論文の概要: Estimates of daily ground-level NO2 concentrations in China based on big data and machine learning approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09013v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 00:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 05:04:17.582874
• Title: Estimates of daily ground-level NO2 concentrations in China based on big data and machine learning approaches
• Title（参考訳）: ビッグデータと機械学習による中国における1日あたりのno2濃度の推定
• Authors: Xinyu Dou, Cuijuan Liao, Hengqi Wang, Ying Huang, Ying Tu, Xiaomeng Huang, Yiran Peng, Biqing Zhu, Jianguang Tan, Zhu Deng, Nana Wu, Taochun Sun, Piyu Ke, Zhu Liu
• Abstract要約: NO2は大気汚染物質の中で最も重要なものの一つである。 現在の地上レベルのNO2濃度データは、高テンポラル・カバーまたは全国規模のフル・カバーの欠如である。 本研究は,中国における地中NO2濃度を,比較的高い空間分解能で推定した初めてのものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5426772826778063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nitrogen dioxide (NO2) is one of the most important atmospheric pollutants. However, current ground-level NO2 concentration data are lack of either high-resolution coverage or full coverage national wide, due to the poor quality of source data and the computing power of the models. To our knowledge, this study is the first to estimate the ground-level NO2 concentration in China with national coverage as well as relatively high spatiotemporal resolution (0.25 degree; daily intervals) over the newest past 6 years (2013-2018). We advanced a Random Forest model integrated K-means (RF-K) for the estimates with multi-source parameters. Besides meteorological parameters, satellite retrievals parameters, we also, for the first time, introduce socio-economic parameters to assess the impact by human activities. The results show that: (1) the RF-K model we developed shows better prediction performance than other models, with cross-validation R2 = 0.64 (MAPE = 34.78%). (2) The annual average concentration of NO2 in China showed a weak increasing trend . While in the economic zones such as Beijing-Tianjin-Hebei region, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta, the NO2 concentration there even decreased or remained unchanged, especially in spring. Our dataset has verified that pollutant controlling targets have been achieved in these areas. With mapping daily nationwide ground-level NO2 concentrations, this study provides timely data with high quality for air quality management for China. We provide a universal model framework to quickly generate a timely national atmospheric pollutants concentration map with a high spatial-temporal resolution, based on improved machine learning methods.
• Abstract（参考訳）: 二酸化窒素(NO2)は大気汚染物質の中で最も重要なものの一つである。 しかし、現在の地上レベルのNO2濃度データは、ソースデータの質の低さとモデルの計算能力のために、高解像度のカバレッジや全国規模のフルカバレッジが欠如している。 本研究は,過去6年間(2013～2018年)の中国における地中NO2濃度の全国分布と,比較的高時空間分解能(0.25度,日間隔)を推定した初めてのものである。 我々は、マルチソースパラメータを用いた推定のために、ランダムフォレストモデル統合K平均(RF-K)を開発した。 気象パラメータ,衛星検索パラメータに加えて,人間活動の影響を評価するために初めて社会経済的パラメータを導入する。 その結果, 1) RF-Kモデルは他のモデルよりも優れた予測性能を示し, R2 = 0.64 (MAPE = 34.78%) が得られた。 2)中国におけるno2の年間平均濃度は上昇傾向が弱かった。 北京-天津-河北地域、揚子江デルタ、パール川デルタなどの経済圏では、特に春にはno2濃度が減少または維持された。 我々のデータセットはこれらの領域で汚染物質制御目標が達成されていることを検証した。 本研究は, 全国のNO2濃度を地図化することにより, 中国における大気質管理の質の高いタイムリーなデータを提供する。 改良された機械学習手法に基づき,高空間-時間分解能の大気汚染物質濃度マップを迅速に作成するためのユニバーサルモデルフレームワークを提案する。

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