Mirip dengan cuaca peramalan, ada model untuk memprediksi tingkat polusi udara dan kualitas udara. Ada banyak model perkiraan yang membutuhkan lebih banyak kompleksitas daripada model ramalan cuaca. Model -model ini adalah simulasi matematika tentang bagaimana polutan 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 untuk berbahaya bagi kesehatan manusia dan hewan atau cukup untuk menyebabkan kerusakan pada tanaman dan bahan.

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

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

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

Dengan polusi udara ekonomi, ekologis, dan tol yang dibutuhkan, teknologi peramalan adalah upaya yang semakin penting.

Manfaat Informasi dan Peramalan Polusi Udara

Peramalan polusi udara adalah investasi yang bermanfaat di berbagai tingkatan - individu, komunitas, nasional dan global. Peramalan yang akurat membantu orang merencanakan ke depan, mengurangi dampak pada kesehatan dan biaya yang terkait.

Ketika orang menyadari variasi dalam kualitas udara yang mereka hirup, efek polutan pada kesehatan mereka, serta konsentrasi yang kemungkinan menyebabkan efek samping, ada kemungkinan lebih besar untuk memotivasi perubahan dalam perilaku individu dan kebijakan publik (7 ) (8).

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

Akurasi dalam peramalan kualitas udara

Saat memprediksi kualitas udara, ada banyak variabel yang perlu dipertimbangkan, beberapa di antaranya cukup tidak dapat diprediksi. Misalnya, otoritas Beijing terkadang memesan pabrik batubara dan pabrik untuk menutup dan melarang sebagian dari jutaan kendaraan terdaftar kota dari operasi (10).

Tingkat polusi udara sangat berkorelasi dengan kondisi cuaca lokal dan emisi polusi di dekatnya (11) (12). Namun, transportasi polusi jarak jauh - melalui angin kencang - juga merupakan faktor pengaruh yang signifikan dan harus dipertimbangkan ketika meramalkan pembacaan AQI lokal (13).

Memprediksi kualitas udara, oleh karena itu, tidak hanya melibatkan kesulitan peramalan cuaca, tetapi juga membutuhkan data dan pengetahuan tentang:

• Konsentrasi dan emisi polutan lokal
• Konsentrasi dan emisi polutan dari lokasi yang jauh
• Gerakan dan kemungkinan transformasi polutan
• Angin yang berlaku

Banyak faktor yang berperan dalam memprediksi kualitas udara menghasilkan peramalan polusi udara menjadi subyektif dan objektif.

Teknik peramalan kualitas udara

Ada banyak model perkiraan seperti itu, dan semua membutuhkan lebih banyak kompleksitas daripada model ramalan cuaca. Model -model ini adalah simulasi matematika tentang bagaimana polutan di udara menyebar di udara.

Peramalan Meteorologi

Langkah pertama menuju ramalan kualitas udara yang akurat adalah ramalan cuaca yang sangat baik. Peramalan meteorologis (cuaca) dapat dikategorikan ke dalam tiga kategori utama: klimatologi, metode statistik dan model tiga dimensi (3-D).

Klimatologi

Klimatologi menggunakan masa lalu adalah sebagai indikator masa depan. Metode ini didasarkan pada hubungan antara kondisi cuaca spesifik dan tingkat polusi, dan karenanya bisa sangat satu dimensi. Metode ini sering diperluas untuk memasukkan pencocokan pola cuaca dengan pola polusi. Ada banyak keterbatasan metode ini dan dipandang sebagai alat untuk melengkapi metode peramalan lainnya.

Metode statistik

Hubungan antara Kualitas dan cuaca udara Pola dapat dikuantifikasi menggunakan metode statistik. Tiga yang paling umum digunakan meliputi:

1. Pohon Klasifikasi dan Regresi (CART) dirancang untuk mengklasifikasikan data menjadi kelompok yang berbeda. Perangkat lunak mengidentifikasi variabel yang berkorelasi dengan tingkat polusi ambien. Data digunakan untuk memperkirakan konsentrasi berdasarkan kondisi cuaca dan konsentrasi polutan yang berkorelasi.
2. Analisis regresi memperkirakan hubungan antar variabel. Dengan menganalisis set data historis, asosiasi dibuat antara tingkat polusi dan variabel data meteorologi. Hasilnya adalah persamaan yang dapat digunakan untuk memperkirakan tingkat polusi di masa depan.
3. Jaringan saraf buatan Gunakan pembelajaran adaptif dan teknik pengenalan pola. Algoritma berbasis komputer dirancang untuk mensimulasikan kemampuan otak manusia untuk pengenalan pola. Ini adalah metode yang paling cocok untuk meramalkan polusi karena pendekatan multi-dimensi.

Salah satu kelemahan dari metode statistik di atas adalah bahwa mereka mengasumsikan stabilitas dalam hal proses yang mempengaruhi kualitas udara. Oleh karena itu, setiap perubahan drastis terhadap emisi atau iklim (jangka pendek atau jangka panjang) akan sangat mengurangi keakuratan teknik -teknik ini. Ada metode yang lebih kompleks yang berupaya memperhitungkan kekurangan ini. Mereka 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 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 sekitar menggunakan model meteorologi 3-D dan data emisi.
• Model Kimia:Melihat transformasi polusi primer (dipancarkan) menjadi polusi sekunder untuk menentukan hasil polutan (14).

Prakiraan kualitas udara 7 hari

IQAIR Platform Airvisual Membuat ramalan kualitas udara tersedia melalui aplikasi seluler dan di situs web. Selain informasi kualitas udara real-time, cuaca, dan pembacaan polusi, platform ini mencakup ramalan kualitas udara 7 hari, sehingga keputusan kesehatan dan kesejahteraan yang terinformasi dapat dibuat dan juga bermanfaat untuk merencanakan ke depan. Platform ini menggunakan model peramalan canggih, algoritma yang berkembang, dan pembelajaran mesin untuk menghasilkan perkiraan kualitas udara yang akurat untuk minggu mendatang.

Dengan perkiraan 7 hari Airvisual di tangan, individu dan pemerintah dapat mengambil langkah proaktif ketika ada masalah kualitas udara yang diantisipasi.

Takeaway

Teknik dan alat peramalan polusi dengan cepat membaik dan akan terus meningkat dalam akurasi. Prakiraan polusi udara yang akurat dan dapat diakses, seperti yang ditemukan di Airvisual, membantu meningkatkan kesadaran publik, memungkinkan populasi sensitif untuk merencanakan ke depan, dan memberikan informasi kepada pemerintah untuk peringatan kesehatan masyarakat.