論文の概要: Trustworthy modelling of atmospheric formaldehyde powered by deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07414v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 10:33:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-18 17:00:18.423859
• Title: Trustworthy modelling of atmospheric formaldehyde powered by deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による大気中ホルムアルデヒドの信頼性モデリング
• Authors: Mriganka Sekhar Biswas, Manmeet Singh
• Abstract要約: ホルムアルデヒド(HCHO)は大気中の最も重要な微量ガスの一つである。 呼吸器やその他の疾患を引き起こす汚染物質である。 HCHO化学と衛星データを用いた長期モニタリングの研究は、人間の健康の観点から重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Formaldehyde (HCHO) is one one of the most important trace gas in the atmosphere, as it is a pollutant causing respiratory and other diseases. It is also a precursor of tropospheric ozone which damages crops and deteriorates human health. Study of HCHO chemistry and long-term monitoring using satellite data is important from the perspective of human health, food security and air pollution. Dynamic atmospheric chemistry models struggle to simulate atmospheric formaldehyde and often overestimate by up to two times relative to satellite observations and reanalysis. Spatial distribution of modelled HCHO also fail to match satellite observations. Here, we present deep learning approach using a simple super-resolution based convolutional neural network towards simulating fast and reliable atmospheric HCHO. Our approach is an indirect method of HCHO estimation without the need to chemical equations. We find that deep learning outperforms dynamical model simulations which involves complicated atmospheric chemistry representation. Causality establishing the nonlinear relationships of different variables to target formaldehyde is established in our approach by using a variety of precursors from meteorology and chemical reanalysis to target OMI AURA satellite based HCHO predictions. We choose South Asia for testing our implementation as it doesnt have in situ measurements of formaldehyde and there is a need for improved quality data over the region. Moreover, there are spatial and temporal data gaps in the satellite product which can be removed by trustworthy modelling of atmospheric formaldehyde. This study is a novel attempt using computer vision for trustworthy modelling of formaldehyde from remote sensing can lead to cascading societal benefits.
• Abstract（参考訳）: ホルムアルデヒド(英語版)(hcho)は空気中の最も重要な微量ガスの一つであり、呼吸器やその他の疾患を引き起こす汚染物質である。 また、農作物を損傷し、人間の健康を悪化させる対流圏オゾンの前駆体でもある。 HCHO化学と衛星データを用いた長期モニタリングの研究は、ヒトの健康、食品の安全性、大気汚染の観点から重要である。 動的大気化学モデルは、大気のホルムアルデヒドをシミュレートするのに苦労し、しばしば衛星の観測と再分析に対して最大2倍の過大評価をする。 モデル化hchoの空間分布も衛星観測と一致しない。 本稿では,超解像型畳み込みニューラルネットワークを用いて,高速で信頼性の高い大気HCHOのシミュレーションを行う。 本手法は化学式を必要とせずにHCHO推定を間接的に行う手法である。 深層学習は複雑な大気化学表現を伴う力学モデルシミュレーションより優れることがわかった。 本手法では,OMI AURA衛星を用いたHCHO予測のために,気象学および化学分析の様々な前駆体を用いて,異なる変数とホルムアルデヒドの非線形関係を確立する。 我々は,ホルムアルデヒドのin situ測定を行わず,地域の品質データを改善する必要があるため,実装をテストするために南アジアを選択した。 さらに、大気中のホルムアルデヒドの信頼できるモデリングにより、衛星生成物の空間的および時間的データギャップを除去することができる。 リモートセンシングによるホルムアルデヒドの信頼性モデリングにコンピュータビジョンを用いた新しい試みは、カスケード社会的利益をもたらす可能性がある。

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