(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリとを備えるデータ処理システムにおける、大気汚染を予測する方法であって、
前記データ処理システムによって、複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することとを含み、
前記予測点に相関付けられる前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することが、
前記データ処理システムによって、前記複数の大気汚染監視ステーションから、前記予測点の周りの所定距離内にある大気汚染監視ステーションの集まりを識別することと、
前記大気汚染監視ステーションの集まりの各々につき、前記データ処理システムによって、風速ｗｓおよび風向ｗｄを利用して大気汚染監視ステーションＭｉから予測点Ｍへの汚染物質の拡散速度ｓを識別することと、
前記データ処理システムによって、位置Ｍｉにおける前記風向ｗｄに基づいて前記監視ステーションＭｉと前記予測点Ｍとの間の角度Θを計算することと、
前記データ処理システムによって、下式
ｖ＝ｓ＋ｗｓ＊ｃｏｓΘ
を使用して、前記監視ステーションＭｉから前記予測点Ｍへの前記拡散速度ｓを使用して前記汚染物質の動きの速度ｖを計算することと、
前記データ処理システムによって、下式
【数１】
0006714697.tif 000008
を使用して前記監視ステーションＭｉから前記予測点Ｍへの前記汚染物質の影響の程度Ｄｉを識別することであって、
上式で、ＱがＭｉの汚染値であり、ｖが動きの速度であり、σｙがｙ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、σｚがｚ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、ｙがＭｉとＭとの間のｙ軸距離であり、ｚがＭｉとＭとの間のｚ軸距離であり、ｔが持続時間であり、ｋが、事前定義済みの率であってよい減衰率である、前記識別することと、
前記データ処理システムによって、前記識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きいかどうかを決定することと、
前記影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きいことに応答して、前記データ処理システムによって、前記予測点Ｍに相関付けられる前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションに前記大気汚染監視ステーションＭｉを追加することとを含む方法。
【請求項２】
プロセッサとメモリとを備えるデータ処理システムにおける、大気汚染を予測する方法であって、
前記データ処理システムによって、複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することとを含み、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンを識別することが、
前記データ処理システムによって、予測点Ｍについて、時間期間Ｔｐについての関連する気象データおよび汚染データを識別することと、
前記予測点Ｍの前記時間期間Ｔｐについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンを検出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンから形状パラメータを抽出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンの形状に類似する形状のパターンを有しそれにより１組の類似する形状のパターンを形成する、前記予測点Ｍに関連する履歴汚染データを検索することと、
前記データ処理システムによって、前記１組の類似する形状のパターン中の類似する形状の各パターンの類似度Ｓｍを算出することと、
前記データ処理システムによって、前記類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定することと、
前記類似度Ｓｍが前記所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いことに応答して、前記データ処理システムによって、時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈを前記履歴汚染データから識別することと
を含む方法。
【請求項３】
前記形状パラメータが、上昇の数、低下の数、上昇の程度、低下の程度、平均振幅、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、ならびに最小検出値、のうちの１つまたは複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
プロセッサとメモリとを備えるデータ処理システムにおける、大気汚染を予測する方法であって、
前記データ処理システムによって、複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することとを含み、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンを識別することが、
前記データ処理システムによって、前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションの各々につき、時間期間Ｔｐについての関連する気象データおよび汚染データを識別することと、
予測点Ｍの前記時間期間Ｔｐについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンを検出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンから形状パラメータを抽出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンの形状に類似する形状のパターンを有しそれにより１組の類似する形状のパターンを形成する、前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションの大気汚染監視ステーション・データを検索することと、
前記データ処理システムによって、前記１組の類似する形状のパターン中の類似する形状の各パターンの類似度Ｓｍｉを算出することと、
前記データ処理システムによって、前記類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定することと、
前記類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いことに応答して、前記データ処理システムによって、汚染値ｐが時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈに近いと予測できるエリアに関連するものとして前記大気汚染監視ステーションを識別することとを含む方法。
【請求項５】
プロセッサとメモリとを備えるデータ処理システムにおける、大気汚染を予測する方法であって、
前記データ処理システムによって、複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することとを含み、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、前記汚染予測を提供することが、
前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションの各々につき、前記データ処理システムによって、下式
【数２】
0006714697.tif 000009
を使用して、時間期間Ｔｊについての重みｗｊを、前記時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍ（Ｓｍｊを形成する）と、前記時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍｉ（Ｓｍｉｊを形成する）とに従って算出することと、
前記データ処理システムによって、下式
【数３】
0006714697.tif 000010
を使用して、時間Ｔｐ＋ｈにおける前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについての汚染値ｐｔ＋ｈを予測することと、
前記データ処理システムによって、大気汚染から自身を守るためまたは大気汚染を減らすためのアクションが講じられるように１つまたは複数の企業または個人に前記汚染予測を出力することとを含む方法。
【請求項６】
プロセッサに、
複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することと、を実行させるためのプログラムであって、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンを識別することが、
データ処理システムによって、予測点Ｍについて、時間期間Ｔｐについての関連する気象データおよび汚染データを識別することと、
前記予測点Ｍの前記時間期間Ｔｐについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンを検出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンから形状パラメータを抽出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンの形状に類似する形状のパターンを有しそれにより１組の類似する形状のパターンを形成する、前記予測点Ｍに関連する履歴汚染データを検索することと、
前記データ処理システムによって、前記１組の類似する形状のパターン中の類似する形状の各パターンの類似度Ｓｍを算出することと、
前記データ処理システムによって、前記類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定することと、
前記類似度Ｓｍが前記所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いことに応答して、前記データ処理システムによって、時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈを前記履歴汚染データから識別することと
を含むプログラム。
【請求項７】
装置であって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリとを備え、前記メモリが命令を含み、前記命令が、前記プロセッサによって実行されたとき、
複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別することと、
前記予測点に相関する前記１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、前記予測点の１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別することと、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンと、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記大気汚染監視ステーションの前記１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供することと
を前記プロセッサに行わせる、装置であって、
前記予測点の前記１つまたは複数のパターンに関係する前記予測点の前記履歴パターンを識別することが、
データ処理システムによって、予測点Ｍについて、時間期間Ｔｐについての関連する気象データおよび汚染データを識別することと、
前記予測点Ｍの前記時間期間Ｔｐについて、前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンを検出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンから形状パラメータを抽出することと、
前記データ処理システムによって、前記予測点の前記１つまたは複数のパターンの形状に類似する形状のパターンを有しそれにより１組の類似する形状のパターンを形成する、前記予測点Ｍに関連する履歴汚染データを検索することと、
前記データ処理システムによって、前記１組の類似する形状のパターン中の類似する形状の各パターンの類似度Ｓｍを算出することと、
前記データ処理システムによって、前記類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定することと、
前記類似度Ｓｍが前記所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いことに応答して、前記データ処理システムによって、時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈを前記履歴汚染データから識別することと
を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、一般に、改善されたデータ処理装置および方法に関し、より詳細には、超短期の大気汚染予測（very short-term air pollution forecasting）のためのメカニズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大気汚染は、粒子、生体分子、または他の有害物質が地球の大気に取り入れられて、疾患、人間の死、食用作物など他の生物体に対する損傷、または自然環境もしくは構築された環境に対する損傷を引き起こすことである。大気汚染は、人為的発生源、すなわち人間の活動によってもたらされる結果もしくは対象からくる場合もあり、または自然発生源からくる場合もある。主要な人為的発生源のいくつかは、交通、石炭燃焼、産業生産、および粉塵排出を含む。
【０００３】
地球の大気は、惑星地球上の生命を支えるのに必須の、複雑な自然気体系である。大気汚染による成層圏オゾン減少は、人間の健康ならびに地球の生態系に対する脅威と認識されてきた。人為的な形の大気汚染を抑制するための現在の抑制対策のいくつかは、交通制御、産業生産の規制または制限、および技術向上を含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
超短期の大気汚染予測のためのメカニズムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この「発明の概要」は、本明細書において「発明を実施するための形態」でさらに述べる概念の精選を、単純化した形で紹介するために提供するものである。この「発明の概要」は、特許請求される主題の重要なファクタまたは必須の特徴を識別するものとはせず、また、特許請求される主題の範囲を限定するのに使用されるものともしない。
【０００６】
例証的な一実施形態では、大気汚染を予測するための、データ処理システムにおける方法が提供される。例証的な実施形態は、複数の大気汚染監視ステーションから、予測点に相関付けられる１つまたは複数の大気汚染監視ステーションを識別する。予測点に相関する１つまたは複数の大気汚染監視ステーションについて、例証的な実施形態は、予測点の１つまたは複数のパターンと、予測点の１つまたは複数のパターンに関係する予測点の履歴パターンと、予測点の１つまたは複数のパターンに関係する大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとを識別する。例証的な実施形態は、予測点の１つまたは複数のパターンと、予測点の１つまたは複数のパターンに関係する予測点の履歴パターンと、予測点の１つまたは複数のパターンに関係する大気汚染監視ステーションの１つまたは複数のパターンとに基づいて、汚染予測を提供する。
【０００７】
他の例証的な実施形態では、コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能またはコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ可読プログラムは、コンピューティング・デバイス上で実行されたとき、方法の例証的実施形態に関して上で概説された動作のうちの様々な動作および動作の組合せをコンピューティング・デバイスに実施させる。
【０００８】
さらに別の例証的な実施形態では、システム／装置が提供される。システム／装置は、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサに結合されたメモリとを備えることができる。メモリは命令を含むことができ、命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、方法の例証的実施形態に関して上で概説された動作のうちの様々な動作および動作の組合せを１つまたは複数のプロセッサに実施させる。
【０００９】
本発明のこれらおよび他の特徴および利点は、本発明の例示的な実施形態に関する後続の詳細な記述において述べられ、また、後続の詳細な記述に鑑みれば当業者には明らかになるであろう。
【００１０】
本発明は、また本発明の好ましい使用形態ならびにさらなる他の目的および利点は、添付の図面と共に読まれたときの、例証的な実施形態に関する後続の詳細な記述を参照することによって、最もよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】例証的な実施形態の態様を実装できる分散データ処理システムの例示的な図である。
【図２】例証的な実施形態の態様を実装できるコンピューティング・デバイスの例示的なブロック図である。
【図３】例証的な一実施形態による、超短期の大気汚染予測メカニズムの機能ブロック図である。
【図４】例証的な一実施形態による、選択された時間期間中の予測点Ｍについての、汚染曲線および抽出された形状パラメータの一例を描く図である。
【図５】例証的な一実施形態による、予測点Ｍについての履歴汚染曲線の一例を描く図である。
【図６】例証的な一実施形態による、超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作の高レベル・フローチャートである。
【図７】例証的な一実施形態による、複数の大気汚染監視ステーションのうちの大気汚染監視ステーションを予測点に相関付ける際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く図である。
【図８】例証的な一実施形態による、１つまたは複数のパターンを識別する際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く図である。
【図９】例証的な一実施形態による、１つまたは複数のパターンを識別する際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く図である。
【図１０】例証的な一実施形態による、超短期の大気汚染予測を提供する際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
人々が加齢するにつれて、人々の身体は、環境の危険の影響に対処することがますますできなくなる。大気汚染は、心臓疾患および発作、慢性閉塞性肺疾患や喘息などの肺疾患、および糖尿病を悪化させる可能性がある。このような大気汚染は、薬物使用の増加、医療提供者への来診の増加、緊急治療室への搬送および入院、さらには死にもつながる。オゾンおよび粒子状物質（ＰＭ）（特に、ＰＭ２．５と呼ばれる、より小さい微粒子の汚染）は、高齢者の健康に影響を及ぼす可能性が最も高い。微粒子汚染は、早死に、心不整脈および心発作、喘息発作、ならびに慢性気管支炎の発症に結び付けられてきた。オゾンは、低レベルであっても、呼吸器疾患を悪化させる可能性がある。
【００１３】
したがって、大気汚染予測は、大気汚染を減らすことや、常に低い大気質および高い大気汚染にさらされる都市の住人の生活の質を改善することなどのために重要である。現在の大気汚染データ、オゾン予測、公衆衛生に関する情報、および環境への大気汚染の影響は、日や週などの予測およびアクションを生み出すのに利用され、個人および企業は、大気汚染から自身を守るためまたは大気汚染を減らすために、これらの予測およびアクションを採用することができる。しかし、大気汚染は、風向、温度、現在の汚染レベルなどの変化に基づいて、分刻みで変化することがある。したがって、例証的な実施形態は、次の数時間、例えば１〜６時間の大気汚染レベルを予測する、超短期の大気汚染予測のためのメカニズムを提供する。例証的な実施形態のメカニズムは、モニタ・ステーション間の固有の気象関係および汚染拡散関係を活用して、時々刻々の大気汚染を予測する。複数の大気汚染監視ステーションによって検出された現在の大気汚染レベルを利用し、メカニズムは、各大気汚染監視ステーションに関連する気象関係および汚染拡散関係を活用して、相関大気汚染監視ステーションを識別する。１組の相関大気汚染監視ステーションが識別されると、メカニズムは、大気汚染パターン、より具体的には大気汚染イベントを識別する。すなわち、大気汚染の増加を引き起こす出火や、企業による、大気汚染を引き起こす化学物質の予期されない放出などを識別する。次いで、メカニズムは、汚染パターン発見によって、次の数時間に大気汚染の影響を受けるかもしれない識別されたエリアおよび他のエリアについての大気汚染の超短期予測を提供する。
【００１４】
例証的な実施形態の様々な態様に関する議論を始める前に、本記述の全体を通して、様々な動作や機能などを実施する本発明の要素を指すのに「メカニズム」という用語が使用されることを最初に理解されたい。この用語が本明細書で使用される場合、「メカニズム」は、装置、手順、またはコンピュータ・プログラム製品の形の、例証的な実施形態の機能または態様の一実装形態であることがある。手順の場合は、手順は、１つまたは複数のデバイス、装置、コンピュータ、データ処理システムなどによって実装される。コンピュータ・プログラム製品の場合は、特定の「メカニズム」に関連する機能を実装するために、または特定の「メカニズム」に関連する動作を実施するために、コンピュータ・プログラム製品中にまたはコンピュータ・プログラム製品に対して組み入れられたコンピュータ・コードまたは命令によって表されるロジックが１つまたは複数のハードウェア・デバイスによって実行される。したがって、本明細書に記載のメカニズムは、特化ハードウェアとして、または汎用ハードウェア上で実行されるソフトウェアとして、または特化もしくは汎用ハードウェアによってすぐに実行可能なように媒体に記憶されたソフトウェア命令として、または機能を実行するための手順もしくは方法として、またはこれらのいずれかの組合せとして、実装される場合がある。
【００１５】
本記述および請求項では、例証的な実施形態の特定の特徴および要素に関して、「ａ」、「ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ  ｏｆ（〜の少なくとも１つ）」、および「ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｏｆ（〜の１つまたは複数）」という語を利用することがある。これらの語および句は、特定の例証的な実施形態で存在する特定の特徴または要素が少なくとも１つあるが、２つ以上存在する可能性もあることを述べるものとすることを理解されたい。すなわち、これらの語／句は、本記述または請求項を、単一の特徴／要素が存在することに限定するものとはせず、また、複数のそのような特徴／要素が存在することを必要とするものともしない。反対に、これらの語／句は、少なくとも単一の特徴／要素を必要とするにすぎず、複数のそのような特徴／要素も、本記述および請求項の範囲内である可能性がある。
【００１６】
加えて、後続の記述では、例証的な実施形態の様々な要素に関する複数の様々な例を使用して、例証的な実施形態の例示的な実装形態をさらに示し、また例証的な実施形態のメカニズムの理解の助けとすることを理解されたい。これらの例は、非限定的なものとし、例証的な実施形態のメカニズムを実装するための様々な可能性を網羅するものではない。これらの様々な要素については、本発明の思想および範囲を逸脱することなく、本明細書で提供される例に加えてまたはそれに代えて利用できる多くの他の代替実装形態があることが、本記述に鑑みて当業者には明らかであろう。
【００１７】
したがって、例証的な実施形態は、多くの異なるタイプのデータ処理環境で利用することができる。例証的な実施形態の具体的な要素および機能に関する記述のためのコンテキストを提供するために、図１および２を、例証的な実施形態の態様をその中で実装できる例示的な環境として以下に提供する。図１および２は、例にすぎず、本発明の態様または実施形態を実装できる環境に関するどのような限定の主張も含意もしないことを理解されたい。本発明の思想および範囲を逸脱することなく、描かれる環境に対して多くの変更を加えることができる。
【００１８】
図１は、例証的な実施形態の態様を実装できる例示的な分散データ処理システムの、絵による表現を描く。分散データ処理システム１００は、例証的な実施形態の態様を実装できるコンピュータのネットワークを含むことができる。分散データ処理システム１００は、少なくとも１つのネットワーク１０２を含み、ネットワーク１０２は、分散データ処理システム１００内で共に接続される様々なデバイスおよびコンピュータの間の通信リンクを提供するのに使用される媒体である。ネットワーク１０２は、ワイヤ、ワイヤレス通信リンク、または光ファイバ・ケーブルなどの接続を含むことができる。
【００１９】
描かれる例では、サーバ１０４およびサーバ１０６が、記憶ユニット１０８と共に、ネットワーク１０２に接続される。加えて、クライアント１１０、１１２、および１１４も、ネットワーク１０２に接続される。これらのクライアント１１０、１１２、および１１４は、例えば、パーソナル・コンピュータやネットワーク・コンピュータなどとすることができる。描かれる例では、サーバ１０４は、ブート・ファイルなどのデータ、オペレーティング・システム・イメージ、およびアプリケーションを、クライアント１１０、１１２、および１１４に提供する。クライアント１１０、１１２、および１１４は、描かれる例では、サーバ１０４に対するクライアントである。分散データ処理システム１００は、図示されていない追加のサーバ、クライアント、および他のデバイスを含むこともできる。
【００２０】
描かれる例では、分散データ処理システム１００はインターネットであり、ネットワーク１０２は、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）のプロトコル・スイートを使用して相互に通信するネットワークおよびゲートウェイの世界的な集まりを表す。インターネットの中心には、データおよびメッセージをルーティングする何千もの商用、行政用、教育用、および他のコンピュータ・システムからなる主要なノードまたはホスト・コンピュータの間の、高速データ通信回線のバックボーンがある。当然、分散データ処理システム１００はまた、いくつかの異なるタイプのネットワーク、例えば、イントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）などを含むように実装されてもよい。上記のように、図１は、例とするものであり、本発明の種々の実施形態に対するアーキテクチャ上の限定とするものではない。したがって、図１に示される特定の要素は、本発明の例証的な実施形態を実装できる環境に関する限定と考えられるべきではない。
【００２１】
図１に示されるように、コンピューティング・デバイスのうちの１つまたは複数、例えばサーバ１０４は、超短期の大気汚染予測メカニズムを実装するように特に構成されるものとすることができる。コンピューティング・デバイスを構成することは、例証的な実施形態に関して本明細書で記述される動作の実施および出力の生成を容易にするための、特定用途向けハードウェアやファームウェアなどを提供することを含む場合がある。コンピューティング・デバイスを構成することはさらに、または別法として、１つまたは複数の記憶デバイスに記憶されサーバ１０４などのコンピューティング・デバイスのメモリにロードされるソフトウェア・アプリケーションを提供し、それによりコンピューティング・デバイスの１つまたは複数のハードウェア・プロセッサにソフトウェア・アプリケーションを実行させることを含む場合があり、ソフトウェア・アプリケーションは、例証的な実施形態に関して本明細書で記述される動作を実施し出力を生成するように、プロセッサを構成する。さらに、例証的な実施形態の思想および範囲を逸脱することなく、特定用途向けハードウェア、ファームウェア、ハードウェア上で実行されるアプリケーション、などの任意の組合せが使用されてよい。
【００２２】
コンピューティング・デバイスがこれらの方式のうちの１つで構成されると、コンピューティング・デバイスは、例証的な実施形態のメカニズムを実装するように特に構成された特化コンピューティング・デバイスになり、汎用コンピューティング・デバイスではなくなることを理解されたい。さらに、後述するように、例証的な実施形態のメカニズムの実装は、コンピューティング・デバイスの機能を改善し、また、超短期の大気汚染予測を容易にする有用かつ具体的な結果を提供する。
【００２３】
前述のように、例証的な実施形態のメカニズムは、特に構成されたコンピューティング・デバイスまたはデータ処理システムを利用して、超短期の大気汚染予測のための動作を実施する。これらのコンピューティング・デバイスまたはデータ処理システムは、本明細書に記載のシステム／サブシステムのうちの１つまたは複数を実装するようにハードウェア構成、ソフトウェア構成、またはハードウェア構成とソフトウェア構成の組合せを通して特に構成された、様々なハードウェア要素を備えることができる。図２は、例証的な実施形態の態様を実装できる単なる一例のデータ処理システムのブロック図である。データ処理システム２００は、図１のサーバ１０４などのコンピュータの例であり、このコンピュータ中では、本明細書に記載の例証的な実施形態の動作、出力、および外部効果を達成するために、本発明の例証的な実施形態のプロセスおよび態様を実装するコンピュータ使用可能コードまたは命令を、配置することまたは実行することあるいはその両方が可能である。
【００２４】
描かれる例では、データ処理システム２００は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ）２０２とサウス・ブリッジおよび入出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ）２０４とを含むハブ・アーキテクチャを採用する。処理ユニット２０６、メイン・メモリ２０８、およびグラフィックス・プロセッサ２１０が、ＮＢ／ＭＣＨ２０２に接続される。グラフィックス・プロセッサ２１０は、ＡＧＰ（accelerated graphics port）を介してＮＢ／ＭＣＨ２０２に接続されてよい。
【００２５】
描かれる例では、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）アダプタ２１２が、ＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続される。オーディオ・アダプタ２１６、キーボードおよびマウス・アダプタ２２０、モデム２２２、読取専用メモリ（ＲＯＭ）２２４、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２２６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２３０、ＵＳＢ（universal serial bus）ポートおよび他の通信ポート２３２、ならびにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４が、バス２３８およびバス２４０を介してＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続される。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイスは、例えば、ノートブック・コンピュータ用のイーサネット（Ｒ）・アダプタ、アドイン・カード、およびＰＣカードを含むことができる。ＰＣＩはカード・バス・コントローラを使用するが、ＰＣＩｅは使用しない。ＲＯＭ２２４は、例えば、フラッシュＢＩＯＳ（basic input/output system）とすることができる。
【００２６】
ＨＤＤ２２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２３０は、バス２４０を介してＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続される。ＨＤＤ２２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２３０は、例えば、ＩＤＥ（integrated drive electronics）またはＳＡＴＡ（serial advanced technology attachment）インタフェースを使用することができる。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ）デバイス２３６が、ＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続されてよい。
【００２７】
オペレーティング・システムが、処理ユニット２０６上で稼働する。オペレーティング・システムは、図２中のデータ処理システム２００内の様々なコンポーネントの調和をとり、これらのコンポーネントの制御を提供する。クライアントとしては、オペレーティング・システムは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒ）Ｗｉｎｄｏｗｓ７（Ｒ）などの市販オペレーティング・システムとすることができる。Ｊａｖａ（ＴＭ）プログラミング・システムなどのオブジェクト指向プログラミング・システムが、オペレーティング・システムと共に稼働することができ、データ処理システム２００上で実行されているＪａｖａ（ＴＭ）プログラムまたはアプリケーションからオペレーティング・システムへの呼出しを提供する。
【００２８】
サーバとしては、データ処理システム２００は、例えば、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ（ＡＩＸ（Ｒ））オペレーティング・システムまたはＬＩＮＵＸ（Ｒ）オペレーティング・システムを実行する、ＩＢＭ  ｅＳｅｒｖｅｒ（ＴＭ）Ｓｙｓｔｅｍ  ｐ（Ｒ）コンピュータ・システム、Ｐｏｗｅｒ（ＴＭ）プロセッサベースのコンピュータ・システムなどとすることができる。データ処理システム２００は、処理ユニット２０６中に複数のプロセッサを含む対称型マルチプロセッサ（ＳＭＰ）システムとすることができる。別法として、シングル・プロセッサ・システムが採用されてもよい。
【００２９】
オペレーティング・システム、オブジェクト指向プログラミング・システム、およびアプリケーションまたはプログラムに対する命令は、ＨＤＤ２２６などの記憶デバイス上に配置し、処理ユニット２０６による実行に向けてメイン・メモリ２０８にロードされてよい。本発明の例証的な実施形態についてのプロセスは、コンピュータ使用可能コードを使用して処理ユニット２０６によって実施されてよく、このコンピュータ使用可能コードは、メモリ、例えばメイン・メモリ２０８やＲＯＭ２２４などの中に、または例えば１つもしくは複数の周辺デバイス２２６および２３０中に配置してよい。
【００３０】
図２に示されるバス２３８やバス２４０などのバスは、１つまたは複数のバスからなるものとすることができる。当然、バス・システムは、ファブリックまたはアーキテクチャに取り付けられた種々のコンポーネントまたはデバイスの間のデータの転送を実現する、任意のタイプの通信ファブリックまたはアーキテクチャを使用して実装されてよい。図２のモデム２２２やネットワーク・アダプタ２１２などの通信ユニットは、データを送受信するのに使用される１つまたは複数のデバイスを含むことができる。メモリは、例えば、メイン・メモリ２０８、ＲＯＭ２２４、または、図２のＮＢ／ＭＣＨ２０２中に見られるものなどのキャッシュ、とすることができる。
【００３１】
上で言及したように、いくつかの例証的な実施形態では、例証的な実施形態のメカニズムは、特定用途向けハードウェアやファームウェアなどとして、または、ＨＤＤ２２６などの記憶デバイスに記憶されて処理ユニット２０６などの１つもしくは複数のハードウェア・プロセッサによる実行に向けてメイン・メモリ２０８などのメモリにロードされるアプリケーション・ソフトウェアとして、またはその他として実装される場合がある。したがって、図２に示されるコンピューティング・デバイスは、例証的な実施形態のメカニズムを実装するように特に構成されるようになり、超短期の大気汚染予測に関して後述される動作を実施し出力を生成するように特に構成されるようになる。
【００３２】
図１および２中のハードウェアは実装形態に応じて変動する場合があることを、当業者なら理解するであろう。フラッシュ・メモリ、等価な不揮発性メモリ、または光学ディスク・ドライブなど、他の内部ハードウェアまたは周辺デバイスが、図１および２に描かれるハードウェアに加えてまたはそれに代えて使用されてもよい。また、例証的な実施形態のプロセスは、本発明の思想および範囲を逸脱することなく、前に言及したＳＭＰシステム以外のマルチプロセッサ・データ処理システムに適用されてもよい。
【００３３】
さらに、データ処理システム２００は、クライアント・コンピューティング・デバイス、サーバ・コンピューティング・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話機または他の通信デバイス、パーソナル・ディジタル・アシスタント（ＰＤＡ）などを含めて、いくつかの異なるデータ処理システムのいずれかの形をとることができる。いくつかの説明的な例では、データ処理システム２００は、例えばオペレーティング・システム・ファイルまたはユーザ生成データあるいはその両方を記憶するための不揮発性メモリを提供するようにフラッシュ・メモリ付きで構成された、ポータブル・コンピューティング・デバイスとすることができる。本質的に、データ処理システム２００は、アーキテクチャ上の限定なしに、知られているかまたは後に開発される任意のデータ処理システムとすることができる。
【００３４】
図３は、例証的な一実施形態による、超短期の大気汚染予測メカニズムの機能ブロック図を描く。超短期の大気汚染予測メカニズム３００は、大気汚染データ収集ロジック３０２、気象データ収集ロジック３０４、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６、大気汚染パターン識別ロジック３０８、および大気汚染予測ロジック３１０を備える。大気汚染データ収集ロジック３０２は、複数の大気汚染監視ステーション３１２と、予測点Ｍ３１３とから、大気質データを収集する。予測点Ｍ３１３は、場所についての予測が要求された場所、すなわち、大気汚染監視ステーション３１２のうちの選択された１つである。この大気質データは、汚染を大気中に放出する施設、車両、および他の活動などの発生源からの、大気中に存在する汚染および他の物質の、具体的な汚染物質値を含む。汚染および他の物質は、一酸化炭素、鉛、窒素酸化物、揮発性有機化合物、粒子状物質、二酸化硫黄、二酸化炭素、メタン、一酸化二窒素、フッ化ガスなどを含む場合がある。大気汚染データ収集ロジック３０２は、個々の大気汚染監視ステーションに関する、取得時ベースの収集された大気質データを、ストレージ３１６中の大気質データ構造３１４に記憶する。同様に、気象データ収集ロジック３０４は、複数の気象監視ステーション３１８と、予測点Ｍ３１３とから、気象データを収集する。気象データは、風速および風向、気温、相対湿度、気圧、降水量、視程、露点、日射などを含む。気象データ収集ロジック３０４は、個々の気象監視ステーションに関する、取得時ベースの収集された気象データを、ストレージ３１６中の気象データ構造３２０に記憶する。
【００３５】
収集されたデータを利用して、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、大気汚染監視ステーション３１２のうち、選択された予測点Ｍ３１３と相関付けられる２つ以上の大気汚染監視ステーションを、汚染影響モデルを使用して識別する。選択された予測点Ｍ３１３と相関付けられる２つ以上の大気汚染監視ステーションを識別するために、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、大気汚染監視ステーション３１２のうち、予測点Ｍ３１３の周りの距離Ｄ内にある特定の大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）を識別する。識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）の各々につき、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、物理拡散モデルに基づいて、時間Ｔにおける汚染物質濃度、風速、風向などに従って、時間Ｔにおける予測点Ｍ３１３に対する影響の程度Ｄｉを推定する。より具体的には、識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）の各々につき、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、風速ｗｓおよび風向ｗｄを利用して、大気汚染監視ステーションＭｉから予測点Ｍ３１３への汚染物質の拡散速度ｓを識別する。拡散速度ｓは、大気汚染監視ステーションＭｉにおける観測された風速ｗｓ、ならびに、識別された風速ｗｓと気温とによって決定される１つまたは複数の渦係数に基づく。
【００３６】
算出された拡散速度ｓを使用して、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、位置Ｍｉにおける風向に基づいて位置ＭｉとＭとの間の角度Θを計算し、以下の式
ｖ＝ｓ＋ｗｓ＊ｃｏｓΘ
を使用して、ＭｉからＭへの拡散速度ｓを使用して汚染物質の動きの速度ｖを計算する。
次いで、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、以下の式
【数１】
0006714697.tif 000002
を使用して、ＭｉからＭへの汚染物質の影響の程度Ｄｉを識別する。
ここで、Ｑは、Ｍｉの汚染値であり、ｖは、動きの速度であり、σｙは、ｙ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、σｚは、ｚ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、ｙは、ＭｉとＭとの間のｙ軸距離であり、ｚは、ＭｉとＭとの間のｚ軸距離であり、ｔは、持続時間（例えば、１時間、２時間、３時間・・・など）であり、ｋは、減衰率であり、これは事前定義済みの率であってよい。
【００３７】
識別された影響の程度Ｄｉを利用して、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きいかどうかを決定する。識別された影響の程度影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きくない場合は、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、識別された次の大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）に進む。識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きい場合は、相関大気汚染監視ステーション識別ロジック３０６は、予測点Ｍ３１３に関係する相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２に、大気汚染監視ステーションＭｉを追加する。
【００３８】
識別された相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２を用いて、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、予測点Ｍ３１３と、相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中の大気汚染監視ステーションとに関連するデータを分析して、１つまたは複数のパターンを識別する。予測点Ｍ３１３について、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、気象データ構造３２０および大気質データ構造３１４から、時間期間Ｔｐにおける関連する気象データおよび汚染データをそれぞれ識別する。予測点Ｍ３１３の時間期間Ｔｐについて、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、汚染データの現在の形状パターンを検出し、形状パラメータを抽出する。形状パラメータは、上昇の数、低下の数、上昇の程度、低下の程度、平均振幅、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、最小検出値などである。図４は、例証的な一実施形態による、選択された時間期間中の予測点Ｍについての、汚染曲線および抽出された形状パラメータの一例を描く。識別された汚染曲線４０２について、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、上昇期間時間長および変化範囲４０４、低下期間長および変化範囲４０６、最大検出値４０８、ならびに最小検出値４１０など、形状パラメータを抽出する。
【００３９】
抽出された形状パラメータを利用して、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、識別された汚染曲線４０２の形状に類似する形状のパターンを有する、予測点Ｍ３１３に関連する履歴汚染データを、大気質データ構造３１４中で検索する。図５は、例証的な一実施形態による、予測点Ｍについての履歴汚染曲線の一例を描く。図示のように、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、汚染曲線４１２から形状パラメータを抽出するが、この結果、上昇とその後に続く低下の、４つの識別可能な形状パターン４１４、４１６、４１８、および４２０が得られる。次いで、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、形状パターン４１４、４１６、４１８、および４２０の各々の類似度Ｓｍを算出するが、これは、この例によれば、上昇期間時間長および変化範囲４０４、低下期間長および変化範囲４０６、最大検出値４０８、最小検出値４１０に対する、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、最小検出値に基づく類似度である。すなわち、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、抽出された形状パラメータの各々、すなわち、形状パターン４１４、４１６、４１８、および４２０の上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、ならびに最小検出値と、汚染曲線４０２に関連する上昇期間時間長および変化範囲４０４、低下期間長および変化範囲４０６、最大検出値４０８、最小検出値４１０とについて、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、ならびに最小検出値の間の差を決定する。
【００４０】
大気汚染パターン識別ロジック３０８は、差のパーセンテージを、１００パーセントの完全一致から引く。この結果、例証的な実施形態では、形状パターン４１４については５５パーセント、形状パターン４１６については４５パーセント、形状パターン４１８については６２パーセント、および形状パターン４２０については８０パーセントの類似度Ｓｍが得られる。次いで、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、計算された類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定する。類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高い１つまたは複数の形状パターンについて、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、履歴汚染曲線４１２から、時間Ｔｐ＋ｈ４２２における履歴汚染値ｐｈを識別する。これは、後の予測に使用される。
【００４１】
予測点Ｍ３１３が分析されると、次いで、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中の各大気汚染監視ステーションを分析する。すなわち、各大気汚染監視ステーションにつき、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、気象データ構造３２０および大気質データ構造３１４から、時間Ｔｐにおける関連する気象データおよび汚染データをそれぞれ識別する。各大気汚染監視ステーションの時間期間Ｔｐについて、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、汚染曲線４０２に関連する抽出された形状パラメータを利用して、相関大気汚染監視ステーションに関連するデータ中の対応する形状パターンを、大気質データ構造３１４中で検索する。識別された各形状パターンにつき、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、類似度Ｓｍｉを算出するが、これは、この例によれば、上昇期間時間長および変化範囲４０４、低下期間長および変化範囲４０６、最大検出値４０８、最小検出値４１０に対する、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、最小検出値に基づく類似度である。すなわち、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、抽出された形状パラメータの各々、すなわち、相関大気汚染監視ステーションからの上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、ならびに最小検出値と、汚染曲線４０２に関連する上昇期間時間長および変化範囲４０４、低下期間長および変化範囲４０６、最大検出値４０８、最小検出値４１０とについて、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、ならびに最小検出値の間の差を決定する。大気汚染パターン識別ロジック３０８は、差のパーセンテージを、１００パーセントの完全一致から引き、計算された類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定する。
【００４２】
類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値よりも高い、相関大気汚染監視ステーションにおける１つまたは複数の形状パターンについて、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、汚染値ｐが時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈに近いと予測できるエリアに関連するものとして、大気汚染監視ステーションを識別する。大気汚染パターン識別ロジック３０８は、このプロセスを、相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中の各大気汚染監視ステーションに対して繰り返す。相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中のすべての大気汚染監視ステーションが分析されると、大気汚染パターン識別ロジック３０８は、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い、履歴汚染曲線の計算された類似度Ｓｍと、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い、相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中の識別された各大気汚染監視ステーションの類似度Ｓｍｉと、時間Ｔｐ＋ｈにおける汚染値ｐｈとを出力する。
【００４３】
超短期の大気汚染予測を提供するために、大気汚染予測ロジック３１０は、予測点Ｍ３１３の検出された汚染曲線４０２に相関する、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い履歴汚染曲線の類似度Ｓｍと、相関大気汚染監視ステーションのリスト３２２中の識別された各大気汚染監視ステーションの類似度Ｓｍｉとを使用して、識別された各大気汚染監視ステーションに対する重みｗｊを計算する。類似する時間期間Ｔｊについての重みｗｊを、時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍ（Ｓｍｊを形成する）と、時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍｉ（Ｓｍｉｊを形成する）とに従って算出するために、大気汚染予測ロジック３１０は、以下の式を使用する。
【数２】
0006714697.tif 000003
次いで、大気汚染予測ロジック３１０は、以下の式
【数３】
0006714697.tif 000004
を使用して、時間Ｔｐ＋ｈにおける、相関大気汚染監視ステーション３２２についての汚染値ｐｔ＋ｈを予測する。
したがって、現在検出された汚染値の加重平均に類似するパターンを有する履歴汚染曲線の検索を利用することで、大気汚染予測ロジック３１０は、識別された類似する履歴汚染曲線に基づいて、次の１時間、２時間、３時間などの汚染を予測することができる。例えば、大気汚染予測ロジック３１０が、現在の検出された汚染値（例えば、ｐｈ１、ｐｈ２、ｐｈ３）に類似する過去の履歴汚染曲線を識別した場合は、１時間予測はｐｈ４であり、２時間予測はｐｈ５であり、以下同様である。これは、いずれか１つの特定の汚染パターンではなく任意の履歴汚染パターンへのマッチングを実現する。
【００４４】
本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組合せとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに遂行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体（１つまたは複数）を含むことができる。
【００４５】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持および記憶できる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、次のものに限定されないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、またはこれらの任意の適切な組合せとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能な読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、機械的にエンコードされるデバイス（命令が記録された、パンチカード、または溝の中の隆起構造など）、およびこれらの任意の適切な組合せを含む。本明細書におけるコンピュータ可読記憶媒体は、電波もしくは他の自由伝搬する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を介して伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルの中を通る光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号など、一時的な信号自体であると解釈されるべきではない。
【００４６】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードされてよく、あるいは、ネットワーク（例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはその組合せ）を介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードされてよい。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組合せを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイス中の、ネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インタフェースが、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受け取り、これらのコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されるように転送する。
【００４７】
本発明の動作を遂行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データであってよく、または、Ｊａｖａ（Ｒ）やＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）やＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および、「Ｃ」プログラミング言語や類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含めた、１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードとオブジェクト・コードとのいずれかであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行されるか、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で実行されるか、部分的にユーザのコンピュータ上で実行され部分的にリモート・コンピュータ上で実行されるか、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行される場合がある。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含めた任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、または、接続は、外部コンピュータに対して（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネット経由で）行われてもよい。いくつかの実施形態では、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を、例えば含む電子回路が、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個人化するように、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００４８】
本明細書では、本発明の態様が、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の、フローチャート説明またはブロック図あるいはその両方に関して記述される。フローチャート説明またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、および、フローチャート説明またはブロック図あるいはその両方の中のブロックの組合せを、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることは理解されるであろう。
【００４９】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中で指定される機能／行為を実装する手段を生み出すように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中で指定される機能／行為の態様を実装する命令を含む製造品を構成するように、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイス、あるいはその組合せに、特定の方式で機能するよう指示することができるものであってもよい。
【００５０】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中で指定される機能／行為を実装するように、コンピュータ実装プロセスを作り出すべく、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイスにロードされて、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実施させるものであってもよい。
【００５１】
図６は、例証的な一実施形態による、超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作の高レベル・フローチャートを描く。動作が開始されると、超短期の大気汚染予測メカニズムは、複数の大気汚染監視ステーションと、予測点とから、大気質データを収集する（ステップ５０２）。超短期の大気汚染予測メカニズムは、複数の気象監視ステーションから気象データも収集する（ステップ５０４）。超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点に対する、複数の大気汚染監視ステーションのうちの大気汚染監視ステーションの相関があるかどうかチェックする（ステップ５０６）。予測点に相関する大気汚染監視ステーションについて、超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点の１つまたは複数のパターンと、予測点の履歴パターンと、予測点パターンに関係する大気汚染監視ステーションのパターンとを識別する（ステップ５０８）。次いで、超短期の大気汚染予測メカニズムは、識別されたパターンに基づいて超短期汚染予測を提供し（ステップ５１０）、このプロセスは所定の予測周期に基づいて繰り返す。
【００５２】
図７は、例証的な一実施形態による、図６のステップ５０６で記述されたように複数の大気汚染監視ステーションのうちの大気汚染監視ステーションを予測点に相関付ける際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く。個々の大気汚染監視ステーションに関する取得時ベースの大気質データと、個々の気象監視ステーションに関する取得時ベースの気象データとを利用して、超短期の大気汚染予測メカニズムは、複数の大気汚染監視ステーションのうち、汚染影響モデルを使用して相互に相関付けられる２つ以上の大気汚染監視ステーションを識別する。動作が開始されると、超短期の大気汚染予測メカニズムは、複数の大気汚染監視ステーションのうち、予測点Ｍの周りの距離Ｄ内にある特定の大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）を識別する（ステップ６０２）。識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）の各々につき、超短期の大気汚染予測メカニズムは、物理拡散モデルに基づいて、時間Ｔにおける汚染物質濃度、風速、風向などに従って、時間Ｔにおける予測点Ｍに対する影響の程度Ｄｉを推定する。より具体的には、識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）の各々につき、超短期の大気汚染予測メカニズムは、風速ｗｓおよび風向ｗｄを利用して、大気汚染監視ステーションＭｉから予測点Ｍへの汚染物質の拡散速度ｓを識別する（ステップ６０４）。拡散速度ｓは、大気汚染監視ステーションＭｉにおける観測された風速ｗｓ、ならびに、識別された風速ｗｓと気温とによって決定される１つまたは複数の渦係数に基づく。
【００５３】
算出された拡散速度ｓを使用して、超短期の大気汚染予測メカニズムは、位置Ｍｉにおける風向に基づいて位置ＭｉとＭとの間の角度Θを計算し（ステップ６０６）、以下の式
ｖ＝ｓ＋ｗｓ＊ｃｏｓΘ
を使用して、ＭｉからＭへの拡散速度ｓを使用して汚染物質の動きの速度ｖを計算する（ステップ６０８）。
次いで、超短期の大気汚染予測メカニズムは、以下の式
【数４】
0006714697.tif 000005
を使用して、ＭｉからＭへの汚染物質の影響の程度Ｄｉを識別する（ステップ６１０）。
上式で、Ｑは、Ｍｉの汚染値であり、ｖは、動きの速度であり、σｙは、ｙ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、σｚは、ｚ軸の拡散パラメータ（一定値）であり、ｙは、ＭｉとＭとの間のｙ軸距離であり、ｚは、ＭｉとＭとの間のｚ軸距離であり、ｔは、持続時間（例えば、１時間、２時間、３時間・・・など）であり、ｋは、減衰率であり、これは事前定義済みの率であってよい。
【００５４】
識別された影響の程度Ｄｉを利用して、超短期の大気汚染予測メカニズムは、識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きいかどうかを決定する（ステップ６１２）。ステップ６１２で、識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きくない場合は、超短期の大気汚染予測メカニズムは、分析すべき別の識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）があるかどうかを決定する（ステップ６１４）。ステップ６１４で、分析すべき別の識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）がある場合は、動作はステップ６０４に戻る。ステップ６１２で、識別された影響の程度Ｄｉが影響程度しきい値ＤＴよりも大きい場合は、超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点Ｍに関係する相関大気汚染監視ステーションのリストに、大気汚染監視ステーションＭｉを追加し（ステップ６１６）、その後、動作はステップ６１４に進む。ステップ６１４で、分析すべき識別された大気汚染監視ステーション（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，．．．，Ｍｎ）が他にない場合は、動作は終了する。
【００５５】
図８および９は、例証的な一実施形態による、図６のステップ５０８で記述されたように１つまたは複数のパターンを識別する際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く。動作が開始されると、予測点Ｍについて、超短期の大気汚染予測メカニズムは、気象データ構造および大気質データ構造から、時間期間Ｔｐにおける関連する気象データおよび汚染データをそれぞれ識別する（ステップ７０２）。予測点Ｍの時間期間Ｔｐについて、超短期の大気汚染予測メカニズムは、汚染データの現在の形状パターンを検出し（ステップ７０４）、上昇の数、低下の数、上昇の程度、低下の程度、平均振幅、上昇期間時間長および変化範囲、低下期間長および変化範囲、最大検出値、最小検出値などの形状パラメータを抽出する（ステップ７０６）。抽出された形状パラメータを利用して、超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点Ｍに関連する現在の形状パターンの形状に類似する形状のパターンを有しそれにより１組の類似する形状のパターンを形成する、予測点Ｍに関連する履歴汚染データを、大気質データ構造中で検索する（ステップ７０８）。
【００５６】
次いで、超短期の大気汚染予測メカニズムは、１組の類似する形状のパターン中の類似する形状の各パターンの類似度Ｓｍを算出する（ステップ７１０）。超短期の大気汚染予測メカニズムは、差のパーセンテージを、１００パーセントの完全一致から引き（ステップ７１２）、計算された類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定する（ステップ７１４）。ステップ７１４で、計算された類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高い場合は、超短期の大気汚染予測メカニズムは、履歴汚染曲線から、時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈを識別し（ステップ７１６）、これは後の予測に使用される。ステップ７１４で、計算された類似度Ｓｍが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高くない場合、またはステップ７１６から、超短期の大気汚染予測メカニズムは、分析すべき別の類似する形状のパターンが履歴汚染データ中にあるかどうかを決定する（ステップ７１８）。ステップ７１８で別の類似する形状のパターンがある場合は、動作はステップ７０８に戻る。
【００５７】
ステップ７１８で類似する形状のパターンが他にない場合は、各大気汚染監視ステーションにつき、超短期の大気汚染予測メカニズムは、気象データ構造および大気質データ構造から、時間期間Ｔｐにおける関連する気象データおよび汚染データをそれぞれ識別する（ステップ７２０）。各大気汚染監視ステーションの時間期間Ｔｐについて、超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点Ｍに関連する現在の形状パターンに関連する抽出された形状パラメータを利用して、相関大気汚染監視ステーションに関連するデータ中の対応する形状パターンを、大気質データ構造中で検索する（ステップ７２２）。識別された各形状パターンにつき、超短期の大気汚染予測メカニズムは、類似度Ｓｍｉを算出する（ステップ７２４）。超短期の大気汚染予測メカニズムは、差のパーセンテージを、１００パーセントの完全一致から引き（ステップ７２６）、計算された類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高いかどうかを決定する（ステップ７２８）。
【００５８】
ステップ７２８で類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高い場合は、超短期の大気汚染予測メカニズムは、汚染値ｐが時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈに近いと予測できるエリアに関連するものとして、大気汚染監視ステーションを識別する（ステップ７３０）。ステップ７２８で類似度Ｓｍｉが所定の類似度しきい値ＳｍＴよりも高くない場合、またはステップ７３０から、超短期の大気汚染予測メカニズムは、分析すべき別の大気汚染監視ステーションがあるかどうかを決定する（ステップ７３２）。ステップ７３２で、分析すべき別の大気汚染監視ステーションがある場合は、動作はステップ７２０に戻る。ステップ７３２で、分析すべき大気汚染監視ステーションが他にない場合は、超短期の大気汚染予測メカニズムは、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い、履歴汚染曲線の計算された類似度Ｓｍと、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い、相関大気汚染監視ステーションのリスト中の識別された各大気汚染監視ステーションの類似度Ｓｍｉと、時間Ｔｐ＋ｈにおける履歴汚染値ｐｈとを出力し（ステップ７３４）、その後、動作は終了する。
【００５９】
図１０は、例証的な一実施形態による、図６のステップ５１０で記述されたように超短期の大気汚染予測を提供する際に超短期の大気汚染予測メカニズムによって実施される動作を描く。動作が開始されると、超短期の大気汚染予測メカニズムは、予測点Ｍの検出された汚染曲線に相関する、類似度しきい値ＳｍＴよりも高い履歴汚染曲線の類似度Ｓｍと、相関大気汚染監視ステーションのリスト中の識別された各大気汚染監視ステーションの類似度Ｓｍｉとを使用して、識別された各大気汚染監視ステーションに対する重みｗｊを計算する。超短期の大気汚染予測メカニズムは、以下の式
【数５】
0006714697.tif 000006
を使用して、類似する時間期間Ｔｊについての重みｗｊを、時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍ（Ｓｍｊを形成する）と、時間期間Ｔｊにおける類似度Ｓｍｉ（Ｓｍｉｊを形成する）とに従って算出する（ステップ８０２）。
次いで、超短期の大気汚染予測メカニズムは、以下の式
【数６】
0006714697.tif 000007
を使用して、時間Ｔｐ＋ｈにおける、相関大気汚染監視ステーションについての汚染値ｐｔ＋ｈを予測する（ステップ８０４）。
次いで、超短期の大気汚染予測メカニズムは、大気汚染から自身を守るためまたは大気汚染を減らすためのアクションが講じられるように、１つまたは複数の企業または個人あるいはその両方に予測を出力し（ステップ８０６）、その後、動作は終了する。
【００６０】
図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態の、アーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関して、フローチャートまたはブロック図の中の各ブロックは、モジュール、セグメント、または命令の一部を表す場合があり、これは、指定される論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含む。いくつかの代替実装形態では、ブロック中で示される機能は、図中で示される順序とは異なる順序で生じる場合がある。例えば、関連する機能に応じて、連続して示される２つのブロックが実際にはほぼ同時に実行される場合もあり、またはこれらのブロックが時には逆の順序で実行されることもある。また、ブロック図またはフローチャート説明あるいはその両方の各ブロック、および、ブロック図またはフローチャート説明あるいはその両方の中のブロックの組合せは、指定される機能もしくは行為を実施するかまたは専用ハードウェアおよびコンピュータ命令を組み合わせて遂行する、専用ハードウェアベースのシステムによって実装できることにも留意されるであろう。
【００６１】
したがって、例証的な実施形態は、次の数時間、例えば１〜６時間の大気汚染レベルを予測する、超短期の大気汚染予測のためのメカニズムを提供する。これらのメカニズムは、監視ステーション間の固有の気象関係および汚染拡散関係を使用して、時々刻々の大気汚染を予測する。複数の大気汚染監視ステーションによって検出された現在の大気汚染レベルを利用し、メカニズムは、各大気汚染監視ステーションに関連する気象関係および汚染拡散関係を活用して、相関大気汚染監視ステーションを識別する。相関付けられる１組の大気汚染監視ステーションが識別されると、メカニズムは、大気汚染パターン、より具体的には大気汚染イベントを識別する。すなわち、大気汚染の増加を引き起こす出火や、企業による、大気汚染を引き起こす化学物質の予期されない放出などを識別する。次いで、メカニズムは、汚染パターン発見によって、次の数時間に大気汚染の影響を受けるかもしれない識別されたエリアおよび他のエリアについての大気汚染の超短期予測を提供する。
【００６２】
前述のように、例証的な実施形態は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、または、ソフトウェアとハードウェアの両方の要素を含む実施形態の形をとる場合があることを理解されたい。例示的な一実施形態では、例証的な実施形態のメカニズムは、ソフトウェアまたはプログラム・コードにおいて実装され、これは、次のものに限定されないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む。
【００６３】
プログラム・コードの記憶または実行あるいはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、システム・バスを介してメモリ要素に直接または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを備えることになる。メモリ要素は、プログラム・コードの実際の実行中に採用されるローカル・メモリと、バルク・ストレージと、キャッシュ・メモリとを含むことができ、キャッシュ・メモリは、実行中にコードがバルク・ストレージから取り出されなければならない回数を削減するために、少なくともいくらかのプログラム・コードの一時記憶を提供する。
【００６４】
入出力またはＩ／Ｏデバイス（次のものに限定されないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティング・デバイスなどを含む）が、直接、または介在するＩ／Ｏコントローラを介して、システムに結合されてよい。ネットワーク・アダプタをシステムに結合して、介在する私設または公衆ネットワークを介してデータ処理システムが他のデータ処理システムまたはリモート・プリンタもしくはストレージ・デバイスに結合されるのを可能にすることもできる。モデム、ケーブル・モデム、およびイーサネット（Ｒ）・カードは、現在利用可能なタイプのネットワーク・アダプタのうちの一部にすぎない。
【００６５】
本発明の記述は、例証および説明の目的で提示したものであり、網羅的なもの、または開示された形の本発明に限定されるものとはしない。述べた実施形態の範囲および思想を逸脱することなく、多くの変更および変形が当業者には明らかであろう。実施形態は、本発明の原理および実際の応用を最もうまく説明するために、かつ、企図される特定の使用に適するような様々な変更を伴う様々な実施形態について本発明を他の当業者が理解できるようにするために、選ばれ記述されたものである。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実際の応用、もしくは市場で見られる技術に勝る技術的改善を最もうまく説明するために、または、本明細書で開示される実施形態を他の当業者が理解できるようにするために、選ばれたものである。
【図１】
0006714697.tif 000011
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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