Sama halnya dengan prakiraan cuaca, terdapat model untuk memprediksi tingkat polusi udara dan kualitas udara. Ada banyak model prakiraan yang membutuhkan lebih banyak kerumitan daripada model prakiraan cuaca. Model-model ini merupakan simulasi matematis tentang bagaimana polutan di udara menyebar di udara (1).

Mengapa informasi kualitas udara diperlukan

Polusi udara terjadi ketika udara di sekitarnya mengandung gas, debu, asap, atau bau dalam jumlah yang cukup tinggi sehingga berbahaya bagi kesehatan manusia dan hewan, atau cukup untuk menyebabkan kerusakan pada tanaman dan material.

Polusi udara adalah salah satu pembunuh terbesar di zaman kita. Udara yang tercemar bertanggung jawab atas sekitar 7 juta kematian di seluruh dunia setiap tahun: sekitar 3 juta akibat polusi udara rumah tangga dan 4 juta akibat polusi udara di luar ruangan (2) (3). Data menunjukkan bahwa polusi udara di seluruh dunia terkait dengan:

• 19% dari semua kematian kardiovaskular
• 24% dari kematian akibat penyakit jantung koroner
• 21% dari kematian akibat stroke
• 23% kematian akibat kanker paru-paru(4)

Selain itu, polusi udara luar ruangan tampaknya menjadi faktor risiko penting untuk gangguan perkembangan saraf pada anak-anak (5) dan penyakit neurodegeneratif pada orang dewasa (6).

Dengan adanya dampak ekonomi, ekologi, dan korban jiwa yang ditimbulkan oleh polusi udara, teknologi peramalan menjadi semakin penting.

Manfaat informasi dan prakiraan polusi udara

Prakiraan polusi udara merupakan investasi yang bermanfaat di berbagai tingkatan - individu, komunitas, nasional, dan global. Prakiraan yang akurat membantu orang membuat rencana ke depan, mengurangi dampak pada kesehatan dan biaya yang terkait.

Ketika masyarakat mengetahui variasi kualitas udara yang mereka hirup, dampak polutan terhadap kesehatan mereka, serta konsentrasi yang cenderung menyebabkan dampak buruk, maka akan lebih besar kemungkinannya untuk memotivasi perubahan dalam perilaku individu dan kebijakan publik (7) (8).

Kesadaran seperti itu berpotensi menciptakan lingkungan yang lebih bersih dan populasi yang lebih sehat. Pemerintah juga memanfaatkan prakiraan dini untuk menetapkan prosedur untuk mengurangi tingkat keparahan polusi lokal (9).

Akurasi dalam prakiraan kualitas udara

Saat memprediksi kualitas udara, ada banyak variabel yang perlu dipertimbangkan, beberapa di antaranya tidak dapat diprediksi. Sebagai contoh, pihak berwenang di Beijing terkadang memerintahkan pembangkit listrik tenaga batu bara dan pabrik-pabrik untuk menutup dan melarang sebagian dari jutaan kendaraan yang terdaftar di kota tersebut untuk beroperasi (10).

Tingkat polusi udara berkorelasi kuat dengan kondisi cuaca setempat dan emisi polusi di sekitarnya (11) (12). Namun, transportasi polusi jarak jauh - melalui angin kencang - juga merupakan faktor yang mempengaruhi secara signifikan dan harus dipertimbangkan ketika memperkirakan pembacaan AQI lokal (13).

Oleh karena itu, memprediksi kualitas udara tidak hanya melibatkan kesulitan prakiraan cuaca, tetapi juga membutuhkan data dan pengetahuan:

• Konsentrasi dan emisi polutan lokal
• Konsentrasi dan emisi polutan dari lokasi yang jauh
• Pergerakan dan kemungkinan transformasi polutan
• Angin yang bertiup

Banyaknya faktor yang berperan dalam memprediksi kualitas udara menyebabkan prakiraan polusi udara bersifat subjektif dan objektif.

Teknik prakiraan kualitas udara

Ada banyak model prakiraan seperti itu, dan semuanya membutuhkan lebih banyak kerumitan daripada model prakiraan cuaca. Model-model ini merupakan simulasi matematis tentang bagaimana polutan di udara menyebar di udara.

Prakiraan meteorologi

Langkah pertama untuk mendapatkan prakiraan kualitas udara yang akurat adalah prakiraan cuaca yang sangat baik. Prakiraan meteorologi (cuaca) dapat dikategorikan ke dalam tiga kategori utama: klimatologi, metode statistik, dan model tiga dimensi (3-D).

Klimatologi

Klimatologi menggunakan masa lalu sebagai indikator masa depan. Metode ini didasarkan pada hubungan antara kondisi cuaca tertentu dan tingkat polusi, dan oleh karena itu dapat bersifat satu dimensi. Metode ini sering diperluas dengan menyertakan pencocokan pola cuaca dengan pola polusi. Metode ini memiliki banyak keterbatasan dan dipandang sebagai alat untuk melengkapi metode peramalan lainnya.

Metode statistik

Hubungan antara kualitas udara dan cuaca dapat diukur dengan menggunakan metode statistik. Tiga yang paling umum digunakan meliputi:

1. Pohon klasifikasi dan regresi (CART) dirancang untuk mengklasifikasikan data ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda. Perangkat lunak mengidentifikasi variabel yang berkorelasi dengan tingkat polusi sekitar. Data tersebut digunakan untuk meramalkan konsentrasi berdasarkan kondisi cuaca dan konsentrasi polutan yang berkorelasi.
2. Analisis regresi memperkirakan hubungan antar variabel. Dengan menganalisis kumpulan data historis, hubungan antara tingkat polusi dan variabel data meteorologi dapat diketahui. Hasilnya adalah sebuah persamaan yang dapat digunakan untuk meramalkan tingkat polusi di masa depan.
3. Jaringan saraf tiruan menggunakan teknik pembelajaran adaptif dan pengenalan pola. Algoritme berbasis komputer dirancang untuk mensimulasikan kemampuan otak manusia dalam mengenali pola. Metode ini merupakan metode yang paling cocok untuk meramalkan polusi karena pendekatannya yang multi-dimensi.

Salah satu kelemahan dari metode statistik di atas adalah metode ini mengasumsikan stabilitas dalam hal proses yang mempengaruhi kualitas udara. Oleh karena itu, setiap perubahan drastis pada emisi atau iklim (jangka pendek atau jangka panjang) akan sangat mengurangi keakuratan teknik-teknik ini. Ada metode yang lebih kompleks yang mencoba memperhitungkan kekurangan ini. Metode ini dikenal sebagai model tiga dimensi.

Model tiga dimensi (3-D)

Model tiga dimensi secara matematis mewakili semua proses penting yang berdampak pada tingkat polusi udara di luar ruangan. Model tiga dimensi mensimulasikan emisi, transportasi, dan transformasi polusi udara dengan memanfaatkan beberapa submodel, termasuk:

• Model emisi: Mensimulasikan distribusi spasial emisi dari sumber alami dan manusia.
• Model meteorologi: Membuat model lintasan untuk memprediksi tingkat polusi ambien menggunakan model meteorologi 3-D dan data emisi.
• Model kimia:Melihat transformasi polusi primer (yang diemisikan) menjadi polusi sekunder untuk menentukan hasil polutan (14).

Prakiraan kualitas udara 7 hari

IQAir's AirVisual platform menyediakan prakiraan kualitas udara melalui aplikasi seluler dan situs web. Selain informasi kualitas udara, cuaca, dan pembacaan polusi secara real-time, platform ini juga menyertakan prakiraan kualitas udara untuk 7 hari ke depan, sehingga keputusan yang tepat untuk kesehatan dan kesejahteraan dapat diambil, serta membantu untuk membuat rencana ke depan yang sesuai. Platform ini menggunakan model prakiraan yang canggih, algoritme yang terus berkembang, dan pembelajaran mesin untuk menghasilkan prakiraan kualitas udara yang akurat untuk seminggu ke depan.

Dengan AirVisualDengan adanya prakiraan 7 hari ke depan, individu dan pemerintah dapat mengambil langkah proaktif ketika ada masalah kualitas udara yang diantisipasi.

Hasil yang bisa dibawa pulang

Teknik dan alat prakiraan polusi berkembang pesat dan akan terus meningkat akurasinya. Prakiraan polusi udara yang akurat dan dapat diakses, seperti yang ditemukan di AirVisualmembantu meningkatkan kesadaran publik, memungkinkan populasi yang sensitif untuk membuat rencana ke depan, dan memberikan informasi kepada pemerintah untuk peringatan kesehatan masyarakat.