大気汚染予測

大気汚染予測とは、科学技術を応用して、特定の場所と時間における大気中の汚染物質の組成を予測することです。アルゴリズムによる汚染物質濃度の予測結果は、実際の測定値と同様に、大気質指数に変換することができます。

各国や都市には、州政府や地方自治体、そしてAirly、AirVisual、Aerostate、Ambee、BreezoMeter、PlumeLabs、DRAXISといった大気汚染予測を提供する民間企業から予測が提供される。

大気汚染は世界最大の課題の一つであり、呼吸器疾患、肺疾患、心血管疾患を引き起こすだけでなく、精神衛生上の問題や既存の健康状態の悪化にもつながります。また、地球環境にも深刻な悪影響を及ぼします。したがって、大気汚染によるこれらの問題を軽減し、人々の意識を高めることが不可欠です。

大気汚染を正確に予測する手法を用いることで、大気汚染のリスク管理と軽減が容易になり、地域における汚染物質濃度を安全なレベルに維持することが可能になります。また、大気質の悪化が環境や気候に及ぼすリスクを評価する上でも役立ちます。さらに、正確な予測は、日々の活動計画を容易にし、警戒レベルの高い地域への立ち入りを避け、効果的な汚染対策を実施することにもつながります。

天気予報と同様に、大気汚染予測も、大気の現在の状態をスナップショットとして捉え、コンピュータシミュレーションを使用して次に何が起こるかを予測するという中心的な考え方に基づいています。典型的なアルゴリズムは、次のコンポーネントを使用します。^{[ 1 ]}

• 地元の観測所やリモートセンシングによって監視された現在の大気質の入力。^{[ 1 ]}
• 予測期間中の予報された天気を入力として、あらゆる汚染物質の動きを予測する。^{[ 2 ]}
• 汚染物質排出のモデル。これには、交通、産業、花粉などが含まれる。汚染物質排出の周期は、日単位から週単位（人間の通勤の場合）および年単位（花粉と石炭燃焼の場合）まで様々である。山火事などの非周期的な発生源も、既知の場合には考慮される。^{[ 1 ]}
  • 花粉予測はPM濃度予測だけでなく、アレルギーにも関係する。予測方法にはさまざまなものがあり、中には予測される天気を考慮に入れるものもある。^{[ 3 ]}
  • 最近の研究では、この部分で高い精度を達成するために、ニューラルネットワーク、回帰、ランダムフォレストなどの機械学習技術が組み込まれています。 ^{[ 4 ]}
• 現地の地形情報を入力として受け取ります。
• 特定の気象条件や地形条件の下で汚染物質がどのように作用するかを理解すること。これは化学輸送モデルや大気拡散モデリングによって行われる作業です。大気中の汚染物質の濃度は、大気中を移動する平均速度である輸送、拡散、化学変化、および地表沈着によって決定されます。^{[ 5 ]}

予報の時間的解像度は通常、日単位または時間単位であり、空間的解像度はブロック単位から数十キロメートル単位まで変化する可能性がある。

大気質の予報のほとんどは2～5日間を対象としています。^{[ 1 ]}

大気質予測における高度な手法は、過去のデータと地上センサーおよび衛星観測によって生成されたデータを組み合わせることで、地球規模から街路レベルの大気汚染に関する洞察、分析、予測を提供します。また、交通量、地域の気象パターン、大気中の排出量といった局所的な要因も考慮に入れています。

気温逆転などの気象条件は、地表付近の空気の上昇を妨げ、汚染物質を地表付近に閉じ込める可能性があるため、^{[ 6 ]}大気質モデリングには、このような現象の正確な予測が不可欠です。

都市の大気質モデルには非常に細かい計算メッシュが必要であり、高解像度のメソスケール気象モデルの使用が求められます。それにもかかわらず、数値気象ガイダンスの質は、大気質予測における主な不確実性となっています。^{[ 2 ]}

大気質予報を知ることで、例えば大気汚染による健康被害を考慮して、どのように行動すべきかを判断できます。事前に準備をして、屋外活動を行うのに最適な時間を選ぶことができます。

• スキンケア軟膏を塗るかどうかを決める。^{[ 7 ]}
• 車、徒歩、自転車での移動に最適なルートを見つけてください。^{[ 8 ]}
• 窓を開けておくか閉めておくかを決める。^{[ 9 ]}
• 政府は、大気質予測を利用して効果的な汚染対策を実施することができる。^{[ 10 ]}

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