미세먼지
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LSTM을 이용해 PM10과 PM2.5를 daily prediction. Data pre-processing 데이터 변수 오염 농도: PM10, PM2.5, SO2, NO2, O3, CO PM measured by β-ray absorption and a gravimetric method. SO2, CO, NO2, and O3 were measured by pulse ultraviolet fluorescence, a nondispersive infrared sensor, chemiluminescence, and ultraviolet methods. 기상 변수: 기온, 풍향, 풍속, 1시간 누적 강수량, 상대습도 선정 기준 측정지점 간 거리가 가까운 곳: 서울 2곳, 대전, 광주, 대구, 울산, 부산 총 ..
[논문리뷰] Development of a daily PM 10 and PM 2.5 prediction system using a deep long short-term memory neural network modelLSTM을 이용해 PM10과 PM2.5를 daily prediction. Data pre-processing 데이터 변수 오염 농도: PM10, PM2.5, SO2, NO2, O3, CO PM measured by β-ray absorption and a gravimetric method. SO2, CO, NO2, and O3 were measured by pulse ultraviolet fluorescence, a nondispersive infrared sensor, chemiluminescence, and ultraviolet methods. 기상 변수: 기온, 풍향, 풍속, 1시간 누적 강수량, 상대습도 선정 기준 측정지점 간 거리가 가까운 곳: 서울 2곳, 대전, 광주, 대구, 울산, 부산 총 ..
2021.12.29 -
1시간 뒤 PM2.5 농도 예측, 2개 도시에서 수행. Objective PM 2.5과 상관관계를 가지는 변수(feature) 분석 기상 변수: 온도, 풍향, 상대습도, surface roughness, planetary boundary layer, 강수량 오염 농도: PM10, CO, NO2, SO2, O3 오염 농도 변수는 각 지점에서 측정될 수 있고, CMAQ 모델로 예측할 수 있다. CMAQ 모델로 예측한 변수(elemental carbon, 암모니움, 질산염, 기타 미세 오염 물질 농도)를 합쳐서 적용했을 때, 모델의 성능 향상됨. 6개의 sota ML 모델을 적용해 성능을 서로 비교. 결론적으로 LSTM 모델이 가장 좋음. tree-based ML model: XGBoost, LightGBM ..
[논문리뷰] A Long Short-Term Memory (LSTM) Network forHourly Estimation of PM 2.5 Concentration in Two Cities of South Korea(2020)1시간 뒤 PM2.5 농도 예측, 2개 도시에서 수행. Objective PM 2.5과 상관관계를 가지는 변수(feature) 분석 기상 변수: 온도, 풍향, 상대습도, surface roughness, planetary boundary layer, 강수량 오염 농도: PM10, CO, NO2, SO2, O3 오염 농도 변수는 각 지점에서 측정될 수 있고, CMAQ 모델로 예측할 수 있다. CMAQ 모델로 예측한 변수(elemental carbon, 암모니움, 질산염, 기타 미세 오염 물질 농도)를 합쳐서 적용했을 때, 모델의 성능 향상됨. 6개의 sota ML 모델을 적용해 성능을 서로 비교. 결론적으로 LSTM 모델이 가장 좋음. tree-based ML model: XGBoost, LightGBM ..
2021.12.27 -
주제: 미세먼지의 계절적인 관련성과 산업별 대기 오염군의 관련성을 비교 검증. 데이터: 시간 단위, 15년, 24개 지역 기상 변수: 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 상대습도 농도 변수: SO2, NO2, CO, O3, PM10, PM2.5 결론 봄, 겨울철에 청정지역에서 풍속과 풍향, 온도의 변화에 따른 영향을 받고 있음. 오후 4시에 O3 이 증가하고 오후 8시에 NO2 와 SO2 가 증가하여 미세먼지 유발물질이 햇볕의 변화에 따른 온 도 변화와 관련이 있음. 백령도는 제주도에 비해 화학물질의 농도가 높고, 외부의 영향을 크게 받음. PM10과 PM2.5의 상관관계가 높으면 두 수치의 오염원이 그 지역 주변에서 발생했다고 가정할 수 있고, 상관관계가 낮으면 PM2.5는 외부에서 유입됐다고 가정할 수 있..
[논문 insight] 오염 요인별 지역선정을 통한 대기-기상자료의 미세먼지 인과관계 검증(국내, 2017)주제: 미세먼지의 계절적인 관련성과 산업별 대기 오염군의 관련성을 비교 검증. 데이터: 시간 단위, 15년, 24개 지역 기상 변수: 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 상대습도 농도 변수: SO2, NO2, CO, O3, PM10, PM2.5 결론 봄, 겨울철에 청정지역에서 풍속과 풍향, 온도의 변화에 따른 영향을 받고 있음. 오후 4시에 O3 이 증가하고 오후 8시에 NO2 와 SO2 가 증가하여 미세먼지 유발물질이 햇볕의 변화에 따른 온 도 변화와 관련이 있음. 백령도는 제주도에 비해 화학물질의 농도가 높고, 외부의 영향을 크게 받음. PM10과 PM2.5의 상관관계가 높으면 두 수치의 오염원이 그 지역 주변에서 발생했다고 가정할 수 있고, 상관관계가 낮으면 PM2.5는 외부에서 유입됐다고 가정할 수 있..
2021.12.27