Fugu-MT 論文翻訳(概要): PlumeCityNet: Multi-Resolution Air Quality Forecasting

論文の概要: PlumeCityNet: Multi-Resolution Air Quality Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02661v1
Date: Wed, 6 Oct 2021 11:28:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-07 14:12:07.469043
Title: PlumeCityNet: Multi-Resolution Air Quality Forecasting
Title（参考訳）: PlumeCityNet:マルチリゾリューション空気質予測
Authors: Thibaut Cassard, Gr\'egoire Jauvion, Antoine All\'eon, Boris Quennehen, David Lissmyr
Abstract要約: 本稿では, 主汚染物質の濃度が健康に悪影響を及ぼすことを予測できるエンジンについて述べる。エンジンには、大気汚染監視局の測定、天気予報、物理モデルの出力、交通量の推定が供給されている。我々は、ヨーロッパとアメリカの大都市でエンジンの実装と評価を行い、他の予測方法よりも明らかに優れています。
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: This paper presents an engine able to forecast jointly the concentrations of the main pollutants harming people's health: nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3) and particulate matter (PM2.5 and PM10, which are respectively the particles whose diameters are below 2.5um and 10um respectively). The engine is fed with air quality monitoring stations' measurements, weather forecasts, physical models' outputs and traffic estimates to produce forecasts up to 24 hours. The forecasts are produced with several spatial resolutions, from a few dozens of meters to dozens of kilometers, fitting several use-cases needing air quality data. We introduce the Scale-Unit block, which enables to integrate seamlessly all available inputs at a given resolution to return forecasts at the same resolution. Then, the engine is based on a U-Net architecture built with several of those blocks, giving it the ability to process inputs and to output predictions at different resolutions. We have implemented and evaluated the engine on the largest cities in Europe and the United States, and it clearly outperforms other prediction methods. In particular, the out-of-sample accuracy remains high, meaning that the engine can be used in cities which are not included in the training dataset. A valuable advantage of the engine is that it does not need much computing power: the forecasts can be built in a few minutes on a standard CPU. Thus, they can be updated very frequently, as soon as new air quality monitoring stations' measurements are available (generally every hour), which is not the case of physical models traditionally used for air quality forecasting.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 二酸化炭素 (NO2) , オゾン (O3) および粒子状物質 (PM2.5, PM10) の主汚染物質の濃度を, それぞれ2.5um と 10um 以下である粒子として予測できるエンジンについて述べる。エンジンは、空気質監視局の計測値、気象予報、物理モデルの出力、交通量の推定値で供給され、最大24時間の予報を生成する。予測は数十メートルから数十キロメートルの空間分解能で作成され、大気質データを必要とするいくつかのユースケースに適合する。これにより、ある解像度で利用可能なすべての入力をシームレスに統合し、同じ解像度で予測を返すことができる。そして、エンジンはいくつかのブロックで構築されたU-Netアーキテクチャに基づいており、入力を処理し、異なる解像度で予測を出力することができる。我々は、ヨーロッパとアメリカの大都市でエンジンの実装と評価を行い、他の予測方法よりも明らかに優れています。特に、サンプルの精度は高いままであり、訓練データセットに含まれない都市でエンジンが使用できることを意味する。エンジンの貴重な利点は、計算能力があまり必要ないことである。予測は標準CPU上で数分で構築できる。したがって、新しい空気質モニタリングステーションの計測が利用可能になったら(一般的には毎時)、非常に頻繁に更新することが可能であり、従来の空気品質予測に使用される物理モデルではそうではない。

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