아부다비, UAE의 공기 질 예측 향상을 위한 시계열 모델 활용

본 연구는 2015년부터 2023년까지 수집된 포괄적인 공기 질 데이터를 기반으로 자기 회귀 적분 이동 평균(ARIMA) 모델을 사용하여 아부다비의 공기 질 예측을 향상시킵니다. 19개의 잘 배치된 지상 모니터링 스테이션에서 질소 이산화물(NO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5)의 시간당 데이터를 수집했습니다. 우리의 접근 방식은 ARIMA 모델을 활용하여 미래 오염 물질 수준을 예측하며, 데이터 준비와 탐색적 분석을 R에서 수행했습니다. 연구 결과 2020년 이후 NO2 수준이 크게 감소했고, 2022년에 미세먼지 수준이 가장 높았음을 발견했습니다. 우리의 연구 결과는 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 값이 7.71에서 8.59 사이로 나타나 모델의 유효성을 확인합니다. 또한, 본 연구는 공기 오염의 역사적 진화를 이해하는 데 유용한 시공간 인사이트를 제공하며, 오염이 심해지는 주요 시기와 지역을 확인하여 집중적인 공기 질 관리 전략 수립에 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 ARIMA 모델이 정확한 공기 질 예측에 잠재력이 있음을 입증하며, 아부다비의 비전 2030과 일치하는 선제적 공공 건강 이니셔티브 및 환경 정책 개발에 기여할 수 있습니다.