Core Concepts
マシンラーニングを用いて、インドの多様な都市と州におけるAQIを予測し、パンジャブの稲わら焼却がAQI変動に及ぼす影響を調査した。
Abstract
本研究では、インドの3つの主要州(デリー、ハリアナ、パンジャブ)の22の監視ステーションからのデータを使用して、AQIを予測するためのさまざまなマシンラーニングモデルを開発しました。
データ前処理では、欠損値の補完や外れ値の処理を行い、データの品質を高めました。特徴量選択では、大気汚染物質濃度と気象要因の相関を分析し、最も重要な変数を選定しました。
モデリングでは、CatBoost、XGBoost、ランダムフォレスト、SVRなどの機械学習モデルと、SARIMAXやLSTMなどの時系列モデルを使用しました。モデルの性能評価には、MSE、RMSE、MAE、R2などの指標を使用しました。
その結果、ランダムフォレストが最も優れたパフォーマンスを示しました。また、データ分析から、パンジャブの稲わら焼却が、特に冬季のデリーの大気汚染に大きな影響を及ぼしていることが明らかになりました。
Stats
稲わら焼却により、年間約352メートルトンの稲わらが排出され、そのうち23.86%が野外で焼却されている。
2019年、デリーの大気汚染レベルは7月と比べて10月に6倍に上昇した。
稲わら焼却期間中、デリーのPM2.5濃度は、ディワリ祭の影響を除いた場合と比べて約40μg/m3増加した。
Quotes
"大気汚染は、今日最も一般的で深刻な問題の1つであり、無視することはできません。人の健康に有害な影響を及ぼすからです。"
"デリーは、世界で最も汚染された10の都市の中の1つです。"
"稲わら焼却は、南アジアの主要な大気汚染源です。年間約352メートルトンの稲わらが焼却されており、深刻な健康被害と環境破壊をもたらしています。"