論文の概要: AQUAIR: A High-Resolution Indoor Environmental Quality Dataset for Smart Aquaculture Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24069v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 21:07:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.615731
• Title: AQUAIR: A High-Resolution Indoor Environmental Quality Dataset for Smart Aquaculture Monitoring
• Title（参考訳）: スマート養殖モニタリングのための高分解能屋内環境品質データセットAquaIR
• Authors: Youssef Sabiri, Walid Houmaidi, Ouail El Maadi, Yousra Chtouki,
• Abstract要約: AquaIRは6つの屋内環境品質変数をログするオープンアクセス公開データセットである。 2024年10月14日から2025年1月9日までの5分毎に1台のAwair HOMEモニターがサンプリングされた。 本稿では,センサ配置,ISO準拠の装着高さ,基準機器に対する校正チェック,タイムスタンプの正規化を行うオープンソースの処理パイプラインについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart aquaculture systems depend on rich environmental data streams to protect fish welfare, optimize feeding, and reduce energy use. Yet public datasets that describe the air surrounding indoor tanks remain scarce, limiting the development of forecasting and anomaly-detection tools that couple head-space conditions with water-quality dynamics. We therefore introduce AQUAIR, an open-access public dataset that logs six Indoor Environmental Quality (IEQ) variables--air temperature, relative humidity, carbon dioxide, total volatile organic compounds, PM2.5 and PM10--inside a fish aquaculture facility in Amghass, Azrou, Morocco. A single Awair HOME monitor sampled every five minutes from 14 October 2024 to 9 January 2025, producing more than 23,000 time-stamped observations that are fully quality-controlled and publicly archived on Figshare. We describe the sensor placement, ISO-compliant mounting height, calibration checks against reference instruments, and an open-source processing pipeline that normalizes timestamps, interpolates short gaps, and exports analysis-ready tables. Exploratory statistics show stable conditions (median CO2 = 758 ppm; PM2.5 = 12 micrograms/m3) with pronounced feeding-time peaks, offering rich structure for short-horizon forecasting, event detection, and sensor drift studies. AQUAIR thus fills a critical gap in smart aquaculture informatics and provides a reproducible benchmark for data-centric machine learning curricula and environmental sensing research focused on head-space dynamics in recirculating aquaculture systems.
• Abstract（参考訳）: スマートな養殖システムは、魚の福祉を保護し、給餌を最適化し、エネルギー消費を減らすために、豊富な環境データストリームに依存している。 しかし、屋内タンクを取り囲む空気を表わす公開データセットは依然として乏しいままであり、ヘッドスペース条件と水質力学を結合する予測ツールや異常検出ツールの開発が制限されている。 そこで我々は,モロッコのアムガスにある魚類養殖施設に,大気温度,相対湿度,二酸化炭素,総揮発性有機化合物,PM2.5,PM10の6変数を記録可能なオープンアクセス公開データセットであるAquaIRを紹介した。 2024年10月14日から2025年1月9日までの5分ごとに1台のAwair HOMEモニターがサンプリングされ、23,000以上のタイムスタンプが観測され、フィグシャアで完全に制御され、公にアーカイブされた。 センサ配置、ISO準拠の取付高さ、基準機器に対する校正チェック、タイムスタンプの正規化、短いギャップの補間、分析可能なテーブルのエクスポートなどについて述べる。 観測統計は安定な条件(中間CO2 = 758 ppm; PM2.5 = 12 micrograms/m3)を示し、短時間水平予測、事象検出、センサードリフト研究のための豊富な構造を提供している。 したがって、AquaIRは、スマートな養殖情報学における重要なギャップを埋め、データ中心の機械学習カリキュラムと、循環型養殖システムにおけるヘッドスペースダイナミクスに焦点を当てた環境センシング研究のための再現可能なベンチマークを提供する。

関連論文リスト

• Machine Learning for Proactive Groundwater Management: Early Warning and Resource Allocation [1.372066170415575]
  我々は,気候データ,水文気象記録,生理特性を用いて地下水位を推定する機械学習パイプラインを開発した。 我々のアプローチは、地理空間前処理、ドメイン駆動機能エンジニアリング、監視制限を克服する自動モデル選択を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T00:41:04Z)
• Air Quality Prediction with A Meteorology-Guided Modality-Decoupled Spatio-Temporal Network [47.699409089023696]
  大気質の予測は公衆衛生と環境保護において重要な役割を担っている。 既存の研究は大気の質予測において重要な役割を過小評価している。 MDSTNetは、予測のための大気汚染依存性を明示的にキャプチャするエンコーダフレームワークである。 ChinaAirNetは、大気の質記録と多気圧レベルの気象観測を組み合わせた最初のデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T09:18:11Z)
• SOLAQUA: SINTEF Ocean Large Aquaculture Robotics Dataset [1.2289361708127877]
  本稿では,水中ロボットによる海面養殖環境におけるデータセットについて述べる。 データは、Waterlinked A50 DVL、Nortek Nucleus 1000 DVL、Sonardyne Micro Ranger 2 USBL、Sonoptix Mulitbeam Sonar、モノおよびステレオカメラ、そして電力使用量、IMU、圧力、温度などの車両センサーデータから収集された。 研究コミュニティと水産産業の両方が,提案したSOLAQUAデータセットの利用から大きな恩恵を受けることが期待されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T14:58:16Z)
• DiTEC-WDN: A Large-Scale Dataset of Hydraulic Scenarios across Multiple Water Distribution Networks [41.94295877935867]
  このデータセットは、短期(24時間)または長期(1年)でシミュレートされた36,000のユニークなシナリオで構成されている。 DiTEC-WDNは、グラフレベル、ノードレベル、リンクレベルの回帰、時系列予測など、さまざまな機械学習タスクをサポートすることができる。 この貢献は、公的なライセンスの下でリリースされ、クリティカルウォーターセクターにおけるオープンな科学研究を奨励し、センシティブなデータを露出するリスクを排除し、研究比較とシナリオ分析のための大規模な配水ネットワークベンチマークの必要性を満たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T14:14:03Z)
• DeepExtremeCubes: Integrating Earth system spatio-temporal data for impact assessment of climate extremes [5.736700805381591]
  機械学習技術は、将来性を示すが、十分に構造化され、高品質で、キュレートされた分析可能なデータセットを必要とする。 ここでは、熱波の周囲をマッピングし、干ばつによる極端な衝撃に対処するDeepExtremesデータベースを紹介します。 全世界で4万個以上の空間サンプリングされた小さなデータキューブ(すなわちミニキューブ)を含み、空間カバレッジは2.5×2.5kmである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T08:53:26Z)
• Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data [3.155658695525581]
  本研究では,CatBoost Machine Learning(ML)とSentinel-2 Level-2Aの高分解能データを統合することにより,濁度汚染をモニタリングする新たなアプローチを開拓した。 従来の方法は労働集約的であり、CatBoostは効率的なソリューションを提供し、予測精度に優れている。 大気補正されたSentinel-2データをGoogle Earth Engine(GEE)を通じて利用することで、スケーラブルで正確な濁度モニタリングに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T10:20:34Z)
• Using Multi-Temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 data for water bodies mapping [40.996860106131244]
  気候変動は極端な気象現象を激化させ、水不足と激しい降雨の予測不可能の両方を引き起こしている。 本研究の目的は,多様な気象条件下での総合的な水資源モニタリングに有用な知見を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T18:11:08Z)
• Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
  本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。 ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。 本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T20:21:18Z)
• Federated Learning in the Sky: Aerial-Ground Air Quality Sensing Framework with UAV Swarms [53.38353133198842]
  空気質は人間の健康に大きく影響し、空気質指数(AQI)の正確かつタイムリーな予測がますます重要になっている。 本稿では, 精密な3次元空気質モニタリングと予測を行うための, 新たなフェデレーション学習型地上空気質検知フレームワークを提案する。 地中センシングシステムでは, グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたLong Short-Term Memory (GC-LSTM) モデルを提案し, 高精度, リアルタイム, 将来的なAQI推論を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T13:32:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。