अल्जेसिरास की समुद्री क्षेत्र में वायु प्रदूषण PM10 की पूर्वानुमान मानचित्र (स्पेन)

किसी दिए गए क्षेत्र में प्रदूषक के स्तर का पूर्वानुमान लगाना एक खुला मुद्दा है, मुख्यतः क्योंकि ऐतिहासिक डेटा आमतौर पर कुछ स्थानों पर उपलब्ध होते हैं, जहाँ निगरानी स्टेशन स्थित होते हैं, लेकिन क्षेत्र के सभी स्थानों पर नहीं। यह कार्य उन सभी बिंदुओं पर पूर्वानुमान विकसित करने के आधार पर एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जहाँ एक इमिशन स्टेशन उपलब्ध है; इस मामले में, उथले आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANNs) के आधार पर, और फिर एक सरल भू-आंकिक अंतःक्रिया एल्गोरिदम (Inverse Distance Weighted, IDW) का उपयोग करके, पूरे अध्ययन क्षेत्र में एक प्रदूषक मानचित्र बनाया जाता है, जिससे विमान के प्रत्येक बिंदु पर पूर्वानुमान प्रदान किया जाता है। ANN मॉडल 1 घंटे पहले और 4 घंटे पहले के पूर्वानुमान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो इनपुट के रूप में एक ऑटोरिग्रेसिव योजना का उपयोग करते हैं (4 घंटे पहले के मामले में एक कूदने की रणनीति के रूप में)। फिर परिणामों की तुलना फ्राइडमैन और बॉनफेरोनी परीक्षणों का उपयोग करके की जाती है ताकि प्रत्येक स्थान पर सबसे अच्छा मॉडल का चयन किया जा सके, और सभी सर्वश्रेष्ठ मॉडलों के साथ पूर्वानुमान किए जाते हैं। सामान्यतः, 1 घंटे पहले के पूर्वानुमान मॉडल के लिए, आदर्श मॉडल में आमतौर पर कम न्यूरॉन्स होते हैं और न्यूनतम ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, अल्जेसिरास में सबसे अच्छा मॉडल लगभग 0.89 का R है और इसमें 1 छिपा हुआ न्यूरॉन और 3 से 5 लैग होते हैं, जो कोलेजियो लॉस बारियोज़ के समान हैं। 4 घंटे पहले के पूर्वानुमान के मामले में, कोलेजियो कार्टेया स्टेशन सबसे अच्छा मॉडल प्रस्तुत करता है, जिसमें लगभग 0.89 का R और 240 से कम का MSE है, जिसमें 5 छिपे हुए न्यूरॉन और अतीत के विभिन्न लैग शामिल हैं। परिणाम पर्याप्त रूप से उपयुक्त हैं, विशेष रूप से भविष्य में 4 घंटे की पूर्वानुमान के मामले में। लक्ष्य नागरिकों और प्रशासन के लिए निर्णय लेने के लिए एक उपकरण में मॉडलों को एकीकृत करना है.