論文の概要: SOCAIRE: Forecasting and Monitoring Urban Air Quality in Madrid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09741v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 09:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 20:23:04.581293
• Title: SOCAIRE: Forecasting and Monitoring Urban Air Quality in Madrid
• Title（参考訳）: socaire:マドリードの都市空気質の予測とモニタリング
• Authors: Rodrigo de Medrano, V\'ictor de Buen Remiro, Jos\'e L. Aznarte
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク,統計モデル,ネストモデルに基づく運用ツールであるSOCAIREを提案する。 大気汚染の過去の濃度、人間の活動、数値汚染の推定、数値天気予報など、大気汚染に影響を及ぼす可能性のある各コンポーネントをモデル化することに焦点を当てている。 このツールは現在マドリードで運用されており、48時間にわたって毎日の空気の質を予測している。
• 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: Air quality has become one of the main issues in public health and urban planning management, due to the proven adverse effects of high pollutant concentrations. Considering the mitigation measures that cities all over the world are taking in order to face frequent low air quality episodes, the capability of foreseeing future pollutant concentrations is of great importance. Through this paper, we present SOCAIRE, an operational tool based on a Bayesian and spatiotemporal ensemble of neural and statistical nested models. SOCAIRE integrates endogenous and exogenous information in order to predict and monitor future distributions of the concentration for several pollutants in the city of Madrid. It focuses on modeling each and every available component which might play a role in air quality: past concentrations of pollutants, human activity, numerical pollution estimation, and numerical weather predictions. This tool is currently in operation in Madrid, producing daily air quality predictions for the next 48 hours and anticipating the probability of the activation of the measures included in the city's official air quality \no protocols through probabilistic inferences about compound events.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染濃度が高いことによる悪影響が証明されているため、大気汚染は公衆衛生と都市計画管理の主要な問題の一つとなっている。 世界中の都市が頻繁な低空気質のエピソードに直面するための緩和策を考えると、将来の汚染物質濃度を予測できる能力は非常に重要である。 本稿では,ニューラルモデルと統計的ネストモデルのベイズ的・時空間的アンサンブルに基づく操作ツールであるsocaireを提案する。 SOCAIREは内因性および外因性情報を統合し、マドリード市内のいくつかの汚染物質に対する将来的な濃度分布を予測する。 大気汚染物質の過去の濃度、人間の活動、数値的汚染推定、気象予報など、大気の質に寄与する可能性のある各コンポーネントのモデリングに焦点を当てている。 このツールはマドリードで現在運用中であり、48時間にわたって毎日の空気質予測を行い、複合イベントに関する確率的推論を通じて市の公式空気質 \noプロトコルに含まれる措置の活性化を予測している。

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