AI اور دنیا کے مشکل مسائل · ارضی اور موسمیاتی سائنس · arXiv · 2026-10-20

AirMPA: عالمی فضائی معیار کی پیش گوئی کے لیے موسمیات سے آلودگی تک کا ایڈاپٹر

اصل عنوان: AirMPA: A Meteorology-to-Pollution Adapter for Global Air Quality Forecasting

فضائی آلودگی پھیلانے والے اجزا کی درست اور حقیقی وقت کی پیش گوئیاں صحت کے خطرات کم کرنے میں مدد دیتی ہیں، لیکن روایتی عددی نظام حسابی طور پر مہنگے ہیں اور موجودہ ڈیپ لرننگ ماڈل اکثر موسمیاتی اور آلودگی کے متغیرات کو ملا دیتے ہیں۔ مصنفین AirMPA تجویز کرتے ہیں، جو ایک الگ کیا گیا آٹو ریگریسو ماڈل ہے اور موسمیاتی میدانوں، اخراج کے سابقہ تخمینوں اور ماضی کے ارتکاز سے 0.4° اور 12 گھنٹے کی ریزولوشن پر 13 آلودگی پھیلانے والے اجزا کی پیش گوئی کرتا ہے۔ 5 دن کے دورانیے میں، یہ مسلسل Aurora سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے اور تقریباً 90% آلودگی-لیڈ ٹائم کی صورتوں میں CAMS سے آگے رہتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →