الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الأرض والمناخ · arXiv · 2026-10-20

AirMPA: محوّل من الأرصاد الجوية إلى التلوث للتنبؤ بجودة الهواء عالميًا

العنوان الأصلي: AirMPA: A Meteorology-to-Pollution Adapter for Global Air Quality Forecasting

تساعد التنبؤات الدقيقة والآنية بملوثات الهواء على الحد من المخاطر الصحية، لكن الأنظمة العددية التقليدية مكلفة حسابيًا، وكثيرًا ما تخلط نماذج التعلم العميق الحالية بين المتغيرات الأرصادية ومتغيرات الملوثات. يقترح المؤلفون AirMPA، وهو نموذج انحداري ذاتي منفصل يتنبأ بـ 13 ملوثًا بدقة 0.4° وبفاصل زمني قدره 12 ساعة اعتمادًا على الحقول الأرصادية والمعلومات المسبقة عن الانبعاثات والتراكيز السابقة. وعلى مدى 5 أيام، يتفوق باستمرار على Aurora ويتغلب على CAMS في نحو 90% من حالات الملوثات وفترات التنبؤ.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →