Prosty, skuteczny protokół monitoringu środowiskowego do pomiaru temperatury, wilgotności, prędkości wiatru oraz wahań dwutlenku węgla na powierzchniach miejskich z różną ekspozycją na światło słoneczne pod wpływem efektu miejskiej wyspy ciepła.
Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
Monitorowanie zmiennościCO2 na poziomie fasady w warunkach miejskich wysp cieplnych z wykorzystaniem tanich rejestratorów danych z czujników
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Urbanizacja i gwałtowne zmiany w użytkowaniu terenu nasiliły efekt miejskiej wyspy ciepła (UHIE), prowadząc do podwyższenia temperatur otoczenia, zmiany wilgotności oraz zwiększonego nagromadzenia dwutlenku węgla (CO2) w gęsto zaludnionych środowiskach miejskich. Te zmiany mikroklimatyczne wpływają nie tylko na komfort cieplny, ale także na jakość powietrza na zewnątrz, a co za tym idzie, na dynamikę wentylacji wewnątrz. Obecne podejścia monitorujące, takie jak satelitarne teledetekcje i miejskie stacje jakości powietrza, dostarczają cennych informacji, ale brakuje im rozdzielczości przestrzennej na poziomie fasady, która pozwoliłaby na interwencje na poziomie budynku.
Niniejsze badanie przedstawia powtarzalny, niskokosztowy protokół do specyficznego monitorowaniaCO2, temperatury i wilgotności specyficznego dla elewacji, wykorzystując czujniki oparte na podczerwieni niedyspersyjnej (NDIR) zintegrowane z mikrokontrolerami rejestrującymi dane. Moduły sensorów są rozmieszczone na kontrastujących strefach termicznych – fasadach naświetlonych i zacienionych – aby uchwycić zmiany dzienne w cyklu 24-godzinnym. Kalibracja względem stężeniaCO2 na zewnątrz zapewnia dokładność pomiaru i porównywalność między czujnikami. Metoda ta została zatwierdzona w czterech indyjskich miastach o odrębnych formach urbanistycznych. Wyniki konsekwentnie wykazywały wyższe stężenia CO2 w gęsto zabudowanych strefach w porównaniu do sąsiednich zielonych elewacji, z różnicami wahającymi się od 19 ppm (Pune, Indie) do 78 ppm (Chennai, Indie). Gradienty te wiązały się dodatkowo z lokalnymi wzrostami temperatury do 2 °C oraz obniżoną wilgotnością względną, co potwierdzało rolę UHIE w nasilaniu zatrzymywania zanieczyszczeń.
Proponowany protokół oferuje skalowalne, przyjazne terenowi podejście do oceny mikroklimatu miejskiego, optymalizacji HVAC oraz badań nad zdrowiem środowiskowym. Poza CO2 metodologia może być rozszerzona o dodatkowe parametry jakości powietrza, takie jak PM₂.₅, PM₁₀ i VOC, umożliwiając kompleksową ocenę jakości powietrza w miastach. Dzięki dostarczaniu wglądów na poziomie fasady w czasie rzeczywistym, ramy monitorujące wspierają podejmowanie decyzji oparte na danych dotyczące zrównoważonego projektowania budynków, inteligentnych systemów wentylacji oraz długoterminowego planowania urbanistycznego odpornego na klimat.
Wprowadzenie
Efekt miejskiej wyspy ciepła (UHIE) to utrzymujące się zjawisko klimatyczne, w którym regiony miejskie doświadczają podwyższonych temperatur w porównaniu z otoczeniem wiejskim, głównie z powodu antropogenicznych emisji ciepła, gęstych powierzchni oraz zmniejszonej pokrycia roślinności 1,2,3. Podwyższone temperatury miejskie zmieniają lokalne mikroklimaty, wpływając na przepływ wiatru, wilgotność oraz utrzymywanie atmosferycznego CO2 1,4. W gęsto zabudowanych środowiskach stratyfikacja termiczna zmniejsza naturalne mieszanie powietrza, tym samym intensyfikując akumulację CO₂ na poziomie pieszych, co z kolei wpływa zarówno na jakość powietrza, jak i zdrowie publiczne 5,6.
Morfologia miejska silnie wpływa na zachowania mikroklimatyczne i dynamikęCO2, zwłaszcza na skali budynków i sąsiedztwa2. Różnice w ekspozycji na słońce między zacienionymi a słonecznymi elewacjami generują mierzalne gradienty temperatury, wilgotności i stężenia zanieczyszczeń. Podczas gdy podejścia satelitarne i teledetekcyjne skutecznie rejestrują szerokie wzorce UHIE, monitoring in situ na skali fasady lub budynku pozostaje ograniczony– 5,6.
Ta precyzyjna rozdzielczość staje się coraz ważniejsza, gdy zmiany klimatu wzmacniają intensywność UHIE. Miasta wymagają opłacalnych i skalowalnych metod monitorowania i łagodzenia ryzyk termicznych i jakości powietrza 4,7,8. Aby wypełnić tę lukę, niniejsze badanie wprowadza protokół oparty na czujnikach do monitorowania przestrzennego i czasowego fluktuacjiCO2 w mikrośrodowiskach miejskich. Tanie czujniki i termohigrometry NDIRCO2 zostały rozmieszczone na elewacjach wystawionych na słońce i zacienione, aby ocenić wpływ ekspozycji termicznej i przepływu powietrza na zatrzymanieCO2. Dane zebrano zarówno ze stref o wysokiej gęstości zabudowania, jak i obszarów zielonych, co pozwoliło ocenić wpływ użytkowania gruntów na wzorce emisji.
Skupiając się na mikroklimatach na poziomie elewacji, podejście to identyfikuje kluczowe gradienty środowiskowe, które wpływają na chemię powietrza w rzeczywistych warunkach budowlanych 1,2,5. Wyniki te są istotne dla wielu dziedzin, w tym klimatologii miejskiej, modelowania jakości powietrza, zrównoważonej architektury oraz projektowania HVAC. Konkretnie, identyfikacja elewacji bogatych wCO2, ognisk emisji pojazdów oraz słabo wentylowanych stref może pomóc w rozmieszczeniu wlotów powietrza, wyznaczyć strategie wentylacji pasywnej oraz wspierać klimatyzowany design urbanistyczny 4,7. Dzięki zastosowaniu strategii łagodzących skutków, takich jak zielone dachy, powłoki refleksyjne, zaroślinne elewacje i materiały o wysokiej zawartości SRI, dokładny monitoring na poziomie elewacji dostarcza ilościowych dowodów potwierdzających wydajność i informujących długoterminowe działania odporne na klimat 3,8.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Protokół
1. Kalibracja i konfiguracja czujnika
Rycina 1Obudowa modułu czujnika zasilanego prądem przemiennym. Jednostka czujnika zasilana prądem zmiennym 230 V zawierająca CO2, czujniki temperatury i wilgotności, stosowane do ciągłego monitorowania mikroklimatu. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
- Przygotowanie modułów czujników.
- Zmontować moduł czujnika (Rycina 1>), wykorzystując czujnik CO₂ NDIR oraz połączoną sondę temperatury i wilgotności.
- Skonfigurować rejestrator danych oparty na mikrokontrolerze z modułem zegara czasu rzeczywistego (RTC) oraz nakładką na kartę pamięci SD.
- Ustawić częstotliwość rejestracji na jeden odczyt co 10 min.
- Umieścić zestaw w obudowie odpornej na warunki atmosferyczne, zazwyczaj wykonanej z polipropylenu, upewniając się, że wszystkie przewody są zaizolowane, a złącza mocno zabezpieczone.
- Testowanie funkcji czujników i przeprowadzenie kalibracji na otwartej przestrzeni.
- Umieścić wszystkie czujniki CO2 oraz temperatury i wilgotności w dobrze wentylowanym obszarze na zewnątrz (Rycina 2).
- Podłączyć do stabilnego źródła zasilania, najlepiej zasilacza AC/DC 230 V lub zestawu akumulatorów przystosowanego do ciągłej pracy przez 24 h.
- Odczekać od 5-10 min do ustabilizowania się czujników, a następnie zapisać poziomy bazowe CO₂ (około 410 ppm ± 3%), aby zweryfikować spójność między urządzeniami (w granicach ±3% lub ±10 ppm).
- UWAGA: Czujniki CO₂, temperatury i wilgotności z zintegrowaną funkcją rejestracji danych są dostępne w sprzedaży i stanowią ekonomiczną opcję dla standaryzowanych zastosowań w monitoringu środowiska.
Rysunek 2Układ do kalibracji czujnika. Moduł czujnika zasilany prądem zmiennym 230 V, skonfigurowany do kalibracji w celu zapewnienia spójności pomiarów we wszystkich rozmieszczonych czujnikach. Aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny, kliknij tutaj.
2. Wybór lokalizacji i rozmieszczenie modułów czujników
- Identyfikacja kontrastujących stref termicznych.
- Wybierz dwie lub więcej kontrastujących typologii miejskich w obrębie lokalizacji, zazwyczaj wokół budynku lub strefy zainteresowania: (a) obszar zabudowany o wysokiej gęstości, (b) przyległy obszar zielony lub zacieniony o niskiej gęstości, (c) fasada od strony drogi oraz (d) fasada z zewnętrznymi jednostkami odprowadzania ciepła HVAC.
- Zainstaluj czujniki na wielu fasadach, jeśli jest to możliwe, aby uchwycić zmienność termiczną i stężenie zanieczyszczeń.
- Montaż czujników.
- Zamontuj moduł czujnika (Rysunek 3), używając uchwytów ze stali nierdzewnej mocowanych wkrętami do muru lub lin montażowych zakotwiczonych do krat w oknach lub haków ściennych.
- Zachowaj standardową wysokość montażu od 1-2 m nad lokalnym poziomem podłogi dla każdej fasady na danym piętrze. Dokładna wysokość może się różnić w zależności od piętra lub budynku, w zależności od dostępności, dostępnej infrastruktury wspierającej i geometrii fasady.
- Zanotuj orientację kierunkową (np. fasada skierowana na wschód, przylegająca do drogi) oraz pobliskie przeszkody (np. jednostki HVAC, ściany).
- Konfiguracja zasilania i rejestracji danych.
- Zapewnij ciągłość zasilania. Podłącz moduł do adaptera 230 V AC-to-12 V DC z ochroną przeciwprzepięciową lub użyj zestawu akumulatorów litowo-jonowych obliczonych na co najmniej 24 h pracy.
- Zweryfikuj odczyty czujników, obserwując dane w czasie rzeczywistym na wyświetlaczu lub interfejsie rejestratora, aby potwierdzić stabilne połączenie i aktywny zapis danych.
UWAGA: Urządzeniami 230 V AC należy operować w rękawicach izolacyjnych i unikać kontaktu z przewodami pod napięciem podczas konfiguracji.
Rycina 3Obudowa czujnika do pracy w terenie. Chroniona przed deszczem obudowa czujnika zainstalowana na fasadzie budynku w Chennai w celu pomiaru CO2, dane dotyczące temperatury i wilgotności. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ilustracji.
3. Gromadzenie danych
- Rozpocznij pozyskiwanie danych.
- Włącz rejestrator, aby rozpocząć zapisywanie i zarejestrować dobowy cykl pomiarowy.
- Pozostaw rejestrator włączony w trybie ciągłym przez 24 h z interwałem zapisu danych co 10 min, aby uchwycić całodniowe wahania stężenia CO₂, temperatury i wilgotności.
- Przed i po rozmieszczeniu czujników upewnij się, że znaczniki czasu są zsynchronizowane we wszystkich urządzeniach.
- Ręcznie zapisz godziny rozpoczęcia i zakończenia pomiarów w dzienniku terenowym, aby zapewnić nadmiarową dokumentację zapasową.
4. Pobieranie i wizualizacja danych
Rycina 4Interfejs panelu monitorowania. Zrzut ekranu z panelu sterowania w chmurze, przedstawiający wizualizacje danych z czujników w czasie rzeczywistym oraz dane historyczne. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.
- Pobieranie danych.
- Bezpiecznie wysuń kartę SD i włóż ją do czytnika kart; skopiuj pliki danych CSV do wyznaczonego folderu projektu.
- W przypadku rejestratorów z obsługą Wi-Fi połącz się poprzez lokalny SSID i pobierz logi za pomocą panelu sterowania opartego na adresie IP (Rysunek 4).
- Przetwórz pobrane dane za pomocą arkusza kalkulacyjnego lub oprogramowania do analizy danych, aby przygotować je do wizualizacji.
- Generowanie wykresów.
- Wygeneruj wielozmienną liniową reprezentację graficzną, pokazującą stężenie CO2 i temperaturę na głównej osi y oraz wilgotność względną (RH) na pomocniczej osi y, aby umożliwić bezpośrednie porównanie trendów.
- Oznacz oś x jako „Time”, główną oś y jako „CO2 (ppm)/Temperature (°C)”, a pomocniczą oś y jako „Relative Humidity (%)”.
- Dodaj legendę w celu rozróżnienia zmiennych i zaznacz wartości szczytowe (zazwyczaj między 1:0 a 15:0) do porównania między lokalizacjami.
UWAGA: Przejrzyj Rysunek 5, Rysunek 6, Rysunek 7 oraz Rysunek 8 w celu zobaczenia reprezentatywnych wykresów stężenia CO₂ w funkcji czasu.
5. Kontrola jakości
- Przeprowadź walidację danych.
- Zidentyfikuj i usuń wartości odstające lub punkty danych oznaczone z powodu nieprawidłowości w znacznikach czasu lub błędów komunikacji z urządzeniem.
- W razie potrzeby przeprowadź ponowną kalibrację.
- Jeśli analiza poeksperymentalna wykaże dryft czujnika przekraczający 3% (±10 ppm), powtórz kalibrację linii bazowej opisaną w kroku 1.2 i ponownie pobierz dane w identycznych warunkach.
6. Opcjonalnie: rozmieszczenie sezonowe lub wielostanowiskowe
- Rozszerzenie obszaru badań.
- Zwiększenie zakresu rozmieszczenia poprzez instalację czujników na wszystkich elewacjach oraz na wielu poziomach pionowych (np. przy ziemi, na wysokości środkowej i na dachu), aby zarejestrować pionowe gradienty termiczne i stężeń CO2.
- Przeprowadzenie monitoringu sezonowego w okresach letnim, zimowym oraz podczas monsunów w celu oceny zmienności czasowej i dobowej CO2 oraz temperatury.
- Przeprowadzenie analizy trendów sezonowych.
- Analiza wyników w różnych lokalizacjach i sezonach w celu zidentyfikowania powtarzających się okresów podwyższonego stężenia CO2 i stresu termicznego.
- Przygotowanie wizualizacji porównawczych w celu oceny wpływu orientacji budynku, zagospodarowania terenu i kompozycji elewacji na zmienność CO2 i temperatury.
7. Rozwiązywanie problemów
- Przerwa w zasilaniu.
- W przypadku wystąpienia awarii zasilania podczas rozmieszczenia, należy ponownie podłączyć moduł do stabilnego zasilacza 230 V AC-to-5 V DC lub użyć banku akumulatorów litowo-jonowych o pojemności co najmniej 320 Wh, aby zapewnić nieprzerwaną pracę przez 24 h.
- Przed ponownym rozmieszczeniem należy upewnić się, że bank akumulatorów jest w pełni naładowany, aby uniknąć utraty danych.
- Awaria rejestratora lub niekompletne dane.
- Jeśli dane nie są rejestrowane, należy sprawdzić ciągłość przewodów za pomocą testera obwodów i potwierdzić dostarczanie zasilania woltomierzem.
- Należy użyć cyfrowego multimetru do sprawdzenia wyjścia zacisków czujnika (5 V DC).
- Należy wymienić uszkodzone karty SD lub zresetować mikrokontroler, a następnie powtórzyć kalibrację bazową (krok 1.2) przed ponownym rozmieszczeniem.
- Uszkodzony peszel lub poluzowane okablowanie.
- Jeśli peszel ochronny jest uszkodzony lub okablowanie jest odsłonięte, należy natychmiast odłączyć zasilanie i zastąpić peszel rurką PVC odporną na promieniowanie UV, dopasowaną do średnicy kabla, o długości 1,5 raza większej niż odsłonięty odcinek, aby zapewnić pełne pokrycie i luz po obu stronach.
- Przed przywróceniem zasilania należy zweryfikować integralność połączenia za pomocą testera ciągłości.
- Dryft czujnika lub niedokładne odczyty.
- Jeśli dane odbiegają poza zakres ±3% (±10 ppm dla CO₂), należy ponownie skalibrować czujniki, stosując procedurę wyznaczania linii bazowej w powietrzu otwartym opisaną w kroku 1.2.
- Należy zapisać ustabilizowane odczyty bazowe, aby potwierdzić dokładność przed wznowieniem gromadzenia danych.
- Utrata bezprzewodowej transmisji danych.
- W przypadku awarii transmisji Wi-Fi należy sprawdzić konfigurację identyfikatora zestawu usług (SSID) rejestratora oraz zasięg routera. Należy zresetować mikrokontroler i ponownie wprowadzić dane uwierzytelniające Wi-Fi.
- Jako rozwiązanie zapasowe można wyjąć kartę SD i ręcznie pobrać logi danych w formacie CSV.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Wyniki
Nagrane dane ujawniają spójny wzorzec w obrębie miasta: stężenia CO₂ na zewnątrz są znacząco wyższe w obszarach o dużym stopniu zabetonowania w porównaniu z sąsiednimi strefami zieleni.
W Chennai (Rycina 9) zaobserwowano różnicę wynoszącą 78 ppm pomiędzy zdominowaną przez beton wschodnią elewacją (490 ppm) a zacienioną, zieloną elewacją północną (412 ppm). Kontrast ten został nasilony przez obecność zewnętrznych jednostek kondensacyjnych systemów HVAC na wschodnie...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja
Kluczowym krokiem w tym protokole jest kalibracja bazowa i synchronizacja czujników CO₂, temperatury i wilgotności. Dokładna kalibracja w zacienionych, otwartych warunkach jest niezbędna, aby zapewnić spójność między czujnikami i zminimalizować dryfpodczas pierwszego wdrożenia. Nieprawidłowe umiejscowienie lub nierównomierne nasłonecznienie mogą wprowadzać fałszywe gradienty; dlatego utrzymanie wysokości montażu 1-2 m oraz zapewnienie odpowiedniej odległości od lokalnych źródeł ciepła, takich jak ...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Oświadczenia
Autorzy nie mają nic do ujawnienia.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Arduino IDE | Arduino | v2.x | Do programowania i debugowania płyt ESP32/Arduino |
| CO2 czujnik, NDIR (niedyspersyjna podczerwień) | Sensirion | SCD40 / SCD41 | Wykorzystywane do monitorowania CO>2< w czasie rzeczywistym |
| Mikrokontroler logowania danych (ESP32) | Espressif | ESP32 DevKitC | Do rejestrowania danych z czujników; obsługuje Wi-Fi i kartę SD |
| Czujnik wilgotności i temperatury | Sensirion | SHT21 | Do pomiaru temperatury otoczenia i wilgotności względnej |
| Karta microSD (32 GB lub więcej) | SanDisk / Kingston | Różne | Przechowuje dane o CO2, temperaturze i wilgotności |
| Moduł karty MicroSD | Dostawca generyków | Nie ma | Interfejs między ESP32 a kartą SD do logowania danych |
| Zasilacz (AC na 5V DC) | Dostawca generyków | Nie ma | Przekształca 230 V AC na stabilne napięcie 5 V DC |
| Środowisko programowe Python | Python.org | v3.10 (Pandas 1.5, matplotlib 3.7) | Dla zaawansowanej analizy danych, wizualizacji i automatyzacji |
| Obudowa czujnika odporna na deszcz | Polipropylen/drukowany w 3D | Nie ma | Perforowana obudowa chroniąca elektronikę przed deszczem i kurzem |
| Lina lub uprząż montażowa | Ogólne | Nie ma | Używany do bezpiecznego ustawienia i aparatu; Montaż ADE na wymaganej wysokości |
| Czytnik/Zapis do kart SD | Dowolny interfejs USB | Nie ma | Do przesyłania danych z karty SD na komputer |
| Excel & nbsp; | Microsoft | Nie ma | Dla danych szeregów czasowych po przetwarzaniu |
| Analiza | LibreOffice | Nie ma | Oprogramowanie do arkuszy kalkulacyjnych do przetwarzania danych szeregowych czasowych |
| Kabel USB (Micro/Type-C) | Ogólne | Nie ma | Wykorzystywane do programowania i zasilania modułu ESP32 |
Bibliografia
- Hirano, Y., Yoshida, Y. Assessing the effects of CO reduction strategies on heat islands in urban areas. Sustain Cities Soc. 26, 383-392 (2016).
- Gago, E. J., Roldan, J., Pacheco-Torres, R. The city and urban heat islands: A review of strategies to mitigate adverse effects. Renew Sustain Energy Rev. 25, 749-758 (2013).
- Wong, N. H., Jusuf, S. K. Urban Heat Island and Mitigation Strategies at City and Building Level. Advances in the Development of Cool Materials for the Built Environment. , Bentham Science Publishers. (2013).
- Irfeey, A. M. M., et al. Sustainable mitigation strategies for urban heat island effects in urban areas. Sustainability. 15 (14), 10767(2023).
- Pioppi, B., Pigliautile, I., Pisello, A. L. Human-centric microclimate analysis of Urban Heat Island: Wearable sensing and data-driven techniques for identifying mitigation strategies in New York City. Urban Clim. 34, 100716(2020).
- Schiano-Phan, R., Weber, F., Santamouris, M. The mitigative potential of urban environments and their microclimates. Buildings. 5 (3), 783-801 (2015).
- Fadhil, M., Hamoodi, M. N. Mitigating urban heat island effects in urban environments: Strategies and tools. IOP Conf Ser Earth Environ Sci. 1229, 012025(2023).
- Srivastava, V. T., Sharma, A., Jadon, S. S. A review of the formation, mitigation strategies from 50 years of global urban heat island studies. Environ Dev Sustain. , (2024).
- Schaefer, M., et al. Assessing local heat stress and air quality with the use of remote sensing and pedestrian perception in urban microclimate simulations. Sci Total Environ. 794, 148709(2021).
- Ghorbany, S., Hu, M., Yao, S., Wang, C. Towards a sustainable urban future: A comprehensive review of urban heat island research technologies and machine learning approaches. Sustainability. 16 (11), 4609(2024).
- India - satellite imagery and base map data. , Google Maps. Available from: https://www.google.com/maps (2025).
- Cuce, P. M., Cuce, E., Santamouris, M. Towards sustainable and climate-resilient cities: mitigating urban heat islands through green infrastructure. Sustainability. 17 (3), 1303(2025).
- Hong, C., Wang, Y., Gu, Z., Yu, C. W. Cool façades to mitigate urban heat island effects. Indoor Built Environ. 31 (10), 2373-2377 (2022).
- Cvar, N., Trilar, J., Kos, A., Volk, M., Duh, E. S. The use of IoT technology in smart cities and smart villages: similarities, differences, and future prospects. Sensors. 20 (14), 3897(2020).
- Kousis, I., Pigliautile, I., Pisello, A. L. Intra-urban microclimate investigation in urban heat island through a novel mobile monitoring system. Sci Rep. 11, 9732(2021).
- Castaldo, V. L., Pisello, A. L., Pigliautile, I., Piselli, C., Cotana, F. Microclimate and air quality investigation in historic hilly urban areas: Experimental and numerical investigation in central Italy. Sustain Cities Soc. 33, 27-44 (2017).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Przedruki i uprawnienia
