Den senaste tidens utveckling av lågkostnadsmikrosensorer som mäter olika luftföroreningar har stor potential att utföra högupplösta kartläggningar av luftkvaliteten i stadsmiljön. De data som erhålls genom sådana sensorer är dock i allmänhet mindre tillförlitliga än från standardutrustning och de är föremål för betydande dataluckor i både rum och tid. För att lösa denna fråga presenterar vi här en datafusionsmetod baserad på geostatistik som gör det möjligt att slå samman observationer av luftkvaliteten från ett nätverk av lågkostnadssensorer med rumslig information från en urban luftkvalitetsmodell. Metodens prestanda utvärderas för kvävedioxid i Oslo, Norge, med hjälp av både simulerade datauppsättningar och verkliga mätningar från ett lågkostnadssensornätverk för januari 2016. Resultaten visar att metoden kan producera realistiska koncentrationsfält per timme av urban kvävedioxid som ärver de rumsliga mönster från modellen och justera tidigare värden med hjälp av informationen från sensornätverket. Datafusionsmetodens noggrannhet är beroende av olika faktorer, inklusive det totala antalet observationer, deras rumsliga fördelning, deras osäkerhet (både i form av systematiska förutfattade meningar och slumpmässiga fel), samt modellens förmåga att tillhandahålla realistiska rumsliga mönster för luftföroreningar i städer. En validering mot officiella data från luftkvalitetsstationer utrustade med referensinstrumentering visar att datafusionsmetoden kan reproducera stadstäckande genomsnittliga officiella värden med en R 2 på 0,89 och ett rotmedelvärde i kvadrat på 14,3 μg m −3. Den kan också reproducera de typiska dagliga cyklerna av kvävedioxid. Sammantaget indikerar resultaten att metoden ger ett robust sätt att extrahera användbar information från osäkra sensordata med hjälp av endast en tidsinvariant modelldatauppsättning och den kunskap som finns inom ett helt sensornätverk.
Schneider m.fl. REF använder också Kriging för att göra stads luftkvalitetskartor från billiga NO 2-sensorer i Oslo, Norge.