Calibración de MACA-Luftdaten con equipo de referencia
Nano Castro
22 de mayo de 2019
Se analizan los datos resultantes de una campaña de co-locación de dos sensores de particualdo de bajo costo SDS011 y PMS7003 respecto a los datos de un equipo de referencias Beta Gauge Continuous Ambient Particulate Monitor modelo FH62C14.
## Linking to ImageMagick 6.9.9.14
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, lcms, pango, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11
La campaña de medición se extendió desde el 30 de abril al 17 de mayo de 2019.
Los datos se extraen del archivo diario de Luftdaten Se hace uso de la librerìa OPENAIR (Carslaw, D. C. and K. Ropkins, (2012) openair — an R package for air quality data analysis. Environmental Modelling & Software. Volume 27-28, 52-61.)
Lectura de los datos de los datos de los sensores MACA-Luftdaten
Para hacer la lectura se definene los datos del sensor y las fechas de inicio y fin de la busqueda
##
## Attaching package: 'lubridate'## The following object is masked from 'package:base':
##
## date## -- Attaching packages ---------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --## v ggplot2 3.0.0 v purrr 0.2.5
## v tibble 1.4.2 v dplyr 0.7.6
## v readr 1.1.1 v stringr 1.3.1
## v ggplot2 3.0.0 v forcats 0.3.0## -- Conflicts ------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
## x lubridate::date() masks base::date()
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x lubridate::intersect() masks base::intersect()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## x lubridate::setdiff() masks base::setdiff()
## x lubridate::union() masks base::union()## Warning: Missing dates detected, removing 1 lines## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 950 obs. of 11 variables:
## $ date : POSIXct, format: "2019-04-28 00:00:00" "2019-04-28 00:30:00" ...
## $ ID : num 16013 16013 16013 16013 16013 ...
## $ Location: num 8111 8111 8111 8111 8111 ...
## $ Lat : num -32.9 -32.9 -32.9 -32.9 -32.9 ...
## $ Lon : num -68.9 -68.9 -68.9 -68.9 -68.9 ...
## $ PM10 : num 11.57 5.42 3.88 4.22 9.56 ...
## $ none1 : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
## $ none2 : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
## $ PM2.5 : num 7.51 3.66 2.98 3.01 6.91 ...
## $ none3 : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
## $ none4 : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...Lectura de los datos del sensor de referencia
El equipo de referencia es un Beta Gauge Continuous Ambient Particulate Monitor modelo FH62C14. Las mediciones de referencia son de PM10 hasta el 8 de mayo. Luego son mediciones de PM2.5
## 'data.frame': 872 obs. of 4 variables:
## $ date: POSIXct, format: "2019-05-17 15:30:00" "2019-05-17 15:00:00" ...
## $ code: Factor w/ 5 levels "000000","000004",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ num : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PM : int 33 29 29 35 28 10 -16 -50 8 17 ...Timeplots comparativos de PM10
Serie de tiempo para datos de aprox 8 dias para todos los sensores, los low-cost (SDS011 y PMS7003) y la referencia.
Grafico de la variación para una semana PM10
Scatter plots y regresiones PM10
Para SDS011 respecto a la referencia
Para PMS7003 respecto a la referencia
Para los dos sensores low-cost
Graficos para PM2.5
Serie temporal para los dos sensores low-cost y la referencia
Grafico de la variación para una semana PM10
Scatter plots y regresiones PM2.5
Para SDS011 respecto a la referencia
Para PMS7003 respecto a la referencia
Para los dos sensores low-cost
