เช่นเดียวกับการพยากรณ์อากาศมีแบบจำลองในการทำนายระดับมลพิษทางอากาศและคุณภาพอากาศ มีแบบจำลองการคาดการณ์มากมายที่ต้องการความซับซ้อนมากกว่าแบบจำลองการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองเหล่านี้เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ว่ามลพิษทางอากาศกระจายอยู่ในอากาศอย่างไร (1)

เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีข้อมูลคุณภาพอากาศ

มลพิษทางอากาศเกิดขึ้นเมื่ออากาศโดยรอบมีก๊าซฝุ่นควันหรือกลิ่นในปริมาณที่สูงพอที่จะเป็นอันตรายต่อสุขภาพของมนุษย์และสัตว์หรือเพียงพอที่จะก่อให้เกิดความเสียหายต่อพืชและวัสดุ

มลพิษทางอากาศเป็นหนึ่งในฆาตกรที่ยิ่งใหญ่ในยุคของเรา อากาศที่มีมลพิษมีหน้าที่รับผิดชอบผู้เสียชีวิตประมาณ 7 ล้านคนทั่วโลกทุกปี: ประมาณ 3 ล้านจากมลพิษทางอากาศในครัวเรือนและ 4 ล้านจากมลพิษทางอากาศ (กลางแจ้ง) (2) (2) (3) ข้อมูลได้แสดงให้เห็นว่ามลพิษทางอากาศทั่วโลกเชื่อมโยงกับ:

• 19% ของการเสียชีวิตของหัวใจและหลอดเลือดทั้งหมด
• 24% ของการเสียชีวิตของโรคหัวใจขาดเลือด
• 21% ของการเสียชีวิตของโรคหลอดเลือดสมอง
• 23% ของการเสียชีวิตของมะเร็งปอด (4)

นอกจากนี้มลพิษทางอากาศกลางแจ้งดูเหมือนจะเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญสำหรับความผิดปกติของการพัฒนาระบบประสาทในเด็ก (5) และโรคทางระบบประสาทในผู้ใหญ่ (6)

ด้วยมลพิษทางเศรษฐกิจนิเวศวิทยาและอากาศของมนุษย์ใช้เวลาการพยากรณ์เทคโนโลยีจึงเป็นความพยายามที่สำคัญยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของข้อมูลมลพิษทางอากาศและการพยากรณ์

การพยากรณ์มลพิษทางอากาศเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าในหลายระดับ - บุคคลชุมชนระดับชาติและระดับโลก การพยากรณ์ที่แม่นยำช่วยให้ผู้คนวางแผนล่วงหน้าลดผลกระทบต่อสุขภาพและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

เมื่อผู้คนตระหนักถึงความแปรปรวนของคุณภาพอากาศที่พวกเขาหายใจผลของมลพิษต่อสุขภาพของพวกเขารวมถึงความเข้มข้นที่จะทำให้เกิดผลข้างเคียงมีโอกาสมากขึ้นในการกระตุ้นการเปลี่ยนแปลงทั้งพฤติกรรมส่วนบุคคลและนโยบายสาธารณะ (7 ) (8)

การรับรู้ดังกล่าวมีศักยภาพในการสร้างสภาพแวดล้อมที่สะอาดและมีสุขภาพที่ดีขึ้น รัฐบาลยังใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อกำหนดขั้นตอนเพื่อลดความรุนแรงของระดับมลพิษในท้องถิ่น (9)

ความแม่นยำในการพยากรณ์คุณภาพอากาศ

เมื่อทำนายคุณภาพอากาศมีตัวแปรมากมายที่ต้องพิจารณาซึ่งบางตัวค่อนข้างคาดเดาไม่ได้ ตัวอย่างเช่นเจ้าหน้าที่ของปักกิ่งบางครั้งสั่งให้โรงงานถ่านหินและโรงงานปิดและห้ามส่วนหนึ่งของยานพาหนะที่จดทะเบียนนับล้านของเมืองจากการดำเนินงาน (10)

ระดับมลพิษทางอากาศมีความสัมพันธ์อย่างมากกับสภาพอากาศในท้องถิ่นและการปล่อยมลพิษในบริเวณใกล้เคียง (11) (12) อย่างไรก็ตามการขนส่งมลพิษในระยะยาว - ผ่านลมแรง - ยังเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลอย่างมากและต้องนำมาพิจารณาเมื่อคาดการณ์การอ่าน AQI ในท้องถิ่น (13)

การทำนายคุณภาพอากาศจึงไม่เพียง แต่เกี่ยวข้องกับความยากลำบากในการพยากรณ์อากาศ แต่ยังต้องการข้อมูลและความรู้เกี่ยวกับ:

• ความเข้มข้นและการปล่อยมลพิษในท้องถิ่น
• ความเข้มข้นของมลพิษและการปล่อยมลพิษจากสถานที่ห่างไกล
• การเคลื่อนไหวและการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ของมลพิษ
• ลมพัด

ปัจจัยหลายอย่างที่เล่นในการทำนายคุณภาพอากาศส่งผลให้เกิดการพยากรณ์มลพิษทางอากาศเป็นทั้งอัตนัยและวัตถุประสงค์

เทคนิคการพยากรณ์คุณภาพอากาศ

มีรูปแบบการคาดการณ์มากมายและทั้งหมดต้องการความซับซ้อนมากกว่าแบบจำลองการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองเหล่านี้เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ว่ามลพิษทางอากาศกระจายอยู่ในอากาศอย่างไร

การพยากรณ์อุตุนิยมวิทยา

ขั้นตอนแรกในการคาดการณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำคือการพยากรณ์อากาศที่ยอดเยี่ยม การพยากรณ์อุตุนิยมวิทยา (สภาพอากาศ) สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก: ภูมิอากาศวิธีการทางสถิติและแบบจำลองสามมิติ (3-D)

ภูมิอากาศ

ภูมิอากาศที่ใช้อดีตเป็นตัวบ่งชี้ในอนาคต วิธีนี้ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างสภาพอากาศที่เฉพาะเจาะจงและระดับมลพิษดังนั้นจึงอาจเป็นมิติเดียวมาก วิธีนี้มักจะขยายออกไปเพื่อรวมการจับคู่รูปแบบสภาพอากาศกับรูปแบบมลพิษ มีข้อ จำกัด มากมายสำหรับวิธีนี้และถูกมองว่าเป็นเครื่องมือในการเสริมวิธีการพยากรณ์อื่น ๆ

วิธีการทางสถิติ

ความสัมพันธ์ระหว่าง คุณภาพอากาศและสภาพอากาศ รูปแบบสามารถวัดปริมาณได้โดยใช้วิธีการทางสถิติ สามที่ใช้กันมากที่สุด ได้แก่ :

1. การจำแนกประเภทและต้นไม้ถดถอย (CART) ถูกออกแบบมาเพื่อจำแนกข้อมูลเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน ซอฟต์แวร์ระบุตัวแปรที่สัมพันธ์กับระดับมลพิษโดยรอบ ข้อมูลถูกใช้เพื่อคาดการณ์ความเข้มข้นตามสภาพอากาศและความเข้มข้นของมลพิษที่สัมพันธ์กัน
2. การวิเคราะห์การถดถอย ประมาณการความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลประวัติความสัมพันธ์จะเกิดขึ้นระหว่างระดับมลพิษและตัวแปรข้อมูลอุตุนิยมวิทยา ผลที่ได้คือสมการที่สามารถใช้ในการคาดการณ์ระดับมลพิษในอนาคต
3. เครือข่ายประสาทเทียม ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบปรับตัวและการจดจำรูปแบบ อัลกอริธึมที่ใช้คอมพิวเตอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อจำลองความสามารถของสมองมนุษย์สำหรับการจดจำรูปแบบ นี่เป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์มลพิษเนื่องจากวิธีการหลายมิติ

ข้อเสียอย่างหนึ่งของวิธีการทางสถิติข้างต้นคือพวกเขาถือว่ามีความเสถียรในแง่ของกระบวนการที่มีผลต่อคุณภาพอากาศ ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงต่อการปล่อยมลพิษหรือสภาพภูมิอากาศ (ระยะสั้นหรือระยะยาว) จะลดความแม่นยำของเทคนิคเหล่านี้ลดลงอย่างรุนแรง มีวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นที่พยายามคำนึงถึงความขาดแคลนเหล่านี้ พวกเขาเป็นที่รู้จักกันในชื่อโมเดลสามมิติ

โมเดลสามมิติ (3-D)

แบบจำลองสามมิติทางคณิตศาสตร์แสดงถึงกระบวนการสำคัญทั้งหมดที่มีผลกระทบต่อระดับมลพิษทางอากาศกลางแจ้ง แบบจำลองสามมิติจำลองการปล่อยการขนส่งและการเปลี่ยนแปลงของมลพิษทางอากาศโดยใช้ประโยชน์จาก submodels หลายชนิดรวมถึง:

• รูปแบบการปล่อย: จำลองการกระจายตัวของการปล่อยมลพิษจากแหล่งธรรมชาติและมนุษย์
• โมเดลอุตุนิยมวิทยา: สร้างแบบจำลองวิถีเพื่อทำนายระดับมลพิษโดยรอบโดยใช้โมเดลอุตุนิยมวิทยา 3 มิติและข้อมูลการปล่อยมลพิษ
• แบบจำลองเคมี:ดูที่การเปลี่ยนแปลงของมลพิษหลัก (ปล่อยออกมา) เป็นมลพิษรองเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของมลพิษ (14)

การคาดการณ์คุณภาพอากาศ 7 วัน

IQAir's AirVisual แพลตฟอร์ม ทำให้การคาดการณ์คุณภาพอากาศพร้อมใช้งานผ่านแอพมือถือและบนเว็บไซต์ นอกเหนือจากข้อมูลคุณภาพอากาศแบบเรียลไทม์สภาพอากาศและการอ่านมลพิษแล้วแพลตฟอร์มยังรวมถึงการคาดการณ์คุณภาพอากาศ 7 วันดังนั้นการตัดสินใจด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีสามารถทำได้และยังมีประโยชน์ในการวางแผนล่วงหน้า แพลตฟอร์มนี้ใช้โมเดลการพยากรณ์ขั้นสูงอัลกอริทึมการพัฒนาและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างการคาดการณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำสำหรับสัปดาห์ข้างหน้า

กับ AirVisualการคาดการณ์ 7 วันในมือบุคคลและรัฐบาลสามารถทำตามขั้นตอนเชิงรุกเมื่อมีข้อกังวลด้านคุณภาพอากาศที่คาดการณ์ไว้

Takeaway

เทคนิคการพยากรณ์มลพิษและเครื่องมือมีการปรับปรุงอย่างรวดเร็วและจะเพิ่มความแม่นยำต่อไป การคาดการณ์มลพิษทางอากาศที่ถูกต้องและเข้าถึงได้เช่นเดียวกับที่พบใน AirVisualช่วยสร้างการรับรู้ของประชาชนอนุญาตให้มีประชากรที่ละเอียดอ่อนในการวางแผนล่วงหน้าและให้ข้อมูลกับรัฐบาลสำหรับการแจ้งเตือนด้านสาธารณสุข