論文の概要: A Novel CMAQ-CNN Hybrid Model to Forecast Hourly Surface-Ozone Concentrations Fourteen Days in Advance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05987v1
• Date: Thu, 13 Aug 2020 16:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 00:05:53.704372
• Title: A Novel CMAQ-CNN Hybrid Model to Forecast Hourly Surface-Ozone Concentrations Fourteen Days in Advance
• Title（参考訳）: 新規CMAQ-CNNハイブリッドモデルによる14日間の表層・オゾン濃度予測
• Authors: Alqamah Sayeed, Yunsoo Choi, Ebrahim Eslami, Jia Jung, Yannic Lops, Ahmed Khan Salman
• Abstract要約: 現在利用可能な空気質予測のための数値モデリングシステムは、事前に24時間から48時間予測することができる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに基づくモデリングシステムを開発した。 本研究の主な目的は, オゾン濃度の時間変動の予測であるが, その他の汚染物質にも適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19573380763700707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Issues regarding air quality and related health concerns have prompted this study, which develops an accurate and computationally fast, efficient hybrid modeling system that combines numerical modeling and machine learning for forecasting concentrations of surface ozone. Currently available numerical modeling systems for air quality predictions (e.g., CMAQ, NCEP EMP) can forecast 24 to 48 hours in advance. In this study, we develop a modeling system based on a convolutional neural network (CNN) model that is not only fast but covers a temporal period of two weeks with a resolution as small as a single hour for 255 stations. The CNN model uses forecasted meteorology from the Weather Research and Forecasting model (processed by the Meteorology-Chemistry Interface Processor), forecasted air quality from the Community Multi-scale Air Quality Model (CMAQ), and previous 24-hour concentrations of various measurable air quality parameters as inputs and predicts the following 14-day hourly surface ozone concentrations. The model achieves an average accuracy of 0.91 in terms of the index of agreement for the first day and 0.78 for the fourteenth day while the average index of agreement for one day ahead prediction from the CMAQ is 0.77. Through this study, we intend to amalgamate the best features of numerical modeling (i.e., fine spatial resolution) and a deep neural network (i.e., computation speed and accuracy) to achieve more accurate spatio-temporal predictions of hourly ozone concentrations. Although the primary purpose of this study is the prediction of hourly ozone concentrations, the system can be extended to various other pollutants.
• Abstract（参考訳）: 大気の質と関連する健康上の懸念に関する問題は、表面オゾン濃度を予測するための数値モデリングと機械学習を組み合わせた、正確で高速で効率的なハイブリッドモデリングシステムを開発した。 現在利用可能な空気質予測のための数値モデリングシステム(例えば、cmaq、ncep emp)は、24時間から48時間前を予測できる。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルに基づくモデリングシステムを開発した。高速であるだけでなく,255駅で1時間程度の解像度で2週間の期間をカバーする。 CNNモデルは、気象調査・予報モデル(気象・化学インタフェースプロセッサによって処理される)から予測された気象モデル、CMAQ(Community Multi-scale Air Quality Model)から予測された大気質、および過去の24時間にわたる計測可能な大気質パラメータの入力として利用し、次の14日間の表面オゾン濃度を予測する。 このモデルは、第1日の合意指数と第14日の合意指数とで平均 0.91 の精度を達成し、一方、cmaq からの1日前の合意指数は 0.77 である。 本研究では,時間的オゾン濃度の時空間予測をより正確に行うため,数値モデリング(微視的空間分解能)と深部ニューラルネットワーク(計算速度と精度)の最良の特徴を融合させることを目的とする。 本研究の主な目的は, オゾン濃度の時間変動の予測であるが, その他の汚染物質にも適用可能である。

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