予測の天気と同様に、大気汚染と大気質のレベルを予測するモデルがあります。天気予報モデルよりも複雑さを必要とする多くの予測モデルがあります。これらのモデルは、空気中の空気中の汚染物質がどのように分散するかの数学的シミュレーションです（1）。

空気品質情報が必要な理由

大気汚染は、周囲の空気に、人間や動物の健康に有害であるか、植物や材料に損傷を与えるのに十分な量のガス、ほこり、煙、または臭気が含まれている場合に発生します。

大気汚染は、私たちの時代の偉大な殺人者の一人です。汚染された大気は、毎年世界中で推定700万人の死亡を担当しています。家庭用大気汚染から約300万人、周囲（屋外）の大気汚染から400万人（2）（3）です。データは、世界中の大気汚染が次のようにリンクしていることを示しています。

• すべての心血管死の19％
• 虚血性心疾患の死亡の24％
• 脳卒中死の21％
• 肺がん死の23％（4）

さらに、屋外の大気汚染は、小児の神経発達障害（5）および成人の神経変性疾患の重要な危険因子であると思われます（6）。

経済的、生態学的、および人的料金の大気汚染が必要であるため、予測技術はますます重要な努力です。

大気汚染情報と予測の利点

大気汚染予測は、個人、コミュニティ、国家、グローバルの複数のレベルへの価値のある投資です。正確な予測は、人々が事前に計画を立て、健康への影響と関連するコストを減らすのに役立ちます。

人々が呼吸する空気の質のばらつき、汚染物質の健康への影響、および悪影響を引き起こす可能性のある濃度を知っている場合、個々の行動と公共政策の両方の変化を動機づける可能性が高くなります（7 ）（8）。

このような意識は、より清潔な環境とより健康な人口を作り出す可能性があります。政府はまた、早期予測を利用して、地域の汚染レベルの重症度を減らすための手順を確立します（9）。

大気質予測の精度

大気質を予測する場合、考慮すべき多くの変数があり、その一部は非常に予測不可能です。たとえば、北京当局は、都市の数百万台の登録車両の一部を営業から閉鎖および禁止するように石炭工場や工場を命令することがあります（10）。

大気汚染レベルは、地元の気象条件や近くの汚染排出物と強く相関しています（11）（12）。ただし、強風による汚染の長距離輸送も重要な影響要因であり、地元のAQI測定値を予測する際に考慮する必要があります（13）。

したがって、大気質を予測するには、天候予測の難しさを伴うだけでなく、以下のデータと知識も必要です。

• 局所汚染物質濃度と排出
• 遠隔地からの汚染物質濃度と排出量
• 汚染物質の動きと可能な変換
• 一般的な風

大気質を予測する上での多くの要因は、大気汚染の予測を主観的かつ客観的であることを予測します。

大気質予測技術

このような予測モデルはたくさんあり、すべてが天気予報モデルよりも複雑さを必要とします。これらのモデルは、空気中で空気中の汚染物質がどのように分散するかの数学的シミュレーションです。

気象予測

正確な大気質予測の最初のステップは、優れた天気予報です。気象（天候）予測は、気候学、統計的方法、3次元（3-D）モデルの3つの主要なカテゴリに分類できます。

気候学

気候学は、過去を未来の指標として使用しています。この方法は、特定の気象条件と汚染レベルの関係に基づいているため、非常に1次元になる可能性があります。この方法は、多くの場合、天候パターンの汚染パターンと一致するように拡張されます。この方法には多くの制限があり、他の予測方法を補完するツールと見なされています。

統計的方法

間の関連 空気の質と天気 統計的手法を使用してパターンを定量化できます。最も一般的に使用される3つは次のとおりです。

1. 分類と回帰ツリー（カート） データを異なるグループに分類するように設計されています。ソフトウェアは、周囲汚染レベルと相関する変数を識別します。このデータは、気象条件と相関する汚染物質濃度に基づいて濃度を予測するために使用されます。
2. 回帰分析 変数間の関係を推定します。過去のデータセットを分析することにより、汚染レベルと気象データ変数の間に関連が行われます。結果は、将来の汚染レベルを予測するために使用できる方程式です。
3. 人工ニューラルネットワーク 適応学習とパターン認識技術を使用します。コンピューターベースのアルゴリズムは、パターン認識のための人間の脳の能力をシミュレートするように設計されています。これは、多次元アプローチにより汚染を予測するための最も適した方法です。

上記の統計的方法の欠点の1つは、大気質に影響を与えるプロセスの観点から安定性を想定することです。したがって、排出量または気候（短期または長期）の劇的な変化は、これらの技術の精度を大幅に減少させます。これらの不足を考慮に入れようとするより複雑な方法があります。それらは3次元モデルとして知られています。

3次元（3-D）モデル

3次元モデルは、屋外大気汚染レベルに影響を与えるすべての重要なプロセスを数学的に表しています。 3次元モデルは、次のようないくつかのサブモデルを使用することにより、大気汚染の排出、輸送、および変換をシミュレートします。

• 排出モデル： 自然源と人間の両方のソースからの排出の空間分布をシミュレートします。
• 気象モデル： 3-Dの気象モデルと排出量データを使用して、汚染の周囲レベルを予測する軌道モデルを作成します。
• 化学モデル：汚染物質の結果を決定するために、一次（放出）汚染の二次汚染への変換を見てください（14）。

7日間の大気質予測

iqair's エアビジュアルプラットフォーム モバイルアプリからおよびWebサイトで空気品質の予測を利用可能にします。リアルタイムの大気質情報、天気、汚染の測定値に加えて、プラットフォームには7日間の大気質予測が含まれているため、情報に基づいた健康と福祉の決定を下すことができ、それに応じて事前に計画することも役立ちます。このプラットフォームは、高度な予測モデル、進化するアルゴリズム、および機械学習を使用して、今後1週間の正確な大気質予測を生成します。

Airvisualの7日間の予測を手にしているため、個人や政府は、予想される大気質の懸念がある場合に積極的な措置を講じることができます。

持ち帰り

汚染予測技術とツールは急速に改善されており、精度が増加し続けます。正確でアクセスしやすい大気汚染予測は、空軍基地で見つかったようなものと同様に、一般の意識を高め、敏感な集団が事前に計画し、政府に公衆衛生警告の情報を提供するのに役立ちます。