Faida:
- Uwezo wa kutofautisha kati ya uzalishaji (kutoka chanzo) na mkusanyiko (kupimwa hewani) na kubadilisha data iliyosawazishwa hadi AQI na kulinganisha na vizingiti.
- Uwezo wa kuunda mfano wa utabiri wa uchafuzi wa muda mfupi na kuwasilisha kila utabiri kwa uaminifu na vipindi vya kujiamini na mipaka ya mfano.
- Uwezo wa kuunga mkono madai ya afya ya umma kwa ushahidi bila kuwa na akili bandia kurekebisha sehemu zinazohitaji usambazaji/fizikia
Uchafuzi wa hewa hauonekani lakini unaua: husababisha mamilioni ya vifo vya mapema kila mwaka na unaingiliana na mabadiliko ya hali ya hewa. Taasisi zinawajibika kwa utoaji wao wa rundo na ubora wa hewa unaowazunguka. Katika kitengo hiki, utajifunza vigezo vya ubora wa hewa, kipimo na mbinu za modeli, utabiri na AI na mipaka ya haya yote.
Dhana kwanza. Ubora wa hewa kwa ujumla hupimwa kwa vichafuzi kadhaa vikubwa: PM2.5 na PM10 (chembe chembe ndogo kuliko mikroni 2.5 na 10 - vumbi linaloweza kupumua), NO₂ (dioksidi ya nitrojeni - kutokana na mwako), SO₂ (dioksidi sulfuri), O₃ (ozoni ya kiwango cha ardhini), na CO (monoxide ya kaboni). AQI (Kielezo cha Ubora wa Hewa) ni faharasa inayobadilisha uchafuzi huu kuwa kipimo chenye rangi/ nambari (mbaya-hatari) ambacho umma unaweza kuelewa. Utoaji ni kiasi kilichotolewa kutoka kwa chanzo, wakati ukolezi ni mkusanyiko wa hewa; Ni muhimu kutochanganya hizo mbili.
Kidokezo: Utoaji (kutoka chanzo) na ukolezi (kupimwa hewani) ni vitu viwili tofauti. Upepo, halijoto na topografia husababisha utoaji sawa na kusababisha viwango tofauti sana. Kusema "kuna kidogo inayotoka kwenye bomba la moshi" haimaanishi "hewa iliyo karibu ni safi".
Modeling: kutoka kwa chafu hadi mkusanyiko
Kuhesabu mkusanyiko wa uchafuzi unaotoka kwenye chimney utafikia kitongoji cha karibu ni suala la muundo wa mtawanyiko. Miundo hii hutumia hali ya hewa (mwelekeo wa upepo/kasi, uthabiti wa angahewa) na topografia. Miundo ya zamani (k.m. muundo wa usambazaji wa Gaussian) inategemea fizikia; AI hutumiwa kuharakisha miundo hii, kutafsiri matokeo, na kutoa ruwaza kutoka kwa seti kubwa za data za vipimo - lakini ni hatari "kufanya" fizikia ilingane na AI.
Utabiri: kutabiri hali ya hewa ya kesho
Uga dhabiti zaidi wa AI ni utabiri: miundo ya miundo inayotabiri viwango vya uchafuzi kesho au saa chache baadaye, kwa kutumia vipimo vya kihistoria, hali ya hewa na data ya trafiki. Hii ni muhimu kwa maonyo na tahadhari za afya ya umma (k.m. vikwazo vya trafiki). Lakini kila utabiri una kutokuwa na uhakika, na mfano huo utakuwa mbaya wakati unaanguka nje ya hali ambayo ilifunzwa (kwa mfano, moto usiyotarajiwa).
Hatua kwa hatua: uchambuzi wa ubora wa hewa
1. Chagua swali na parameter. Ni uchafuzi gani, eneo gani, kwa muda gani?
2. Thibitisha chanzo cha data. Kituo cha marejeleo au kihisi cha gharama ya chini? Caliber?
3. Kabla ya mchakato. Safisha data inayokosekana, utelezi wa kihisi, vifaa vya nje vilivyokithiri.
4. Geuza hadi AQI na ulinganishe na kizingiti. Je, kikomo cha kisheria kimezidishwa?
5. Mfano/tabiri. Mwenendo, msimu, makadirio ya siku zijazo.
6. Ripoti kutokuwa na uhakika. Wasilisha makadirio kila wakati kwa vipindi vya kujiamini na vikomo vya muundo.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Kuchanganyikiwa kwa mkusanyiko wa uzalishaji. Kituo kimoja kilitaka kutangaza kwamba kilikuwa kimepunguza uzalishaji wake kwa asilimia 20 na kwa hivyo "hewa ya jirani ilikuwa safi kwa 20%. Mtaalam huyo alionyesha kwamba mwelekeo wa upepo ulibadilika wakati huo na mkusanyiko uliathiriwa na hali ya hewa; Upunguzaji wa hewa chafu ulikuwa wa kweli, lakini dai la mkusanyiko halikuthibitishwa. Taarifa hiyo ilipunguzwa kwa "tulipunguza uzalishaji wa stack kwa 20%"; Madai hewa bila ushahidi kuondolewa.
Kesi ya 2 - Urekebishaji wa sensorer. Shule ilipokea arifa ya "PM2.5" yenye kihisi cha gharama ya chini. Wakati mtaalam alilinganisha sensor na kituo cha kumbukumbu cha karibu, aligundua kuwa thamani ilikuwa imechangiwa kwenye unyevu wa juu; Baada ya marekebisho ya unyevu, thamani ilipungua hadi kiwango cha "kati". Sensor isiyo na kipimo inaweza kusababisha hofu. (Hii kwa mara nyingine inaonyesha jinsi urekebishaji muhimu wa kihisi katika kila eneo la kipimo.)
Kesi ya 3 - Utabiri wa kutokuwa na uhakika. Manispaa ilionya kuhusu "uchafuzi mkubwa" siku iliyofuata na muundo wake wa utabiri wa AI, lakini dhoruba ya mchanga isiyotarajiwa ilizuia utabiri huo. Timu ilikuwa imeripoti hapo awali kwamba mtindo huo "hauaminiki kwa matukio ya data yasiyo ya mafunzo"; kwa hivyo onyo liliwasilishwa kama "inawezekana" na hakukuwa na kupoteza imani. Kuweka wazi kutokuwa na uhakika ni matumizi ya kuwajibika ya utabiri.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Tabiri kesho ukitumia data hii ya hali ya hewa.
Kwa nini ni dhaifu: Hakuna mahitaji ya vigezo, eneo, ubora wa data, aina ya mfano na kutokuwa na uhakika. Pato litakuwa nambari moja, uaminifu wake haujulikani.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: mwanasayansi wa data ya ubora wa hewa. Kwa data ifuatayo ya kila saa ya PM2.5 na hali ya hewa (upepo, unyevunyevu, halijoto), weka muundo rahisi wa utabiri (k.m. kuongeza upinde rangi) katika Python kwa saa 24 zijazo. Hatua: (1) kusafisha data na udhibiti wa kihisi, (2) utayarishaji wa vipengele, (3) muundo, (4) kutoa utabiri kwa muda wa kutegemewa. Eleza wazi mapungufu ya mfano (kutokuaminika katika hali zisizo za elimu). Data: [hapa]
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Kusafisha data ya hewa + AQI:
Safisha vipimo vifuatavyo vya ubora wa hewa kwa Python (chini ya chini, iliyokwama, drift, overshoot) na ubadilishe kuwa AQI ya kawaida. Bainisha ni fomula gani ya AQI unayotumia; kufaa. Weka alama kwenye saa zinazozidi kiwango cha kisheria. Data: [hapa]
2) Utoaji dhidi ya tofauti ya mkusanyiko:
Angalia dai lifuatalo: je, linahusu utoaji (kutoka chanzo) au ukolezi (unaopimwa hewani)? Angazia sehemu zinazochanganya mambo haya mawili au kupuuza hali ya hewa na kupendekeza urejeshaji uliopimwa kulingana na ushahidi. Dai: [hapa]
3) Mfano wa utabiri (bila uhakika):
Jukumu lako: mwanasayansi wa data. Unda muundo wa utabiri wa muda mfupi (Python) kwa ajili ya [chafuzi] kwa mfululizo wa saa ufuatao. Toa kila utabiri na muda wake wa kujiamini. Andika wazi chini ya hali gani (tukio lisilo la mafunzo, hali ya hewa kali) mfano hautakuwa wa kuaminika. Ukweli wenye matumaini kupita kiasi hudai FEKI.Data: [hapa]
4) Muhtasari wa mchango wa rasilimali:
Kutoka kwa ubora wa hewa na data ya upepo iliyo hapa chini, changanua ni upande gani upepo unatoka wakati wa saa za uchafuzi mkubwa ili kutoa fununu kuhusu mwelekeo unaowezekana wa chanzo. Usiseme "hiki ndicho chanzo" moja kwa moja; Kutoa uwezekano na uthibitishaji. Data: [hapa]
Makosa ya kawaida
- Kuchanganya utoaji na mkusanyiko. Kupungua kwa chimney haimaanishi usafi katika hewa.
- Inategemea sensor isiyo na kipimo. Unyevu na kuteleza huongeza thamani.
- Kuwasilisha makadirio bila kutokuwa na uhakika. Kila makadirio yanapaswa kutolewa kwa muda wa kujiamini.
- Kufanya fizikia kuendana na AI. Mtindo wa usambazaji unahitaji fizikia; "Utabiri" wa LLM sio fizikia.
- Kukumbuka vizingiti vya kisheria. Chukua maadili ya kikomo kutoka kwa sheria.
Tahadhari: Madai ya ubora wa hewa yanahusu afya ya umma. Madai ya uwongo "safi" huwaweka watu hatarini; Kengele "chafu" isiyo na msingi huleta hofu isiyo ya lazima na uharibifu wa kiuchumi. Saidia kila dai kwa data iliyorekebishwa, muundo unaofaa na kutokuwa na uhakika wazi.
Kwa muhtasari
Ubora wa hewa; Inahitaji kutenganisha utoaji kutoka kwa umakini, kipimo cha kusawazisha, uundaji unaofaa na utabiri unaowasilishwa kwa kutokuwa na uhakika. AI; Ina nguvu katika kusafisha data, uchimbaji wa muundo na utabiri wa muda mfupi. Lakini usambazaji unaotegemea fizikia, urekebishaji wa vitambuzi, vizingiti vya kisheria, na kuripoti kwa uaminifu kwa kutokuwa na uhakika ni mali ya mtaalamu. Nambari kwenye chimney si sawa na hewa katika jirani.
Jukumu la maombi
Tayarisha data ya dhahania ya kila saa ya PM2.5 na data ya hali ya hewa ya eneo. Ukiwa na kiolezo cha 1, AI isafishe data, ibadilishe kuwa AQI, na uweke alama ya kupita kiwango. Kisha unda muundo wa utabiri wa muda mfupi ukitumia kiolezo cha 3 na uhakikishe kuwa kila utabiri unakuja na muda wa kutegemewa. Hatimaye, dai lako la ubora wa hewa likaguliwa kwa uzalishaji/mkazo kwa kutumia kiolezo cha 2.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilitofautisha kati ya utoaji na mkusanyiko kwa usahihi.
- [ ] Niliangalia data ya vitambuzi kwa urekebishaji na utelezi.
- [ ] Nilipata AQI na vizingiti kutoka kwa fomula/sheria sahihi.
- [ ] Niliwasilisha makadirio kwa muda wa kujiamini na kikomo cha mfano.
- [ ] Sikuwa na AI ya kurekebisha sehemu ambazo zilihitaji usambazaji/fizikia.
- [ ] Niliunga mkono madai ya afya ya umma kwa ushahidi.