This section shows measured results

This section shows measured results in an urban environment where the primary pollution originated mainly from the city traffic i.e. from the internal combustion engine. Major intersections were selected with high measured concentrations of pollutants coming from the motor vehicles exhaust pipes. In the vicinity of the intersection there were no other sources of pollution that would dominantly influence the measured values. The concentrations of the following gases were measured in the air: sulfur dioxide (SO2), carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), particulate matter (PM10), relative humidity (RH) and air temperature. The monitoring was carried out over a long period of time, with a sampling interval of one hour. Program for the reception of data from monitoring stations and statistical analysis of the measured values was implemented in LabVIEW software package on a PC under Windows operating system. Data from monitoring stations are transferred to the server via the Modbus protocol, which enables fast and reliable transmission of data. Fig. 5 shows the front panel of HMI (Human Machine Interface) displayed on the server computer. It displays the measured values of environmental parameters in numerical and graphical form. The graph shows four curves. The color red is used for the measured concentration of SO2 gas in the last 18 h. Current value of SO2 gas is also there in numerical form and at the scale display. Black color displays the numerically computed prediction of SO2 gas concentration in the last 18 h as well as the estimated value of the gas concentration over the next 6 h. Green and blue colors are used to graphically depict numerically calculated, expected, lower and upper limits for a period of 24 h. Estimating gas concentration in the next period is done using the ARMA model, which is implemented in the LabVIEW program. Since the ARMA prediction relies on the previously obtained values it is possible to calculate arithmetic mean (μ) and standard deviation (σ ) of the measurements. The upper and lower limits are now determined as View the MathML source with probability of 95.5% (2σ). In this way, if unexpected high concentrations of pollutants in the air occur, users would be able to take certain actions. These activities consist of avoiding these locations as well as using protective equipment when necessary. Since it is a statistical method it is not possible to give exact measurement errors because it depends on each newly arrived data and therefore it is much better to give the lower and upper limits which will move around the prediction values. ARMA model relies solely on a single parameter that is observed while other statistical models, such as mathematical correlations and regressions rely on the mutual dependence of different types of gases. Certainly, it would be very useful to improve the method using concentrations of other air pollutants, but it requires a long-term research and complex mathematical calculations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนนี้แสดงผลการวัดในสภาพแวดล้อมเมืองที่มลภาวะหลักมาจากการจราจรเมืองเช่นจากเครื่องยนต์สันดาปภายใน แยกหลักถูกเลือก ด้วยความเข้มข้นสูงที่วัดของสารมลพิษที่มาจากท่อไอเสียรถยนต์มอเตอร์ อีกสี่แยกที่ มีไม่มีอื่น ๆ แหล่งมลพิษที่จะตั้งมีผลต่อค่าที่วัด มีวัดความเข้มข้นของก๊าซต่อไปนี้ในอากาศ: ซัลเฟอร์ไดออกไซด์ (SO2), คาร์บอนมอนอกไซด์ (CO), ก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2), เรื่องฝุ่น (PM10), ความชื้นสัมพัทธ์ (RH) และอุณหภูมิของอากาศ การตรวจสอบได้ดำเนินเป็นระยะเวลานาน มีช่วงสุ่มหนึ่งชั่วโมง โปรแกรมรับข้อมูลจากการตรวจสอบสถานีและวิเคราะห์ทางสถิติของค่าที่วัดได้ดำเนินการในแพคเกจซอฟต์แวร์ LabVIEW บนพีซีภายใต้ระบบปฏิบัติการ Windows ข้อมูลจากสถานีตรวจสอบถูกโอนย้ายไปยังเซิร์ฟเวอร์ผ่านโพรโทคอ Modbus ซึ่งทำให้สามารถส่งข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และเชื่อถือได้ Fig. 5 แสดงแผงด้านหน้าของ HMI (เครื่องอินเตอร์เฟซของมนุษย์) ที่แสดงบนคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ จะแสดงค่าการวัดพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมในแบบตัวเลข และรูปภาพ กราฟแสดงเส้นโค้ง 4 สีแดงใช้สำหรับวัดความเข้มข้นของ SO2 ใน h. 18 สุดท้ายค่าปัจจุบันของก๊าซ SO2 มายังมี ในแบบฟอร์มที่เป็นตัวเลข ที่แสดงมาตราส่วน สีดำแสดงการคาดเดาที่เรียงตามตัวเลขจากการคำนวณของความเข้มข้นของก๊าซ SO2 ใน h 18 สุดท้ายเป็นค่าประมาณของความเข้มข้นของก๊าซเกิน h. 6 ถัดไปสีเขียว และสีน้ำเงินใช้ภาพแสดงเรียงตามตัวเลขคำนวณ คาด ล่าง และบนข้อจำกัดสำหรับระยะ 24 h. Estimating ความเข้มข้นของก๊าซในระยะถัดไปจะทำโดยใช้รูปแบบอาร์มาซึ่งใช้ในโปรแกรม LabVIEW ตั้งแต่ทายอาร์มาอาศัยค่าได้รับก่อนหน้านี้ จะสามารถคำนวณเลขคณิต (μ) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σ) ของการวัด ตอนนี้จะกำหนดขีดจำกัดบน และล่างดูต้น MathML กับ 95.5% (2σ) น่าเป็น ด้วยวิธีนี้ ถ้าความเข้มข้นสูงโดยไม่คาดคิดของสารมลพิษในอากาศเกิดขึ้น ผู้ใช้จะสามารถดำเนินการบางอย่าง กิจกรรมเหล่านี้ประกอบด้วยการหลีกเลี่ยงสถานเหล่านี้ ตลอดจนการใช้อุปกรณ์ป้องกันเมื่อจำเป็น เนื่องจากเป็นวิธีการทางสถิติ จะไม่สามารถให้ข้อผิดพลาดแน่นอน เพราะขึ้นอยู่กับ แต่ละเพิ่งมาถึงข้อมูล และดังนั้น ก็ดีให้ขีดจำกัดล่าง และด้านบนซึ่งจะย้ายไปรอบ ๆ ค่าทำนาย รุ่นอาร์มาอาศัยแต่เพียงผู้เดียวในพารามิเตอร์เดียวที่พบในขณะที่รุ่นอื่น ๆ ทางสถิติ เช่นความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์และ regressions พึ่งพาอาศัยซึ่งกันและกันของก๊าซชนิดต่าง ๆ แน่นอน มันจะมีประโยชน์มากในการปรับปรุงวิธีการใช้ความเข้มข้นของสารมลพิษอากาศอื่น ๆ แต่ต้องการวิจัยระยะยาวและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนนี้จะแสดงให้เห็นถึงผลการวัดในสภาพแวดล้อมของเมืองที่มีต้นกำเนิดมลพิษหลักส่วนใหญ่มาจากการจราจรในเมืองเช่นจากเครื่องยนต์สันดาปภายใน ทางแยกที่สำคัญได้รับการคัดเลือกที่มีความเข้มข้นสูงที่วัดมลพิษจากยานพาหนะมอเตอร์ท่อระบายอากาศ ในบริเวณใกล้เคียงสี่แยกไม่พบว่ามีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ของมลพิษที่ครอบครองจะมีผลต่อค่าที่วัดได้ ความเข้มข้นของก๊าซดังต่อไปนี้ถูกวัดในอากาศ: ซัลเฟอร์ไดออกไซด์ (SO2) ก๊าซคาร์บอนมอนอกไซด์ (CO) ก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2), อนุภาค (PM10) ความชื้นสัมพัทธ์ (RH) และอุณหภูมิของอากาศ ตรวจสอบได้ดำเนินการมาเป็นระยะเวลานานของเวลาที่มีความห่างของการสุ่มตัวอย่างของหนึ่งชั่วโมง โปรแกรมสำหรับการรับข้อมูลจากการตรวจสอบสถานีและการวิเคราะห์ทางสถิติของค่าที่วัดได้ดำเนินการในแพคเกจซอฟต์แวร์ LabVIEW ในเครื่องคอมพิวเตอร์ภายใต้ระบบปฏิบัติการ Windows ข้อมูลจากสถานีตรวจสอบจะถูกโอนไปยังเซิร์ฟเวอร์ผ่านทางโปรโตคอล Modbus ซึ่งจะช่วยให้การส่งรวดเร็วและเชื่อถือได้ของข้อมูล มะเดื่อ 5 แสดงแผงด้านหน้าของ HMI (Human Machine Interface) ที่แสดงบนคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ จะแสดงค่าที่วัดได้ของพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมในรูปแบบตัวเลขและกราฟิก กราฟแสดงสี่เส้นโค้ง สีแดงที่ใช้สำหรับวัดความเข้มข้นของก๊าซ SO2 ในช่วง 18 ชั่วโมง มูลค่าปัจจุบันของก๊าซ SO2 นี้ยังมีในรูปแบบตัวเลขและที่จอแสดงผลขนาด สีดำแสดงทำนายคำนวณตัวเลขของความเข้มข้นของก๊าซ SO2 ในช่วง 18 ชั่วโมงเช่นเดียวกับค่าประมาณของความเข้มข้นของก๊าซในอีก 6 ชั่วโมง สีเขียวและสีฟ้าที่ใช้ในการคำนวณกราฟิกแสดงถึงตัวเลขคาดว่าขีด จำกัด ล่างและชั้นบนเป็นระยะเวลา 24 ชั่วโมง การประเมินความเข้มข้นของก๊าซในช่วงต่อไปจะทำโดยใช้รูปแบบ ARMA ซึ่งจะดำเนินการในโปรแกรม LabVIEW เนื่องจากการคาดการณ์ ARMA อาศัยอยู่กับค่าที่ได้มาก่อนหน้านี้ก็เป็นไปได้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิต (μ) และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σ) ของการวัด ขีด จำกัด บนและล่างจะถูกกำหนดในขณะนี้ดูแหล่งที่มา MathML ที่มีความน่าจะเป็น 95.5% (2σ) ด้วยวิธีนี้ถ้าความเข้มข้นสูงที่ไม่คาดคิดของสารมลพิษในอากาศเกิดขึ้นผู้ใช้จะสามารถที่จะใช้การกระทำบางอย่าง กิจกรรมเหล่านี้ประกอบด้วยการหลีกเลี่ยงสถานที่เหล่านี้รวมทั้งการใช้อุปกรณ์ป้องกันเมื่อมีความจำเป็น เพราะมันเป็นวิธีการทางสถิติมันเป็นไปไม่ได้ที่จะให้ข้อผิดพลาดการวัดที่แน่นอนเพราะขึ้นอยู่กับข้อมูลแต่ละที่เพิ่งมาถึงและดังนั้นจึงเป็นการดีกว่ามากที่จะให้ข้อ จำกัด บนและล่างซึ่งจะย้ายไปรอบ ๆ ค่าทำนาย รูปแบบ ARMA อาศัยเพียงลำพังบนพารามิเตอร์เดียวที่มีการตั้งข้อสังเกตในขณะที่แบบจำลองทางสถิติอื่น ๆ เช่นความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์พึ่งพาการพึ่งพาอาศัยซึ่งกันและกันของประเภทที่แตกต่างกันของก๊าซ แน่นอนว่ามันจะมีประโยชน์มากในการปรับปรุงวิธีการโดยใช้ความเข้มข้นของสารมลพิษทางอากาศอื่น ๆ แต่มันต้องใช้การวิจัยในระยะยาวและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนนี้จะแสดงผลการวัดในสภาพแวดล้อมของเมืองที่มลพิษหลักที่มาส่วนใหญ่มาจากเมืองการจราจรเช่นจากเครื่องยนต์สันดาปภายใน ทางแยกหลักถูกเลือกด้วยความสูงวัดความเข้มข้นของมลพิษที่ออกมาจากเครื่องยนต์ ท่อไอเสีย ท่อบริเวณ สี่แยก ไม่มีอื่น ๆแหล่งที่มาของมลพิษที่มีผลต่อการวัดค่าโดย . ความเข้มข้นของก๊าซตามวัดในอากาศ : ซัลเฟอร์ไดออกไซด์ ( SO2 ) คาร์บอนมอนอกไซด์ ( CO ) คาร์บอนไดออกไซด์ ( CO2 ) ฝุ่นละอองขนาดเล็ก ( PM10 ) ความชื้นสัมพัทธ์ ( RH ) และอุณหภูมิในอากาศ การตรวจสอบพบว่าในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานของเวลาด้วยการสุ่มตัวอย่างช่วงหนึ่งชั่วโมง โปรแกรมสำหรับรับข้อมูลจากสถานีตรวจวัด และวิเคราะห์ทางสถิติของค่าวัดได้จัดทำแพคเกจซอฟต์แวร์ LabVIEW บนเครื่องคอมพิวเตอร์ภายใต้ระบบปฏิบัติการ Windows ข้อมูลจากสถานีตรวจวัดจะถูกโอนไปยังเซิร์ฟเวอร์ผ่านทางโปรโตคอล Modbus , ซึ่งจะช่วยให้รวดเร็วและเชื่อถือได้ การส่งข้อมูล ภาพประกอบ5 แสดงแผงด้านหน้าของ HMI ( Human Machine Interface ) ที่ปรากฏบนคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ มันแสดงผลค่าวัดของพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมในรูปแบบตัวเลขและกราฟฟิค กราฟแสดงสี่เส้นโค้ง สีแดงใช้สำหรับวัดความเข้มข้นของก๊าซซัลเฟอร์ไดออกไซด์ในช่วง 18 ชั่วโมงค่าปัจจุบันของก๊าซ SO2 จะยังมีในรูปแบบตัวเลขและขนาดการแสดงผลสีดำแสดงเป็นตัวเลขคำนวณการทำนายความเข้มข้นของก๊าซซัลเฟอร์ไดออกไซด์ในช่วง 18 H เป็นค่าประมาณของปริมาณก๊าซในอีก 6 ชั่วโมง สีเขียว สีน้ำเงิน และสี ที่ใช้เพื่อที่จะพรรณนา คำนวณตัวเลขที่คาดว่าจะลดลง และขีด จำกัด เป็นเวลา 24 ชั่วโมง ค่าความเข้มข้นของก๊าซในช่วงถัดไป เสร็จ การใช้อาวุธแบบที่ใช้ในโปรแกรม LabVIEW . ตั้งแต่อาม่าการทำนายต้องอาศัยได้รับก่อนหน้านี้ค่ามันเป็นไปได้ที่จะคำนวณหาค่าเฉลี่ย ( μ ) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( σ ) ของการวัด บนและขอบเขตล่างกำลังมุ่งมั่นอย่างดู MathML ที่มากับความน่าจะเป็นของ 95.5 ( 2 σ ) ด้วยวิธีนี้ ถ้าความเข้มข้นสูงที่ไม่คาดคิดของมลพิษในอากาศ เกิดขึ้นผู้ใช้จะสามารถดูการกระทำบางอย่าง กิจกรรมเหล่านี้ประกอบด้วยการหลีกเลี่ยงสถานที่เหล่านี้ ตลอดจนการใช้อุปกรณ์ป้องกันเมื่อจำเป็น เพราะมันเป็นวิธีการทางสถิติ มันเป็นไปไม่ได้เพื่อให้ความผิดพลาดในการวัดที่แน่นอน เพราะมันขึ้นอยู่กับแต่ละคนมาใหม่ข้อมูล ดังนั้นจึงดีกว่าที่จะให้ขอบเขตบนและล่างซึ่งจะย้ายไปรอบ ๆการทำนายค่ารูปแบบอาวุธ อาศัย แต่เพียงผู้เดียวในพารามิเตอร์เดียวที่พบในขณะที่แบบจำลองทางสถิติอื่น ๆเช่น ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์และสมการถดถอยอาศัยการพึ่งพาซึ่งกันและกันของประเภทที่แตกต่างกันของก๊าซ แน่นอน มันจะมีประโยชน์มากในการปรับปรุงโดยใช้ความเข้มข้นของมลพิษอากาศอื่น ๆ แต่มันต้องมีการวิจัยระยะยาวและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน