Shair

Shair wurde von Ramboll entwickelt und ist eine modernste Modellierungsplattform für Luftqualität. Sie bietet Hindcast-Simulationen, Echtzeitwerte und Vorhersagemöglichkeiten, bei denen verschiedene Datenströme, beispielsweise Daten aus dem aktuellen Verkehr und bekannte Industrieemissionen berücksichtigt werden können. So kann das Modell mit großen Mengen an Sensordaten gefüttert werden, und es wird möglich, Umweltverschmutzung pro Block, Stadt oder Region besser zu verstehen.

Heute werden immer mehr Netzwerke für Luftqualitätssensoren installiert, um das Problem besser verstehen und lösen zu können. Menge und Art der gewonnenen Daten machen aber eine Deutung mit klaren Lösungsmöglichkeiten nicht einfach. Shair bietet eine klare, vollständige Übersicht über die Luftqualität in einem bestimmten Gebiet. Die Daten beschränken sich nicht nur auf die unterschiedlichen Orte im Sensornetzwerk.
Indem festgestellt wird, was wie viele Emissionen verursacht, werden die Sensornetzwerkdaten mit Shair viel wertvoller. Das Modell ist nicht von Sensoren abhängig. Es kann Informationen von jedem Luftqualitätsmessgerät oder regionalen Emissionskatastern beziehen. Diese Daten können beinahe in Echtzeit in Shair eingelesen werden (z. B. Sensordaten, Referenzdaten, meteorologische Daten, Verkehrsdaten und sonstige Aktivitätsdaten). Shair arbeitet in einer Cloud und kann so große und unübersichtliche Mengen an Luftqualitätsdaten in Information umwandeln, die für die Gesellschaft, die Industrie und die Regierung relevant ist.
Über eine kundenspezifische Schnittstelle, die in Webanwendungen oder Datenverwaltungssysteme integriert werden kann, liefert Shair zusammengefasste Datensätze, Karten und Grafiken.
Shair
Shair wurde von Ramboll entwickelt und ist eine modernste Modellierungsplattform für Luftqualität. Sie bietet Hindcast-Simulationen, Echtzeitwerte und Vorhersagemöglichkeiten, bei denen verschiedene Datenströme, beispielsweise Daten aus dem aktuellen Verkehr und bekannte Industrieemissionen berücksichtigt werden können. So kann das Modell mit großen Mengen an Sensordaten gefüttert werden, und es wird möglich, Umweltverschmutzung pro Block, Stadt oder Region besser zu verstehen.
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