論文の概要: Indoor PM2.5 forecasting and the association with outdoor air pollution: a modelling study based on sensor data in Australia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07404v1
- Date: Mon, 13 May 2024 00:51:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 15:04:30.346750
- Title: Indoor PM2.5 forecasting and the association with outdoor air pollution: a modelling study based on sensor data in Australia
- Title（参考訳）: 室内PM2.5予測と屋外大気汚染との関連性:オーストラリアにおけるセンサデータに基づくモデル化研究
- Authors: Wenhua Yu, Bahareh Nakisa, Seng W. Loke, Svetlana Stevanovic, Yuming Guo, Mohammad Naim Rastgoo,
- Abstract要約: 本研究は, オーストラリアの24の異なる建物において, 毎時室内微粒子物質(PM2.5)濃度を予測することを目的とする。
室内空気質データは、2019年から2022年までの8都市で91個の監視センサーから収集された。
屋外PM2.5濃度は室内の空気質に大きな影響を与え、特に森林火災などのイベントでは顕著であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.864955783255803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exposure to poor indoor air quality poses significant health risks, necessitating thorough assessment to mitigate associated dangers. This study aims to predict hourly indoor fine particulate matter (PM2.5) concentrations and investigate their correlation with outdoor PM2.5 levels across 24 distinct buildings in Australia. Indoor air quality data were gathered from 91 monitoring sensors in eight Australian cities spanning 2019 to 2022. Employing an innovative three-stage deep ensemble machine learning framework (DEML), comprising three base models (Support Vector Machine, Random Forest, and eXtreme Gradient Boosting) and two meta-models (Random Forest and Generalized Linear Model), hourly indoor PM2.5 concentrations were predicted. The model's accuracy was evaluated using a rolling windows approach, comparing its performance against three benchmark algorithms (SVM, RF, and XGBoost). Additionally, a correlation analysis assessed the relationship between indoor and outdoor PM2.5 concentrations. Results indicate that the DEML model consistently outperformed benchmark models, achieving an R2 ranging from 0.63 to 0.99 and RMSE from 0.01 to 0.663 mg/m3 for most sensors. Notably, outdoor PM2.5 concentrations significantly impacted indoor air quality, particularly evident during events like bushfires. This study underscores the importance of accurate indoor air quality prediction, crucial for developing location-specific early warning systems and informing effective interventions. By promoting protective behaviors, these efforts contribute to enhanced public health outcomes.
- Abstract（参考訳）: 室内空気質の悪さは重大な健康リスクをもたらし、関連する危険を緩和するために徹底的な評価を必要とする。
本研究は, オーストラリアの24の建物において, 毎時室内微粒子物質(PM2.5)濃度を予測し, 屋外PM2.5濃度との相関について検討することを目的とする。
室内空気質データは、2019年から2022年までの8都市で91個の監視センサーから収集された。
3つのベースモデル(Support Vector Machine, Random Forest, eXtreme Gradient Boosting)と2つのメタモデル(Random Forest, Generalized Linear Model)からなる3段階深層学習フレームワーク(DEML)を用いて, 時間内PM2.5濃度を予測した。
このモデルの精度は、その性能を3つのベンチマークアルゴリズム(SVM、RF、XGBoost)と比較し、ローリングウインドウアプローチを用いて評価した。
さらに,室内PM2.5濃度と屋外PM2.5濃度の相関分析を行った。
結果は、DEMLモデルはベンチマークモデルよりも一貫して優れており、ほとんどのセンサーで0.63から0.99までのR2と0.01から0.663mg/m3までのRMSEを実現していることを示している。
特に屋外PM2.5濃度が室内の空気質に大きく影響した。
本研究は, 室内空気質の正確な予測の重要性, 位置特定早期警報システムの開発, 効果的な介入の実施に不可欠であることを示す。
保護行動の促進により、これらの取り組みは公衆衛生の成果の向上に寄与する。
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