Überwachung straßenniveau-spezifischer räumlicher und zeitlicher Variationen von Kohlenmonoxid in städtischen Umgebungen mittels eines drahtlosen Sensornetzwerks (WSN)-Rahmenwerks

Luftverschmutzung ist aufgrund der Urbanisierung und des schweren Verkehrs zu einem ernsten Umweltproblem geworden. Die Überwachung der Luftqualität auf Straßenniveau ist ein wichtiges Thema, aber die meisten offiziellen Überwachungsstationen sind installiert, um die Luftqualitätsbedingungen in großem Maßstab zu überwachen, und ihre begrenzte räumliche Auflösung kann die detaillierten Variationen der Luftqualität nicht widerspiegeln, die durch Verkehrsstau verursacht werden können. Durch den Einsatz drahtloser Sensoren an Kreuzungen und Hauptstraßen hat diese Studie einen Pilotrahmen für ein auf drahtlosen Sensornetzwerken (WSN) basierendes Echtzeit-Überwachungssystem etabliert, um räumlich-zeitliche Veränderungen von Kohlenmonoxid (CO) in städtischen Umgebungen zu verstehen. Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten. Die erste Komponente ist die Bereitstellung drahtloser Sensoren. In dieser Studie wurden 44 Sensorknoten, 40 Senderknoten und vier Gateway-Knoten eingesetzt. Jeder Sensorknoten umfasst ein Signalverarbeitungsmodul, einen CO-Sensor und ein drahtloses Kommunikationsmodul. Um die realistische menschliche Exposition gegenüber Verkehrsschadstoffen zu erfassen, wurden alle Sensoren in einer Höhe von 1,5 m an Lampenmasten und Verkehrsschildern installiert. Das Studiengebiet umfasst eine Gesamtlänge von 1,5 km der Keelung Straße in der Stadt Taipeh. Die andere Komponente ist eine kartenbasierte Überwachungsplattform zur Visualisierung und Manipulation von Sensordaten in Raum und Zeit. Mit einem intensiven Echtzeitüberwachungsrahmen auf Straßenniveau haben wir die räumlich-zeitlichen Muster der Luftverschmutzung in verschiedenen Zeitperioden verglichen. Unsere Ergebnisse erfassen vier CO-Konzentrationsspitzen im Laufe des Tages an einem Standort, der sich entlang einer Hauptstraße und in der Nähe eines Verkehrsschildes befand. Der stündliche Durchschnitt konnte von 17:00 bis 19:00 Uhr 5,3 ppm erreichen, was auf die Verkehrsüberlastung zurückzuführen ist. Das vorgeschlagene auf WSN basierende Rahmenwerk erfasst detaillierte Informationen vor Ort und potenzielle Risiken der menschlichen Exposition gegenüber verkehrsbedingter Luftverschmutzung. Es bietet auch Einblicke auf Straßenniveau in die Echtzeitüberwachung für eine frühzeitige Warnung vor Luftverschmutzung und das urbane Umweltmanagement.