AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · पृथ्वी और जलवायु विज्ञान · arXiv · 2026-10-20

AirMPA: वैश्विक वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान के लिए एक मौसम-से-प्रदूषण एडाप्टर

मूल शीर्षक: AirMPA: A Meteorology-to-Pollution Adapter for Global Air Quality Forecasting

वायु प्रदूषकों के सटीक वास्तविक-समय पूर्वानुमान स्वास्थ्य जोखिम कम करने में मदद करते हैं, लेकिन पारंपरिक संख्यात्मक प्रणालियाँ गणनात्मक रूप से महँगी होती हैं और मौजूदा डीप लर्निंग मॉडल अक्सर मौसम संबंधी और प्रदूषक चरों को मिला देते हैं। लेखक AirMPA प्रस्तावित करते हैं, जो एक अलग-अलग (डीकपल्ड) ऑटोरिग्रेसिव मॉडल है और मौसम संबंधी क्षेत्रों, उत्सर्जन पूर्वधारणाओं तथा पिछली सांद्रताओं से 0.4° और 12 घंटे के रिज़ॉल्यूशन पर 13 प्रदूषकों का पूर्वानुमान लगाता है। 5 दिनों की अवधि में यह लगातार Aurora से बेहतर प्रदर्शन करता है और लगभग 90% प्रदूषक-लीड-टाइम मामलों में CAMS से आगे रहता है।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →