論文の概要: Modelling spatio-temporal trends of air pollution in Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12719v1
- Date: Sun, 21 Aug 2022 15:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-04 02:08:45.917483
- Title: Modelling spatio-temporal trends of air pollution in Africa
- Title（参考訳）: アフリカにおける大気汚染の時空間的傾向のモデル化
- Authors: Paterne Gahungu, Jean Remy Kubwimana, Lionel Jean Marie Benjamin
Muhimpundu, Egide Ndamuzi
- Abstract要約: 我々はアフリカの異なる地理的地域におけるPM2.5の最も時間的変動を分析した。
西アフリカ地域は、ラゴス、アブハ、バマコなど一部の都市では、毎日40856ドル/m3ドルという高水準の汚染の影響を受け続けている。
東アフリカでは、ウガンダがキガリの日平均濃度56.14 $mu g/m3$と38.65 $mu g/m3$を報告している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Atmospheric pollution remains one of the major public health threat worldwide
with an estimated 7 millions deaths annually. In Africa, rapid urbanization and
poor transport infrastructure are worsening the problem. In this paper, we have
analysed spatio-temporal variations of PM2.5 across different geographical
regions in Africa. The West African region remains the most affected by the
high levels of pollution with a daily average of 40.856 $\mu g/m^3$ in some
cities like Lagos, Abuja and Bamako. In East Africa, Uganda is reporting the
highest pollution level with a daily average concentration of 56.14 $\mu g/m^3$
and 38.65 $\mu g/m^3$ for Kigali. In countries located in the central region of
Africa, the highest daily average concentration of PM2.5 of 90.075 $\mu g/m^3$
was recorded in N'Djamena. We compare three data driven models in predicting
future trends of pollution levels. Neural network is outperforming Gaussian
processes and ARIMA models.
- Abstract（参考訳）: 大気汚染は世界の公衆衛生上の脅威の一つであり、毎年700万人が死亡している。
アフリカでは、急速な都市化と輸送インフラの貧弱が問題を悪化させている。
本稿では,アフリカ各地におけるPM2.5の時空間変動を分析した。
西アフリカ地域は、ラゴス、アブハ、バマコなどいくつかの都市で1日平均40.856ドル/m^3$という高い汚染の影響を受けている。
東アフリカでは、ウガンダがキガリの平均濃度を56.14ドル/m^3ドル、38.65ドル/m^3ドルと報告している。
アフリカ中部の国々では、日平均PM2.5が90.075ドル\mu g/m^3$と記録されている。
3つのデータ駆動モデルを比較し,汚染レベルの将来予測を行う。
ニューラルネットワークはガウス過程とARIMAモデルを上回っている。
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