad del aire generados por los ciudadanos en evidencia para dar forma a la política. Humano. Soc. ciencia común 9, 1–18 (2022).

Google Académico

Descargar referencias

El autor agradece el apoyo a través del proyecto "CoCi: Co-Evolving City Life", que ha recibido financiación del Consejo Europeo de Investigación (ERC) en el marco del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención n.º 833168. El autor desea para agradecer al Sr. Beat Schwarzenbach y al Dr. Christoph Hüglin, quienes ayudaron a probar las Unidades CoSense en las instalaciones de NABEL en Empa, Dubendorf, y al Sr. Manuel Knott por diseñar el modelo 3D para la carcasa de la Unidad CoSense. El autor también desea agradecer a Christoph Laib, Thomas Maillart, Stefan Klauser y Octanis Instruments por su trabajo inicial relacionado con los sensores de calidad del aire durante la iniciativa Climate City Cup, y a Sensirion por donar los módulos SPS30. Un agradecimiento especial al equipo del proyecto CoCi por su contribución durante el desarrollo de la Unidad CoSense.

Ciencias Sociales Computacionales, ETH Zurich, 8092, Zürich, Suiza

Sachit Mahajan

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SM conceptualizó la idea, prototipó el dispositivo, creó la aplicación R-Shiny, realizó el análisis de datos y escribió el manuscrito.

Correspondencia a Sachit Mahajan.

El autor declara que no hay conflictos de intereses.

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Mahajan, S. Diseño y desarrollo de un marco de código abierto para el análisis de datos y el monitoreo ambiental centrado en el ciudadano. Informe científico 12, 14416 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-18700-z

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Recibido: 06 Abril 2022

Aceptado: 17 de agosto de 2022

Publicado: 24 agosto 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18700-z

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