Dự đoán nồng độ PM10 hàng giờ tại Síp thông qua mạng nơ-ron nhân tạo và các mô hình hồi quy đa biến: tác động đến quản lý môi trường địa phương

Springer Science and Business Media LLC - Tập 18 - Trang 316-327 - 2010
Anastasia K. Paschalidou1, Spyridon Karakitsios2, Savvas Kleanthous3, Pavlos A. Kassomenos1
1Laboratory of Meteorology, Department of Physics, University of Ioannina, Ioannina, Greece
2European Commission, Joint Research Centre (JRC), Institute for Health & Consumer Protection (IHCP), Ispra (Va), Italy
3Air Quality Section, Department of Labour Inspection, Nicosia, Cyprus

Tóm tắt

Trong công trình này, hai loại mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (NN) sử dụng kỹ thuật perceptron đa lớp (MLP) và hàm cơ sở đối xứng (RBF), cũng như một mô hình dựa trên phân tích hồi quy thành phần chính (PCRA), được sử dụng để dự đoán nồng độ PM10 hàng giờ ở bốn khu vực đô thị (Larnaca, Limassol, Nicosia và Paphos) tại Síp. Việc phát triển mô hình dựa trên nhiều thông số khí tượng và ô nhiễm tương ứng với khoảng thời gian 2 năm từ tháng 7 năm 2006 đến tháng 6 năm 2008, và việc đánh giá mô hình được thực hiện thông qua việc sử dụng một loạt các công cụ và phương pháp đánh giá đã được xác lập. Đánh giá cho thấy các mô hình MLP NN thể hiện hiệu suất dự đoán tốt nhất với các giá trị R 2 dao động từ 0.65 đến 0.76, trong khi các mô hình RBF NN và PCRA cho thấy hiệu suất tương đối yếu với các giá trị R 2 nằm trong khoảng 0.37-0.43 và 0.33-0.38, tương ứng. Các mô hình MLP được xây dựng cũng được sử dụng để dự đoán các sự kiện bụi Sahara với thành công đáng kể (xác suất phát hiện nằm trong khoảng 0.68 đến 0.71). Nhìn chung, phân tích cho thấy rằng các mô hình được giới thiệu ở đây có thể cung cấp cho các cơ quan địa phương những dự đoán và cảnh báo đáng tin cậy và chính xác về chất lượng không khí nếu được sử dụng trên cơ sở hoạt động.

Từ khóa

#PM10 #mạng nơ-ron nhân tạo #mô hình hồi quy #quản lý môi trường #chất lượng không khí

Tài liệu tham khảo

Bari MdA, Baumbach G, Sarachage-Ruiz L, Kleanthous S (2009) Identification of PM10 sources in a Mediterranean island. Water Air Soil Pollut Focus 9(1–2):39–53 Boznar M, Lesjak M, Mlakar P (1993) A neural network-based method for short-term predictions of ambient SO2 concentrations in highly polluted industrial areas of complex terrain. Atmos Environ 27B(2):221–230 Chaloulakou A, Grivas G, Spyrellis N (2003a) Neural network and multiple regression models for PM10 prediction in Athens. A comparative assessment. J Air Waste Manage 53:1183–1190 Chaloulakou A, Kassomenos P, Spyrellis N, Demokritou P, Koutrakis P (2003b) Measurements of PM10 and PM2.5 particle concentrations in Athens, Greece. Atmos Environ 37:649–660 Corani G (2005) Air quality prediction in Milan: feed-forward neural networks, pruned neural networks and lazy learning. Ecol Model 185:513–529 Dennis JE, Schnabel RB (1983) Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations. Prentice-Hall, Englewood Cliffs Ding SQ, Xiang C (2004) From multilayer perceptrons to radial basis function networks: a comparative study. Proc 2004 IEEE Conf Cybern Intell Syst 1:69–74. doi:10.1109/ICCIS.2004.1460389 EC (1999) Directive 1999/30/EC of the European Parliament and of the Council of 22 April 1999 to limit values for SO2, NO2 and NOx, particulate matter and lead in ambient air. Official Journal of the European Communities No. L163, 41. Brussels Gardner MW, Dorling SR (1999) Neural network modelling and prediction of hourly NOx and NO2 concentrations in urban air in London. Atmos Environ 33(5):709–719 Grivas G, Chaloulakou A (2006) Artificial neural network models for prediction of PM10 hourly concentrations in the Greater Area of Athens, Greece. Atmos Environ 40:1216–1229 Hooyberghs J, Mensinka C, Dumontb G, Fierensb F, Brasseurc O (2005) A neural network forecast for daily average PM10 concentrations in Belgium. Atmos Environ 39:3279–3289 Hrust L, Klaic ZB, Krizan J, Antonic O, Hercog P (2009) Neural network forecasting of air pollutants hourly concentrations using optimised temporal averages of meteorological variables and pollutant concentrations. Atmos Environ 43:5588–5596 Jayawardena AW, Fernando DAK, Zhou MC (1997) Comparison of multilayer perceptron and radial basis function networks as tools for flood forecasting. Proceedings of the Conference on Destructive water: water-caused natural disasters, their abatement and control. California, June 1996. IAHS Publ. no. 239: 173-181 Jolliffe IT (1986) Principal component analysis. Springer, New York Kleanthous S, Bari MdA, Baumbach G, Sarachage-Ruiz L (2009) Influence of particulate matter on the air quality situation in a Mediterranean island. Atmos Environ 43:4745–4753 Kolehmainen M, Martikainen H, Hiltunen T, Ruuskanen J (2000) Forecasting air quality parameters using hybrid neural network modelling. Environ Monit Assess 65:277–286 Kukkonen J, Partanen L, Karppinen A, Ruuskanen J, Junninen H, Kolehmainen M, Niska H, Dorling S, Chatterton T, Foxall R, Cawley G (2003) Extensive evaluation of neural network models for the prediction of NO2 and PM10 concentrations, compared with a deterministic modelling system and measurements in central Helsinki. Atmos Environ 37:4539–4550 Lippmann RP (1987) An introduction to computing with neural nets. IEEE Acoust Speech Signal Process 4(2):4–22 Michaelides S, Nicolaides K, Karacostas T (2004) Statistical characteristics of the cold season depressions over the area of Cyprus. Meteorologicaky ˇcasopis 7:61–66 Middleton N, Yiallouros P, Kleanthous S, Kolokotroni O, Schwartz J, Dockery DW, Demokritou P, Koutrakis P (2008) A 10-year time-series analysis of respiratory and cardiovascular morbidity in Nicosia, Cyprus: the effect of short-term changes in air pollution and dust storms. Environmental Health 7: art no39 Nicolaides K, Mihaelides S, Karacostas T (2004) Spatial Distribution of some dynamic parameters during the evolution of selected depressions over the area of Cyprus. Int J Climatol 24:1829–1844 Nicolaides KA, Michalelides SC, Karacostas T (2006) Synoptic and dynamic characteristics of selected deep depressions over Cyprus. Adv Geosci 7:175–180 Papanastasiou DK, Melas D, Kioutsoukis I (2007) Development and assessment of neural network and multiple regression models in order to predict PM10 levels in a medium-sized Mediterranean city. Water Air Soil Poll 182:325–334 Paschalidou AK, Kassomenos PA, Bartzokas A (2009) A comparative study on various statistical techniques predicting ozone concentrations: implications to environmental management. Environ Monit Assess 148:277–289 Perez P, Reyes J (2002) Prediction of maximum of 24-h average of PM10 concentrations 30 h in advance in Santiago, Chile. Atmos Environ 36:4555–4561 Price C, Michaelides S, Pashiardis S, Alpert P (1999) Long term changes in diurnal temperature range in Cyprus. Atmos Res 51(2):85–98 Retalis A, Michaelides SC (2009) Synergetic use of TERRA/MODIS imagery and meteorological data for studying aerosol dust events in Cyprus. Int J Environ Pollut 36(1–3):139–150 Robbins H, Monro S (1951) A stochastic approximation method. Ann Math Stat 22:400–407 Roemer W, Hoek G, Brunekreef B, Clench-Aas J, Forsberg B, Pekkanen J, Schutz A (2000) PM10 elemental composition and acute respiratory health effects in European children (PEACE project). Eur Respir J 15:553–559 Schlink U, Dorling S, Pelikan E, Nunnari G, Cawley G, Junninen H, Greig A, Foxall R, Eben K, Chatterton T, Vondracek J, Richter M, Dostal M, Bertucco L, Kolehmainen M, Doyle M (2003) A rigorous inter-comparison of ground level ozone predictions. Atmos Environ 37:3237–3253 Wilks DS (1995) Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic, San Diego Ziomas IC, Melas D, Zerefos CS, Bais AF, Paliatsos AG (1995) Forecasting peak pollutant levels from meteorological variables. Atmos Environ 29:3703–3711