論文の概要: Causal Links Between Anthropogenic Emissions and Air Pollution Dynamics in Delhi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18912v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 17:25:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.408801
- Title: Causal Links Between Anthropogenic Emissions and Air Pollution Dynamics in Delhi
- Title（参考訳）: デリーにおける人為的放出と大気汚染ダイナミクスの因果関係
- Authors: Sourish Das, Sudeep Shukla, Alka Yadav, Anirban Chakraborti,
- Abstract要約: デリー・ナショナル・キャピタル地域は、人為的放出と気象条件の間の複雑な相互作用により大気汚染のエピソードを経験している。
本研究では,予測モデルと因果推論手法を用いて,PM_2.5$および$O_3$濃度における人為的放出の因果関係について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Air pollution poses significant health and environmental challenges, particularly in rapidly urbanizing regions. Delhi-National Capital Region experiences air pollution episodes due to complex interactions between anthropogenic emissions and meteorological conditions. Understanding the causal drivers of key pollutants such as $PM_{2.5}$ and ground $O_3$ is crucial for developing effective mitigation strategies. This study investigates the causal links of anthropogenic emissions on $PM_{2.5}$ and $O_3$ concentrations using predictive modeling and causal inference techniques. Integrating high-resolution air quality data from Jan 2018 to Aug 2023 across 32 monitoring stations, we develop predictive regression models that incorporate meteorological variables (temperature and relative humidity), pollutant concentrations ($NO_2, SO_2, CO$), and seasonal harmonic components to capture both diurnal and annual cycles. Here, we show that reductions in anthropogenic emissions lead to significant decreases in $PM_{2.5}$ levels, whereas their effect on $O_3$ remains marginal and statistically insignificant. To address spatial heterogeneity, we employ Gaussian Process modeling. Further, we use Granger causality analysis and counterfactual simulation to establish direct causal links. Validation using real-world data from the COVID-19 lockdown confirms that reduced emissions led to a substantial drop in $PM_{2.5}$ but only a slight, insignificant change in $O_3$. The findings highlight the necessity of targeted emission reduction policies while emphasizing the need for integrated strategies addressing both particulate and ozone pollution. These insights are crucial for policymakers designing air pollution interventions in other megacities, and offer a scalable methodology for tackling complex urban air pollution through data-driven decision-making.
- Abstract（参考訳）: 大気汚染は、特に都市化が急速に進んでいる地域では、重要な健康と環境問題を引き起こしている。
デリー・ナショナル・キャピタル地域は、人為的放出と気象条件の間の複雑な相互作用により大気汚染のエピソードを経験している。
PM_{2.5}$やグラウンド$O_3$といった主要な汚染物質の因果的要因を理解することは、効果的な緩和戦略の開発に不可欠である。
本研究では,PM_{2.5}$および$O_3$濃度における人為的放出の因果関係について,予測モデルと因果推論手法を用いて検討した。
2018年1月から8月2023年8月までの高分解能空気質データを32の観測所で統合し、気象変数(温度と相対湿度)、汚染物質濃度(NO_2, SO_2, CO$)、季節高調波成分を組み込んだ予測回帰モデルを構築した。
ここでは, 人為的排出の減少がPM_{2.5}$レベルを著しく低下させるのに対して, それらのO_3$に対する影響は有意であり, 統計的に重要でないことを示す。
空間的不均一性に対処するために、ガウス過程モデリングを用いる。
さらに、直接因果関係を確立するために、Granger因果関係解析と反ファクトシミュレーションを用いる。
新型コロナウイルス(COVID-19)のロックダウンによる実世界のデータによる検証では、排出削減によってPM_{2.5}$が大幅に減少したが、わずかにO_3$が変わっただけであることを確認している。
本研究は, 粒子状およびオゾン汚染に対処する統合戦略の必要性を強調しつつ, 目標排出削減政策の必要性を強調した。
これらの知見は、他のメガシティにおける大気汚染の介入を設計する政策立案者にとって不可欠であり、データ駆動による意思決定を通じて複雑な都市大気汚染に取り組むためのスケーラブルな方法論を提供する。
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