[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
:: دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) ::
دوره 12 شماره 2 صفحات 151-136 برگشت به فهرست نسخه ها
تخمین مکانی و زمانی غلظت PM2.5 با استفاده از داده‌های عمق اپتیکی هواویز و هواشناسی بر مبنای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی (مطالعه موردی: شهر تهران)
امین غلامی، یاسر ابراهیمیان قاجاری*
چکیده:   (159 مشاهده)
امروزه با قرارگیری ایستگاه­های زمینی سنجش آلودگی هوای غلظت PM2.5  در مکان­های مختلفی از شهر ، میزان غلظت با دقت بالایی اندازه­گیری می­شوند اما ایراد اصلی که بر این ایستگاه­های زمینی گرفته می­شود، محدود بودن این ایستگاه­ها و پراکندگی محدود آنهاست در نتیجه امکان برآورد غلظت در یک منطقه وسیع را در اختیار نمی­گذارد از این رو در این تحقیق از داده­های MODIS  نظیر  عمق اپتیکی هواویز اخذ شده از تصاویر ماهواره­ای NASA و همچنین از داده­های هواشناسی در سال­های 1396 تا 1399 استفاده شده است .در مطالعه حاضر ما ابتدا از الگوریتم­های یادگیری ماشین نظیر درخت تصمیم­گیری، رگرسیون خطی چندگانه و پرسپترون چند لایه با استفاده از آموزش داده های AOD و هواشناسی استفاده کردیم، نتایج نشان داد که برای این داده­ها خطای روش­ها به صورت MLP بوده درنتیجه بهترین دقت ، روش MLP  بوده است ( RMSE=11.46  و R2=0.67) همچنین برای بهبود دقت از الگوریتم­های بهینه سازی نظیر روش بهینه سازی ازدحام ذرات، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ژنتیک مبتنی بر مهاجرت استفاده شده است، الگوریتم هایGA  و الگوریتم MBGA دقت مطلوبی دادند که الگوریتمMBGA  توانست خطا را بهینه کند مدل برآورد PM2.5 با استفاده از روش MBGA+MLP توانست غلظت PM2.5 را با دقت بالا(RMSE=1.71  و  R2=0.99) برآورد کند. این تحقیق یک الگوریتم پیشنهادی(MBGAMLP) برای تخمین غلظت ارائه می­دهد که سازمان­های دولتی می­توانند در اجرای سیاست­های حفاظت از محیط زیست استفاده کنند.
شماره‌ی مقاله: 10
واژه‌های کلیدی: آلودگی هوا، تهران، الگوریتم ژنتیک مبتنی بر مهاجرت، AOD، PM2.5
متن کامل [PDF 782 kb]   (85 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
فهرست منابع
1. Acharya, P., Barik, G., Gayen, B.K., Bar, S., Maiti, A., Sarkar, A., Ghosh, S., De, S.K., Sreekesh, S., 2021. Revisiting the levels of Aerosol Optical Depth in south-southeast Asia, Europe and USA amid the COVID-19 pandemic using satellite observations. Environmental Research 193, 110514. [DOI:10.1016/j.envres.2020.110514]
2. Aggarwal, C.C., 2018. Neural networks and deep learning. Springer 10, 978-3. [DOI:10.1007/978-3-319-94463-0]
3. Delavar, M.R., Gholami, A., Shiran, G.R., Rashidi, Y., Nakhaeizadeh, G.R., Fedra, K., Hatefi Afshar, S., 2019. A Novel Method for Improving Air Pollution Prediction Based on Machine Learning Approaches: A Case Study Applied to the Capital City of Tehran. ISPRS International Journal of Geo-Information 8, 99. [DOI:10.3390/ijgi8020099]
4. Djebbri, N., Rouainia, M., 2017. Artificial neural networks based air pollution monitoring in industrial sites, in: Engineering and Technology (ICET), 2017 International Conference On. IEEE, pp. 1-5. [DOI:10.1109/ICEngTechnol.2017.8308151]
5. Dominici, F., McDermott, A., Daniels, M., Zeger, S.L., Samet, J.M., 2003. Mortality among residents of 90 cities. Special Report: Revised Analyses of Time-Series Studies of Air Pollution and Health 9-24.
6. Dominici, F., Peng, R.D., Bell, M.L., Pham, L., McDermott, A., Zeger, S.L., Samet, J.M., 2006. Fine particulate air pollution and hospital admission for cardiovascular and respiratory diseases. Jama 295, 1127-1134. [DOI:10.1001/jama.295.10.1127]
7. Feng, X., Li, Q., Zhu, Y., Hou, J., Jin, L., Wang, J., 2015. Artificial neural networks forecasting of PM2. 5 pollution using air mass trajectory based geographic model and wavelet transformation. Atmospheric Environment 107, 118-128. [DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.02.030]
8. García-Chan, N., Alvarez-Vázquez, L.J., Martínez, A., Vázquez-Méndez, M.E., 2021. Bilevel optimal control of urban traffic-related air pollution by means of Stackelberg strategies. Optim Eng. [DOI:10.1007/s11081-021-09636-w]
9. Ghahremanloo, M., Choi, Y., Sayeed, A., Salman, A.K., Pan, S., Amani, M., 2021. Estimating daily high-resolution PM2. 5 concentrations over Texas: Machine Learning approach. Atmospheric Environment 247, 118209. [DOI:10.1016/j.atmosenv.2021.118209]
10. Holland, J.H., 1992. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence, Complex Adaptive Systems. A Bradford Book, Cambridge, MA, USA. [DOI:10.7551/mitpress/1090.001.0001]
11. Kaufman, Y.J., Tanré, D., Boucher, O., 2002. A satellite view of aerosols in the climate system. Nature 419, 215-223. [DOI:10.1038/nature01091]
12. Kaveh, M., Mesgari, M.S., 2019. Improved biogeography-based optimization using migration process adjustment: An approach for location-allocation of ambulances. Computers & Industrial Engineering 135, 800-813. [DOI:10.1016/j.cie.2019.06.058]
13. Lepeule, J., Laden, F., Dockery, D., Schwartz, J., 2012. Chronic exposure to fine particles and mortality: an extended follow-up of the Harvard Six Cities study from 1974 to 2009. Environmental health perspectives 120, 965-970. [DOI:10.1289/ehp.1104660]
14. Li, J., Heap, A.D., 2011. A review of comparative studies of spatial interpolation methods in environmental sciences: Performance and impact factors. Ecological Informatics 6, 228-241. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2010.12.003]
15. Li, R., Ma, T., Xu, Q., Song, X., 2018. Using MAIAC AOD to verify the PM2.5 spatial patterns of a land use regression model. Environmental Pollution 243, 501-509. [DOI:10.1016/j.envpol.2018.09.026]
16. Li, X., Zhang, X., 2019. Predicting ground-level PM2. 5 concentrations in the Beijing-Tianjin-Hebei region: A hybrid remote sensing and machine learning approach. Environmental Pollution 249, 735-749. [DOI:10.1016/j.envpol.2019.03.068]
17. Lops, Y., Pouyaei, A., Choi, Y., Jung, J., Salman, A.K., Sayeed, A., 2021. Application of a Partial Convolutional Neural Network for Estimating Geostationary Aerosol Optical Depth Data. Geophysical Research Letters 48, e2021GL093096. [DOI:10.1029/2021GL093096]
18. Mahiyuddin, W.R.W., Sahani, M., Aripin, R., Latif, M.T., Thach, T.-Q., Wong, C.-M., 2013. Short-term effects of daily air pollution on mortality. Atmospheric environment 65, 69-79. [DOI:10.1016/j.atmosenv.2012.10.019]
19. Morley, D.W., Gulliver, J., 2018. A land use regression variable generation, modelling and prediction tool for air pollution exposure assessment. Environmental Modelling & Software 105, 17-23. [DOI:10.1016/j.envsoft.2018.03.030]
20. Ni, X., Cao, C., Zhou, Y., Cui, X., P Singh, R., 2018. Spatio-temporal pattern estimation of PM2. 5 in Beijing-Tianjin-Hebei Region based on MODIS AOD and meteorological data using the back propagation neural network. Atmosphere 9, 105. [DOI:10.3390/atmos9030105]
21. Pochwała, S., Anweiler, S., Deptuła, A., Gardecki, A., Lewandowski, P., Przysiężniuk, D., 2021. Optimization of air pollution measurements with unmanned aerial vehicle low-cost sensor based on an inductive knowledge management method. Optim Eng 22, 1783-1805. [DOI:10.1007/s11081-021-09668-2]
22. Pope Iii, C.A., Burnett, R.T., Thun, M.J., Calle, E.E., Krewski, D., Ito, K., Thurston, G.D., 2002. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to fine particulate air pollution. Jama 287, 1132-1141. [DOI:10.1001/jama.287.9.1132]
23. Rarità, L., Stamova, I., Tomasiello, S., 2021. Numerical schemes and genetic algorithms for the optimal control of a continuous model of supply chains. Applied Mathematics and Computation 388, 125464. [DOI:10.1016/j.amc.2020.125464]
24. Rostami, O., Kaveh, M., 2021. Optimal feature selection for SAR image classification using biogeography-based optimization (BBO), artificial bee colony (ABC) and support vector machine (SVM): a combined approach of optimization and machine learning. Computational Geosciences 25, 911-930. [DOI:10.1007/s10596-020-10030-1]
25. Sathe, Y., Kulkarni, S., Gupta, P., Kaginalkar, A., Islam, S., Gargava, P., 2019. Application of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aerosol Optical Depth (AOD) and Weather Research Forecasting (WRF) model meteorological data for assessment of fine particulate matter (PM2. 5) over India. Atmospheric Pollution Research 10, 418-434. [DOI:10.1016/j.apr.2018.08.016]
26. Wang, Q., Zeng, Q., Tao, J., Sun, L., Zhang, L., Gu, T., Wang, Z., Chen, L., 2019. Estimating PM2. 5 concentrations based on MODIS AOD and NAQPMS data over Beijing-Tianjin-Hebei. Sensors 19, 1207. [DOI:10.3390/s19051207]
27. Wang, X., Yuan, J., Wang, B., 2021. Prediction and analysis of PM2. 5 in Fuling District of Chongqing by artificial neural network. Neural Computing and Applications 33, 517-524. [DOI:10.1007/s00521-020-04962-z]
28. Yang, F.M., Ma, Y.L., He, K.B., 2000. A brief introduction to PM2. 5 and related research. World Environ 4, 33-35.
29. Yang, Z., Zdanski, C., Farkas, D., Bang, J., Harris Williams, 2020. Evaluation of Aerosol Optical Depth (AOD) and PM2.5 associations for air quality assessment. Remote Sensing Applications: Society and Environment 20, 100396. [DOI:10.1016/j.rsase.2020.100396]
30. Zhang, H., Kondragunta, S., 2021. Daily and hourly surface PM2. 5 estimation from satellite AOD. Earth and Space Science 8, e2020EA001599. [DOI:10.1029/2020EA001599]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Gholami A, Ebrahimian Ghajari Y. Spatiotemporal Estimation of PM2.5 Concentration Using Remotely Sensed Data, Machine Learning, and Optimization Algorithms. JGST 2023; 12 (2) :136-151
URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1105-fa.html

غلامی امین، ابراهیمیان قاجاری یاسر. تخمین مکانی و زمانی غلظت PM2.5 با استفاده از داده‌های عمق اپتیکی هواویز و هواشناسی بر مبنای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی (مطالعه موردی: شهر تهران). نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری 1401; 12 (2) :151-136

URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1105-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology