在城市范围内将CCTV摄像头转化为NO2传感器,用于适应性政策制定
Mohamed R Ibrahim1,2, Terry Lyons3,4
1The Alan Turing Institute, London, UK. geomi@leeds.ac.uk.
Scientific reports
|January 29, 2025
概括
城市的CCTV摄像头可以使用交通数据监测二氧化 (NO2) 污染. 这种方法有助于城市规划者了解污染.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 城市规划 城市规划
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 空气污染,特别是二氧化 (NO2),在城市环境中对健康构成重大风险.
- 有效的实时污染监测受到稀疏和不均分布的环境传感器的阻碍.
- 这种监测差距阻碍了针对污染控制的响应性城市政策的制定.
研究的目的:
- 为了证明使用城市CCTV摄像机作为伪NO2传感器的可行性.
- 根据交通和环境数据开发一个预测模型来估计NO2水平.
- 分析城市流动模式及其与NO2度的时空关系.
主要方法:
- 使用了一个预测图表深度学习模型.
- 整合了从伦敦的CCTV摄像头录像中提取的交通流量数据.
- 将环境和空间因素集成到预测模型中,处理超过1.33亿.
主要成果:
- 建立了一种使用CCTV摄像机估计NO2水平的方法.
- 确定了伦敦交通模式和NO2度之间的关键时空相关性.
- 观察到长达6小时的时间滞后,夜间卡车交通影响着早上通勤的NO2水平.
结论:
- 现有的城市摄像机基础设施可以重新用于成本效益高的污染监测.
- 这些发现挑战了目前某些城市政策在减少污染方面的有效性.
- 为城市规划者提供可扩展的解决方案,以监测和减轻NO2的影响.
