Αντίστροφη Μοντελοποίηση των Εκπομπών Ατμοσφαιρικών Ρύπων μέσω Τεχνικών Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Διακάκης, Κωνσταντίνος Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ατμοσφαιρική Φυσική
Αέρια Ρύπανση
Βαθιά Μάθηση
Environmental Physics
Air Pollution
Deep Learning

description: Η ατμοσφαιρική ρύπανση αποτελεί μείζον παγκόσμιο πρόβλημα που θέτει σε σοβαρό κίνδυνο το περιβάλλον, την ανθρώπινη υγεία, άλλα είδη και συνολικά την ποιότητα ζωής. Οι εκτεταμένες επιπτώσεις της συμβάλλουν στην κλιματική αλλαγή, στην εκδήλωση αναπνευστικών ασθενειών και στην υποβάθμιση των οικοσυστημάτων, καθιστώντας την παγκόσμια δράση αντιμετώπισής της επείγουσα προτεραιότητα. Επομένως, η παρακολούθηση και η διαχείριση της ποιότητας του αέρα έχουν καταστεί ουσιαστικής σημασίας για τη διασφάλιση της δημόσιας υγείας και της βιώσιμης ανάπτυξης. Τα τελευταία χρόνια, οι τεχνικές μηχανικής μάθησης έχουν αναδείξει ισχυρά εργαλεία για την πρόβλεψη και τη μοντελοποίηση της ατμοσφαιρικής ρύπανσης, προσφέροντας λύσεις (βασισμένες σε δεδομένα) που βελτιώνουν την ικανότητά μας να προβλέπουμε τα επίπεδα των ρύπων και να κατανοούμε τα υποκείμενα μοτίβα τους. Αξιοποιώντας τεράστιες ποσότητες περιβαλλοντικών δεδομένων, αυτές οι προηγμένες μέθοδοι έχουν αποδειχτεί πολλά υποσχόμενες για την παροχή ακριβέστερων και έγκαιρων πληροφοριών σχετικά με τις τάσεις της ποιότητας του αέρα. Η παρούσα μελέτη διερευνά την εφαρμογή τεχνικών βαθιάς μάθησης στην μοντελοποίηση των εκπομπών ατμοσφαιρικών ρύπων, χρησιμοποιώντας ως παράδειγμα τις εκπομπές μονοξειδίου του άνθρακα (CO) στο κέντρο της Θεσσαλονίκης. Χρησιμοποιούνται δύο βασικές περιβαλλοντικές μεταβλητές, τα μέσα ωριαία επίπεδα συγκέντρωσης μονοξειδίου του άνθρακα (CO) και τα αντίστοιχα δεδομένα ταχύτητας του ανέμου, για την εκτίμηση των συνολικών μέσων ωριαίων εκπομπών μονοξειδίου του άνθρακα (CO) στην περιοχή, κατά τη διάρκεια του Ιανουαρίου του 2019. Στόχος ήταν η ανάπτυξη και η αξιολόγηση της απόδοσης δύο αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης, ενός βαθιού νευρωνικού δικτύου (Deep Neural Network - DNN) και ενός δικτύου μακράς-βραχυπρόθεσμης μνήμης (Long Short-Term Memory - LSTM), στην αποτύπωση της σχέσης αυτών των μεταβλητών. Αν και για την ανάπτυξη των μοντέλων χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα μονοξειδίου του άνθρακα (CO), η προσέγγιση σχεδιάστηκε ώστε να είναι προσαρμόσιμη. Δεδομένου ότι οι σχέσεις μεταξύ των εκπομπών, των επιπέδων συγκέντρωσης και των μεταβλητών του ανέμου είναι θεμελιωδώς παρόμοιες για πολλούς ρύπους, τα μοντέλα μπορούν να επανεκπαιδευτούν με διαφορετικά σύνολα δεδομένων για να εκτιμήσουν τις εκπομπές άλλων ρύπων με παρόμοια ακρίβεια. Έτσι, διασφαλίζεται ότι η μεθοδολογία παραμένει ευέλικτη και ευρέως εφαρμόσιμη σε διάφορες εφαρμογές εκτίμησης εκπομπών ατμοσφαιρικών ρύπων. Και τα δύο μοντέλα εκπαιδεύτηκαν και αξιολογήθηκαν χρησιμοποιώντας μεθόδους διασταυρούμενης αξιολόγησης KFold και Time-series, για να εκτιμηθεί η ακρίβεια και η ικανότητά τους να γενικεύουν. Αυτή η διπλή προσέγγιση αποσκοπούσε στην παροχή πληροφοριών σχετικά με το πόσο καλά κάθε μοντέλο μπορούσε να διαχειριστεί τις χρονικές εξαρτήσεις και να προσαρμοστεί στη δομή του συνόλου δεδομένων. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι το μοντέλο KFold DNN επέδειξε μεγαλύτερη σταθερότητα και γενίκευση, υπό τους περιορισμούς του συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων, ενώ τα LSTM μοντέλα, παρά την ικανότητά τους να χειρίζεται διαδοχικά δεδομένα, αντιμετώπισαν προκλήσεις υπερπροσαρμογής και αστάθειας, πιθανότατα λόγω του περιορισμένου μεγέθους των δεδομένων και των μεταβλητών εισόδου. Τα ευρήματα αυτά υπογραμμίζουν την ανάγκη προσεκτικής επιλογής των αρχιτεκτονικών των μοντέλων, των στρατηγικών αξιολόγησης, των μεθόδων βελτιστοποίησης και των ίδιων των δεδομένων, ιδίως σε διεργασίες εκτίμησης χρονοσειρών με περιορισμένα δεδομένα. Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας θέτουν τις βάσεις για μελλοντικές έρευνες σε εφαρμογές μηχανικής μάθησης για τη μοντελοποίηση εκπομπών, με στόχο την ενημέρωση για αποτελεσματικότερο έλεγχο της ρύπανσης και στρατηγικών βιώσιμου αστικού σχεδιασμού.
description: Air pollution is a pressing global concern that poses severe threats to the environment, human health, other species, and overall quality of life. Its far-reaching impacts contribute to climate change, respiratory diseases, and ecosystem degradation, making it an urgent priority for global action. Urbanization, industrial activities, and the increased use of fossil fuels have contributed to vast releases of various pollutants into the atmosphere. Monitoring and managing air quality have thus become essential for ensuring public health and sustainable development. In recent years, machine learning techniques have emerged as powerful tools for forecasting and modeling air pollution, offering data-driven solutions that enhance our ability to predict pollutant levels and understand their underlying patterns. By leveraging vast amounts of environmental data, these advanced methods have shown great promise in providing more accurate and timely insights into air quality trends. This study explores the application of deep learning techniques in modeling air pollutant emissions, using carbon monoxide (CO) emissions at the city center of Thessaloniki, Greece, as an example. The study utilizes two essential environmental variables, hourly mean CO concentration levels and the corresponding wind speed data, to estimate the cumulative hourly mean CO emissions at the spot, over the course of January 2019. The objective was to develop and assess the performance of two deep learning architectures, a Deep Neural Network (DNN) and a Long Short-Term Memory (LSTM) network, in capturing the relationship between these variables. Although carbon monoxide (CO) data was used to develop the models, the approach was designed to be adaptable. Since the relationship between emissions, concentration levels, and wind variables is fundamentally similar for many pollutants, the models can be retrained with different datasets to estimate emissions for other pollutants with similar accuracy. This ensures the methodology remains flexible and broadly applicable to various air pollutant emission estimation tasks. Both models were trained and evaluated using KFold and Time-series cross-validation methods to assess their accuracy and ability to generalize. This dual approach aimed to provide insights into how well each model could manage temporal dependencies and adapt to the dataset's structure. The results indicated that the KFold DNN model demonstrated greater stability and generalization under the constraints of this dataset, whereas the LSTM models, despite their aptitude for handling sequential data, exhibited challenges with overfitting and instability, likely due to the limited data size and features. These findings highlight the need for careful selection of model architectures, validation strategies, optimization methods and the data itself, particularly in time-series tasks with constrained data. The outcomes of this research lay the groundwork for future investigations into machine learning applications for emission modeling, with the aim of informing more efficient pollution control and sustainable urban planning strategies.