Improvement of atmospheric pollution forecast of a numerical model for the area of Thessaloniki using machine learning methods
Creators: name: Σπύρου, Γεώργιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Αριθμητικό Μοντέλο
Ατμοσφαιρική Ρύπανση
Machine Learning
Numerical Model
Atmospheric Pollution

description: In this thesis, statistical and machine learning techniques were employed in order to reduce the PM_10 forecast error of air quality model CAMx. The data that were used to build the models include results from the meteorological model WRF, hourly PM_10 concentrations from CAMx and the corresponding hourly PM_10 as they were measured at six different stations in the area of Thessaloniki for the year 2015. The statistical and machine learning methods that were used were Multiple Linear Regression (MLR) and Long Short-Term Memory (LSTM). Additionally, to find the most relevant to the target variable predictors, forward stepwise regression was applied. The metrics used for the evaluation of the initial CAMx predictions but also for the assessment of MLR and LSTM performance, were Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Pearson’s Correlation Coefficient (r), Mean Error (Bias) and Index of Agreement (IoA). Two different scenarios were studied: In the first scenario, a separate statistical and machine learning model was developed for each station while in the second scenario, a single MLR and a single LSTM model were built for all stations combined. In both scenarios, the machine learning models significantly improved the predictions of the CAMx model by capturing the patterns and the variability of the observations to a satisfying degree, and by increasing the correlation between predicted and observed data. LSTM, in both cases, performed similarly to MLR for RMSE, MAE and Bias but outperformed MLR in Pearson’s r and IoA. Between the two scenarios, the single LSTM and MLR models, which were trained across all stations, outperformed the models built for each station separately.
description: Στην παρούσα εργασία, χρησιμοποιήθηκαν στατιστικές μέθοδοι και τεχνικές μηχανικής μάθησης για τη μείωση του σφάλματος πρόγνωσης των συγκεντρώσεων PM_10 του μοντέλου ποιότητας του αέρα CAMx. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για την ανάπτυξη των μοντέλων περιλαμβάνουν αποτελέσματα του μετεωρολογικού μοντέλου WRF, ωριαίες συγκεντρώσεις PM_10 από το CAMx και τις αντίστοιχες ωριαίες συγκεντρώσεις PM_10 όπως μετρήθηκαν σε έξι διαφορετικούς σταθμούς στην περιοχή της Θεσσαλονίκης για το έτος 2015. Οι στατιστικές μέθοδοι, και οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιήθηκαν ήταν η Multiple Linear Regression (MLR) και το Long Short-Term Memory (LSTM). Επιπλέον, για την εύρεση των πιο σχετικών, με τη μεταβλητή – στόχο, προγνωστικών μεταβλητών (predictors), εφαρμόστηκε η τεχνική forward stepwise regression. Για την αξιολόγηση τόσο των αρχικών προβλέψεων του CAMx όσο και της επίδοσης των MLR και LSTM, έγινε χρήση των μετρικών: Μέσο Τετραγωνικό Σφάλμα (RMSE), Μέσο Απόλυτο Σφάλμα (MAE), Συντελεστή Συσχέτισης του Pearson (r), Μέσο Σφάλμα (Bias) και Δείκτης Συμφωνίας (IoA). Μελετήθηκαν δύο διαφορετικά σενάρια: Στο πρώτο σενάριο, αναπτύχθηκαν ένα ξεχωριστό στατιστικό μοντέλο και ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για κάθε σταθμό, ενώ στο δεύτερο σενάριο κατασκευάστηκαν ένα ενιαίο μοντέλο MLR και ένα ενιαίο LSTM για όλους τους σταθμούς συνδυαστικά. Και στα δύο σενάρια, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης βελτίωσαν σημαντικά τις προβλέψεις του μοντέλου CAMx, καταγράφοντας τα μοτίβα και τη μεταβλητότητα των παρατηρήσεων σε ικανοποιητικό βαθμό και αυξάνοντας τη συσχέτιση μεταξύ προβλέψεων και των αντίστοιχων παρατηρήσεων. Το LSTM, και στις δύο περιπτώσεις, είχε παρόμοια απόδοση με το MLR για τα RMSE, MAE και Bias αλλά είχε καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με το MLR για τους Pearson’s r και IoA. Μεταξύ των δύο σεναρίων, τα ενιαία μοντέλα LSTM και MLR, τα οποία εκπαιδεύτηκαν σε όλους τους σταθμούς μαζί, παρουσίασαν καλύτερη απόδοση σε σχέση με τα μοντέλα που αναπτύχθηκαν για κάθε σταθμό ξεχωριστά.