Ultrafine Particle Dataset Collected by the OpenSense Zurich Mobile Sensor Network

<strong>Ultrafine Particle Dataset Collected by the OpenSense Zurich Mobile Sensor Network</strong> This dataset contains over 2 and a half years (04/2012-12/2014, &gt;36 Mio samples) worth of ultra-fine particle (UFP) concentration measurements collected by a mobile senor network. The sensors are mounted on top of 10 streetcars in the city of Zurich, Switzerland. <strong>Hardware:</strong> <strong>Ultrafine particle sensor</strong>: MiniDiSC (see also: Martin Fierz et al. Design, Calibration, and Field Performance of a Miniature Diffusion Size Classifier. Aerosol Science and Technology, Volume 45, 2011.) <strong>GPS receiver</strong>: u-blox EVK-6p<br> <strong>Sensor Data<br> ------------------</strong><br> <strong>ufp_data</strong><strong>*.csv column format:</strong> Time of day: yyyy.mm.dd HH:MM Latitude WGS84 Longitude WGS84 HDOP: horizontal dilution of precision, uncertainty of the GPS position Tram ID Number of particles [#/ccm] Average particle diameter [nm] LDSA: lung deposited surface area [um2 /cm3] <strong>Data quality:</strong><br> The data has been post-processed by performing a periodic null-offset calibration and filtering samples during malfunction. <strong>High-Resolution Maps<br> --------------------------------</strong> The data has been used to create high-resolution ultrafine particle concentration maps. Four maps, which show the seasonal average particle concentration over seasonal periods, can be found in ufp_seasonal_maps_201204_201304.csv. <strong>ufp_map*.csv column format:</strong> Latitude WGS84 Longitude WGS84 Estimated number of particles [#/ccm] <strong>Map quality</strong> Please have a look at the papers in References 1. and 2. (Hasenfratz et al. 2014 and 2015) for a detailed evaluation of the maps. <strong>References<br> ----------------</strong><br> The dataset has been used and is described in more detail in the following publications: David Hasenfratz et al.<em> Pushing the Spatio-Temporal Resolution Limit of Urban Air Pollution Maps.</em> IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom). Budapest, Hungary, March 2014. Best Paper Award. David Hasenfratz et al. <em>Deriving High-Resolution Urban Air Pollution Maps Using Mobile Sensor Nodes. </em>Pervasive and Mobile Computing. Elsevier, 2015. David Hasenfratz et al. <em>Demo Abstract: Health-Optimal Routing in Urban Areas.</em> ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN). Seattle, USA, April 2015. Michael Müller et al. <em>Statistical modelling of particle number concentration in Zurich at high spatio-temporal resolution utilizing data from a mobile sensor network. </em>Atmospheric Environment. Elsevier, 2016. For further information, visit: http://www.opensense.ethz.ch**苏黎世OpenSense移动传感器网络采集的超细微粒数据集** 本数据集包含逾2.5年（2012年4月至2014年12月，超3600万条样本）的超细微粒（Ultrafine Particle, UFP）浓度监测数据，由移动传感器网络采集完成。该传感器部署于瑞士苏黎世市的10台有轨电车车顶。 **硬件：** **超细微粒传感器**：MiniDiSC（详见：Martin Fierz等人发表于《气溶胶科学与技术》2011年第45卷的论文《Design, Calibration, and Field Performance of a Miniature Diffusion Size Classifier》）。 **GPS接收机**：u-blox EVK-6p **传感器数据 ------------------** **ufp_data*.csv 列格式说明**： 当日时间：yyyy.mm.dd HH:MM WGS84坐标系纬度 WGS84坐标系经度 水平精度衰减因子（Horizontal Dilution of Precision, HDOP）：表征GPS定位的不确定性 有轨电车编号 颗粒物数量 [#/cm³] 平均粒径 [nm] LDSA：肺部沉积表面积 [μm²/cm³] **数据质量：** 本数据集已通过周期性零点偏移校准，并过滤故障状态下的采样数据完成后处理。 **高分辨率地图 --------------------------------** 本数据集已用于生成超细微粒浓度高分辨率地图。四张展示季节周期内平均颗粒物浓度的地图，可从ufp_seasonal_maps_201204_201304.csv中获取。 **ufp_map*.csv 列格式说明**： WGS84坐标系纬度 WGS84坐标系经度 估算颗粒物数量 [#/cm³] **地图质量** 如需了解该类地图的详细评估方法，请参考文献1与文献2（Hasenfratz等人2014年及2015年的研究成果）。 **参考文献 ----------------** 本数据集已在以下出版物中使用并详细说明： 1. David Hasenfratz等人. 《突破城市空气污染地图的时空分辨率极限》. IEEE国际普适计算与通信会议（PerCom），匈牙利布达佩斯，2014年3月. 获最佳论文奖。 2. David Hasenfratz等人. 《基于移动传感器节点构建高分辨率城市空气污染地图》. 《普适与移动计算》，Elsevier，2015年。 3. David Hasenfratz等人. 《演示摘要：城市区域健康最优路径规划》. ACM/IEEE国际传感器网络信息处理会议（IPSN），美国西雅图，2015年4月。 4. Michael Müller等人. 《基于移动传感器网络数据的苏黎世高时空分辨率颗粒物数浓度统计建模》. 《大气环境》，Elsevier，2016年。 如需更多信息，请访问：http://www.opensense.ethz.ch