Tương tự như thời tiết dự báo, có những mô hình để dự đoán mức độ ô nhiễm không khí và chất lượng không khí. Có nhiều mô hình dự báo đòi hỏi sự phức tạp hơn so với các mô hình dự báo thời tiết. Những mô hình này là mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán trong không khí (1).

Tại sao cần thông tin chất lượng không khí

Ô nhiễm không khí xảy ra khi không khí xung quanh chứa khí, bụi, khói hoặc mùi với số lượng đủ cao để có hại cho sức khỏe của con người và động vật hoặc đủ để gây thiệt hại cho thực vật và vật liệu.

Ô nhiễm không khí là một trong những kẻ giết người vĩ đại của thời đại chúng ta. Không khí bị ô nhiễm chịu trách nhiệm cho khoảng 7 triệu ca tử vong trên toàn thế giới mỗi năm: khoảng 3 triệu từ ô nhiễm không khí gia đình và 4 triệu từ ô nhiễm không khí xung quanh (ngoài trời) (2) (3). Dữ liệu đã chỉ ra rằng ô nhiễm không khí trên toàn thế giới được liên kết với:

• 19% của tất cả các trường hợp tử vong do tim mạch
• 24% tử vong do bệnh thiếu máu cục bộ
• 21% trường hợp tử vong đột quỵ
• 23% tử vong do ung thư phổi (4)

Ngoài ra, ô nhiễm không khí ngoài trời dường như là một yếu tố nguy cơ quan trọng đối với các rối loạn phát triển thần kinh ở trẻ em (5) và các bệnh thoái hóa thần kinh ở người lớn (6).

Với ô nhiễm không khí kinh tế, sinh thái và con người, công nghệ dự báo là một nỗ lực ngày càng quan trọng.

Lợi ích của thông tin và dự báo ô nhiễm không khí

Dự báo ô nhiễm không khí là một khoản đầu tư đáng giá ở nhiều cấp độ - cá nhân, cộng đồng, quốc gia và toàn cầu. Dự báo chính xác giúp mọi người lên kế hoạch trước, giảm ảnh hưởng đến sức khỏe và chi phí liên quan.

Khi mọi người nhận thức được sự thay đổi chất lượng của không khí họ hít thở, ảnh hưởng của các chất ô nhiễm đối với sức khỏe của họ, cũng như nồng độ có khả năng gây ra tác dụng phụ, có khả năng thúc đẩy những thay đổi trong cả hành vi và chính sách công cộng (7 ) (số 8).

Nhận thức như vậy có khả năng tạo ra một môi trường sạch hơn và dân số lành mạnh hơn. Chính phủ cũng sử dụng dự báo sớm để thiết lập các thủ tục để giảm mức độ nghiêm trọng của mức độ ô nhiễm địa phương (9).

Độ chính xác trong dự báo chất lượng không khí

Khi dự đoán chất lượng không khí, có nhiều biến số để xem xét, một số trong đó khá khó lường. Ví dụ, chính quyền Bắc Kinh đôi khi ra lệnh cho các nhà máy và nhà máy than để đóng cửa và cấm một phần của thành phố, hàng triệu xe đã đăng ký hoạt động (10).

Mức độ ô nhiễm không khí có mối tương quan mạnh mẽ với điều kiện thời tiết địa phương và phát thải ô nhiễm gần đó (11) (12). Tuy nhiên, việc vận chuyển ô nhiễm tầm xa - thông qua gió mạnh - cũng là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể và phải được xem xét khi dự báo các bài đọc AQI cục bộ (13).

Do đó, dự đoán chất lượng không khí không chỉ liên quan đến những khó khăn của dự báo thời tiết, mà còn đòi hỏi dữ liệu về và kiến ​​thức về:

• Nồng độ và phát thải chất ô nhiễm cục bộ
• Nồng độ chất gây ô nhiễm và khí thải từ các vị trí xa
• Chuyển động và biến đổi có thể của các chất ô nhiễm
• Gió thịnh hành

Nhiều yếu tố được chơi trong việc dự đoán chất lượng không khí dẫn đến dự báo ô nhiễm không khí là cả chủ quan và khách quan.

Kỹ thuật dự báo chất lượng không khí

Có nhiều mô hình dự báo như vậy, và tất cả đều đòi hỏi sự phức tạp hơn so với các mô hình dự báo thời tiết. Những mô hình này là mô phỏng toán học về cách các chất ô nhiễm trong không khí phân tán trong không khí.

Dự báo khí tượng

Bước đầu tiên để dự báo chất lượng không khí chính xác là một dự báo thời tiết tuyệt vời. Dự báo khí tượng (thời tiết) có thể được phân loại thành ba loại chính: khí hậu học, phương pháp thống kê và mô hình ba chiều (3-D).

Khí hậu học

Khí hậu sử dụng quá khứ là một chỉ số của tương lai. Phương pháp này dựa trên mối quan hệ giữa các điều kiện thời tiết cụ thể và mức độ ô nhiễm, và do đó có thể rất một chiều. Phương pháp này thường được mở rộng để bao gồm sự phù hợp của các mô hình thời tiết với các mô hình ô nhiễm. Có nhiều hạn chế đối với phương pháp này và nó được xem là một công cụ để bổ sung cho các phương pháp dự báo khác.

phương pháp thống kê

Sự liên kết giữa Chất lượng không khí và thời tiết Các mẫu có thể được định lượng bằng các phương pháp thống kê. Ba cái được sử dụng phổ biến nhất bao gồm:

1. Phân loại và cây hồi quy (giỏ hàng) được thiết kế để phân loại dữ liệu thành các nhóm không giống nhau. Phần mềm xác định các biến tương quan với mức độ ô nhiễm xung quanh. Dữ liệu được sử dụng để dự báo nồng độ dựa trên điều kiện thời tiết và nồng độ chất gây ô nhiễm tương quan.
2. Phân tích hồi quy Ước tính mối quan hệ giữa các biến. Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu lịch sử, các hiệp hội được thực hiện giữa các mức độ ô nhiễm và các biến dữ liệu khí tượng. Kết quả là một phương trình có thể được sử dụng để dự báo mức độ ô nhiễm trong tương lai.
3. Mạng lưới thần kinh nhân tạo Sử dụng học tập thích ứng và kỹ thuật nhận dạng mẫu. Các thuật toán dựa trên máy tính được thiết kế để mô phỏng khả năng của bộ não con người để nhận dạng mẫu. Đây là một phương pháp phù hợp nhất để dự báo ô nhiễm do phương pháp đa chiều của nó.

Một nhược điểm của các phương pháp thống kê ở trên là chúng giả định sự ổn định về các quy trình ảnh hưởng đến chất lượng không khí. Do đó, bất kỳ thay đổi mạnh mẽ nào đối với khí thải hoặc khí hậu (ngắn hạn hoặc dài hạn) sẽ làm giảm nghiêm trọng độ chính xác của các kỹ thuật này. Có nhiều phương pháp phức tạp hơn cố gắng tính đến những thiếu sót này. Chúng được gọi là mô hình ba chiều.

Các mô hình ba chiều (3-D)

Các mô hình ba chiều đại diện cho tất cả các quá trình quan trọng có tác động đến mức độ ô nhiễm không khí ngoài trời. Các mô hình ba chiều mô phỏng sự phát xạ, vận chuyển và biến đổi ô nhiễm không khí bằng cách sử dụng một số mô hình con, bao gồm:

• Mô hình phát thải: Mô phỏng sự phân bố không gian của khí thải từ cả hai nguồn tự nhiên và con người.
• Mô hình khí tượng: Tạo một mô hình quỹ đạo để dự đoán mức độ ô nhiễm xung quanh bằng mô hình khí tượng 3 chiều và dữ liệu phát thải.
• Mô hình hóa học:Nhìn vào sự chuyển đổi ô nhiễm chính (phát ra) thành ô nhiễm thứ phát để xác định kết quả của chất ô nhiễm (14).

Dự báo chất lượng không khí 7 ngày

IQAir'S AirVisual nền tảng Cung cấp dự báo chất lượng không khí có sẵn thông qua ứng dụng di động và trên trang web. Ngoài thông tin về chất lượng không khí thời gian thực, thời tiết và đọc ô nhiễm, nền tảng này bao gồm dự báo chất lượng không khí 7 ngày, do đó, các quyết định về sức khỏe và phúc lợi có thể được đưa ra và cũng hữu ích để lên kế hoạch trước. Nền tảng này sử dụng các mô hình dự báo nâng cao, thuật toán phát triển và học máy để tạo dự báo chất lượng không khí chính xác trong tuần tới.

Với AirVisualDự báo 7 ngày trong tay, các cá nhân và chính phủ có thể thực hiện các bước chủ động khi có những lo ngại về chất lượng không khí được dự đoán.

Mang đi

Các kỹ thuật và công cụ dự báo ô nhiễm đang nhanh chóng được cải thiện và sẽ tiếp tục tăng độ chính xác. Dự báo ô nhiễm không khí chính xác và dễ tiếp cận, giống như các dự báo được tìm thấy trên AirVisual, giúp nâng cao nhận thức cộng đồng, cho phép dân số nhạy cảm lên kế hoạch trước và cung cấp cho chính phủ thông tin cho các cảnh báo y tế công cộng.