DI algoritmų taikymas projektuojamojo erdvės laiko PM₁₀ ir oro taršai modeliuoti

Abstract

Oro tarša yra viena iš rimčiausių šių dienų pasaulio problemų. Ji kelia didelį pavojų žmonių sveikatai ir aplinkai, skatina kvėpavimo takų ligas ir prisideda prie klimato kaitos. Oro teršalų identifikavimas ir oro kokybės valdymas yra svarbiausi veiksniai siekiant tikslesnio taršos prognozavimo ir modeliavimo. Tyrimo tikslas – įvertinti kietųjų dalelių, kurių skersmuo mažesnis nei 10 μm (PM₁₀), koncentracijas ir atlikti jų prognozavimą, remiantis Europos Sąjungos „Copernicus“ programos duomenimis. Naudojami Sentinel-5P palydovo troposferos stebėjimo instrumento „Tropomi“ duomenys, gauti iš stebėjimo stočių, išsidėsčiusių visoje Europoje. Sukurto modelio tikslumas vertinamas pagal vidutinę kvadratinę (RMSE) ir vidutinę absoliutinę (MAE) paklaidas. Tyrime taikomi mašininio mokymosi algoritmai, naudojant įvairius duomenų rinkinius. Pasitelkus geografinių informacinių sistemų (GIS) įrankius, atliktas erdvinis PM₁₀ koncentracijų modeliavimas.