論文の概要: Probabilistic forecasting approaches for extreme NO$_2$ episodes: a comparison of models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11356v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 13:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 08:41:15.315324
• Title: Probabilistic forecasting approaches for extreme NO$_2$ episodes: a comparison of models
• Title（参考訳）: 極端なno$_2$エピソードに対する確率論的予測手法--モデルの比較
• Authors: Sebasti\'an P\'erez Vasseur and Jos\'e L. Aznarte
• Abstract要約: NO$の高濃度エピソードは、交通規制によって当局によって扱われることが多い。 確率予測(probabilistic forecasting)は、予測分布関数の予測を可能にする一連の手法である。 この手法が大気汚染のピークを検出するのにどのように役立つかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: High concentration episodes for NO$_2$ are increasingly dealt with by authorities through traffic restrictions which are activated when air quality deteriorates beyond certain thresholds. Foreseeing the probability that pollutant concentrations reach those thresholds becomes thus a necessity. Probabilistic forecasting is a family of techniques that allow for the prediction of the expected distribution function instead of a single value. In the case of NO$_2$, it allows for the calculation of future chances of exceeding thresholds and to detect pollution peaks. We thoroughly compared 10 state of the art probabilistic predictive models, using them to predict the distribution of NO$_2$ concentrations in a urban location for a set of forecasting horizons (up to 60 hours). Quantile gradient boosted trees shows the best performance, yielding the best results for both the expected value and the forecast full distribution. Furthermore, we show how this approach can be used to detect pollution peaks.
• Abstract（参考訳）: 高濃度のno$_2$のエピソードは、空気の質が一定のしきい値を超えると活性化される交通規制を通じて当局によって処理されるようになっている。 汚染物質濃度がこれらの閾値に達する確率を見極めることは必要となる。 確率的予測(probabilistic forecasting)は、単一の値ではなく、期待分布関数の予測を可能にする一連の手法である。 no$_2$の場合、閾値を超える将来の確率を計算し、汚染ピークを検出することができる。 都市におけるno$_2$濃度の分布を予測対象地平線(最大60時間)で予測するために,10の確率的予測モデルを徹底的に比較した。 温度勾配が上昇した木は最高の性能を示し、予測値と予測全分布の両方に最高の結果をもたらす。 さらに,この手法が汚染ピークの検出にどのように役立つかを示す。

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