Les capteurs de particules (PM10 / PM2.5) à faible coût peuvent subir des dérives progressives : le capteur optique s'encrasse ou se dérègle, et les valeurs remontées deviennent anormalement élevées pendant des jours, voire des semaines.
Ce filtre détecte et masque automatiquement ces périodes pour ne garder que les données fiables.
Algorithme en 5 étapes
1
Exclusion des capteurs incomplets Les capteurs avec moins de 1 000 mesures sont retirés (pas assez de données pour être fiables).
2
Détection d'entrée en dérive Quand la moyenne journalière dépasse 100 µg/m³, le capteur est considéré en dérive. Ce seuil est très au-dessus des valeurs normales en milieu urbain.
3
Détection de récupération Le capteur sort de l'état de dérive uniquement après 7 jours consécutifs avec une moyenne inférieure à 50 µg/m³. Cela évite les faux retours à la normale.
4
Masquage des données Toutes les mesures (horaires, journalières) pendant les périodes de dérive sont retirées des calculs.
5
Recalcul des agrégats Les moyennes hebdomadaires, mensuelles et les dépassements sont recalculés à partir des seules données nettoyées.
Paramètres
Mesures minimum
1 000
par capteur
Seuil d'entrée en dérive
100 µg/m³
moyenne journalière
Seuil de sortie de dérive
50 µg/m³
moyenne journalière
Jours de récupération
7 jours
consécutifs sous le seuil
💡 Quand le filtre est actif, le nombre de capteurs nettoyés et de jours masqués s'affiche dans la barre de métadonnées. Vous pouvez le désactiver à tout moment pour voir les données brutes.