論文の概要: Predicting Air Pollution in Cork, Ireland Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04196v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 00:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.063355
• Title: Predicting Air Pollution in Cork, Ireland Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるアイルランドのコークの大気汚染予測
• Authors: Md Rashidunnabi, Fahmida Faiza Ananna, Kailash Hambarde, Bruno Gabriel Nascimento Andrade, Dean Venables, Hugo Proenca,
• Abstract要約: 世界の都市では大気汚染が深刻な健康上の脅威となり、アイルランドのコークでは二酸化窒素濃度がWHOの安全基準を最大で278%以上上回っている。 この研究は、人工知能を利用して前例のない精度で大気汚染を予測し、5つの観測所から10年近いデータを分析し、30年間の気象記録と組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Air pollution poses a critical health threat in cities worldwide, with nitrogen dioxide levels in Cork, Ireland exceeding World Health Organization safety standards by up to $278\%$. This study leverages artificial intelligence to predict air pollution with unprecedented accuracy, analyzing nearly ten years of data from five monitoring stations combined with 30 years of weather records. We evaluated 17 machine learning algorithms, with Extra Trees emerging as the optimal solution, achieving $77\%$ prediction accuracy and significantly outperforming traditional forecasting methods. Our analysis reveals that meteorological conditions particularly temperature, wind speed, and humidity are the primary drivers of pollution levels, while traffic patterns and seasonal changes create predictable pollution cycles. Pollution exhibits dramatic seasonal variations, with winter levels nearly double those of summer, and daily rush-hour peaks reaching $120\%$ above normal levels. While Cork's air quality shows concerning violations of global health standards, our models detected an encouraging $31\%$ improvement from 2014 to 2022. This research demonstrates that intelligent forecasting systems can provide city planners and environmental officials with powerful prediction tools, enabling life-saving early warning systems and informed urban planning decisions. The technology exists today to transform urban air quality management. All research materials and code are freely available at: https://github.com/MdRashidunnabi/Air-Pollution-Analysis.git
• Abstract（参考訳）: アイルランドのコークでは、世界保健機関(WHO)の安全基準を超える二酸化窒素濃度が最大278セント(約2300円)まで上昇し、大気汚染は世界中の都市で深刻な健康上の脅威となっている。 この研究は、人工知能を利用して前例のない精度で大気汚染を予測し、5つの観測所から10年近いデータを分析し、30年間の気象記録と組み合わせた。 我々は17の機械学習アルゴリズムを評価し、エクストラツリーが最適解として登場し、予測精度が77セント%に達し、従来の予測手法を著しく上回った。 分析の結果,気象条件,特に気温,風速,湿度が大気汚染の要因であることが明らかとなった。 大気汚染は季節的に劇的な変化を示し、冬の気温は夏の2倍近く、ラッシュ時のピークは通常の水準より120\%高い。 コークの大気質は、世界の健康基準に違反していることを示しているが、我々のモデルは2014年から2022年までの311.%の改善を奨励している。 本研究は、インテリジェントな予測システムにより、都市計画者や環境関係者に強力な予測ツールを提供し、早期警戒システムと都市計画決定の伝達を可能にすることを実証する。 この技術は現在、都市大気の質管理を変革するために存在する。 すべての研究資料とコードは、https://github.com/MdRashidunnabi/Air-Pollution-Analysis.gitで無料で入手できる。

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