Ähnlich wie bei der Prognosewetter gibt es Modelle, um Luftverschmutzung und Luftqualität vorherzusagen. Es gibt viele Prognosemodelle, die mehr Komplexität erfordern als Wettervorhersagemodelle. Diese Modelle sind mathematische Simulationen darüber, wie sich die Luftschadstoffe in der Luft zerstreuen (1).

Warum Luftqualitätsinformationen benötigt werden

Die Luftverschmutzung tritt auf, wenn die umgebende Luft Gase, Staub, Dämpfe oder Gerüche in ausreichend ausreichend Mengen enthält, um die Gesundheit von Menschen und Tieren schädlich zu sein, oder um Pflanzen und Materialien zu schädigen.

Luftverschmutzung ist einer der großen Mörder unserer Zeit. Die verschmutzte Luft ist für schätzungsweise 7 Millionen Todesfälle weltweit jedes Jahr verantwortlich: ca. 3 Millionen aus der Luftverschmutzung des Haushalts und 4 Millionen aus der Luftverschmutzung im Freien (im Freien) (2) (3). Daten haben gezeigt, dass die Luftverschmutzung weltweit verbunden ist mit:

• 19% aller kardiovaskulären Todesfälle
• 24% der Todesfälle von ischämischen Herzkrankheiten
• 21% des Streikstodes
• 23% der Todesfälle von Lungenkrebs (4)

Darüber hinaus scheint die Luftverschmutzung im Freien ein wichtiger Risikofaktor für neurologische Entwicklungsstörungen bei Kindern (5) und neurodegenerativen Erkrankungen bei Erwachsenen (6) zu sein.

Angesichts der wirtschaftlichen, ökologischen und menschlichen Luftverschmutzung ist die Prognosetechnologie immer wichtiger.

Vorteile von Luftverschmutzungsinformationen und Prognosen

Die Prognose der Luftverschmutzung ist eine lohnende Investition auf mehreren Ebenen - individuell, Gemeinschaft, national und global. Eine genaue Prognose hilft Menschen, die Auswirkungen auf die Gesundheit und die damit verbundenen Kosten zu verringern.

Wenn Menschen sich der Qualität der Luftqualität bewusst sind, die sie atmen, die Auswirkungen von Schadstoffen auf ihre Gesundheit sowie Konzentrationen, die wahrscheinlich nachteilige Auswirkungen haben, besteht eine größere Wahrscheinlichkeit, dass sich sowohl das individuelle Verhalten als auch die öffentliche Ordnung verändert (7 ) (8).

Ein solches Bewusstsein hat das Potenzial, eine sauberere Umgebung und eine gesündere Bevölkerung zu schaffen. Die Regierungen nutzen auch frühzeitige Prognosen, um Verfahren festzustellen, um die Schwere des lokalen Verschmutzungsniveaus zu verringern (9).

Genauigkeit der Luftqualitätsprognose

Bei der Vorhersage der Luftqualität gibt es viele Variablen zu berücksichtigen, von denen einige ziemlich unvorhersehbar sind. Beispielsweise bestellen die Behörden von Peking manchmal Kohlekraftwerke und Fabriken, um einen Teil der Millionen von registrierten Fahrzeugen der Stadt aus dem Betrieb zu schließen und zu verbieten (10).

Die Luftverschmutzungswerte korrelieren stark mit den lokalen Wetterbedingungen und der nahe gelegenen Verschmutzungsemissionen (11) (12). Der langfristige Transport der Verschmutzung durch starke Winde ist jedoch ebenfalls ein signifikanter Einflussfaktor und muss bei der Vorhersage der lokalen AQI -Lesungen berücksichtigt werden (13).

Die Vorhersage der Luftqualität beinhaltet daher nicht nur die Schwierigkeiten bei der Wettervorhersage, sondern auch Daten über und Kenntnis von:

• Lokale Schadstoffkonzentrationen und Emissionen
• Schadstoffkonzentrationen und Emissionen von entfernten Orten
• Bewegungen und mögliche Transformationen von Schadstoffen
• Vorherrschende Winde

Die vielen Faktoren bei der Vorhersage der Luftqualität führen dazu, dass die Luftverschmutzungsprognose sowohl subjektiv als auch objektiv ist.

Luftqualitätsprognosetechniken

Es gibt viele solcher Prognosemodelle, und alle erfordern mehr Komplexität als Wettervorhersagemodelle. Diese Modelle sind mathematische Simulationen, wie sich die Luftschadstoffe in der Luft zerstreuen.

Meteorologische Vorhersage

Der erste Schritt zu einer genauen Luftqualitätsprognose ist eine hervorragende Wettervorhersage. Die meteorologische (Wetter-) Prognose kann in drei Hauptkategorien eingeteilt werden: Klimatologie, statistische Methoden und dreidimensionale (3-D) -Modelle.

Klimatologie

Die Klimatologie verwendet die Vergangenheit ist als Indikator für die Zukunft. Diese Methode basiert auf der Beziehung zwischen spezifischen Wetterbedingungen und Verschmutzungsniveaus und kann daher sehr eindimensional sein. Diese Methode wird häufig um die Anpassung von Wettermustern zu Verschmutzungsmustern erweitert. Es gibt viele Einschränkungen für diese Methode und wird als Instrument zur Ergänzung anderer Prognosemethoden angesehen.

statistische Methoden

Die Assoziation zwischen Luftqualität und Wetter Muster können mit statistischen Methoden quantifiziert werden. Zu den drei verwendeten gehören:

1. Klassifizierung und Regressionsbaum (Wagen) wurde entwickelt, um Daten in unterschiedliche Gruppen zu klassifizieren. Die Software identifiziert Variablen, die mit der Umgebungsverschmutzungsniveaus korrelieren. Die Daten werden verwendet, um Konzentrationen auf der Grundlage von Wetterbedingungen und korrelierten Schadstoffkonzentrationen zu prognostizieren.
2. Regressionsanalyse schätzt die Beziehungen zwischen Variablen. Durch die Analyse historischer Datensätze werden Assoziationen zwischen Verschmutzungsniveaus und meteorologischen Datenvariablen erstellt. Das Ergebnis ist eine Gleichung, die verwendet werden kann, um zukünftige Verschmutzungsniveaus zu prognostizieren.
3. Künstliche neurale Netzwerke Verwenden Sie adaptive Lern- und Mustererkennungstechniken. Computerbasierte Algorithmen sind so konzipiert, dass sie die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zur Mustererkennung simulieren. Dies ist aufgrund seines mehrdimensionalen Ansatzes ambulant die am besten geeignete Methode zur Vorhersageverschmutzung.

Ein Nachteil der oben genannten statistischen Methoden besteht darin, dass sie Stabilität in Bezug auf die Prozesse annehmen, die die Luftqualität beeinflussen. Daher werden drastische Veränderungen der Emissionen oder des Klimas (kurz oder langfristig) die Genauigkeit dieser Techniken stark verringern. Es gibt komplexere Methoden, die versuchen, diese Defizien zu berücksichtigen. Sie sind als dreidimensionale Modelle bekannt.

Dreidimensionale (3-D) -Modelle

Dreidimensionale Modelle repräsentieren mathematisch alle wichtigen Prozesse, die sich auf die Luftverschmutzung im Freien auswirken. Dreidimensionale Modelle simulieren die Emission, den Transport und die Transformation der Luftverschmutzung, indem mehrere Submodels verwendet werden, darunter:

• Emissionsmodell: Simuliert die räumliche Verteilung der Emissionen sowohl aus natürlichen als auch aus menschlichen Quellen.
• Meteorologisches Modell: Erstellt ein Flugbahnmodell, um die Umgebungsniveaus der Verschmutzung mithilfe des 3-D-meteorologischen Modells und der Emissionsdaten vorherzusagen.
• Chemisches Modell:Betrachtet man die Umwandlung der primären (emittierten) Verschmutzung in die Sekundärverschmutzung, um das Ergebnis des Schadstoffs zu bestimmen (14).

7-tägige Luftqualitätsprognosen

IQAir'S Airvisuelle Plattform Stellt Luftqualitätsprognosen über mobile App und auf der Website zur Verfügung. Zusätzlich zu den Lesungen zur Luftqualität in Echtzeit und der Lesungen zur Umweltverschmutzung enthält die Plattform 7-tägige Luftqualitätsprognosen, sodass fundierte Gesundheits- und Wohlbefindenentscheidungen getroffen werden können und auch hilfreich sind, um entsprechend im Voraus zu planen. Die Plattform verwendet fortschrittliche Prognosemodelle, sich entwickelnde Algorithmen und maschinelles Lernen, um Luftqualitätsprognosen zu generieren, die für die kommende Woche korrekt sind.

Mit den 7-tägigen Prognosen von Airvisual in der Hand können Einzelpersonen und Regierungen proaktive Schritte unternehmen, wenn es zu erwarteten Anliegen der Luftqualität gibt.

Das wegnehmen

Die Verschmutzungsprognosetechniken und -Texponationen verbessern sich schnell und werden die Genauigkeit weiter zunehmen. Genaue und zugängliche Luftverschmutzungsprognosen, wie sie in Airvisual zu finden sind, tragen dazu bei, die öffentliche Bewusstsein zu schärfen, sensible Bevölkerungsgruppen zu planen und den Regierungen Informationen für Warnungen für öffentliche Gesundheit zu bieten.