Εξόρυξη γνώσης ποιότητας αέρα με χρήση αισθητήρων χαμηλού κόστους: Naoussa Air Quality - (:unkn) unknown (My University, 2021)
Η ατμοσφαιρική ρύπανση κρίνεται ένας από τους μεγαλύτερους περιβαλλοντικούς κινδύνους και επιδρά πολυπαραγοντικά στις πτυχές των οικονομικών και κοινωνικών δραστηριοτήτων. Σύμφωνα με την μεθοδολογία του Ευρωπαϊκού Οργανισμού Περιβάλλοντος, στο διάστημα 9/1 με 11/2 σε συνολική διάρκεια δείγματος 34 ημερών η πόλη της Νάουσας παρουσιάζει στο 47,1% των ημερών ακραία κακή ποιότητα αέρα, 44,1% των ημερών πολύ κακή ποιότητα αέρα και 8,8% των ημερών κακή ποιότητα αέρα. Η μελέτη των γραμμικών μοντέλων παλινδρόμησης έδειξε πως το 86,3% της μεταβολής της συγκέντρωσης μικροσωματιδίων PM2.5 μπορεί να ερμηνευθεί μέσα από τις μεταβολές των όρων της ταχύτητας του ανέμου, της ατμοσφαιρικής πίεσης, της κατεύθυνσης του ανέμου, της ταχύτητας του ανέμου στο τετράγωνο και της ατμοσφαιρικής πίεσης στο τετράγωνο. Σε αυτό το γραμμικό μοντέλο το τυπικό σφάλμα μεταξύ παρατηρήσεων και μοντέλου είναι 10,48 mg/m3.

Air pollution is considered one of the biggest environmental risks and has a multifactorial effect on aspects of economic and social activities. According to the methodology of the European Environment Agency, in the period 9/1 to 11/2 in a total sample duration of 34 days the city of Naoussa presents in 47.1% of the days extreme poor air quality, 44.1% of the days very poor quality air and 8.8% of days poor air quality. The study of linear regression models showed that 86.3% of the change in the concentration of PM2.5 microparticles can be interpreted through changes in the terms of wind speed, atmospheric pressure, wind direction, wind speed squared and atmospheric pressure in the square. In this linear model the standard error between observations and model is 10.48 mg / m3.
Mining air quality knowledge using low cost sensors: Naoussa Air Quality
Keywords: Ποιότητα αέρα, αισθητήρες χαμηλού κόστους, μικροσωματίδια, ανάλυση δεδομένων, ατμοσφαιρική ρύπανση, Smart Citizen; Air quality, low cost sensors, particulate matter, data analysis, air pollution, smart citizen