Conception et développement d'un open

Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 14416 (2022) Citer cet article

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Les villes du monde entier sont aux prises avec la pollution de l'environnement. Les approches de surveillance conventionnelles ne sont pas efficaces pour entreprendre une surveillance environnementale à grande échelle en raison de problèmes logistiques et liés aux coûts. La disponibilité d'appareils Internet des objets (IoT) à faible coût et à faible consommation s'est avérée être une alternative efficace à la surveillance de l'environnement. De tels systèmes ont ouvert des opportunités de surveillance de l'environnement aux citoyens tout en les confrontant simultanément à des défis liés à la précision des capteurs et à l'accumulation de grands ensembles de données. L'analyse et l'interprétation des données des capteurs elles-mêmes est une tâche formidable qui nécessite des ressources informatiques et une expertise considérables. Pour relever ce défi, un framework IoT social, open source et centré sur le citoyen (Soc-IoT) est présenté, qui combine un dispositif de détection environnementale en temps réel avec une application intuitive d'analyse et de visualisation des données. Soc-IoT comprend deux composants principaux : (1) CoSense Unit, un appareil portable et modulaire économe en ressources, conçu et évalué pour la surveillance de l'environnement intérieur et extérieur, et (2) exploreR, une application intuitive d'analyse et de visualisation de données multiplateforme qui offre un ensemble complet d'outils pour l'analyse systématique des données des capteurs sans avoir besoin de codage. Développé comme un cadre de preuve de concept pour surveiller l'environnement à grande échelle, Soc-IoT vise à promouvoir la résilience environnementale et l'innovation ouverte en abaissant les barrières technologiques.

Au cours des dernières années, le monde a connu une croissance massive de l'urbanisation aux niveaux régional et national. Bien que l'urbanisation rapide ait entraîné une croissance économique, elle a également entraîné une dégradation de l'environnement1. Des activités telles que l'utilisation excessive de combustibles fossiles pour la production d'énergie et la déforestation pour créer davantage d'espaces urbains contribuent déjà à la dégradation de la qualité de l'air. La pollution liée au trafic (principalement la pollution atmosphérique et sonore) contribue également à la dégradation de l'environnement et de la santé. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) a déjà identifié le bruit lié à la circulation comme un risque pour la santé publique car il peut perturber le cycle du sommeil humain, augmenter le stress et entraîner des troubles psychiatriques2. Le bruit et la pollution de l'air ne sont pas les seuls effets secondaires de l'urbanisation. L'utilisation excessive de l'éclairage artificiel dans les villes contribue déjà à la pollution lumineuse, qui entraîne le dégagement de plus de chaleur dans l'atmosphère3. La pollution de l'environnement n'est pas seulement limitée aux pays en développement ou sous-développés, mais même les pays à revenu élevé en subissent les effets négatifs4. Selon un rapport de l'OMS5, l'exposition à la pollution de l'air intérieur et extérieur est fortement liée aux maladies cardiaques et cardiovasculaires. Parmi les différents polluants, les particules (PM) sont connues pour être plus dangereuses pour la santé humaine que les composants gazeux6. Bien que les gouvernements et les agences de protection de l'environnement aient déployé de nombreux efforts pour lutter contre les menaces telles que la pollution de l'air, la réduction des niveaux de polluants tels que les PM a été limitée. Cela est principalement dû à la disponibilité limitée de données précises et détaillées sur la qualité de l'air pour créer des politiques efficaces. Les réseaux de surveillance officiels utilisés dans la plupart des pays du monde comprennent un nombre limité de stations de surveillance fixes. Elles sont exactes mais ne couvraient qu'une zone géographique limitée7. En raison de la nature coûteuse et encombrante de telles stations, il n'est pas possible, d'un point de vue logistique, de procéder à un déploiement massif de telles stations. De même, les infrastructures de surveillance du bruit se limitent au caractère onéreux des sonomètres professionnels et des capteurs de surveillance du bruit à faible coût et mal calibrés8.

Il est désormais plus facile que jamais de collecter des données environnementales à grande échelle, grâce à l'essor du concept de ville intelligente. Les villes intelligentes sont des villes dans lesquelles les technologies de l'information et de la communication (TIC) sont intégrées au tissu urbain pour collecter des données dans le but de mettre à niveau les infrastructures et de fournir de meilleurs services aux personnes9. L'un des objectifs stratégiques des villes intelligentes a été d'améliorer la durabilité économique, sociale et environnementale10. Pour répondre aux besoins de durabilité, les villes intelligentes utilisent des technologies qui améliorent la qualité de vie, améliorent les opérations et les services urbains et favorisent le développement durable11. L'Internet des objets (IoT) accélère déjà l'innovation des villes intelligentes en permettant de gérer des systèmes complexes tels que le contrôle du trafic, la surveillance environnementale et l'éclairage public automatique à l'aide de données provenant de capteurs en réseau. L'utilisation d'appareils IoT intégrés à des capteurs à faible coût pour la surveillance de l'environnement a considérablement augmenté ces dernières années12. En raison du faible coût des capteurs, les citoyens ont pu accéder à ces technologies et les utiliser pour des activités telles que la détection de foule, dans laquelle un groupe de résidents utilise des systèmes de détection à faible coût pour surveiller l'environnement et collecter des données exploitables. La nature open source des solutions de surveillance environnementale a également contribué à l'essor de la surveillance environnementale basée sur l'IoT. L'open source fait référence à tout programme ou plate-forme dont le code source est librement disponible et peut être réutilisé et redistribué13. L'application de méthodes basées sur la foule dans la recherche a considérablement augmenté au cours de la dernière décennie10. Cela a entraîné une augmentation de diverses formes d'implication des foules, telles que le crowdsourcing et la science citoyenne ; le premier implique les gens dans la collecte d'idées et de solutions à divers problèmes10, tandis que le second permet aux gens de participer aux processus scientifiques et de fournir des informations et des contributions précieuses14. Les systèmes IoT à faible coût ont permis des déploiements à grande échelle et la collecte de données à des résolutions spatio-temporelles plus fines, ce qui était auparavant impossible avec les systèmes de surveillance traditionnels en raison de contraintes logistiques et financières15. Ces appareils fournissent des données en temps réel sur la qualité de l'air qui peuvent être utiles pour comprendre l'environnement ambiant et aider les décideurs à élaborer de meilleures politiques de lutte contre la pollution. Il existe plusieurs exemples de la manière dont des solutions de surveillance environnementale à faible coût ont été mises en œuvre dans le monde entier pour sensibiliser à la pollution de l'air15,16,17, créer des ensembles de données sur la pollution de l'air15,18, promouvoir la participation des citoyens à la surveillance de la qualité de l'air19,20,21 et créer des applications pour la prise de décision fondée sur des données22,23. L'impact ne se limite pas à la sensibilisation, mais aussi au développement de méthodologies et de technologies innovantes pour améliorer le bien-être des citoyens24. Les études de Pigliautile et al.25,26 sont de bons exemples de la façon dont des solutions innovantes telles que la technologie de détection portable peuvent être utilisées pour étudier des sujets complexes tels que les variations du microclimat et le confort des piétons. Les précieuses données collectées via l'IoT ont un impact direct sur les services de localisation fournis aux citoyens. Les données sont essentielles à la création de cadres avancés d'analyse des données sur la qualité de l'air27,28, de systèmes de prévision des PM2,529,30,31, d'écosystèmes pour une gouvernance intelligente de l'environnement32,33 et de villes résilientes34.

Visualisation en réseau des termes fréquemment rencontrés dans la littérature existante liés aux mots-clés "Internet des objets" et "Surveillance de la pollution de l'air".

Analyse bibliométrique L'analyse bibliométrique est une méthode efficace pour comprendre les tendances de la recherche et les réseaux savants dans différentes disciplines28. Dans ce travail, une analyse bibliométrique a été effectuée pour mettre en évidence l'état de l'art ainsi que les lacunes de la recherche. Pour comprendre comment les mots-clés comme « Internet des objets » et « Surveillance de la pollution de l'air » ont été utilisés dans la littérature existante et dans quel contexte, des approches d'analyse bibliométrique quantitative et de cartographie des connaissances ont été utilisées. La méthode de cooccurrence de mots-clés a été utilisée pour trouver les mots-clés qui sont le plus souvent discutés ensemble. Pour effectuer l'analyse, tout d'abord, une requête de recherche a été créée qui a recherché tous les articles indexés dans la base de données Web of Science35 depuis l'année 1990 contenant les sujets "Internet des objets" ET "Surveillance de la pollution de l'air". La recherche comprenait le titre de l'article, le résumé et les mots-clés de l'auteur. La requête de recherche a donné 65 articles. Les données de ces 65 articles ont été utilisées pour créer le graphe de réseau de cooccurrence de mots clés, illustré à la Fig. 1. Le package bibliometrix de R a été utilisé pour effectuer l'analyse de réseau36. L'analyse de cooccurrence de mots-clés a été utilisée pour créer le graphe de réseau en recherchant des termes très fréquents dans la base de données créée par la requête de recherche initiale. Les nœuds ont été choisis parmi les 50 termes les plus fréquents. Il y avait au moins deux arêtes sur chaque nœud. Pour détecter les communautés du réseau, la méthode Louvain de détection des communautés a été mise en œuvre37. Il s'agit d'un algorithme de clustering basé sur l'approche gloutonne de l'optimisation de la modularité. Au début, chaque nœud est affecté à un cluster unique. Ceci est suivi en plaçant chaque nœud dans un autre cluster pour rendre le réseau plus modulaire. Le processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de possibilité d'améliorer la modularité du réseau. On peut observer sur la figure 1 qu'il existe trois pôles de recherche clés. Le plus grand cluster est principalement axé sur les systèmes de surveillance de la pollution de l'air, l'environnement et les villes intelligentes. Entre les deux autres clusters, l'un se concentre sur les appareils, les données et les informations IoT tandis que l'autre est davantage centré sur la PM, les réseaux et les capteurs. Malgré une forte concentration des recherches existantes sur les systèmes, l'environnement, les données et les villes de l'IdO, étonnamment, il n'y avait aucune mention de mots clés tels que « citoyens », « communauté », « open-source » ou « durabilité ». Il existe une lacune évidente lorsqu'il s'agit de faire le pont entre l'IoT, la surveillance environnementale, la participation citoyenne et les solutions open source. Cela renforce la pertinence de cette étude qui vise à créer un cadre de preuve de concept pour la surveillance environnementale qui est centré sur le citoyen, open-source et durable.

Aperçu du cadre proposé.

Motivation Bien que l'utilisation de capteurs à faible coût ait amélioré la disponibilité et l'accès aux données sur la qualité de l'air, plusieurs défis doivent encore être relevés. La qualité des données et la précision des capteurs à faible coût restent l'un des principaux défis38,39,40. Il a été largement débattu de la manière dont une application IoT pourrait être considérée comme inutile en raison de la mauvaise qualité des données des capteurs41. Cela restreint non seulement l'utilisation potentielle des données IoT pour diverses applications, mais crée également un environnement dans lequel l'acceptabilité des données générées par les citoyens diminue en raison d'un manque de précision. Il est donc impératif que les composants matériels et logiciels du cadre IoT soient largement validés pour gérer avec succès les données des capteurs avec un minimum d'erreurs et de données manquantes. Il a également été observé que les systèmes IoT sont parfois conçus de manière moins centrée sur l'humain42. Cela peut être lié à des capteurs hautement automatisés, à des algorithmes de boîte noire, à l'accessibilité des données et à des outils d'analyse de données complexes. L'absence de conception sensible à la valeur entraîne souvent une perte de pouvoir des utilisateurs suivie d'un désengagement43,44. Il s'agit d'une préoccupation essentielle car la majorité des projets de surveillance de la qualité de l'air par la science citoyenne dépendent de bénévoles qui investissent leur temps et leurs ressources. Par exemple, dans de nombreux projets de surveillance scientifique citoyenne de la qualité de l'air, les citoyens comptent sur des experts pour effectuer l'analyse et l'interprétation des données. Bien que l'expertise scientifique soit nécessaire pour analyser les données, la création d'opportunités pour les citoyens d'analyser et d'interpréter les données permet de combler le fossé entre les experts et les non-experts. Cela favorise également un sentiment de collaboration et de confiance qui est important pour réussir la science citoyenne. Un autre problème urgent est la prise en compte des facteurs de durabilité pour la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes de capteurs à faible coût. Sur la base d'une étude45, il a été constaté qu'il existe peu de littérature lorsqu'il s'agit de comprendre la durabilité à long terme des solutions de capteurs à faible coût pour la surveillance de l'environnement. L'accent prédominant de la plupart des études a été la collecte et l'analyse des données. Cela pourrait s'expliquer en partie par le fait que la plupart de ces études de capteurs sont menées dans des régions qui disposent de ressources et d'infrastructures importantes45.

Cet article aborde ces défis en décrivant la conception, la mise en œuvre et l'impact potentiel d'un cadre IoT social, open source et centré sur les citoyens (Soc-IoT, prononcé comme « Société »). Il comprend deux composants clés qui sont spécifiquement conçus et développés pour résoudre les problèmes soulevés précédemment dans le document. Le premier composant est l'unité CoSense qui est un dispositif de détection d'environnement modulaire et open source qui peut fournir des données cohérentes et fiables sur la qualité de l'air. Il a été minutieusement testé et validé dans un environnement réel et évalué en colocalisant avec une station de surveillance environnementale du gouvernement suisse. L'empreinte carbone et la consommation d'énergie de ces gadgets à faible coût sont également examinées pour déterminer la durabilité environnementale de l'unité CoSense. Le deuxième composant principal du framework est exploreR, une application open source d'analyse et de visualisation de données basée sur RShiny. L'application vise à réduire les obstacles technologiques, notamment ceux liés à la programmation, en permettant aux citoyens et aux spécialistes d'examiner et d'interpréter de manière utile les données des capteurs. Pour résoudre le problème critique de la détection environnementale collaborative, l'ensemble du cadre est conçu pour établir un écosystème innovant qui encourage la coopération, les pratiques durables et l'inclusivité.

Cette section décrit la méthodologie derrière la conception du cadre Soc-IoT proposé. Les paragraphes suivants fournissent un aperçu détaillé de l'architecture du système, du prototype de capteur et de l'application d'analyse de données.

Infrastructure système Soc-IoT.

Le framework Soc-IoT est basé sur le principe du matériel et des logiciels open-source. La figure 3 montre l'architecture système du cadre proposé. Il comprend quatre composantes principales :

Couche d'acquisition de données : cette couche comprend les capteurs chargés de détecter les variables environnementales surveillées par l'unité CoSense. La version actuelle de l'unité CoSense se compose d'un capteur Sensirion SPS 30 PM qui peut détecter les PM1, PM2,5 et PM10. La carte Enviro+ pour Raspberry Pi est utilisée pour surveiller la température, la pression, l'humidité, l'intensité lumineuse, le bruit et la concentration de gaz (NO2, NH3 et CO). Comme les codes de ces capteurs sont open source, les utilisateurs peuvent facilement reprogrammer les capteurs en fonction de leurs besoins, ainsi qu'examiner et vérifier les capteurs sans aucune complication. Plus de détails sur les composants matériels sont disponibles dans la section suivante.

Couche de traitement et de communication des données : cette couche est responsable du traitement et de l'intégration des données provenant de différents capteurs et de leur communication à la couche de stockage des données. Un Raspberry Pi Zero gère toutes les fonctions liées au traitement des données et à la communication. Le module Wi-Fi du Raspberry Pi Zero est utilisé pour créer un point d'accès qui permet un flux continu de données du Raspberry Pi Zero vers la couche de stockage des données. Différents protocoles de transmission de données ont été considérés pour la transmission des données. La version actuelle de l'unité CoSense utilise le protocole de transfert hypertexte (HTTP) en raison de sa grande fiabilité de transmission et de son infrastructure40,47.

Couche de stockage des données : cette couche est responsable du stockage sécurisé des données. La version actuelle du framework permet deux options de stockage. Soit les données peuvent être directement transmises à la base de données ThingSpeak, soit l'utilisateur peut enregistrer les données localement sur la carte SD fournie avec le Raspberry Pi. Ceci est bénéfique en cas d'indisponibilité d'internet pour envoyer les données vers le cloud ThingSpeak. Les utilisateurs peuvent simplement télécharger les données de la carte SD vers leur flux de données ultérieurement. Cela offre également plus de contrôle aux utilisateurs sur leurs données. Si les utilisateurs préfèrent ne pas partager leurs données, ils peuvent choisir de ne pas rendre leur flux de données public et utiliser les données du flux et de la carte SD pour leur information.

Couche d'application : les données de la couche de stockage sont utilisées pour créer des applications qui sont utilisées pour donner un sens aux données brutes. Cela inclut les flux de données, les visualisations et les applications d'analyse de données. Le framework Soc-IoT comprend deux applications principales : (1) le tableau de bord ThingSpeak qui permet à un utilisateur de créer des flux de données, de visualiser des données et d'utiliser des fonctions Matlab pour effectuer une analyse de données. (2) Une application basée sur R qui permet à un utilisateur de traiter, d'analyser, de visualiser des données et d'effectuer un apprentissage automatique (ML) sur les données. La section 3 comprend plus de détails sur les applications.

Malgré le fait que la qualité de son environnement a un impact important sur sa santé, la plupart des gens l'ignorent48. La majorité des polluants nocifs, par exemple, sont incolores et inodores, ce qui rend difficile la détermination de leurs niveaux réels. Par conséquent, il est essentiel de disposer d'un système efficace qui quantifie les niveaux de pollution et fournit des informations en retour. Des mesures objectives et des visualisations facilement compréhensibles pourraient aider les gens à traiter consciemment - et, si nécessaire, à ajuster - la qualité de l'air, l'éclairage et les niveaux de bruit. En d'autres termes, des mesures objectives sont nécessaires pour induire un changement de comportement. L'unité CoSense est le composant matériel du cadre Soc-IoT qui est responsable de la surveillance de l'environnement intérieur et extérieur. Il a été conçu à l'aide de capteurs à la pointe de la technologie et d'un ordinateur de bord unique. La version actuelle de l'unité CoSense mesure : (1) la concentration de PM dans l'air ; (2) température, pression, humidité ; (3) concentration de gaz (NO2, NH3, CO) ; (3) intensité lumineuse; et (4) le bruit. La nature modulaire de l'appareil permet aux utilisateurs de retirer et d'ajouter facilement d'autres capteurs en fonction de leurs besoins. L'unité CoSense est facile à assembler et peut être utilisée pour la détection de l'environnement intérieur et extérieur. Pour construire une cellule de détection participative, il est important de sélectionner les capteurs les plus adaptés. Bien qu'il existe de nombreux capteurs à faible coût sur le marché, ils ne sont pas tous précis et efficaces en matière de surveillance environnementale à long terme. Pour la surveillance PM, l'unité CoSense utilise un capteur Sensirion SPS30 PM. Le capteur a été sélectionné en raison de sa haute précision, de son exactitude et de sa faible polarisation par rapport aux autres capteurs PM disponibles comme le capteur PM Plantower PMS5003, SM-UART-04L49,50. Le SPS30 est capable de surveiller les PM1, PM2,5, PM4 et PM10 en utilisant le principe de diffusion basé sur la lumière. La version actuelle de l'unité CoSense est programmée pour surveiller les PM1, PM2,5 et PM10. En plus du capteur SPS30, un réseau de capteurs appelé Enviro Plus qui possède des capteurs tels que BME280 (température, humidité, pression), un capteur de gaz analogique MICS6814 (NO2, NH3 et CO), un capteur de lumière et de proximité LTR-559 et un microphone MEMS (bruit) est également ajouté à l'unité CoSense. Il comprend également le convertisseur analogique-numérique ADS1015 pour convertir les données du capteur de gaz analogique et un écran LCD couleur. Les données produites par le capteur de gaz analogique sont en kOhms, ce qui n'est pas l'unité standard pour la surveillance de la concentration de gaz. Le programme du capteur le convertit en parties par million (ppm) pour obtenir une valeur indicative. En raison de nombreux processus de conversion, il est difficile de le valider avec précision avec un moniteur réglementaire ou de qualité industrielle. Néanmoins, les valeurs du capteur de gaz peuvent être utilisées comme valeurs indicatives pour comprendre comment la concentration évolue dans un environnement donné, comme le soulignent de nombreuses études51,52.

Une vue complète et éclatée de l'unité CoSense avec des annotations.

Enviro Plus est particulièrement efficace en raison de sa petite taille, de l'intégration transparente des capteurs et de la compatibilité avec les ordinateurs à carte unique comme Raspberry Pi. L'unité CoSense utilise un Raspberry Pi Zero pour communiquer avec les capteurs à l'aide des ports GPIO (General-Purpose Input Output). Comme Raspberry Pi dispose de plusieurs ports GPIO, cela permet d'ajouter plus de capteurs en fonction des besoins d'un utilisateur. La figure 4 montre la vue détaillée de l'unité CoSense avec les composants et les annotations. Tous les composants sont logés dans un boîtier imprimé en 3D. L'unité CoSense est alimentée à l'aide d'un câble USB pour fournir une alimentation de 5 V. Les utilisateurs ont le choix d'utiliser un adaptateur ou une banque d'alimentation pour alimenter le Raspberry Pi. Cela permet à l'appareil d'être utilisé de manière flexible pour la surveillance de l'environnement mobile ou stationnaire.

Organigramme du logiciel CoSense Unit.

L'unité CoSense utilise un Raspberry Pi Zero pour communiquer avec les capteurs et gère les tâches liées à la création de réseau, à la transmission de données et au stockage sur une carte SD. La figure 5 montre l'organigramme du code source de l'unité CoSense. Le code source de l'unité CoSense est écrit en langage de programmation Python53 et utilise des bibliothèques de capteurs standard pour communiquer avec les capteurs. Comme le montre la Fig. 5, une fois que le Raspberry Pi est allumé, il passe en mode de configuration. Le module Wi-Fi du Raspberry Pi passe en mode Access Point (AP) et permet à l'utilisateur de se connecter au réseau Wi-Fi de l'appareil. Une fois cette connexion établie, les utilisateurs sont redirigés vers une interface web qui leur permet de se connecter à un réseau Wi-Fi sécurisé. L'appareil enregistre automatiquement les informations d'identification Wi-Fi qui permettent à l'appareil de se connecter au réseau Wi-Fi enregistré en cas de redémarrage. Si aucun réseau Wi-Fi n'est disponible, l'appareil passe en mode hors ligne. Dans les deux cas, les capteurs sont mis en mode actif après le test de connexion. Les capteurs restent éveillés pendant 30 secondes et effectuent la mesure. Les données mesurées sont stockées dans la carte SD du Raspberry Pi au format CSV. Lorsque l'appareil est en mode en ligne, une connexion HTTP est créée et les données mesurées sont envoyées au serveur ThingSpeak à l'aide de la requête GET. Une fois l'accusé de réception reçu du serveur, la connexion est fermée. Pour sécuriser la transmission des données, des clés privées sont générées par ThingSpeak avant qu'un flux de données puisse être créé. L'écran LCD affiche les valeurs de données des capteurs. La disponibilité des modes en ligne et hors ligne permet une détection continue des données. Il est également utile dans le cas où la surveillance environnementale doit être effectuée dans un endroit éloigné sans connexion Internet. La version actuelle du prototype mesure les données toutes les 5 minutes et passe en mode veille après la mesure. Les utilisateurs peuvent modifier la fréquence d'échantillonnage en fonction de leurs besoins.

Cette section décrit le critère qui a été utilisé pour valider et évaluer les performances de l'unité CoSense, en se concentrant spécifiquement sur la concentration de PM2,5. Les résultats sont suivis d'une discussion pour comprendre le fonctionnement du prototype en conditions réelles. Cette section examine également la conception et le développement de l'application d'analyse et de visualisation des données et comment la configuration proposée se compare aux infrastructures de surveillance environnementale existantes.

La validation des capteurs est une étape clé dans le développement d'une infrastructure de surveillance environnementale. Il existe différentes façons d'effectuer l'assurance qualité et le contrôle d'une unité de détection. Cette étude a suivi une approche standard pour valider le capteur en examinant la variabilité inter-capteur et en comparant la sortie du capteur avec la station de surveillance officielle de la qualité de l'air54,55,56.

(a) Le point rouge sur la carte indique l'emplacement du test sur le terrain, (b) Configuration de la colocalisation à la station de surveillance NABEL, (c) Tracé linéaire des données PM2,5 obtenues à partir de deux unités CoSense situées avec le moniteur de référence à la station NABEL, et (d) CDF de la différence entre les valeurs PM2,5 enregistrées par le moniteur de référence et deux capteurs (S1 et S2).

Colocation sur le terrain Au cours de l'été 2021, deux unités CoSense ont été testées sur le terrain à Zurich, en Suisse. Pour analyser la précision des capteurs et évaluer les performances, deux unités ont été colocalisées sur l'un des sites du Réseau national de surveillance de la pollution atmosphérique (NABEL). NABEL surveille la qualité de l'air sur 16 sites en Suisse. Pour cette étude, les unités de capteurs ont été colocalisées à la station NABEL à Dubendorf. La figure 6a montre l'emplacement du site de test. La figure 6b montre la configuration réelle des unités CoSense pour la colocalisation à la station de surveillance de référence NABEL. La gare est située en périphérie. La zone est densément peuplée avec un réseau de routes et de voies ferrées très fréquentées. Le test sur le terrain a été effectué entre le 4 juin 2021 et le 8 juin 2021. Les PM2,5 ont été échantillonnées toutes les cinq minutes et leur moyenne a été calculée sur 1 h pour maintenir la cohérence avec les données de PM2,5 obtenues à partir du moniteur de référence. Dans l'ensemble, les données ont été comparées pendant 100 h. La figure 6c présente un tracé linéaire qui compare les données obtenues à partir de deux unités CoSense (désignées par capteur 1 et capteur 2) et le moniteur de référence. On peut observer que les unités CoSense peuvent correspondre aux variations enregistrées par le moniteur de référence. Cela souligne que l'unité CoSense peut capturer avec succès les variations soudaines de la concentration de PM2,5 dans un environnement réel. L'erreur moyenne entre les PM2,5 enregistrées par le moniteur de référence et le capteur 1 était de 1 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\). Dans le cas du capteur 2, il était de 1,2 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\).

La valeur d'erreur est très faible et montre une précision et une fiabilité élevées des données détectées par les unités CoSense. La figure 6d montre la fonction de distribution cumulative empirique (CDF) pour comprendre le décalage de mesure des PM2,5 entre le moniteur de référence et les deux capteurs. On peut observer que plus de 85 % des observations ont un décalage inférieur à 5 \(\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3\). Un résumé statistique des données colocalisées est présenté dans le tableau 1. Les paramètres statistiques montrent une forte similitude entre les données obtenues à partir du moniteur de référence et de deux unités CoSense.

Graphique linéaire des données PM2,5 obtenues à partir de deux unités CoSense colocalisées.

Variabilité inter-unités La variabilité inter-unités est une méthode importante pour mesurer la similarité des données produites par les mêmes unités de capteurs. Il s'agit d'une mesure utile qui a été largement utilisée pour mesurer la reproductibilité des données des capteurs40,54. Pour cette étude, deux unités CoSense ont été colocalisées et les données PM2,5 ont été analysées pour comprendre la similitude des données rapportées par les deux unités. L'étude a été menée entre le 3 août 2021 et le 31 août 2021. La figure 7 montre le tracé linéaire basé sur les données obtenues à partir de deux unités. Les données des deux unités montrent une tendance similaire, à l'exception de quelques valeurs aberrantes. Les données ont été échantillonnées toutes les 5 minutes. Pour l'analyse, les données ont été agrégées en données horaires. Deux unités ont été comparées pour un total de 681 h. Comme observé dans le tableau 2, les données des deux unités ont montré une grande similitude. La comparaison a montré des similitudes dans la moyenne observée et l'erreur standard. Une forte linéarité a été observée sur toute la plage de données moyennes horaires sur les PM2,5.

Analyse de la durabilité des capteurs Comme indiqué précédemment dans l'introduction, la durabilité environnementale des dispositifs IoT est également un élément essentiel lors de l'examen de l'efficacité des ressources. La plupart des études liées aux capteurs examinent généralement la puissance consommée par les capteurs pour aborder la durabilité environnementale de la technologie des capteurs à faible coût. Ce travail examine la durabilité environnementale sous un angle différent en examinant la consommation d'énergie du dispositif IoT ainsi qu'en comprenant l'empreinte carbone du code du capteur. À notre connaissance, il n'existe aucun travail dans la littérature sur la surveillance de la qualité de l'air qui se penche sur cet aspect des capteurs. Cela peut potentiellement aider à promouvoir l'optimisation du code du capteur ainsi que le déploiement de l'IoT sensible aux ressources. Pour cette étude, l'accent a été mis sur deux paramètres : les émissions (émissions en équivalents de \(\mathrm{CO}_2\), kg de \(\mathrm{CO}_2\) émis par kilowattheure d'électricité) et l'énergie consommée (puissance consommée en kilowattheures). Une unité CoSense avec une fréquence d'échantillonnage de 1 h émettrait environ 0,029 kg de \(\mathrm{CO}_2\) pendant un mois d'échantillonnage régulier. De même, la consommation d'énergie pour un mois d'utilisation de l'unité CoSense serait d'environ 0,072 kilowattheure. Pour mettre ces valeurs en contexte, regarder Netflix pendant une demi-heure produit 0,4 kg de \(\mathrm{CO}_2\)57, et faire fonctionner un purificateur d'air pendant 12 h consommerait 0,60 kilowattheure58. Ces valeurs peuvent nous donner une idée de la manière dont des capteurs correctement conçus et optimisés peuvent potentiellement être utilisés de manière durable pour surveiller l'environnement à long terme.

Un élément clé de toute infrastructure IoT est une plate-forme intuitive et efficace d'analyse et de visualisation des données. Les appareils IoT produisent une quantité massive de données et pour donner un sens à ceux-ci, il est important de disposer de plates-formes conviviales qui peuvent être facilement utilisées par des experts comme par des non-experts. Le framework Soc-IoT offre deux options pour visualiser et analyser les données des capteurs. La première option utilise la fonction intégrée d'analyse et de visualisation des données de la plate-forme ThingSpeak. Il permet aux utilisateurs de visualiser les données en temps réel, de créer des graphiques interactifs, de définir des alertes et d'analyser statistiquement les données à l'aide des fonctions MATLAB. En plus de cela, une autre application d'analyse et de visualisation de données de capteur non spécifique au capteur appelée exploreR est proposée.

Capture d'écran montrant certaines des fonctionnalités de l'interface graphique exploreR : (a) page d'accueil, (b) fenêtre de la fonction Box plot et (c) fenêtre de la fonction de prévision des données.

Schéma du pipeline exploreR.

exploreR est une application en ligne open source qui a été développée à l'aide du package Shiny dans le langage de programmation R. Le package RShiny a été largement utilisé ces dernières années pour créer des applications interactives d'analyse et de visualisation de données59,60,61. De telles applications ont été utilisées comme motivation pour créer exploreR, conçu pour réduire les barrières techniques, notamment liées au codage, lorsqu'il s'agit d'analyser et de visualiser les données générées par les citoyens. Les quelques paragraphes suivants expliquent la conception et l'architecture de l'application exploreR.

Conception et architecture exploreR est conçu comme un outil d'analyse et de visualisation des données de capteur intuitif et facile à utiliser. L'interface utilisateur graphique (GUI) de l'application est conçue de manière à guider l'utilisateur pendant le processus d'analyse. La figure 8 montre un instantané de l'interface graphique de l'application exploreR. La colonne de gauche de l'interface graphique (Fig. 8a) contient les principales fonctions qui se développent une fois que l'utilisateur décide de les utiliser pour l'analyse des données. Les figures 8b et c montrent différentes fonctions prises en charge par l'application exploreR. Le cadre d'application est conçu d'une manière qui suit une série d'étapes qui couvrent le cycle complet de saisie de données, de prétraitement, de visualisation et d'analyse. La figure 9 montre la représentation schématique du pipeline exploreR.

Lors de la conception d'explorateur, l'un des objectifs était de créer une application qui faciliterait la convivialité pour les personnes d'horizons divers. Différents flux de travail intégrés au sein de l'application permettent à l'utilisateur d'interpréter de manière significative les données sans avoir besoin de codage. Voici un résumé des fonctions prises en charge par la version actuelle de l'application :

Traitement des données : l'application accepte les données au format CSV et permet aux utilisateurs de filtrer les lignes/colonnes ainsi que d'afficher le résumé des données et de tracer les données brutes. Les graphiques sont générés à l'aide de Plotly, une bibliothèque graphique interactive. Les tracés générés peuvent facilement être analysés à l'aide des fonctions intégrées telles que le zoom avant/arrière, la mise à l'échelle, entre autres. Les utilisateurs peuvent enregistrer les tracés générés au format PNG.

Détection des valeurs aberrantes : les utilisateurs peuvent utiliser des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique sophistiquées telles que k-Nearest Neighbour, ARIMA et les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour effectuer la détection des anomalies et des valeurs aberrantes. La fiabilité des données est un sujet important qui est largement discuté dans la littérature sur les capteurs à faible coût55,62,63. La fonction de détection des valeurs aberrantes permet à l'utilisateur de rechercher des anomalies, de les tracer et de les nettoyer ultérieurement à l'aide de méthodes de pointe.

Gap Filling : Cette fonction permet aux utilisateurs de combler les lacunes dues à des données manquantes ou à des lacunes générées après la suppression des valeurs aberrantes à l'étape précédente. La version actuelle de l'application prend en charge deux méthodes : l'interpolation linéaire et le filtre de Kalman. Ces méthodes ont été utilisées en raison de leur utilisation répandue dans la littérature sur les capteurs ainsi que de leur précision globale64,65.

Analyse exploratoire des données : cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'implémenter différentes fonctions sur l'ensemble de données pour comprendre les données plus en détail et d'observer les forces de la relation entre différentes variables au sein de l'ensemble de données. Les utilisateurs peuvent utiliser la fonction Correlation Matrix pour calculer la corrélation de Pearson. Ces informations peuvent être précieuses lors de la création de modèles d'étalonnage de capteurs66. Les utilisateurs peuvent également créer des boîtes à moustaches et des histogrammes pour effectuer une analyse visuelle des données. Les tracés peuvent être téléchargés sous forme de fichiers au format PNG.

Prévision des données : exploreR possède également des fonctionnalités qui peuvent être utilisées pour une analyse et une compréhension plus avancées des données sur la qualité de l'air. L'application permet aux utilisateurs d'utiliser des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour effectuer des prévisions de données. La prévision des PM2,5 est un défi majeur qui a été largement étudié par les chercheurs dans les domaines des sciences de l'atmosphère, de la surveillance de l'environnement et de l'informatique. Les fonctions de prévision des données permettent aux utilisateurs d'utiliser des méthodes allant du plus simple au plus complexe pour analyser quelle méthode fonctionne bien. La version actuelle prend en charge des méthodes telles que la régression linéaire (LR), le modèle de forêt aléatoire (RF), XGBoost et ANN. La raison du choix de ces modèles est leur utilisation généralisée dans la recherche sur les prévisions de séries chronologiques66,67. Le fait de disposer de plusieurs modèles permet aux utilisateurs de comparer les performances des modèles et d'utiliser potentiellement ces résultats pour créer des applications de prévision en temps réel. Les résultats des prévisions peuvent être visualisés dans l'application ainsi que téléchargés au format CSV.

Agrégation de données : différents capteurs de qualité de l'air sont programmés pour enregistrer des données à différentes fréquences. Parfois, les données peuvent être trop granulaires ou pas granulaires du tout. Cela peut conduire à une série chronologique déséquilibrée et avoir un impact négatif sur l'analyse globale. Pour relever ce défi, exploreR permet aux utilisateurs de sous-échantillonner les données en données quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles et annuelles. L'utilisateur peut utiliser la somme ou la moyenne pour agréger les données. Les données agrégées peuvent être téléchargées au format CSV.

exploreR est un composant majeur du cadre Soc-IoT et vise à faciliter l'analyse des données des capteurs ainsi qu'à aider les scientifiques citoyens, les décideurs politiques et les chercheurs issus d'horizons non programmatiques à effectuer une analyse des données. De plus, exploreR facilite l'exportation facile des chiffres et des fichiers qui peuvent être utilisés pour les rapports de données, les publications et la diffusion des données.

Pour comprendre comment cette application contribue au domaine de l'analyse de données de capteurs open source, exploreR est comparée à des applications et logiciels d'analyse de données de capteurs de qualité de l'air similaires61,68,69,70,71. Différentes applications et logiciels ont été proposés au fil des ans, chacun d'entre eux ayant des forces et des faiblesses. La plupart des applications sont généralement conçues pour les données d'un capteur spécifique. Cela fonctionne bien pour les données de capteurs particuliers, mais avec des données provenant de différents appareils IoT, cela peut ne pas bien fonctionner. Cela est principalement dû aux différents formats de données ainsi qu'à l'organisation des données. De même, avec des outils de programmation intensive, les utilisateurs expérimentés sur le plan technique peuvent facilement analyser les données, mais cela devient difficile si l'utilisateur n'a aucune connaissance des langages de programmation. En gardant ces points à l'esprit, exploreR est conçu comme une application non spécifique à un capteur qui ne nécessite aucune connaissance préalable en programmation. Cela permet aux utilisateurs d'analyser facilement les données de différents capteurs et sans se soucier des complexités techniques. Dans le même temps, la nature open source de l'application permet aux utilisateurs formés à la programmation d'améliorer le cadre existant en utilisant leurs compétences pour ajouter plus de fonctions à l'application.

Le tableau 3 compare exploreR avec d'autres outils et logiciels open source existants qui ont été largement utilisés pour analyser les données sur la qualité de l'air obtenues à l'aide de capteurs à faible coût. La plupart des solutions existantes sont conçues en gardant à l'esprit des capteurs et des groupes d'utilisateurs spécifiques. La comparaison met en évidence qu'exploreR combine avec succès des fonctionnalités qui permettent l'analyse des données de différents capteurs sans aucun besoin de programmation.

Soc-IoT améliore l'accessibilité aux données environnementales et favorise l'engagement communautaire en capitalisant sur les avancées et développements récents de capteurs de surveillance environnementale à faible coût ainsi que sur des packages d'analyse de données open source. Il représente une nouvelle opportunité pour les citoyens ainsi que les chercheurs de surveiller l'environnement à l'aide de l'unité CoSense qui est construite à l'aide de matériel "prêt à l'emploi". L'application exploreR, quant à elle, permet une analyse détaillée et reproductible des données des capteurs. Un tel outil open source peut potentiellement combler le fossé entre les experts et les non-experts et permettre aux scientifiques citoyens d'ajouter du contexte lors de l'analyse de leurs données, ce qui manque souvent lorsque les données sont évaluées par un tiers. Soc-IoT a été conçu comme une plate-forme centrée sur le citoyen où les utilisateurs peuvent bénéficier d'une expérience pratique en matière d'utilisation de capteurs de surveillance environnementale. La nature open source du cadre permet un développement continu du cadre Soc-IoT tout en encourageant une participation communautaire plus large aux tâches de surveillance environnementale. La méthodologie utilisée pour la validation de l'unité CoSense est représentative des méthodes d'assurance qualité et de contrôle qualité largement utilisées pour les capteurs à faible coût. Malgré les défis liés à l'utilisation de capteurs à faible coût, l'unité CoSense a obtenu de bons résultats en termes de qualité des données par rapport aux données des stations officielles de surveillance de la qualité de l'air. En termes de durabilité des capteurs, l'unité CoSense peut être utilisée pour un déploiement IoT sensible aux ressources, qui tient compte non seulement de la consommation d'énergie de l'appareil IoT, mais garantit également que le code du capteur consomme le moins d'énergie possible. Cela ouvre également la possibilité de compléter le système officiel de surveillance environnementale avec un cadre de détection environnementale à faible coût. Comme le souligne une étude récente72, la complexité technologique et l'interaction limitée entre les principales parties prenantes sont quelques-uns des principaux obstacles à la science citoyenne participative. La nature modulaire et transparente du cadre Soc-IoT lui permet d'être utilisé pour des activités participatives de science citoyenne susceptibles de promouvoir l'engagement citoyen et de permettre aux communautés et aux décideurs de collaborer sur des questions environnementales majeures.

Tirant parti de la croissance de l'IoT et de son interaction avec les pratiques durables et les principes open source, ce document propose Soc-IoT, un cadre de preuve de concept pour la surveillance environnementale centrée sur le citoyen. Le cadre favorise une surveillance environnementale précise et efficace en intégrant du matériel et des logiciels open source. L'unité CoSense est construite avec des composants matériels à faible coût facilement disponibles qui peuvent être utilisés par les chercheurs, les citoyens et la communauté des fabricants pour créer leurs propres dispositifs de détection. En raison de la facilité d'accès et du faible coût de ces composants matériels, l'unité CoSense peut également être utilisée dans des endroits disposant de ressources et d'un budget limités pour la surveillance de l'environnement. Les performances et la précision des unités CoSense sont largement évaluées en les co-localisant dans une station officielle de surveillance de la qualité de l'air équipée d'instruments équivalents de référence à Dubendorf, en Suisse. De plus, une assurance qualité a été réalisée en étudiant la variabilité inter-unités. Avec une conception modulaire, un assemblage facile et une interface d'analyse de données intuitive, le cadre Soc-IoT peut aider à l'évaluation de l'exposition à la pollution de l'air ainsi qu'à l'analyse complète des données sur la qualité de l'air. L'application exploreR est conçue pour réduire les barrières techniques, notamment celles liées à la programmation. Il offre aux experts et aux non-experts un large éventail de fonctionnalités d'analyse et de visualisation des données qui prennent en charge l'inspection visuelle des données, le nettoyage des données et l'analyse détaillée des données.

La partie centrale du cadre se concentre sur l'amélioration de l'intelligence spatiale intégrée où l'autonomisation des citoyens rencontre les environnements intelligents et la conception durable. Le cadre proposé a le potentiel de favoriser la collaboration entre un large éventail de parties prenantes, y compris les scientifiques, les décideurs et la communauté des citoyens et des décideurs. La fiabilité et la précision de l'unité CoSense lui permettent de compléter potentiellement les réseaux officiels de surveillance de l'environnement. La nature extensible et open source du framework Soc-IoT encouragerait les autres à l'utiliser comme plate-forme de développement plutôt que de tout réinventer à partir de zéro. Pour renforcer l'interface science-politique-société, le cadre Soc-IoT peut également être utilisé pour faciliter la co-création et les activités de science citoyenne. En plus de soutenir la démocratisation des données, il peut être utilisé pour créer un environnement où les opinions, les observations et l'expertise des citoyens sont valorisées et utilisées pour faciliter un dialogue avec les décideurs.

Le cadre présenté dans cet article démontre la faisabilité de l'utilisation de la technologie IoT open source à faible coût dans les applications de surveillance environnementale. Par conséquent, le travail présenté ici peut être utilisé pour de futures recherches. Bien que la durabilité environnementale des dispositifs IoT ait été prise en compte dans le cadre de ce travail, d'autres aspects n'ont pas pu être pris en compte en raison de contraintes de temps, tels que la durabilité sociale et économique de l'IoT. Les travaux futurs porteront sur la viabilité sociale et économique des solutions technologiques discutées dans cet article. Une autre direction de recherche future serait d'étudier les problèmes liés aux données tels que la sécurité et la confidentialité des données des utilisateurs, ainsi que d'évaluer diverses techniques de préservation de la vie privée pour protéger les données des utilisateurs. Afin d'améliorer l'évolutivité du système, les recherches futures se pencheront également sur l'étalonnage dynamique et l'analyse des bords. Des améliorations supplémentaires seront apportées à l'outil d'analyse des données, notamment l'amélioration de l'interface utilisateur et l'ajout de fonctionnalités supplémentaires. Un élément clé des travaux futurs comprendrait la réalisation d'expériences sur le terrain en collaboration avec la recherche ainsi que la communauté scientifique citoyenne pour analyser la facilité d'utilisation de l'appareil pour promouvoir la sensibilisation à l'environnement.

Le code du capteur, les fichiers STL pour l'impression 3D ainsi que le code pour l'application explorR sont disponibles gratuitement sur Github https://github.com/sachit27/Soc-IoT. L'application exploreR est accessible via ce lien https://sachitmahajan.shinyapps.io/exploreR/.

Liang, W. & Yang, M. Urbanisation, croissance économique et pollution de l'environnement : preuves de la Chine. Soutenir. Informatique : Informer. Syst. 21, 1–9 (2019).

Google Scholar

Jacyna, M., Wasiak, M., Lewczuk, K. & Karoń, G. Bruit et pollution de l'environnement par les transports : problèmes décisifs dans le développement de systèmes de transport écologiquement efficaces. J. Vibroeng. 19, 5639–5655 (2017).

Article Google Scholar

Zachos, E. Trop de lumière la nuit fait que le printemps arrive tôt (2016).

Perera, F. La pollution due à la combustion de combustibles fossiles est la principale menace environnementale pour la santé et l'équité pédiatriques mondiales : des solutions existent. Int. J. Environ. Rés. Santé publique 15, 16 (2018).

Article CAS Google Scholar

OMS. Qualité de l'air ambiant (extérieur) et santé. Technologie. Rep. (2014).

Hamanaka, RB & Mutlu, GM Pollution atmosphérique par les particules : effets sur le système cardiovasculaire. Devant. Endocrinol. 9, 680 (2018).

Article Google Scholar

Riojas-Rodríguez, H., da Silva, AS, Texcalac-Sangrador, JL & Moreno-Banda, GL Gestion et contrôle de la pollution de l'air en Amérique latine et dans les Caraïbes : implications pour le changement climatique. Rév. Panam. Salud Publica 40, 150–159 (2016).

Google Scholar PubMed

Wu, S.-C., Wu, D.-Y., Ching, F.-H. & Chen, L.-J. Système participatif d'étalonnage de sonomètres pour appareils mobiles. Dans Actes de la 18e conférence sur les systèmes de capteurs en réseau intégrés, 709–710 (2020).

Batty, M. et al. Les villes intelligentes du futur. EUR. Phys. J. Spec. Haut. 214, 481–518 (2012).

Article Google Scholar

Cappa, F., Franco, S. & Rosso, F. Citoyens et villes : Tirer parti de la science citoyenne et des mégadonnées pour un développement urbain durable. Bus. Stratég. Environ. 31, 648–667 (2022).

Article Google Scholar

Bakry, SH, Al-Saud, BA, Alfassam, AN & Alshehri, KA Un cadre d'exigences essentielles pour le développement des villes intelligentes : la ville de Riyad comme exemple. Dans Villes intelligentes : enjeux et défis, 219-239 (Elsevier, 2019).

Kumar, P. et al. L'essor de la détection à faible coût pour la gestion de la pollution de l'air dans les villes. Environ. Int. 75, 199-205 (2015).

Article PubMed Google Scholar

DiBona, C. & Ockman, S. Sources ouvertes : Voix de la révolution open source (« O'Reilly Media, Inc. », 1999).

Lichten, C., Ioppolo, R., D'Angelo, C., Simmons, RK & Jones, MM Science citoyenne : Crowdsourcing pour la recherche (THIS, Institute, 2018).

Google Scholar

Chen, L.-J. et coll. Un cadre ouvert pour la surveillance participative des pm2,5 dans les villes intelligentes. Accès IEEE 5, 14441–14454 (2017).

Article Google Scholar

Castell, N. et al. Les plates-formes de capteurs commerciales à faible coût peuvent-elles contribuer à la surveillance de la qualité de l'air et aux estimations de l'exposition ?. Environ. Int. 99, 293–302 (2017).

Article CAS PubMed Google Scholar

Mahajan, S. et al. Une approche scientifique citoyenne pour améliorer la compréhension du public sur la pollution de l'air. Soutenir. Soc. 52, 101800 (2020).

Article Google Scholar

OpenAQ. Combattre les inégalités aériennes grâce aux données ouvertes et à la communauté (2021).

Mahajan, S., Luo, C.-H., Wu, D.-Y. & Chen, L.-J. Du bricolage (bricolage) au bricolage (dit) : Réflexions sur la conception d'un cadre citoyen de surveillance de la qualité de l'air à Taiwan. Soutenir. Soc. 66, 102628 (2021).

Article Google Scholar

Pritchard, H. & Gabrys, J. De la perception citoyenne à la surveillance collective : approfondir les problématiques perceptives et affectives de la pollution environnementale. GéoHumanités 2, 354–371 (2016).

Article Google Scholar

Commodore, A., Wilson, S., Muhammad, O., Svendsen, E. & Pearce, J. Recherche participative communautaire pour l'étude de la pollution de l'air : examen des motivations, des approches et des résultats. Environ. Monit. Évaluer. 189, 1–30 (2017).

Article Google Scholar

Mahajan, S., Wu, W.-L., Tsai, T.-C. & Chen, L.-J. Conception et mise en œuvre d'un assistant personnel de qualité de l'air compatible iot sur messagerie instantanée. Dans Actes de la 10e Conférence internationale sur la gestion des écosystèmes numériques, 165-170 (2018).

Toma, C., Alexandru, A., Popa, M. & Zamfiroiu, A. Iot solution pour la surveillance de la pollution des villes intelligentes et les défis de sécurité. Capteurs 19, 3401 (2019).

Article ADS PubMed Central Google Scholar

Pigliautile, I., Marseglia, G. & Pisello, AL Enquête sur la variation et la cartographie du co2 grâce à des techniques de détection portables pour mesurer l'exposition des piétons dans les zones urbaines. Durabilité 12, 3936 (2020).

Article Google Scholar

Pigliautile, I. & Pisello, AL Un nouveau système de surveillance portable pour étudier les conditions environnementales des piétons : développement de l'outil expérimental et résultats de démarrage. Sci. Environ. 630, 690–706 (2018).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Pigliautile, I. & Pisello, A. Analyse de regroupement de données environnementales par des techniques de détection portables : nouveau processus ascendant visant à identifier les morphologies granulaires intra-urbaines à partir de transects piétonniers. Construire. Environ. 171, 106641 (2020).

Article Google Scholar

Chen, L.-J. et coll. Adf : Un cadre de détection d'anomalies pour les systèmes de détection de pm2,5 à grande échelle. IEEE Internet Things J. 5, 559–570 (2017).

Article Google Scholar

Camprodon, G. et al. Kit et station citoyen intelligent : Un système ouvert de surveillance environnementale pour la participation citoyenne et l'expérimentation scientifique. MatérielX 6, e00070 (2019).

Article Google Scholar

Luo, C.-H., Yang, H., Huang, L.-P., Mahajan, S. & Chen, L.-J. Un pm2 rapide. 5 approche prévisionnelle basée sur l'analyse de données de séries chronologiques, la régression et la régularisation. En 2018, Conférence sur les technologies et les applications de l'intelligence artificielle (TAAI), 78–81 (IEEE, 2018).

Ma, J. et al. Un réseau d'apprentissage en profondeur lag-flstm basé sur l'optimisation bayésienne pour la prédiction pm2,5 multi-séquentielle-variante. Soutenir. Soc. 60, 102237 (2020).

Article Google Scholar

Cordoue, CH et al. Évaluation de la qualité de l'air et prévision de la pollution à l'aide de réseaux de neurones artificiels dans la région métropolitaine de Lima-Pérou. Sci. Rep. 11, 1–19 (2021).

Article CAS Google Scholar

Kirimtat, A., Krejcar, O., Kertesz, A. & Tasgetiren, MF Tendances futures et état actuel des concepts de ville intelligente : une enquête. Accès IEEE 8, 86448–86467 (2020).

Article Google Scholar

Van Oudheusden, M. & Abe, Y. Au-delà de la base : deux trajectoires de « scientisation citoyenne » dans la gouvernance environnementale. (2021).

Mahajan, S., Hausladen, CI, Sánchez-Vaquerizo, JA, Korecki, M. & Helbing, D. Résilience participative : Survivre, se rétablir et s'améliorer ensemble. Villes et société durables 103942 (2022).

Web de la Science. Base de données Web of Science (2022).

Aria, M. & Cuccurullo, C. bibliometrix : Un r-outil pour une analyse complète de la cartographie scientifique. J. Informet. 11, 959–975 (2017).

Article Google Scholar

Lu, H., Halappanavar, M. & Kalyanaraman, A. Heuristique parallèle pour la détection de communauté évolutive. Traitement en parallèle. 47, 19–37 (2015).

Article MathSciNet Google Scholar

Spinelle, L., Gerboles, M., Villani, MG, Aleixandre, M. & Bonavitacola, F. Étalonnage d'un cluster de capteurs à faible coût pour la mesure de la pollution atmosphérique dans l'air ambiant. Dans CAPTEURS, 2014 IEEE, 21–24 (IEEE, 2014).

Balestrini, M., Kotsev, A., Ponti, M. & Schade, S. Questions de collaboration : renforcement des capacités, mise à l'échelle, diffusion et durabilité dans les projets de données générés par les citoyens. Humain. Soc. Sci. Commun. 8, 1–15 (2021).

Google Scholar

Mahajan, S., Gabrys, J. & Armitage, J. Airkit : une boîte à outils de détection des citoyens pour surveiller la qualité de l'air. Capteurs 21, 4044 (2021).

Article ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Teh, HY, Kempa-Liehr, AW, Kevin, I. & Wang, K. Qualité des données des capteurs : une revue systématique. J. Big Data 7, 1–49 (2020).

Article Google Scholar

Grundy, J. Ingénierie logicielle centrée sur l'humain pour les applications de vie intelligente basées sur le cloud et la périphérie de nouvelle génération. En 2020, 20e Symposium international IEEE / ACM sur le cluster, le cloud et l'informatique Internet (CCGRID), 1–10 (IEEE, 2020).

Helbing, D. et al. Éthique des villes intelligentes : vers une conception sensible aux valeurs et une vie urbaine co-évolutive. Durabilité 13, 11162 (2021).

Article Google Scholar

Fiore, E. Éthique de la technologie et éthique du design dans les systèmes socio-techniques : Enquêter sur le rôle du designer. FormAkademisk-forskningstidsskrift for design og designdidaktikk13 (2020).

Mao, F., Khamis, K., Krause, S., Clark, J. et Hannah, DM Réseaux de capteurs environnementaux à faible coût : avancées récentes et orientations futures. Devant. Terre Sci. 7, 221 (2019).

Annonces d'article Google Scholar

Mahajan, S. sachit27/soci-iot. https://doi.org/10.5281/zenodo.6497879 (2022).

Mois, G., Folea, S. & Sanislav, T. Analyse de trois capteurs sans fil basés sur l'IdO pour la surveillance de l'environnement. IEEE Trans. Instrument. Mes. 66, 2056-2064 (2017).

Article Google Scholar

Kim, S. & Paulos, E. Inair : partage des mesures et des visualisations de la qualité de l'air intérieur. Dans Actes de la conférence SIGCHI sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques, 1861–1870 (2010).

Sousan, S., Regmi, S. & Park, YM Évaluation en laboratoire de compteurs de particules optiques à faible coût pour les expositions environnementales et professionnelles. Capteurs 21, 4146 (2021).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tryner, J., Mehaffy, J., Miller-Lionberg, D. & Volckens, J. Effets du type d'aérosol et du vieillissement simulé sur les performances des capteurs pm à faible coût. J. Aérosol Sci. 150, 105654 (2020).

Article ADS CAS Google Scholar

Marques, G. & Pitarma, R. Une solution de supervision de la qualité de l'air rentable pour des environnements de vie améliorés grâce à l'internet des objets. Électronique 8, 170 (2019).

Article CAS Google Scholar

Dang, CT, Seiderer, A. & André, E. Theodor : Un pas vers des applications domestiques intelligentes avec des nez électroniques. Dans Actes du 5e atelier international sur la reconnaissance et l'interaction des activités basées sur les capteurs, 1–7 (2018).

Sanner, MF et al. Python : un langage de programmation pour l'intégration et le développement de logiciels. J. Mol. Graphique. Modèle. 17, 57-61 (1999).

CAS PubMed Google Scholar

Tagle, M. et al. Performances sur le terrain d'un capteur à faible coût dans la surveillance des particules à Santiago, au Chili. Environ. Monit. Évaluer. 192, 1–18 (2020).

Article CAS Google Scholar

Fishbain, B. et al. Une trousse d'outils d'évaluation des unités de micro-détection de la qualité de l'air. Sci. Environ. 575, 639–648 (2017).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Bulot, FM et al. Comparaison à long terme sur le terrain de plusieurs capteurs de particules à faible coût dans un environnement urbain extérieur. Sci. Rep. 9, 1–13 (2019).

Article ADS CAS Google Scholar

AIE. L'empreinte carbone de la vidéo en streaming : vérification des faits à la une (2020).

Carbone des purificateurs d'air, R. Calculateur de consommation d'électricité du purificateur d'air en kWh et coût(\$) (2022).

Yu, Y., Ouyang, Y. & Yao, W. shinycircos : une application r/shiny pour la création interactive d'intrigues Circos. Bioinformatique 34, 1229-1231 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Nisa, KK, Andrianto, HA & Mardhiyyah, R. Regroupement de points d'accès utilisant l'algorithme dbscan et le framework web brillant. En 2014, conférence internationale sur l'informatique avancée et les systèmes d'information, 129-132 (IEEE, 2014).

Mahajan, S. & Kumar, P. Sense your data : manuel de la boîte à outils du capteur, version 1.0 (2019).

Maag, B., Zhou, Z. & Thiele, L. Une enquête sur l'étalonnage des capteurs dans les déploiements de surveillance de la pollution atmosphérique. IEEE Internet Things J. 5, 4857–4870 (2018).

Article Google Scholar

Cross, ES et al. Utilisation de capteurs électrochimiques pour la mesure de la pollution de l'air : Correction de la réponse parasite et validation des mesures. Atmos. Mesur. Techn. 10, 3575–3588 (2017).

Article ADS CAS Google Scholar

Dorich, CD et al. Lignes directrices sur la méthodologie de la chambre n2o de l'Alliance mondiale pour la recherche : lignes directrices pour combler les lacunes des mesures manquantes. J. Environ. Qual. 49, 1186-1202 (2020).

Article CAS PubMed Google Scholar

Alavi, N., Warland, JS & Berg, AA Combler les lacunes dans les mesures d'évapotranspiration pour les études sur le bilan hydrique : évaluation d'une approche de filtrage de Kalman. Agric. Pour. Météorol. 141, 57–66 (2006).

Annonces d'article Google Scholar

Mahajan, S. & Kumar, P. Évaluation de capteurs à faible coût pour la surveillance quantitative de l'exposition personnelle. Soutenir. Soc. 57, 102076 (2020).

Article Google Scholar

Pan, B. Application de l'algorithme xgboost dans la prévision de la concentration horaire de pm2,5. Dans IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 113, 012127 (éditions IOP, 2018).

Carslaw, DC & Ropkins, K. Openair-an r package pour l'analyse des données sur la qualité de l'air. Environ. Modèle. Logiciel 27, 52–61 (2012).

Article Google Scholar

Feenstra, B., Collier-Oxandale, A., Papapostolou, V., Cocker, D. & Polidori, A. L'application Web airsensor open-source r-package et dataviewer pour interpréter les données communautaires collectées par des réseaux de capteurs à faible coût. Environ. Modèle. Logiciel 134, 104832 (2020).

Article Google Scholar

Mahajan, S. Vayu : une boîte à outils open source pour la visualisation et l'analyse de données de capteurs provenant de la foule. Capteurs 21, 7726 (2021).

Article ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Callahan, J. et al. Pwfslsmoke : utilitaires pour travailler avec les données de surveillance de la qualité de l'air. Emballage R. Version 1, 111 (2019).

Google Scholar

Mahajan, S. et al. Traduire les données sur la qualité de l'air générées par les citoyens en preuves pour l'élaboration des politiques. Humain. Soc. Sci. Commun. 9, 1–18 (2022).

Google Scholar

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L'auteur remercie M. Beat Schwarzenbach et le Dr Christoph Hüglin qui ont aidé à tester les unités CoSense à l'installation NABEL à l'Empa, Dubendorf, et M. Manuel Knott pour la conception du modèle 3D le boîtier de l'unité CoSense. L'auteur tient également à remercier Christoph Laib, Thomas Maillart, Stefan Klauser et Octanis Instruments pour leurs premiers travaux liés aux capteurs de qualité de l'air lors de l'initiative Climate City Cup, et Sensirion pour le don des modules SPS30. Des remerciements particuliers sont dus à l'équipe du projet CoCi pour sa contribution lors du développement de l'unité CoSense.

Sciences sociales computationnelles, ETH Zurich, 8092, Zürich, Suisse

Sachit Mahajan

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SM a conceptualisé l'idée, prototypé l'appareil, créé l'application R-Shiny, effectué l'analyse des données et rédigé le manuscrit.

Correspondance à Sachit Mahajan.

L'auteur ne déclare aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Mahajan, S. Conception et développement d'un cadre open-source pour la surveillance environnementale centrée sur le citoyen et l'analyse des données. Sci Rep 12, 14416 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-18700-z

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Reçu : 06 avril 2022

Accepté : 17 août 2022

Publié: 24 août 2022

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

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