AIが解く世界の難問 · 地球・気候科学 · arXiv · 2026-10-20
AirMPA：全球大気質予測のための気象から汚染物質への変換アダプター
原題: AirMPA: A Meteorology-to-Pollution Adapter for Global Air Quality Forecasting
大気汚染物質のリアルタイム予測は健康リスクの低減に欠かせないが、従来の数値予報は計算コストが高く、既存の深層学習モデルは気象変数と汚染物質変数を混ぜて扱っていた。本研究は、気象場、排出量の事前情報、過去の濃度から13種類の汚染物質を0.4度・12時間間隔で予測する、分離型の自己回帰フレームワーク「AirMPA」を提案した。5日先までの予測では、Aurora を一貫して上回り、汚染物質とリードタイムの組み合わせのおよそ9割でCAMSを上回った。