AirGradient провели масштабный анализ: 41 датчик, 14 точек на 6 континентах, суммарно около 15 000 дней параллельных измерений рядом с эталонными приборами. Результаты опубликованы в виде научного вебинара. Датчики, которые мы рекомендуем нашему сообществу и которые стоят в нескольких точках Еревана, — именно AirGradient на основе сенсора Plantower PMS5003. Тот же сенсор используется в датчиках Purple Air и — что особенно важно для нас — в муниципальной сети мэрии Еревана (станции Clarity Node-S). Поэтому данные вебинара для нас непосредственно практически значимы.
Сырые данные завышают на 60% — и это норма
Главный вывод: необработанные данные AirGradient систематически завышают PM2.5 примерно на 60% относительно эталона. Это видно во всех локациях: Лондон, Брюссель, Ченнаи, Чиангмай, Йоханнесбург, Эдмонтон — картина одна и та же. Два датчика, стоящие рядом, при этом дают практически одинаковые показания (коэффициент вариации 3,9–6,8%) — то есть воспроизводимость отличная, но калибровка нужна.
Это известное поведение PMS5003: сенсор считает рассеяние лазерного луча, а не массу частиц напрямую. При этом предполагает определённую плотность и размер частиц — что в реальном городском воздухе не всегда совпадает с действительностью. На нашем сайте все необходимые корректировки уже внесены — данные отображаются в скорректированном виде.
Поправка EPA работает — в 13 из 14 точек
US EPA разработала алгоритм коррекции специально для PMS5003. После применения этой поправки 13 из 14 точек укладываются в целевые показатели EPA (NRMSE < 30%, R² > 0,7).
Именно эту поправку применяет и AirGradient на своей платформе — поэтому данные с датчиков, которые подключены к официальному серверу, уже скорректированы.
Главная неожиданность: эталон тоже ошибается
Две аномалии — Богота (Колумбия) и Сидней (Австралия) — оказались точками, где сырые данные AirGradient уже без коррекции совпадают с эталоном. Парадокс: применение поправки EPA там делает результат хуже.
Расследование показало: в обоих городах в качестве эталона используются бета-аттенуационные мониторы Thermo. В другом исследовании 2024 года обнаружено, что один из таких мониторов в лабораторных условиях завышает показания на 60% — ровно столько, насколько PMS5003 «завышает» относительно него в полевых условиях. Авторы осторожно формулируют: «это может быть совпадением, а может и нет».
Вывод: то, что мы считаем «ошибкой дешёвого датчика», частично может быть ошибкой самого эталона. Разные эталонные приборы (Teledyne T640 завышает в среднем на 20%, иногда до 50%; MET One Beta согласуется хорошо) не дают одинакового результата между собой — и это признанная проблема метрологии измерений частиц.
Влажность: эффект есть, но небольшой
Влажность влияет на показания — это подтверждается. Но в данных AirGradient эффект оказался скромным: разница между показаниями при 0% и 100% относительной влажности для одного и того же сырого значения составляет всего несколько микрограммов. Одна из причин — сенсорный модуль PMS внутри корпуса подогревает воздух и снижает влажность внутри примерно на 10 процентных пунктов по сравнению с уличной. Это неплановый, но полезный эффект.
Временное разрешение важнее, чем кажется
Корреляция (R²) между датчиком и эталоном сильно зависит от того, с каким шагом считать. В Анакортесе (Вашингтон) почасовая корреляция составила 0,58 — кажется, что датчик плохо работает. Но суточная корреляция — уже 0,85. Причина: бета-аттенуационные мониторы очень шумят на низких концентрациях, и усреднение это убирает. Это важный методологический момент при оценке любых данных: метрика «плохой датчик» может на самом деле означать «шумный эталон».
Долгосрочный дрейф: два года в Лондоне без деградации
Четыре датчика в Лондоне работали два года рядом с эталоном — никакого систематического дрейфа не обнаружено. Ни в наклоне калибровочной кривой, ни в абсолютных значениях не было ни нарастающего завышения, ни занижения. Это важный результат: дешёвые оптические датчики оказались стабильными приборами при надлежащей начальной калибровке.
Что это значит для наших данных в Ереване
Датчики на платформе AirGradient (которые подключены к их серверу) уже получают поправку EPA и показывают скорректированные значения. Датчики, которые интегрированы напрямую в наш сайт, тоже используют данные через API AirGradient. Результаты вебинара дают основания доверять этим данным: в среднем, на уровне суточных значений, расхождение с эталоном не больше, чем расхождение между самими эталонными приборами.
Единственное существенное предупреждение — состав аэрозоля. Исследователи считают его главным фактором, влияющим на точность оптических датчиков: размер и плотность частиц меняют то, как сенсор «видит» массу. Ереванский зимний аэрозоль (вторичный нитрат аммония, зола от дровяных печей, автовыхлопы в условиях инверсии) имеет свою специфику — и в идеале нам нужна собственная локальная коллокация рядом с эталонным прибором, чтобы это проверить.
На данный момент у нас нет информации ни об одном эталонном приборе в Ереване, данные которого были бы публично доступны. Мы рассчитываем, что в течение ближайшего года такие станции в городе появятся — это позволит провести реальную коллокацию и понять, насколько применяемые поправки работают именно для нашего воздуха.
Оригинальный вебинар AirGradient: Low-Cost PM2.5 Sensor Performance: Insights from 15,000 Days of Colocation