Shair

Shair er en banebrytende luftkvalitetsmodelleringsplattform utviklet av Rambøll med hind cast-, sanntids- og prognosefunksjon som kan inkorporere en rekke datastrømmer, inkludert live trafikkbelastningsdata og kjente industrielle utslipp for å blande modell-utdata med store matriser av sensordata. Slik får den fram den beste forståelse av forurensningseksponering på blokk-til-blokk, by og regional skala.

Luftkvalitetssensornettverk blir utplassert mer enn noen gang før for å bedre forstå og takle dette problemet, men volumet og typen data som produseres kan skape barrierer for rask og handlingsdyktig tolkning. Shair gir et klart, fullstendig bilde av luftkvaliteten over et område, ikke bare de diskrete stedene produsert av sensornettverk.
Shair tilfører verdi til sensornettverksdata ved å avdekke utslippskilder og deres bidrag. Modellen er sensoragnostisk og kan ta inn informasjon fra en hvilken som helst luftkvalitetsmonitor eller lokal utslippsinventar, og nærsanntidsdata kan integreres i Shair (f.eks. sensordata, referansedata, meteorologi, trafikkdata og andre aktivitetsdata) og data . Shair opererer i skyen for å oversette store og uhåndterlige mengder luftkvalitetsdata til informasjonen som kreves av lokalsamfunn, industri og myndigheter
Shair sender ut sammendragsdatasett, kart og visualiseringer gjennom et tilpasset grensesnitt som kan integreres i nettapplikasjoner eller databehandlingssystemer.
Shair
Shair er en banebrytende luftkvalitetsmodelleringsplattform utviklet av Rambøll med hind cast-, sanntids- og prognosefunksjon som tar med seg en rekke datastrømmer inkludert live trafikkbelastningsdata og kjente industrielle utslipp for å blande modell-utdata med store matriser av sensordata. Slik synliggjør vi den beste forståelse av forurensningseksponering på blokk-til-blokk, by og regional skala.
Go to Product