論文の概要: Identifiability-Aware Source Apportionment in City-Scale Advection-Diffusion Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00050v1
- Date: Sat, 25 Jul 2026 23:10:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 21:56:46.345104
- Title: Identifiability-Aware Source Apportionment in City-Scale Advection-Diffusion Systems
- Title（参考訳）: 都市規模の対流拡散システムにおける識別可能性を考慮した音源配置
- Abstract要約: 希少な都市空気質センサからの音源配置は、センサ配置、風駆動輸送、背景変動、騒音によって制限される逆問題である。
本研究では,非負のソースベース係数を推定し,活動軌跡を再構築する識別可能性を考慮した評価フレームワークを提案し,不明瞭なソースに対する不確実性と保守的なグループ化の勧告を報告する。
政府のPM$_2.5$とウィンドレコード、規制センサー位置、および4つのプロキシソースグループから構築されたニューデリープラットフォーム上でインスタンス化し、リカバリ、あいまいさ、風の多様性、背景応力、輸送エラー、在庫の堅牢性、および制御および観察された評価を定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5811067635761256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Source apportionment from sparse urban air-quality sensors is an inverse problem limited by sensor placement, wind-driven transport, background variation, and noise. Known or proxy emission inventories make attribution meaningful by restricting the unknown source field to a finite set of candidate groups, but do not guarantee those groups are distinguishable from the observations. We represent time-varying source activity with a low-dimensional nonnegative temporal basis and formulate inventory-based apportionment as a wind-conditioned lagged inverse problem in which each source--basis coefficient produces a sensor-time fingerprint. After projecting out a separate low-dimensional background space, the relevant object is the projected lagged response matrix $\widetilde H_Φ$: exact identifiability at the chosen basis resolution requires its full column rank, while noise-robust attribution is controlled by its singular values, coefficient visibility, background absorption, pairwise coherence, and ray distance. We propose an identifiability-aware apportionment (IASA) framework that estimates nonnegative source--basis coefficients, reconstructs activity trajectories, and reports uncertainty and conservative grouping recommendations for indistinguishable sources. We instantiate it on a New Delhi platform built from government PM$_{2.5}$ and wind records, regulatory sensor locations, and four proxy source groups, and define controlled and observed evaluations of recovery, ambiguity, wind diversity, background stress, transport error, inventory robustness, and residual adequacy. IASA reports the attribution resolution defensible under the declared inventories, transport, background, lag, and noise rather than the most detailed possible vector.
- Abstract（参考訳）: 希少な都市空気質センサからの音源配置は、センサ配置、風駆動輸送、背景変動、騒音によって制限される逆問題である。
未知のソースフィールドを有限個の候補群に制限することで、未知のソースフィールドの帰属を意味付けるが、これらの群が観測と区別可能であることを保証しない。
我々は,低次元の非負の時間的基数を持つ時間変化源活動を表すとともに,風条件付きラッジ逆問題として,各ソースバス係数がセンサタイム指紋を生成する。
別個の低次元背景空間を投影した後、関連する対象は、投影されたラッジ応答行列 $\widetilde H_\$: 選択された基底分解における正確な識別性は、その全列ランクを必要とするが、ノイズ-ロバスト属性は、その特異値、係数の可視性、背景吸収、ペアワイズコヒーレンス、線距離によって制御される。
非負のソースベース係数を推定し、活動軌跡を再構築し、不確定なソースに対する不確実性および保守的なグループ化勧告を報告する識別可能性認識適応(IASA)フレームワークを提案する。
我々は、政府のPM$_{2.5}$とウィンドレコード、規制センサー位置、および4つのプロキシソースグループから構築されたニューデリープラットフォーム上でこれをインスタンス化し、リカバリ、あいまいさ、風の多様性、背景応力、輸送誤差、在庫の堅牢性、残余の妥当性について、制御および観測された評価を定義する。
IASAは、最も詳細なベクトルではなく、宣言された在庫、輸送、背景、ラグ、ノイズの下で保護できる属性分解能を報告している。
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