論文の概要: Real-Time Long Horizon Air Quality Forecasting via Group-Relative Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22169v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 07:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.436037
• Title: Real-Time Long Horizon Air Quality Forecasting via Group-Relative Policy Optimization
• Title（参考訳）: グループ相対的政策最適化による時間長水平空気質予測
• Authors: Inha Kang, Eunki Kim, Wonjeong Ryu, Jaeyo Shin, Seungjun Yu, Yoon-Hee Kang, Seongeun Jeong, Eunhye Kim, Soontae Kim, Hyunjung Shim,
• Abstract要約: 東アジアにおける実世界の観測と高解像度CMAQ-OBSデータセットをリリースする。 地域エラーを59.5%削減し、公衆衛生警告にとって重要なリアルタイム48-120時間の予測を可能にする。 SFTのみのベースラインと比較して、我々のモデルはF1スコアを競いながら、False Alarm Rateを47.3%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.1106821148519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate long horizon forecasting of particulate matter (PM) concentration fields is essential for operational public health decisions. However, achieving reliable forecasts remains challenging in regions with complex terrain and strong atmospheric dynamics such as East Asia. While foundation models such as Aurora offer global generality, they often miss region-specific dynamics and rely on non-real-time inputs, limiting their practical utility for localized warning systems. To address this gap, we construct and release the real-world observations and high-resolution CMAQ-OBS dataset for East Asia, reducing regional error by 59.5% and enabling real-time 48-120 hour forecasts critical for public health alerts. However, standard point-wise objectives cannot reflect asymmetric operational costs, where false alarms deteriorate public trust while missed severe events endanger populations. This cost mismatch causes SFT models to over-predict and yield high False Alarm Rates. We introduce Group-Relative Policy Optimization (GRPO) with class-wise rewards and curriculum rollout to align predictions with operational priorities. Experimental results demonstrate that our framework significantly improves the reliability of the forecast. Compared to the SFT-only baseline, our model reduces the False Alarm Rate by 47.3% while achieving a competitive F1-score, proving its effectiveness for practical, real-world air quality forecasting systems on long lead time scenarios.
• Abstract（参考訳）: 粒子状物質(PM)濃度場の正確な長期地平線予測は、公共衛生決定に不可欠である。 しかし、複雑な地形と東アジアのような強い大気力学を持つ地域では、信頼性の高い予測を達成することは依然として困難である。 オーロラのような基礎モデルはグローバルな汎用性を提供するが、地域固有の力学を見逃し、非リアルタイムな入力に依存し、局所的な警告システムに対する実用性を制限している。 このギャップに対処するため、東アジアにおける実世界の観測と高解像度CMAQ-OBSデータセットの構築とリリースを行い、地域誤差を59.5%削減し、公衆衛生警告にとって重要なリアルタイム48-120時間予測を可能にした。 しかし、標準的なポイントワイドの目的は非対称な運用コストを反映できない。 このコストミスマッチにより、SFTモデルは過大な予測を行い、False Alarm Ratesを発生する。 グループ相対政策最適化(GRPO)を導入し、クラスワイドの報酬とカリキュラムのロールアウトを行い、予測を運用上の優先順位に合わせる。 実験の結果,我々のフレームワークは予測の信頼性を著しく向上させることがわかった。 SFTのみのベースラインと比較して、False Alarm Rateを47.3%削減し、競争力のあるF1スコアを実現し、長いリードタイムシナリオにおける実世界の空気質予測システムの有効性を実証した。

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