Cum functioneaza Synthesse

Ghid complet de utilizare si metodologie tehnica — versiunea 4.0

1. Despre sistem

Synthesse este un sistem de monitorizare si predictie a calitatii aerului in raza de 10 km in jurul Constantei. Sistemul combina masuratori de la statii proprii si nationale cu modele de machine learning pentru a estima concentratia poluantilor la orice punct geografic din zona — nu doar in locatiile unde exista statii fizice.

Poluantii monitorizati:

PoluantDenumireUnitateLimita anuala UE
PM2.5Particule fine < 2.5 µmµg/m³10 µg/m³ (Dir. 2024/2881)
PM10Particule < 10 µmµg/m³20 µg/m³
NO2Dioxid de azotµg/m³40 µg/m³
NOMonoxid de azotµg/m³
SO2Dioxid de sulfµg/m³
COMonoxid de carbonµg/m³
O3Ozon troposfericµg/m³
PM1Particule ultra-fine < 1 µmµg/m³

2. Surse de date

Statii proprii

5–6 statii de monitorizare montate in zone reprezentative ale orasului (industrial, rezidential, trafic, fond urban). Masuratori orare, transmise in timp real. Datele brute sunt validate si calibrate inainte de utilizare.

Reteaua RNMCA

3 statii din Reteaua Nationala de Monitorizare a Calitatii Aerului (calitateaer.ro) din vecinatatea Constantei, preluate automat la fiecare ora.

Date meteo

Temperatura, umiditate, presiune, vant si precipitatii — colectate de la statiile proprii si interpolate pe intreaga grila prin metoda IDW (Inverse Distance Weighting).

3. Harta principala

Markere statii

Fiecare statie este reprezentata printr-un cerc colorat. Culoarea reflecta concentratia masurata a poluantului selectat (selectorul din stanga) in raport cu valoarea maxima din intervalul curent:

Concentratie scazuta Concentratie ridicata

Clic pe un marker afiseaza un panou lateral cu valorile curente ale tuturor poluantilor disponibili la statia respectiva si varsta ultimei masuratori.

Click pe zona fara statie

Clic pe orice punct al hartii (in afara markerelor) declanseaza o predictie interpolata pentru locatia respectiva. Un popup apare in cateva secunde cu valoarea estimata si intervalul de incredere. Daca punctul ales se afla in afara zonei de monitorizare, sistemul afiseaza un mesaj de avertizare.

Selectorul de poluant

Schimbati poluantul din meniul din stanga pentru a recolora markerii si a actualiza toate informatiile afisate. Urmatorul clic pe harta va returna predictia pentru noul poluant selectat.

Slider orizont predictie

Sliderul Orizont (1–72 ore) controleaza cat de departe in viitor se face predictia. La valoarea implicita de 24h, sistemul estimeaza concentratia poluantului peste 24 de ore de la momentul curent. Schimbati valoarea inainte de a da clic pe harta.

4. Predictii — cum functioneaza

De ce sunt necesare predictiile?

Statiile fizice masoara doar in punctele lor de amplasare. Intre statii — si in orice alt punct al orasului — concentratia trebuie estimata. Synthesse face asta prin doua tehnici complementare: interpolare spatiala (pentru concentratia curenta) si predictie temporala (pentru orele urmatoare).

Grila 1km

Zona de 10km este impartita intr-o grila de patrate de 1 km × 1 km (≈130 celule active). Pentru fiecare celula, sistemul calculeaza orar concentratia tuturor poluantilor.

Regression Kriging (interpolare spatiala)

Metoda principala de interpolare. Combina doua componente:

Masuratori statii
XGBoost trend
(port, mare, meteo, ora)
+
Ordinary Kriging
(structura spatiala reziduuri)
Concentratie estimata
per celula
  1. Trendul determinist (XGBoost): un model de machine learning care invata relatia dintre covariante (distanta la port, distanta la mare, distanta la centrul orasului, temperatura, vant, umiditate, ora din zi) si concentratia masurata.
  2. Eroarea spatiala (Ordinary Kriging): dupa ce trendul este calculat, diferenta (reziduul) dintre modelul XGBoost si masuratori contine inca structura spatiala. Kriging-ul o modeleaza printr-o variograma (spherical / exponential / gaussian) si o interpoleaza pe intreaga grila.
  3. Rezultatul final: concentratie = trend(celula) + kriging(reziduuri)(celula).
De ce nu simplu IDW?
IDW (Inverse Distance Weighting) pondeaza valorile statiilor dupa distanta inversa. Este simplu dar ignora covariante (vantul dinspre port creste PM10 in directii specifice, nu uniform). Regression Kriging exploateaza aceste covariante si produce estimari mai precise, verificabile prin cross-validare LOO (Leave-One-Out).

Anti-leakage — regula critica

La antrenarea modelului spatial, statia tinta este exclusa obligatoriu din setul de antrenare (principiu Leave-One-Out). Fara aceasta regula, modelul "ar cunoaste" concentratia in punctul pe care trebuie sa il estimeze — rezultand erori aparent mici dar inutilizabile in productie.

Element popupSemnificatie
PM2.5Poluantul selectat
+24hOrizont predictie (ore in viitor)
18.5 µg/m³Concentratie estimata centrala
CI 95%Intervalul in care va cadea valoarea reala cu probabilitate 95%
U: ±4.20Incertitudine totala compusa (GUM)
18.04.2026, 15:00Momentul pentru care se face predictia
N1N5Nivelul de incredere al predictiei (vezi mai jos)

Niveluri de incredere (N1–N5)

NivelSursa predictieiCalitate
N1 Model ML activ (XGBoost / Prophet) Maxima — model antrenat pe date recente
N2 Model ML arhivat (versiunea anterioara) Buna — model posibil invechit
N3 Regresia liniara pe ultimele 90 de zile Moderata — folosita cand modelele ML nu sunt disponibile
N4 IDW temporal (media observatiilor recente) Slaba — nu captureaza tendinte
N5 Ultima valoare masurata (LOCF) Degradata — propagare simpla, max. 6h
Avertisment: statie apropiata
Daca celula de grila corespunzatoare punctului ales nu are o predictie proprie disponibila (de ex. imediat dupa pornirea sistemului), popup-ul afiseaza valoarea celei mai apropiate statii fizice si marcheaza predictia ca degradata. In acest caz apare mesajul "Statia cea mai apropiata (fara date grila)".

6. Overlay kriging — ce reprezinta

Butonul "Overlay kriging" din panoul din stanga afiseaza pe harta valorile interpolate pentru toate celulele active ale grilei 1km, nu doar pentru punctul unde ati dat clic.

Fiecare cerc colorat reprezinta centroidul unei celule de 1km × 1km. Culorile urmeaza acelasi gradient verde-galben-rosu ca markerii de statie, normalizat la valoarea maxima din snapshot-ul curent.

Overlay-ul este util pentru a vizualiza distributia spatiala a unui poluant si a identifica zone cu concentratii ridicate care nu au o statie fizica in apropiere. Datele se actualizeaza la fiecare 5 minute.

Tooltip pe celule
Treceti cursorul deasupra unui cerc pentru a vedea valoarea exacta (poluant: XX.X µg/m³) pentru celula respectiva.

7. Incertitudine si interval de incredere

Orice masurare si orice estimare contin incertitudine. Synthesse calculeaza si afiseaza explicit incertitudinea totala compusa, conform ghidului GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement), adoptata si de Directiva UE 2024/2881.

Componentele incertitudinii

ComponentaSursaCalculata de
U1 — masurare Eroarea instrumentului de masura (senzor) Specificatii producator + calibrare
U2 — calibrare Eroarea modelului de calibrare (GAM/RF) Cross-validare pe date istorice
U3 — interpolare Eroarea modelului spatial (RK) sqrt(varianta_trend_LOO + varianta_kriging)
U4 — predictie Eroarea modelului temporal (ML) Bootstrap pe pipeline complet

Incertitudinea totala: U = sqrt(U1² + U2² + U3² + U4²)
Intervalul de incredere 95%: [valoare − U, valoare + U]

Fiecare poluant are un prag minim de incertitudine (U_min) sub care nu se afiseaza valori mai mici — pentru a nu crea o falsa precizie. Daca U calculat este mai mic decat U_min, popup-ul afiseaza "(U_min)" langa valoare.

8. Frecventa de actualizare

CeCandSursa
Masuratori statii proprii Orar, la minutul :00 Senzori proprii
Date RNMCA Orar, cu intarziere ~10 min surse.rnmca.ro
Interpolare meteo pe grila Orar, la minutul :10 Statii meteo proprii + IDW
Interpolare spatiala (kriging) Orar, la minutul :20 Regression Kriging pe grila 1km
Predictii temporale (orele urmatoare) Orar, la minutul :25 Modele ML per statie + celula
Cache harta (overlay grid) La 5 minute (Redis TTL) Snapshot cel mai recent
Cache predictie punct La 1 ora (Redis TTL) Reutilizat pentru click-uri repetate in acelasi punct

9. Limitari cunoscute

10. Acces programatic (API)

Datele Synthesse sunt accesibile programatic prin API REST versionat. Documentatia interactiva (Swagger) este disponibila la /api/docs.

Exemple rapide

# Predictie la un punct geografic:

GET /api/v1/predictii/punct?lat=44.18&lon=28.65&poluant=PM2.5&orizont=24

# Snapshot GeoJSON al grilei:

GET /api/v1/interpolare/grid?poluant=PM10

# Serie temporala kriging per celula:

GET /api/v1/kriging/celula/47?poluant=PM2.5&ts_start=2026-04-17T00:00:00Z&ts_end=2026-04-18T00:00:00Z

Autentificarea nu este necesara pentru accesul la datele publice. Orizonturi de predictie peste 72h necesita cont autentificat.

← Inapoi la harta   —   Contact: costin.raducanu@crpfa.ro