論文の概要: CoNOAir: A Neural Operator for Forecasting Carbon Monoxide Evolution in Cities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06007v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 11:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 13:20:20.032332
• Title: CoNOAir: A Neural Operator for Forecasting Carbon Monoxide Evolution in Cities
• Title（参考訳）: CoNOAir:都市における一酸化炭素の進化を予測するニューラルネットワーク
• Authors: Sanchit Bedi, Karn Tiwari, Prathosh A. P., Sri Harsha Kota, N. M. Anoop Krishnan,
• Abstract要約: 一酸化炭素 (CO) は、産業、自動車、および国内要求のために化石燃料からエネルギーを生成するため、都市部において主要な汚染物質である。 COの進化をリアルタイムで予測することで、効果的な早期警戒システムや介入戦略の展開が可能になる。 我々は,CO濃度を効果的に予測できる,ニューラル演算子,すなわちコンプレックス・ニューラル・オペレーター・フォー・エア・クオリティ(CoNOAir)に基づく機械学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.839838045175125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Carbon Monoxide (CO) is a dominant pollutant in urban areas due to the energy generation from fossil fuels for industry, automobile, and domestic requirements. Forecasting the evolution of CO in real-time can enable the deployment of effective early warning systems and intervention strategies. However, the computational cost associated with the physics and chemistry-based simulation makes it prohibitive to implement such a model at the city and country scale. To address this challenge, here, we present a machine learning model based on neural operator, namely, Complex Neural Operator for Air Quality (CoNOAir), that can effectively forecast CO concentrations. We demonstrate this by developing a country-level model for short-term (hourly) and long-term (72-hour) forecasts of CO concentrations. Our model outperforms state-of-the-art models such as Fourier neural operators (FNO) and provides reliable predictions for both short and long-term forecasts. We further analyse the capability of the model to capture extreme events and generate forecasts in urban cities in India. Interestingly, we observe that the model predicts the next hour CO concentrations with R2 values greater than 0.95 for all the cities considered. The deployment of such a model can greatly assist the governing bodies to provide early warning, plan intervention strategies, and develop effective strategies by considering several what-if scenarios. Altogether, the present approach could provide a fillip to real-time predictions of CO pollution in urban cities.
• Abstract（参考訳）: 一酸化炭素 (CO) は、産業、自動車、国内要求のために化石燃料からエネルギーを発生させるため、都市部において主要な汚染物質である。 COの進化をリアルタイムで予測することで、効果的な早期警戒システムや介入戦略の展開が可能になる。 しかし、物理と化学に基づくシミュレーションに関連した計算コストは、都市や田舎の規模でそのようなモデルを実装することを禁止している。 この課題に対処するために、我々は、CO濃度を効果的に予測できるニューラルネットワーク、すなわち、空気品質のための複雑ニューラル演算子(CoNOAir)に基づく機械学習モデルを提案する。 本研究では,CO濃度の短期(時間)および長期(72時間)予測のための国レベルのモデルを開発することでこれを実証する。 我々のモデルはフーリエニューラル演算子(FNO)のような最先端モデルよりも優れており、短期予測と長期予測の両方に対して信頼性の高い予測を提供する。 さらに、インドの都市部で極端な出来事を捉え、予報する能力について分析する。 興味深いことに、このモデルでは、検討されたすべての都市において、R2値が0.95以上である次の時間CO濃度を予測する。 このようなモデルの展開は、早期の警告、介入戦略の計画、そしていくつかのシナリオを考慮して効果的な戦略を開発するために、統治機関を大いに支援することができる。 いずれにせよ、この手法は都市部におけるCO汚染のリアルタイム予測に充足する可能性がある。

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