Сегодня загрязнение воздуха отрицательно влияет на наше здоровье, и поэтому важно определять уровень этого загрязнения в конкретном месте и в конкретное время. А это очень сложная задача. Так утверждает группа ученых, которая использовала новые научные методы для изучения качества воздуха. Результаты их работы по этому вопросу могут быть полезны тем, кто изучает влияние качества воздуха на производительность труда в промышленности, и на то, как уровень загрязнения воздуха связан с распространением различных болезней.
«Качество воздуха - одна из основных проблем в городской местности, которая отрицательно влияет на жизнь людей», - говорит Манчжу Ю, доцент кафедры географии Университета Штата Пенсильвания (США). Он продолжает: «Однако сегодня существующих наблюдений недостаточно для того, чтобы более точно определять те места, где уровни загрязнения воздуха могут серьезно навредить людям».
По словам ученых, методы изучения загрязнения воздуха, которые используют результаты наблюдений со спутников, и наземных станций не дают нужного результата. Например, спутники могут проходить через определенное место в одно и то же время каждый день и не замечать изменения состава воздуха в разные часы. Наземные же метеостанции могут собирать данные о загрязнении воздуха только в конкретных местах, где они находятся.
Для решения проблемы нехватки данных при измерении уровня загрязнения воздуха, ученые проанализировали взаимосвязь между спутниковыми и наземными наблюдениями за уровнем диоксида азота в районе Большого Лос-Анджелеса при помощи современных компьютерных методов и пришли к выводу, что уровень диоксида азота в городе в значительной степени связан с выбросами от транспортных средств и электростанций.
«В результате исследований выяснилось, что уровень загрязнения воздуха сильно изменяется в течение дня», - сообщает Манчжу Ю. «Но у нас не было возможности отслеживания этого уровня по часам для пригородов», - добавляет он.
О своих открытиях в этой области ученые сообщают в журнале Science of the Total Environment (Нидерланды).
Манчжу Ю говорит: «Проблема состоит в том, сможем ли мы установить связь между наблюдениями за загрязнением воздуха на земной поверхности и наблюдениями в тропосфере, которые, на самом деле, находятся далеко друг от друга.»
Для решения этой проблемы ученые используют совокупность методов машинного обучения – так называемое глубокое обучение. Этот метод работает так же, как человеческий мозг. По словам ученых, система учится и тренируется на основе необходимой для исследований информации, которую она находит в больших объемах данных.
Ученые обнаружили, что алгоритм, который сразу сравнивает наземные наблюдения с наблюдениями со спутников, более точно предсказывает изменение уровней загрязнения воздуха. Добавление же такой информации, как метеорологические данные, высота над уровнем моря и расположение наземных станций, а также мест нахождения основных дорог и электростанций, усиливает точность прогнозов.
Манчжу Ю утверждает, что предлагаемый метод можно применять не только в Лос-Анжелесе, но и в других городах и использовать его в региональном и континентальном масштабах. Это подтверждают и остальные ученые. Кроме того, эта модель может обновляться и использоваться для наблюдений с новых, более усовершенствованных спутников.
«Наши результаты облегчают изучение проблем качества воздуха и влияния их на здоровье людей и улучшают контроль за передвижением загрязненных частиц воздуха в атмосфере», - резюмирует Манчжу Ю.
Насколько эффективен предлагаемый метод глубокого обучения для наблюдения за качеством воздуха и можно ли использовать этот метод для изучения других проблем в экологии?