МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-141-6-295-305Ключевые слова:
загрязнение воздуха, химические вещества, автомобили, интернет вещей (IoT), машинное обучение (MO)Аннотация
В условиях глобального роста заболеваемости, вызванной загрязнением окружающей среды, особенно актуальной становится проблема ухудшения качества воздуха, значительная часть которого связана с выбросами автотранспорта. Развитие технологий открывает возможности для создания сложных систем, которые могут не только записывать, но и анализировать экологические риски. В этой статье рассматривается система контроля выбросов транспортных средств на основе технологий Интернета вещей (IoT). Благодаря интеграции машинного обучения (mo) и IoT эта работа направлена на разработку решения для мониторинга и контроля загрязнения в режиме реального времени. Основные загрязнители: система на основе Интернета вещей, которая применяется как непосредственно к автомобилям, так и к ключевым точкам городской инфраструктуры для непрерывного сбора данных о оксидах азота (NOx), угарном газе (CO) и мелких частицах в воздухе (PM). Собранная информация обрабатывается с помощью передовых алгоритмов МО для выявления закономерностей, прогнозирования уровней загрязнения и разработки практических рекомендаций по сокращению вредных выбросов.
Библиографические ссылки
[1] Eze, I.C.; Foraster, M.; Schaffner, E.; Vienneau, D.; Pieren, R.; Imboden, M.; Wunderli, J.-M.; Cajochen, C.; Brink, M.; Röösli, M.; et al. Incidence of depression in relation to transportation noise exposure and noise annoyance in the SAPALDIA study. Environ. Int. 2020, 144, 106014.
[2] Arana, M.; Martin, R.S.; Salinas, J.C. People exposed to traffic noise in european agglomerations from noise maps. A critical review. Noise Mapp. 2014, 1, 40–49
[3] Tzivian, L.; Soppa, V.; Winkler, A.; Hennig, F.; Weimar, C.; Moebus, S.; Hoffmann, B.; Jokisch, M. The role of depressive symptoms within the association of long-term exposure to indoor and outdoor traffic noise and cognitive function—Results from the Heinz Nixdorf Recall study. Int. J. Hyg. Environ. Health 2020, 230, 113570.
[4] Lee, B.-J.; Kim, B.; Lee, K. Air Pollution Exposure and Cardiovascular Disease. Toxicol. Res. 2014, 30, 71–75.
[5] Kurt, O.K.; Zhang, J.; Pinkerton, K.E. Pulmonary health effects of air pollution. Curr. Opin. Pulm. Med. 2016, 22, 138–143.
[6] Jo J., Jo B., Kim J., Kim S. and Han W. (2020). Development of an IoT-based indoor air quality monitoring platform, Journal of Sensors, 2020, 1–14.
[7] Shetty C., Sowmya B.J., Seema S. and Srinivasa K.G. (2020). Air pollution control model using machine learning and IoT techniques, In Advances in Computers, 117, 187–218, Elsevier.
[8] Kalia P. and Ansari M.A. (2020) IOT based air quality and particulate matter concentration monitoring system, Materials Today: Proceedings, 32, 468–475.
[9] Gautam A., Verma G., Qamar S. and Shekhar S. (2021), Vehicle pollution monitoring, control and challan system using MQ2 sensor based on internet of things, Wireless Personal Communications, 116, 1071–1085.
[10] Kumar A., Kesarwani S., Mishra T., and Verma Y.K. (2022). Vehicle Pollutant Control System using IOT, i-Manager's Journal on instrumentation & control engineering, 10, 16.
[11] Asha P., Natrayan L.B.T.J.R.R.G.S., Geetha B.T., Beulah J.R., Sumathy R., Varalakshmi G. and Neelakandan S. (2022). IoT enabled environmental toxicology for air pollution monitoring using AI techniques, Environmental research, 205, 112574.
[12] S. S. Harish and R. S. Srinivas. (2023). A Review on Intelligent Vehicles Emission Control Using IoT and Machine Learning. IEEE Access, 6, 110065-110076.
[13] J. P. Singh and S. K. Srivastava. (2022). Machine Learning Techniques for Air Pollution Prediction and Control in Smart Cities. IEEE Transaction, 18(10), 3381.
[14] K. Arun and R. Kannan (2021). IoT-Based Real-Time Air Quality Monitoring System: A Review. International Journal of Engineering and Science, 121-213.
[15] A. Sharma and M. Gupta. (2021). Smart IoT-Based Monitoring and Control Systems for Air Pollution: A Review, IEEE Journal of Computer Engineering (2), 137-144.
[16] H. Wang and L. Chen, et al. (2020). Machine Learning Approaches for Traffic and Emissions Reduction in Smart Cities. IEEE Access, 67, 102768.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Гүлжан Қашағанова, Алуа Шакенова, Дария Ертаева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
