Monitorizarea calității aerului, îmbunătățită prin învățare profundă și date satelitare
Poluarea atmosferică provoacă anual numeroase decese la nivel mondial, iar identificarea zonelor cele mai afectate este esențială pentru ca factorii de decizie să poată interveni prompt și să reducă nivelul poluării. Stațiile de monitorizare la sol există, însă sunt amplasate rar și se regăsesc în principal în țările dezvoltate. Datele satelitare pot oferi estimări la scară globală, completând rețeaua stațiilor terestre și contribuind la democratizarea monitorizării calității aerului.
Acestea sunt aspectele centrale ale unei teze de doctorat în fizică tehnică, susținută la Facultatea de Științe, Silvicultură și Tehnologie din cadrul campusului Kuopio. Cercetarea propune un cadru nou pentru estimarea calității aerului, bazat pe combinarea produselor de date ale modelelor globale cu observațiile satelitare.
Combinarea surselor de date cu rezoluții diferite
Datele provenite din modele au o rezoluție spațială grosieră, dar sunt disponibile la nivel global și cu o frecvență temporală ridicată. Datele satelitare au, în general, rezoluții spațiale mai fine și rezoluții temporale diferite: în cadrul cercetării au fost utilizate sateliți pe orbită polară, cu o rezoluție temporală de o zi, și sateliți geostaționari, cu o rezoluție temporală de zece minute.
Prin combinarea acestor date cu alte surse, precum stațiile de la sol și indicatorii geografici, cercetătorii au urmărit transformarea datelor grosiere din modele în hărți orare detaliate, utile pentru o mai bună înțelegere a poluării atmosferice în mediul urban.
Arhitecturi de rețele neuronale pentru fuziunea datelor
Metoda abordată este una modernă, bazată pe date, iar cercetarea a luat în considerare mai multe arhitecturi de rețele neuronale pentru fuziunea multiplelor surse de informații. Într-o primă etapă, a fost dezvoltată o metodologie pentru estimarea concentrațiilor de PM2.5 la nivelul solului, în momentul trecerii sateliților pe orbită polară, folosind un ansamblu de perceptroni multistrat.
Ulterior, o rețea 3D U-Net a fost utilizată pentru a obține hărți orare detaliate, pornind de la hărțile satelitare pe orbită polară, de la datele modelelor și de la datele stațiilor terestre. Primele două etape formează împreună un cadru pentru estimarea hărților orare de PM2.5 pe o grilă cu rezoluție de 100 de metri.
În cele din urmă, ca prim pas pentru extinderea acestui cadru la sateliții geostaționari, datele sateliților GOES-East și GOES-West au fost combinate deasupra regiunii statelor continentale ale Statelor Unite, cu ajutorul unei arhitecturi de tip transformer.
