論文の概要: Forecasting Smog Events Using ConvLSTM: A Spatio-Temporal Approach for Aerosol Index Prediction in South Asia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13891v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 14:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.966347
• Title: Forecasting Smog Events Using ConvLSTM: A Spatio-Temporal Approach for Aerosol Index Prediction in South Asia
• Title（参考訳）: ConvLSTMによるスモッグイベントの予測:南アジアにおけるエアロゾル指数予測のための時空間的アプローチ
• Authors: Taimur Khan,
• Abstract要約: 南アジアスモッグ(南アジアスモッグ、英: South Asian Smog)は、汚染レベルが高いこと、可視性が低下すること、社会経済的影響が著しいことなどが特徴である。 過去10年間で、穀物の残留物や自動車、天候の変化といった大気汚染の源が増加し、スモッグ現象が激化している。 エアロゾル指数はスモッグ形成と密接な関係があり、大気質指数(AQI)の計算において重要な要素である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The South Asian Smog refers to the recurring annual air pollution events marked by high contaminant levels, reduced visibility, and significant socio-economic impacts, primarily affecting the Indo-Gangetic Plains (IGP) from November to February. Over the past decade, increased air pollution sources such as crop residue burning, motor vehicles, and changing weather patterns have intensified these smog events. However, real-time forecasting systems for increased particulate matter concentrations are still not established at regional scale. The Aerosol Index, closely tied to smog formation and a key component in calculating the Air Quality Index (AQI), reflects particulate matter concentrations. This study forecasts aerosol events using Sentinel-5P air constituent data (2019-2023) and a Convolutional Long-Short Term Memory (ConvLSTM) neural network, which captures spatial and temporal correlations more effectively than previous models. Using the Ultraviolet (UV) Aerosol Index at 340-380 nm as the predictor, results show the Aerosol Index can be forecasted at five-day intervals with a Mean Squared Error of ~0.0018, loss of ~0.3995, and Structural Similarity Index of ~0.74. While effective, the model can be improved by integrating additional data and refining its architecture.
• Abstract（参考訳）: 南アジアスモッグ(英語: South Asian Smog)は、11月から2月にかけてのインド・ガンガティック平原(IGP)に主に影響を及ぼす、汚染レベルの高い汚染レベル、視界の低下、社会経済的影響を特徴とする毎年恒例の大気汚染現象を指す。 過去10年間で、穀物の残留物や自動車、天候の変化といった大気汚染の源が増加し、スモッグ現象が激化している。 しかし, 粒子状物質濃度を増大させるリアルタイム予測システムは, 地域規模ではまだ確立されていない。 エアロゾル指数はスモッグ形成と密接な関係があり、大気質指数(AQI)の計算において重要な要素である。 本研究では,Sentinel-5P空気成分データ(2019-2023)とConvolutional Long-Short Term Memory(ConvLSTM)ニューラルネットワークを用いてエアロゾル現象を予測する。 紫外線(UV)エアロゾル指数を340-380 nmで予測すると、エアロゾル指数は平均正方形誤差~0.0018、損失~0.3995、構造類似度指数~0.74で5日間の間隔で予測できることが示された。 有効ではあるが、追加のデータを統合し、アーキテクチャを改良することで、モデルを改善することができる。

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