ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ВОЗДУХА И УРОВНЯ ШУМА: СОВРЕМЕННЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ

Аннотация

Ухудшение качества воздуха в городских условиях представляет значительные риски для здоровья населения и экосистем. Такие загрязнители, как PM2.5 и NO2, связаны с респираторными и сердечно-сосудистыми заболеваниями, что требует разработки эффективных мер по борьбе с загрязнением воздуха. В данном исследовании анализируются пространственно-временные закономерности загрязнения воздуха на основе данных, собранных с мобильных сенсоров, установленных на почтовых автомобилях в Антверпене (Бельгия), за пятилетний период (2018–2023). Были применены современные статистические методы и модели машинного обучения, включая сети долгой краткосрочной памяти ( LSTM), которые продемонстрировали высокую точность прогнозирования уровня PM2.5 (R² = 0.92). Результаты исследования выявили сезонные и пространственные закономерности, которые могут быть использованы для разработки стратегий управления городским воздухом.