Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Framework for Scalable Ambient Air Pollution Concentration Estimation

論文の概要: A Framework for Scalable Ambient Air Pollution Concentration Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08735v1
Date: Tue, 16 Jan 2024 18:03:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 18:16:00.836633
Title: A Framework for Scalable Ambient Air Pollution Concentration Estimation
Title（参考訳）: スケーラブル環境大気汚染濃度推定のための枠組み
Authors: Liam J Berrisford, Lucy S Neal, Helen J Buttery, Benjamin R Evans, Ronaldo Menezes
Abstract要約: 英国では大気汚染が重要な問題であり、大気汚染濃度のデータが大気質の改善を目的とした介入の基礎となっている。欠落した測度を埋めることにより,時間的・空間的データギャップに対処するデータ駆動型機械学習モデルフレームワークを提案する。このアプローチは、2018年を通してイングランドの包括的なデータセットを1kmx1kmの時間分解能で提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ambient air pollution remains a critical issue in the United Kingdom, where data on air pollution concentrations form the foundation for interventions aimed at improving air quality. However, the current air pollution monitoring station network in the UK is characterized by spatial sparsity, heterogeneous placement, and frequent temporal data gaps, often due to issues such as power outages. We introduce a scalable data-driven supervised machine learning model framework designed to address temporal and spatial data gaps by filling missing measurements. This approach provides a comprehensive dataset for England throughout 2018 at a 1kmx1km hourly resolution. Leveraging machine learning techniques and real-world data from the sparsely distributed monitoring stations, we generate 355,827 synthetic monitoring stations across the study area, yielding data valued at approximately \pounds70 billion. Validation was conducted to assess the model's performance in forecasting, estimating missing locations, and capturing peak concentrations. The resulting dataset is of particular interest to a diverse range of stakeholders engaged in downstream assessments supported by outdoor air pollution concentration data for NO2, O3, PM10, PM2.5, and SO2. This resource empowers stakeholders to conduct studies at a higher resolution than was previously possible.
Abstract（参考訳）: 英国では大気汚染が重要な問題であり、大気汚染濃度のデータが大気質の改善を目的とした介入の基礎となっている。しかし、現在の英国における大気汚染監視局のネットワークは、空間的空間性、不均一な配置、そしてしばしば停電などの問題により、時間的データギャップが特徴的である。本稿では,時間的および空間的なデータギャップに対処するために,データ駆動型教師付き機械学習モデルフレームワークを提案する。このアプローチは、2018年を通して1kmx1kmの時間分解能でイングランドに包括的なデータセットを提供する。分散した監視ステーションからの機械学習技術と実世界のデータを活用することで、研究エリア全体で355,827の総合監視ステーションを生成し、約700億ポンドの価値があるデータを得る。モデルの性能を予測し, 行方不明地点を推定し, ピーク濃度を推定するための検証を行った。得られたデータセットは、NO2, O3, PM10, PM2.5, SO2の大気汚染濃度データによって支持される下流アセスメントに関わる様々な利害関係者に特に関心がある。このリソースにより、利害関係者は以前よりも高い解像度で研究を行うことができる。

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