UmweltTracker

Analyse

Schritt 1: Kalibrierung der ersten PAM-Sensoren

Für die Kalibrierung von gasförmigen Schadstoffen wie NO2, CO, NO und O3 wurden die Messwerte der Referenzsensoren als Basislinie verwendet. Es wurde ein lineares Regressionsmodell angewandt, eine statistische Methode, mit der eine Beziehung zwischen zwei Variablen durch Anpassung einer linearen Gleichung an die beobachteten Daten hergestellt werden kann. In diesem Fall waren die Messwerte der Referenzsensoren die unabhängige Variable (Prädiktor), während die Messwerte der PAM-Sensoren die abhängige Variable (Reaktion) darstellten. Die lineare Regressionsanalyse ergab einen Koeffizienten (Steigung) und einen Achsenabschnitt, die zusammen eine Kalibrierungsgleichung bildeten (siehe unten)
                                    y = α + βx

Schritt 2: Kalibrierung aller 12 Sensoren

Im zweiten Schritt wurde der Kalibrierungsprozess auf alle 12 in der Studie verwendeten Sensoren ausgedehnt. In dieser Phase wurden alle Sensoren zwei Tage lang in einer kontrollierten Umgebung in einem Raum des UFZ platziert. Während dieser Phase wurden die durchschnittlichen Messwerte der fünf PAM-Sensoren, die bereits in Schritt 1 kalibriert worden waren, als wahre Werte verwendet. Diese wahren Werte dienten als Ausgangsbasis für die Kalibrierung der übrigen sieben Sensoren. Ähnlich wie im ersten Schritt wurde eine lineare Regression durchgeführt, wobei die durchschnittlichen kalibrierten Messwerte der fünf PAM-Sensoren als unabhängige Variable und die Messwerte der übrigen Sensoren als abhängige Variable verwendet wurden. Sobald diese neuen Kalibrierungsgleichungen aufgestellt waren, wurden sie während der gesamten Messkampagne auf den gesamten Datensatz für die übrigen sieben Sensoren angewendet.