Delhi Kentsel Ortamlarında PM2.5 Tahmini için Dikkat Temelli Yorumlanabilirlik ile Hibrit Derin Öğrenme

Özet

CORTA (Korelasyon Optimize Edilmiş Sıralı Transfer-Dikkat)-Net, Delhi'de kısa süreli PM₂.₅ tahmini için hibrit derin öğrenme çerçevesi. Model, CorrXGBoost-Rank özellik seçimini, uzun kısa vadeli bellek ağlarıyla aktarım öğrenimini ve zamansal ile özellik düzeyinde yorumlama için çoklu başlı dikkati birleştirir ve hava kalitesi, meteorolojik ve uydu kaynaklı yangın sayımı verilerini kullanarak PM_2.5 tahminini geliştirir.

Özet

Kısa vadeli PM_2.5 tahmini Delhi'de zordur çünkü partikül madde konsantrasyonları yerel emisyonlar, meteorolojik değişimler, mevsimsel durgunluk ve epizodik yangına bağlı kirlilikten etkilenir. Bu çalışma, 2012'den 2024'e kadar çok kaynaklı çevresel veriler kullanarak PM_2.5 tahmini için hibrit derin öğrenme çerçevesi olan CORTA-Net'i sunmaktadır. Girdi verileri, CPCB (Merkez Kirlilik Kontrol Kurulu) / DPCC (Delhi Kirlilik Kontrol Komitesi) izleme istasyonlarından saatlik hava kalitesi gözlemlerini, Hindistan Meteoroloji Departmanı'ndan (IMD) meteorolojik değişkenleri ve MODIS (Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradiometresi) ürünlerinden uydu kaynaklı yangın sayımı bilgilerini içerir. Önerilen çerçeve öncelikle CorrXGBoost-Rank özellik seçimini uygulayarak gereksiz tahmincileri azaltır ve önemli kirleticileri, meteorolojik, zamansal ve yangınla ilgili değişkenleri korur. Seçilen özellikler daha sonra denetli kaydırma penceresi dizileri olarak düzenlenir ve transfer-öğrenme tabanlı LSTM kodlayıcı kullanılarak işlenir ve ardından çoklu başlı bir dikkat katmanı gelir. Dikkat mekanizması, PM_2.5 tahmininin özellik ve zaman adımı düzeyinde yorumlanmasını sağlar. CORTA-Net, kronolojik eğitim, test ve doğrulama bölümleri ile çapraz doğrulama kullanılarak değerlendirildi. Rastgele orman, XGBoost, LSTM ve dikkat-LSTM temel çizgileriyle karşılaştırıldığında, önerilen çerçeve değerlendirilen Delhi izleme istasyonu ortamında tahmin hatasını azaltmıştır. CORTA-Net'in yeniliği, açık CorrXGBoost-Rank özellik taraması, transfer-öğrenme tabanlı zaman kodlama, MODIS ateş-aktivite entegrasyonu ve çok başlı dikkat odaklı model davranış analizini tek bir tekrarlanabilir PM_2.5 tahmin hattında birleştirmekte yatmaktadır. Pratikte, bu çerçeve, kirletici kayıtların, meteorolojik gözlemlerin ve yangın aktivite göstergelerinin mevcut olduğu veri açısından zengin izleme ortamlarında kısa vadeli kentsel hava kalitesi tahminini destekleyebilir.

Giriş

Aerodinamik çapı 2,5 μm (PM_2,5) ≤ ince partikül madde, Delhi'de önemli bir hava kalitesi endişesidir çünkü yerel^{emisyonlar 1,2,3}, bölgesel taşıma 4, mevsimsel^{meteoroloji 5} ve epizodik biyokütle yakma^{olayları 6} tarafından etkilenmektedir. Muson sonrası ve kış^{dönemlerinde 7}, düşük rüzgar^{hızı 8}, sığ sınır tabakası^{koşulları 9} ve sıcaklık tersine çevrilmesi, kirletici yayılımını azaltabilir ve partikül birikimini artırabilir. Kısa vadeli PM_2.5'in tahmin edilmesi,¹⁰ zaman serisinin doğasında olan doğrusal olmayan, mevsimsel ve ani yüksek kirli olgusu nedeniyle zordur. PM_2.5 tahmini üzerine önceki çalışmalar, istatistiksel modeller, makine öğrenimi modelleri ve tekrarlayan sinir ağı modellerini^{kullanmıştır 11}. İstatistiksel yöntemler, verilerin eğilimlerini ve mevsimselliğini^{belirlemede faydalı olabilir 12}, ancak kirleticiler ile meteoroloji¹³ arasındaki doğrusal olmayan etkileşimleri tam olarak açıklayamayabilir. Rastgele ormanlar ve XGBoost gibi makine öğrenimi modelleri doğrusal olmayan ilişkileri modellemek^{için kullanılabilir 14}; ancak genellikle gecikmeli özellikler tasarlanmadıkça zamansal bağımlılığa sahip değildirler. Uzun kısa vadeli (LSTM) sinir ağları hem zamansal bağımlılığı hem de doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir¹⁵.

Uzun kısa vadeli bellek ağları zamansal kalıpları^{modelleyebilir 16}, ancak performansları sabit olmayan koşullar ve ani kirlilik^{atakları 17} tarafından etkilenebilir. Son zamanlarda dikkat odaklı ve transformator tabanlı yaklaşımlar zamansal^{temsilini 18} iyileştirir, ancak birçoğu tüm aday değişkenleri doğrudan işliyor ve dizi modellemesinden önce özellik yedekliliği üzerinde sınırlı kontrol^{sağlıyor 19,20}. Transformator tabanlı ve hibrit derin öğrenme modelleri yakın zamanda PM_2.5 ve AQI tahmin^21'i geliştirmiş olsa da, katkıları genellikle zamansal temsil^{öğrenimi 22}, mekânsal grafik^{yapısı 23}, model füzyon²⁴ veya optimizasyon üzerine yoğunlaşır. Birçok model doğrudan mevcut çok değişkenli giriş setini kullanır ve ana öğrenme yükünü dizi^{modeli 25'e} yükler. Bu, girdi yeketliliğini artırabilir, yorumlanabilirliği azaltabilir ve zamansal modelleme, özellik taraması, dış çevresel göstergeler veya dikkat temelli ağırlıklandırmadan iyileşmelerin kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemeyi zorlaştırabilir. Bu nedenle CORTA-Net, yeni bağımsız bir sinir ağı^{katmanı 26} yerine iş akışı düzeyinde bir tahmin çerçevesi olarak konumlandırılmıştır. Ayırtısı, dört aşamanın sıralı entegrasyonunda yatmaktadır: CorrXGBoost-Rank özellik taraması, ardından dizili modelleme, zamansal adaptasyon için transfer-öğrenme LSTM kodlaması, epizodik biyokütle yakma etkisi için MODIS kaynaklı ateş sayısı dahil etme ve özellik ve zaman adımı düzeyinde model davranışı yorumu için çoklu başlı dikkat. Bu tasarım, çerçevenin hem tahmin doğruluğunu hem de aynı Delhi izleme istasyonu ayarı²⁷ altında seçilmiş kirletici, meteorolojik, zamansal ve yangın aktivite değişkenlerinin katkısını değerlendirebilmesini sağlar.

Hava kalitesi tahminindeki son gelişmeler, doğrusal olmayan zamansal ve mekansal bağımlılıkları yakalamak için hibrit derin öğrenme modelleri, dikkat mekanizmaları, grafik tabanlı öğrenme²⁸ ve transformatör mimarileri giderek daha fazla^{kullanmaktadır 29}. Bu yaklaşımlar, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenerek ve zaman adımlarına veya giriş değişkenlerine uyarlanabilir ağırlıklar atayarak tahmin performansını^{artırmıştır 30}. Ancak, birçok yeni model hâlâ büyük giriş özellik setlerine dayanır, zamansal modelleme öncesinde gereksiz tahmincileri açıkça azaltmaz veya epizodik biyokütle yakma etkileri önemli olduğunda harici yangın aktivitesi göstergelerini içermez. CORTA-Net, özellik taraması, transfer-öğrenme LSTM kodlama, MODIS'ten türetilen ateş sayısı entegrasyonu ve çoklu başlı dikkat unsurlarını tek bir tahmin iş akışında birleştirerek bu boşluğu kapatıyor.

Bu çalışma, CORTA-Net'i yeni bir sinir ağı katmanı olarak değil, tekrarlanabilir bir hibrit PM_2.5 tahmin hattı olarak sunmaktadır. Çerçeve dört aşamayı birleştirir: CorrXGBoost-Rank özellik seçimi, transfer-öğrenme tabanlı LSTM zamansal kodlama, MODIS kaynaklı ateş sayımı entegrasyonu ve çok başlı dikkat odaklı model davranış analizi. CorrXGBoost-Rank, dizis modellemesinden önce yedek kirletici ve meteorolojik değişkenleri azaltır. Seçilen özellikler daha sonra kaydırma penceresi dizilerine düzenlenir ve transfer-öğrenme LSTM kodlayıcısı kullanılarak işlenir. MODIS yangın sayısı değişkenleri, bölgesel yangın aktivitesinin dış göstergesi olarak dahil edilir ve çoklu başlı dikkat katmanı, tahmine en çok katkı sağlayan son zaman adımları ve giriş değişkenlerinin incelenmesi için kullanılır. Çerçeve, en az bir izleme istasyonundan sürekli PM_2.5 gözlemlerinin mevcut olduğu ortamlar için uygundur; tercihen birkaç yıllık saatlik verilerle. Ayrıca, bölgesel biyokütle yakma etkisi önemli olduğunda meteorolojik gözlemlerden ve uydudan alınan yangın sayısı bilgisinden faydalanır. Bu nedenle, CORTA-Net veri açısından zengin kentsel hava kalitesi tahmin ayarları için tasarlanmıştır ve seyrek, düzensiz veya kısa süreli izleme kayıtlarına sahip yerler için uygun olmayabilir.

Delhi, muson sonrası ve kış dönemlerinde tekrarlayan yüksek PM₂.₅ seviyeleri yaşadığı için çalışma bölgesi^{olarak seçilmiştir 31}. Şehir, trafik, endüstriyel faaliyet, konut emisyonları, meteorolojik durgunluk ve bölgesel tarımsal yanmalardan etkilenmektedir. Bu çalışma için dört izleme istasyonu kullanıldı: Dwarka Sektör 8, Anand Vihar, Mundka-DPCC ve Sonia Vihar. Her istasyon, farklı bir tür kentsel mikro ortamı temsil eder: konut alanı, trafik etki alanı ve endüstriyel etkileri olan alan. 2012 ile 2024 yılları arasında her izleme istasyonundan yapılan gözlemler, Ek Şekil 1'de sunulmaktadır. Modelin eğitimi 2015'ten 2022'ye kadar olan veriler üzerinde yapıldı ve hem model geliştirme hem de 2024'te toplanan veriler üzerinde yapılan model^{doğrulama 32} için 2023 verilerinde testler yapıldı. Girdi olarak kullanılan değişkenler arasında PM_2.5, PM₁₀, NO, NO₂, NOx, CO, benzen, hava sıcaklığı, rüzgar hızı, güneş radyasyonu ve barometrik basınç yer almakta olup,^{sahada mevcut olanlardan belirlenmiştir 33}. MODIS'ten türetilen yangın sayısı verileri, bölgedeki yangın aktivite seviyesini temsil eden harici bir değişken olarak kullanıldı. Tablo 1 , dört izleme istasyonunun her birinden PM₂.₅ konsantrasyon istatistiklerinin özetini içermektedir.

Veri seti	İstasyon adı	Acımasız	STD	min	25%	50%	75%	max
1	Dwarka Sektör 8	98.24	79.12	7.52	38.65	70.83	133.47	588.15
2	Anand Vihar	115.87	89.42	8.91	49.28	84.36	152.89	574.92
3	Mundka-DPCC	113.62	91.05	4.21	43.58	86.74	158.42	682.31
4	Sonia Vihar	101.35	80.25	5.80	42.15	75.60	138.75	565.40

Tablo 1: Dört Delhi izleme istasyonunda PM₂.₅ konsantrasyonunun özet istatistikleri. Tablo 1, Delhi'deki dört monitörde ölçülen ortalama PM2.5 (ince partikül) seviyelerini sunmaktadır. PM_2.5 , 2.5 mikrondan küçük havada yayılan kirleticilerden oluşur ve bu nedenle akciğerlere kolayca derinlemesine solunabilecek kadar küçüktür; bu nedenle çeşitli potansiyel sağlık tehlikeleri oluşturur.

Protokol

Metodoloji
Önceki saatlik gözlemlerden t+1 zamanında gelecekteki PM_2.5 değerini tahmin etmek için denetli bir kaydırma penceresi modeli oluşturuldu. 12, 24 ve 48 saatlik zaman adımlarından oluşan aday giriş penceresi uzunlukları doğrulama performansı kullanılarak değerlendirildi ve nihai CORTA-Net yapılandırması 24 saatlik bir giriş dizisi kullandı. Eksik değerleri doldurmak için doğrusal enterpolasyon kullanıldı; dış değerler IQR yöntemiyle kaldırıldı; ve tüm değişkenler, gecikmeli PM_2.5 özellikleri üretilmeden önce min-max normalizasyonu kullanılarak ölçeklendirildi. Daha sonra özellik seçimi için CorrXGBoost-Rank prosedürü uygulandı. İlk olarak, Pearson korelasyon filtrelemesi |r| ≥ 0.30. İkinci olarak, çift korelasyona sahip yüksek derecede gereksiz özellik çiftleri |corr(_{x i}, x_j)| ≥ 0.85 çok kollineerliği azaltmak için filtrelendi. Üçüncü olarak, kalan değişkenler üzerinde bir XGBoost regressoru eğitildi ve XGBoost kazancı temelli önem puanı ≥ 0.015 olan tahminciler nihai model girdisi için korundu. Son CORTA-Net mimarisi, zamansal kodlama için üst üste yığılmış LSTM katmanlarından, özellik ve zaman adımı seviyesinde ağırlıklandırma için çok başlı dikkat katmanından ve PM_2.5 tahmini için yoğun regresyon katmanlarından oluşuyordu. Model, ortalama kare hata kaybı ve erken durma ile Adam optimizatoru kullanılarak eğitildi. Model değerlendirmesi, eğitim, doğrulama, test ve 10 katlı çapraz doğrulama bölümlerinde RMSE ve R² kullanılarak gerçekleştirildi. Tablo 2 , Veri ön işleme ve özellik mühendisliği özetini temsil etmektedir.

Adım	Kullanılan yöntem	Parametre / eşik	Amaç
Eksik değer hesaplaması	Eksik gözlemlerin yüzdesi	Değişken bazında yüzde rapor	Veri tamlığını nicelikle ölçüyor
Kısa boşluklu ödünç	Doğrusal enterpolasyon	Boşluk uzunluğu ≤ 6 saat	Eksik kısa aralıkları doldurur
Outlier tespiti	IQR yöntemi	Q1 − 1.5 × IQR, Q3 + 1.5 × IQR	Geçersiz aşırı değerleri kaldırır
Normalleşme	Min-Max ölçeklendirme	Antrenman seti minimum ve maksimum	Özellik aralığını standartlaştırır
PM₂.₅ gecikmesi	Gecikmeli değişkenler	lag₁, lag₂, lag₃	Zamansal kalıcılığı yakalar
Sürekli istatistikler	Hareketli ortalamalar	3 saat, 6 saat, 12 saat, 24 saat	Kısa vadeli birikimi yakalar
Yangın sayımı özelliği	MODIS FIRECOUNT	Aynı gün / önceki gün sayısı	Bölgesel yangın etkisini temsil eder

Tablo 2: Veri ön işleme ve özellik mühendisliği özeti. Tablo 2'de veri işleme iki şekilde yapılır: birincisi, ham verinin temizlenmesi ve dönüştürülmesi (ön işleme) yoluyla, ikincisi ise özellikler (özellikler) yaratmak/seçmek/değiştirmek için özellik mühendisliği yoluyla. Bu iki süreç bir birim olarak gürültüyü ortadan kaldırmaya veya azaltmaya yardımcı olur; eksik değerleri yönetir; veri tutarlılığını artırmak; ve daha öngörücü modeller oluşturabilir.

Normalizasyon parametreleri yalnızca eğitim setinden tahmin edilip, bilgi sızıntısını önlemek için test ve doğrulama setlerine değişmeden uygulandı.

CorrXGBoost-rank'in matematiksel formülasyonu
X = {x₁, x₂, ..., x_n} aday giriş değişkenleri kümesini, y ise hedef PM₂.₅ yoğunluğunu belirtsin. Her x_i özelliği için, hedef değişkenle Pearson korelasyon katsayısı şu şekilde hesaplandı:

(1)

burada cov(_{x i}, y) özellik x_i ile hedef y arasındaki kovaryans, σx_i ve σy ise standart sapmalarıdır. Korunan özellikler: |r_i| ≥ τ_r burada τ_r = 0.30 bu çalışmada.

İkili korelasyonlar,_{i, x} features_x_j ve |corr(x_i, x_j)| >= τ_kırmızı, burada τ_kırmızı = 0.85, PM_2.5 hedefiyle daha düşük mutlak korelasyona sahip özellik setinden çıkar. Bu süreç, özellik setindeki çoklu kollineerliğe sahip değişkenleri azaltır. Bunun ardından, kalan özelliklere bir XGBoost regresör modeli uyduruldu ve XGBoost önemi kullanılarak her özellik için özellik önemi puanları hesaplandı; ve τ_xgb = 0.015 olan son özellik setinde (S) tutulan τ xgb i_i ≥ sağlayan_{özellikler S final}= S_corr ∪ S_xgb olarak tanımlandı; yani özelliklerin korelasyona göre gerekliliği filtreleyip XGBoost değişken önemine dayalı özelliklerin kaldırılmasıyla tanımlanan özellik kümesi. Özellik seçiminde genel yaklaşım şöyledir: özellik hedefi çiftli olarak Pearson korelasyonunu hesaplayın, |r_i|< 0.30'a sahip özellikleri at, çift ilişkili çiftlerle özellikleri at, çift ilişkili özellikleri 0.85 ≥ at, XGBoost'u kalan özelliklere uydur, XGBoost Önem Puanı ≥ 0.015 olan özellikleri tut, nihai istenen özellikleri S_final=S_corr ∪ S_xgb olarak tanımla, burada S_corr, yedek korelasyon filtrelemesinden sonra tutulan özelliklerdir ve S_xgb XGBoost özellik önem puanı kullanılarak seçilen özelliklerdir. Bu nedenle CorrXGBoost-Rank iş akışı şudur: özellik-hedef Pearson korelasyonunu hesaplamak, |r_i| 0.30 <, 0.85 ≥ çiftli korelasyona sahip çok gereksiz özellikleri kaldırın, kalan değişkenler üzerinde XGBoost'u eğitin, XGBoost önem puanı ≥ 0.015'e sahip değişkenleri korallaştırın ve korelasyon ile XGBoost seçilmiş değişkenlerin birleşimini nihai özellik seti olarak kullanın. Bu çalışmada kullanılan parametreler τ_r = 0.30, τ_kırmızı = 0.85 ve τ_xgb = 0.015'tir.

Veri kaynakları
Yazarlar, çalışma için üç büyük veri setini entegre ettiler; bunlar, CPCB (Merkezi Kirlilik Kontrol Kurulu) / DPCC (Delhi Kirlilik Kontrol Komitesi) aracılığıyla hava kalitesinin izlenmesi, Hindistan meteoroloji departmanından (IMD) meteorolojik veriler (sıcaklık, nem, rüzgar hızı/yönü ve basınç) ve NASA'nın MODIS Aktif Yangın Ürünleri'nden aktif yangınlara dair uydu bilgileri aracılığıyla elde ettiği hava kirleticileri (PM_2.5, PM₁₀, NO₂, CO ve SO₂) verileridir. Bu üç veri seti Ocak 2012–Aralık 2023 arasındaki 12 yıllık dönemi kapsar ve böylece farklı emisyon türlerini temsil etmektedir. Yangın olayları, 2012'den 2024'e kadar FIRECOUNT eğilimlerini gösteren Ek Şekil 2'de gösterildiği gibi hava kirliliğine katkıda bulunmaktadır.

Çalışma dönemi boyunca kirleticilerin uzun vadeli eğilimleri
Şekil 1 , çalışma yılları (2012–2024) boyunca kirleticilerin uzun vadeli eğilimlerini göstermektedir. 2012 ile 2024 yılları arasındaki yıllık yangın sayıları ve ortalama PM₂.₅ konsantrasyonları orta derecede güçlü bir pozitif ilişkiye sahiptir (r = 0.688), bu da yüksek yangın aktivitesinin genellikle daha yüksek PM₂.₅ konsantrasyonlarıyla ilişkili olduğunu gösterir. Hem ölçülen hem de tahmin edilen PM₂.₅ verileri benzer bir eğilimi takip ediyor ve biyokütle yakmanın partikül kirliliğine katkıda bulunduğu fikrini destekliyor. Yıllar arası önemli değişkenlik olmasına rağmen, yangınla ilgili emisyonlar PM₂.₅ değişkenliğini belirlemede önemli bir faktördür ve bölgesel yangın yönetiminin hava kalitesini iyileştirmek için gerekliliğini vurgular. Tahmin edilen PM_2.5'in otuz gecikmede otokorelasyonu, Ek Şekil 3'te gösterilmiştir ve neredeyse tüm otuz gecikmede önemli pozitif otokorelasyon gösterir; bu da Delhi'deki PM_2.5'in güçlü bir zamansal bağımlılık ve çok günlük kalıcılığa sahip olduğunu doğrular.

Şekil 1: 2012'den 2024'e kadar uzun vadeli PM₂.₅ ve yangın sayısı trendleri. Şekil 1, yıllık yangın sayısı değişimini gözlemlenen ve tahmin edilen PM₂.₅ konsantrasyonlarıyla karşılaştırmaktadır. PM₂.₅ μg/^{m 3} cinsinden bildirilmiştir. FIRECOUNT, MODIS ürünlerinden uydu kaynaklı yangın aktivitesini temsil eder. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

STL (Loess kullanılarak mevsimsel ve trend ayrıştırma) ayrıştırma
STL veya Loess kullanılarak Mevsimsel ve Trend ayrıştırması, zaman serisi verilerinin Şekil 2'de gösterildiği gibi üç toplama bileşenine ayrılmasına olanak tanıyan yinelemeli bir algoritmadır: trend (uzun vadeli trend) (Şekil 2A), (Şekil 2D), (Şekil 2G), (Şekil 2J), mevsimsel (döngüsel dönemler) (Şekil 2B), (Şekil 2E), (Şekil 2H), (Şekil 2K) ve kalan (gürültü/kalıntı) (Şekil 2C), (Şekil 2F), (Şekil 2I), (Şekil 2L). STL, çevresel verilerin karmaşık doğrusal olmayan özelliklerini (örneğin PM_2.5) ele almakta başarılı olduğunu kanıtlamıştır; bu teknikler mevsimsel sinyaldeki değişken genlikler ve outlieverler nedeniyle birçok diğer analitik tekniğin başarısız olmuştur. LOESS düzgünleştirme, bu bileşenlerin doğru ayrılmasını sağlar ve eğilimlerin veya desenlerin daha net bir şekilde yorumlanmasını sağlar. STL işleme sayesinde, daha geniş yukarı yönlü PM_2.5 trendlerini daha kısa günlük/mevsimsel döngülerden ve bu döngüler içindeki düzensiz kalıntılardan ayırmak mümkündür. Bu ayrım, PM_2.5'i etkileyen emisyonların ne olduğunu, meteorolojik faktörlerin PM_2.5'i etkilediğini belirlemeye olanak tanır. Bu ayrımın sonuçları, gelecekteki PM_2.5 emisyonlarının doğru tahmin edilmesine yardımcı olur; düzenleyici kararlar için veri sağlamak; ve hava kalitesi çalışmaları için zaman serisi verilerinin titiz ayrıştırılması için belirlenen^{standartlara uygun hale getirmek.} 2012–2024 yılları arasında Delhi'deki izleme istasyonlarında yapılan ortalama günlük PM_2.5 konsantrasyon ölçümleri, genel olarak minimum PM_2.5 seviyesi değişikliklerini (yani 2022–24 arasında anlamlı bir değişiklik olmadan) ve son derece sınırlı tutarlı davranışı (veya dört izleme noktası arasında PM_2.5 seviyelerinde tutarlılığı) göstermektedir. Dwarka Sektör 8 ve Mundka-DPCC'deki PM_2.5 seviyeleri sürekli bir düşüş eğilimi gösteriyor (yani azalmaya devam ediyor), Anand Vihar ise yükselen bir eğilim (yani önemli ölçüde artıyor), Sonia Vihar ise hafif bir yükselme eğilimi gösteriyor (2022'den beri çok küçük bir artıştan). Ayrıca, dört izleme istasyonunun her biri için günlük PM_2.5 konsantrasyonlarının kalıntıları, PM_2.5 konsantrasyonlarının mevsimsel (meteorolojik) değişikliklerden güçlü şekilde etkilendiğini ve bu değişikliklerin bireysel istasyonlar için ortalama günlük PM_2.5 konsantrasyonlarında büyük dalgalanmalara yol açtığını gösterdi. Delhi'deki Dört İzleme İstasyonu (2012–2024) için günlük PM_2.5 konsantrasyonları Şekil 2'de gösterilmiştir.

Şekil 2: 2022–2024 yılları arasında dört Delhi izleme istasyonunda günlük PM₂.₅ konsantrasyonlarının STL (Mevsimsel ve Trend ayrıştırması) Loess kullanılarak ayrıştırılması. Her izleme istasyonunun zaman serisi üç toplama bileşene ayrılır: uzun vadeli eğilim, mevsimsel varyasyon ve kalıntı (kalan). (A) Dwarka Sektör 8 için trend bileşeni. (B) Dwarka Sektör 8 için mevsimlik bileşen. (C) Dwarka Sektör 8 için kalıntı bileşen. (D) Anand Vihar için trend bileşeni. (E) Anand Vihar için mevsimsel bileşen. (F) Anand Vihar için kalıntı bileşen. (G) Mundka-DPCC için trend bileşeni. (H) Mundka-DPCC için mevsimsel bileşen. (I) Mundka-DPCC için kalıntı bileşen. (J) Sonia Vihar için trend bileşeni. (K) Sonia Vihar için mevsimsel bileşen. (L) Sonia Vihar için kalıntı bileşen. STL, Mevsimsel ve Trend ayrıştırmaları Loess kullanılarak yapılır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2 , 2022-2024 yılları arasında dört kentsel izleme noktasında günlük PM2.5 konsantrasyonlarının zamansal ayrışımlarını sunar ve uzun vadeli düşüşler, kademeli artışlar ve büyük günlük değişiklikler desenlerini ortaya koymaktadır. Bu farklılıklar büyük ölçüde hava koşullarının fiziksel etkilerine bağlanabilir; örneğin, gezegen sınır tabakasının (PBL) yüksekliğindeki değişiklikler, örneğin gündüz genleşmesi dikey dağılımı artırır ve konsantrasyonları düşürür; gece kasılması, kirleticileri yere yakın bırakır ve gece daha yüksek bir zirve oluşturur. Diğer meteorolojik etkiler, en büyük hacim saatlerine (sabah/akşam zirveleri) bağlı yerel insan aktivitesi emisyonlarından, endüstrilerden ve aşağıdaki etkileşimlerden kaynaklanır: istasyona özgü değişiklikleri yaratan yerel topoğrafya, rüzgar hızı, göreceli nem ve mevsim (yani kışın daha büyük korelasyon) gibi yerleşim özellerine özgü faktörler ve genel uzun vadeli düşüşler, emisyonlar üzerindeki düzenleyici kontrollerden etkilenmiş olabilir, genel olarak düşüş eğilimlerine yol açtı.

Özellikler arasındaki korelasyon
Şekil 3, CORTA-Net modelinde kullanılan tüm giriş özelliklerinin dağılımını sunmaktadır. Panellerde, kirletici değişkenler (PM₁₀ (Şekil 3A), NO₂ (Şekil 3B), CO (Şekil 3C), SO₂ (Şekil 3D)) kentsel hava kalitesi verilerine özgü sağa eğik dağılımlar gösterirken, O₃ (Şekil 3E) ve basınç (Şekil 3I) normale yakın desenler^{gösterir 35}. Sıcaklık (Şekil 3F) net bir çift modlu mevsimsel yapıyı gösterir, nem (Şekil 3G) geniş ve tekiz bir yayılmayı takip eder ve rüzgar hızı (Şekil 3H) hafif kuyruk dağılımını gösterir. Bu desenler, tahmincilerin heterojen istatistiksel davranışını vurgular ve model eğitimi öncesi özellik mühendisliği ve normalizasyonun gerekliliğini haklı çıkarır.

Şekil 3: CORTA-Net modelinde kullanılan giriş özelliklerinin dağılımı ve hava kirletici konsantrasyonları ve meteorolojik değişkenler dahil. Dağılımlar, ön işleme ve model eğitimi öncesinde öngörücülerin istatistiksel özelliklerini gösterir. (A) PM₁₀ konsantrasyonu. (B) NO₂ konsantrasyonu. (C) CO konsantrasyonu. (D) O konsantrasyon. (E) O konsantrasyonu. (F) Hava sıcaklığı. (G) Göreli nem. (H) Rüzgar hızı. (I) Atmosfer basıncı. Kirletici değişkenler, özellikle PM₁₀, NO₂, CO ve SO₂, kentsel hava kalitesi verilerine özgü sağa eğik dağılımlar sergilerken, O₃ ve atmosfer basıncı yaklaşık normal dağılımlar gösterir. Sıcaklık çift modlu mevsimsel bir düzen gösterir, nem geniş bir dağılıma sahiptir ve rüzgar hızı daha düşük değerlerde, hafif kuyruklu dağılımla yoğunlaşır. Bu heterojen özellik dağılımları, model geliştirmeden önce özellik mühendisliği ve normalizasyonun kullanımını destekler. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4, PM₂.₅ tahmini için CorrXGBoost-Rank ön işlemesinden sonra XGBoost kazanç tabanlı özellik önemliliği sıralamasını sunmaktadır. Mevcut özellik önemi grafiki, Önceki Gün PM₂.₅'nin en yüksek dereceli tahminci olduğunu ve 0.280 önem puanı aldığını, ardından PM₁₀ = 0.180, FIRECOUNT = 0.150, NO₂ = 0.120, CO = 0.080, rüzgar hızı = 0.070, sıcaklık = 0.040, nem = 0.030 ve yıl gününün = 0.020 geldiğini gösteriyor. Kesik dikey çizgi, gerçek XGBoost özellik seçimi eşiği olan 0.015'i temsil eder. Önem puanı 0,015'ten yüksek veya eşit olan tahminciler nihai CORTA-Net girdi seti için korundu; bu eşiğin altındaki tahminciler ise SO₂ = 0,010, O₃ = 0,010, basınç = 0,005, yağış = 0,005, hafta sonu = 0,002 ve tatil = 0,001 gibi tahminciler hariç tutuldu. Bu değerler XGBoost kazancı temelli özellik önem puanlarını temsil eder ve Pearson korelasyon katsayıları veya nedensel etkiler olarak yorumlanmamalıdır.

Bu nedenle, yalnızca bu eşiğin üzerinde katkı alan özellikler modele dahil edilmiştir. XGBoost modelleri, kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için bir ağaç oluşturan bir karar ağaçları topluluğu kullanır; bu duruma gradyan güçlendirme denir. XGBoost, özelliklerin önemini üç ölçütten birini kullanarak hesaplar: kazanç (özelliğin bölünmesinin model performansını ne kadar iyileştirdiği), ağırlık (bir ağac için bölme olarak seçilen özellikler) veya örtü (bölünmeden etkilenen gözlem sayısı). XGBoost modeli, hava kalitesiyle ilgili veriler (kirleticiler, meteorolojik değişkenler) üzerine inşa edilmiştir ve gecikmeli PM_2.5'e odaklanarak Delhi_{için PM 2.5} modellerinde yaygın olan ve PM_2.5'in zamansal kalıcılığını yakalamaya yardımcı olur. Delhi_PM_2.5, ince partiküllerin yüksek otokorelasyon özellikleri nedeniyle önemli bir katkı sağlar; bu da tutarlı emisyon kaynaklarından kaynaklanan kirliliğin ataletinin varlığını gösterir. Rüzgar Hızı, kirleticilerin yayılma mekanizmasını sağladığı için önemli bir katkı sağlar; düşük rüzgarlar ise inversasyonların olduğu kışın kirleticilerin birikmesine izin verir. NO₂, trafik/emisyon nedeniyle PM_2.5 ile ilişkilidir, oysa yılın günü kirleticilerin yıllık emisyon döngüsünün (yani hafta sonu daha düşük emisyonların) göstergesidir. Delhi'de, PM_2.5, kışın durgun meteorolojisi ve araçlardan, sanayiden ve biyokütle^28'den kaynaklanan sürekli emisyonlar nedeniyle yüksek bir kendiliğine dayanıklılık gösterir. Rüzgar, aerosollerin yayılmasına yardımcı olur, ancak 2 m/s < zayıf rüzgar, inversiyonlar nedeniyle PM_2.5 birikiminin artmasına katkıda bulundu. NO₂ ile PM_2.5 arasındaki ilişki, ortak kökenlerinin (yani yanma) bir sonucudur ve zamansal etkilere (örneğin, günlük ve haftalık) maruz ^{kalmıştır.36}. AQI'deki %93 veya daha fazla varyasyonu açıklayan dört ana faktör, PM_2.5 gecikmeli birikimi (%93+) ve düşük rüzgar hızlarının emisyonları hapsetmesinden kaynaklanan kirletici konsantrasyonlarındaki farklılıklar, araçlardan ve sanayiden NO₂/PM emisyonları ve günlük trafik miktarındaki^{değişimler 37'dir}. Ayrıca, Delhi'nin coğrafyası bölgedeki inversiyonların devam etmesine katkıda bulunan bir faktördür ve bu nedenle PM_2.5 konsantrasyonlarını da artırır. Hiper-parametre ayarlama, düzenleme ve ek değişkenlerin (örneğin sıcaklık) eklenmesi, aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olur ve genel model performansını iyileştirir. PM emisyonlarını azaltmak için operasyonel stratejilerin uygulanması, PM emisyonlarına günlük sınırların getirilmesi, PM varlığını gerçek zamanlı izleme sağlayan cihazların kullanılması ve PM'nin kentsel yeşil alana yayılması için rüzgar kullanımını içermelidir.

Şekil 4: PM₂.₅ tahmini için CorrXGBoost-Rank özellik taramasından sonra XGBoost kazanca dayalı özellik önemi sıralaması. Tahmin çubukları önem sırasına göre azalan sırayla düzenlenmiştir. Kesik dikey çizgi, gerçek XGBoost özellik seçimi eşiği olan 0.015'i temsil eder. 0.015 ≥ puana sahip tahminciler nihai CORTA-Net girdi seti için korundu, bu eşiğin altındaki tahminciler ise hariç tutuldu. Bu sıralama, özellik taraması ve model davranışı yorumu için kullanılır ve nedensel atıflama olarak yorumlanmamalıdır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

CORTA-net model mimarisi
Şekil 5 , önerilen PM_2.5 tahmin çerçevesini sunmaktadır. Ek Şekiller 4 ve 5 , LSTM ünitesinin iç düzenini ve Çoklu Başlı Dikkat blok diyagramının temsilini gösterir. Tüm veri kaynakları (yani ortam koşulları, meteorolojik gözlemler, yangın aktiviteleri ve verinin hem zamansal hem de bağlamsal yönleri) zamansal olarak uyum sağladıklarını, eksik verilerin (gerekirse) atfedilmesini ve model oluşturma süreçlerinde kullanılmadan önce hem alaycı değerlerin kaldırılmasını hem de normalizasyonuna tabi tutulmasını sağlamak için ön işlemeden geçti. Modelin mimarisi, özellik mühendisliği, eğitim yapılandırması, veri yapılandırması, transfer öğrenimi, değerlendirme metrikleri, gelecek tahminleri ve uygulama detayları Ek Tablo 1'de gösterilmiştir. CorrXGBoost-Rank modülü kullanılarak, optimal özellik kümesi, modelleme aşamasında zaman serisi davranışını hesaba katmak için çok başlı dikkat katmanlarının eklenmesiyle geliştirilen LSTM mimarisine girilmeden önce belirlenir. Hem PM_2.5 tahmini hem de PM_2.5 , giriş özelliklerinin önemini ve dikkat haritası olarak çok başlı dikkat ağırlıklarını çıktı olarak sunulmuştur. İç LSTM ünite yapısı ve çoklu başlık dikkat blok diyagramı sırasıyla Ek Şekiller 4 ve 5 olarak dahil edilmiştir; Ek Tablo 1 ise bu mimari içindeki her katman tipi için mimari parametreleri sağlar.

Şekil 5: CORTA-Net PM₂.₅ tahmin modelinin genel mimarisi. Bir giriş tahmin süreci, hava kalitesi göstergelerinden, hava göstergelerinden, zaman göstergelerinden ve MODIS (Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradyometresi) yangın sayım göstergelerinden gelen girdileri içerir. Bu adımların her biri için algoritma zaman damgalarını hizaladı, eksik değerleri yönetti, dışnamaları filtreledi, verileri normalleştirdi ve özellikleri mühendislik yaptı. Son tahminciler daha sonra CorrXGBoost-Rank süreciyle seçildi. Daha sonra, seçilen özellikler zaman dizisi kaydırma pencerelerine yerleştirildi ve transfer öğrenmesi kullanılarak LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) kodlayıcısından geçirildi. Her özellik ve zaman adımı için, çoklu başlı dikkat mekanizması, birleşik çıktıyı son regresyon yoğun tabakasına göndermeden önce ağırlıklar uygular ve PM₂.₅ tahminini üretir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Eğitim ve değerlendirme
Denetimli öğrenme dizileri oluşturmak için kaydırmalı pencere yaklaşımı kullanıldı. Eğitimde Adam optimizer ve ortalama kare hata kaybı kullanıldı (Ek Tablo 2). Model performansı, eğitim, doğrulama, test ve çapraz doğrulama bölümlerinde RMSE ve R² kullanılarak değerlendirildi. Modelin mimarisi, özellik mühendisliği, Eğitim Konfigürasyonu, Veri Konfigürasyonu, Transfer Öğrenimi, Değerlendirme Metrikleri, Gelecek Tahminleri ve Uygulama Detayları Ek Tablo 1'de tablolanmıştır. Şekil 6, CORTA-Net PM₂.₅ tahmin modeli için eğitim tanısını göstermektedir. Panellerde, Şekil 6A , Eğitim ve doğrulama kayıp eğrilerini göstermekte olup, kademeli hata azalmasını gösterir ve optimal nokta 106'da durur. Aşırı uyum analizinin değerlendirilmesi sırasında genelleme açığının evrimi, Şekil 6B'deki doğrulama ve eğitim verileri arasındaki ayrışmayla gösterilmiştir. Özellikle, sapmanın önceden tanımlanmış sınırları aştığı dönemleri gösterir; bu bilgi, öğrenme hızı davranışı ve kayıp azaltma desenlerinin, Şekil 6C'de gösterildiği gibi, kritik dönemlerde planlanmış öğrenme hızı (LR) düşüşünün yakınsama kararlılığını artırma aracı olarak faydalarını gösterdiğine dair kanıt sunar. Bu rakamlar topluca, modelin öğrenme dinamiklerini, genelleme yeteneğini ve önerilen eğitim yapılandırmasını özetlemektedir.

Şekil 6: CORTA-Net PM₂.₅ tahmin modeli için eğitim tanıları. (A) Doğrulama performansına dayalı olarak model eğitimi sırasında hata azalmasını ve doğrulama performansına göre erken durma noktası 106'da azaldığını gösteren eğitim ve doğrulama kayıp eğrileri. (B) Dönemler arasında eğitim ve doğrulama kaybı arasındaki genelleme boşluğu, model genellemesi ve artan ayrışma dönemlerini gösteren potansiyel aşırı uyum işaretleri. (C) Planlamalı öğrenme hızı düşüşünün eğitim boyunca optimizasyon üzerindeki etkisini gösteren öğrenme hızı takvimi. (D) CORTA-Net modeli için seçilen kararlı optimizasyonu ve nihai eğitim konfigürasyonunu gösteren model yakınsamama davranışının özeti. Bu tanılamalar birlikte, modelin dinamiklerini, yakınsama özelliklerini ve eğitim sırasında genelleme performansını gösterir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Sonuçlar

Özellik seçimi ve tahmin sonuçları
CorrXGBoost-Rank prosedürü, hava kalitesinin önemli öngörücüleri olarak gecikmeli PM₂.₅, rüzgar hızı, nem, sıcaklık, zaman göstergeleri ve MODIS'ten türetilen yangın sayılarını seçti. Bu değişkenlerin her biri, kirliliğin kalıcılığını, meteorolojik koşullar nedeniyle yayılımı, kirlilik seviyelerindeki mevsimsel farklılıkları ve yangınların bölgesel etkisini açıklar. Gereksiz giriş boyutluluğunu azaltmak için dizi modellemesinden önce gereksiz değişkenler kaldırıldı. CORTA-Net, ortalama mutlak hata, kök ortalama kare hatası ve belirleme katsayısı kullanılarak değerlendirildi. Delhi günlük veri setinde model RMSE = 3.19 ve R² = 0.983 olarak elde etti. Daily Delhi İklim eğitim bölümünde model RMSE = 4.98 ve R² = 0.845 elde etti. Hedef test seti saçılım analizinde, gözlemlenen ve tahmin edilen PM₂.₅ değerleri Pearson r = 0.942 ve R² = 0.873 göstermiştir. Bu değerler farklı değerlendirme bölümlerine atıfta bulunur ve model genelinde birbirinin yerine getirilebilir sonuçlar olarak ele alınmamalıdır.

Şekil 7 artık test verilerindeki CORTA-Net test performansının tek bir konsolide görsel temsili olarak hizmet vermektedir. Zaman serisi bölümü, değerlendirme zaman dilimi boyunca test veri setinde gerçek ve tahmin edilen PM_2.5 seviyesi arasında mükemmel bir korelasyon olduğunu göstermektedir; bu seviyeler Diwali gibi epizodik yüksek kirlilik olayları ve ürün kalıntısı yakma olayları dahildir. Bunu desteklemek için, dağılma grafiki gerçek ve tahmin edilen değerler arasında güçlü bir doğrusal korelasyon olduğunu gösterir (Pearson'ın r = 0.942, R² = 0.873), bu da son derece yüksek bir tahmin doğruluğu seviyesine işaret eder.

Tahmin performansı
Kalıntı grafikler, hataların yaklaşık olarak normalde sıfır civarında dağıldığını, aşırı kirlilik artışları sırasında sadece birkaç izole hata olduğunu göstermektedir. Bu durum, CORTA-Net modellerinde istatistiksel sağlamlığı ve önyargı eksikliğini güçlü şekilde destekledi. CORTA-Net, günlük Delhi veri setinde RMSE 3,19 ve R^2'yi 0,983, Günlük Delhi İklim Treni veri setinde ise RMSE 4,98 ve R^2'si 0,844 olarak gösterdi. Bu ölçümler, yukarıdaki kanıtlarla birlikte, CORTA-Net'in hem kademeli eğilimleri hem de PM_2.5 seviyelerindeki ani sapmaları doğru şekilde modellediğini doğruladı.

PM_2.5 konsantrasyonlarının tahminlerinin doğruluğu üç yöntemle değerlendirildi: modellerin PM_2.5 konsantrasyonu tahminlerinin zamanla doğrulanmış doğruluğunun zaman temelli değerlendirilmesi, tahmin edilen ve gerçek PM_2.5 konsantrasyonlarının zamana dayalı korelasyonu ve istatistiksel analizlere dayalı hata değerlendirmesi. PM_2.5 ile geçici PM_2.5 tahmin edilen değerleri karşılaştıran zamansal değerlendirme (Şekil 7A), gerçek ölçülen PM_2.5 konsantrasyonlarının model tarafından öngörülen PM_2.5 konsantrasyonları ile zaman içinde ilişkisini gösterdi ve bu dönemde gerçekleşen bazı önemli PM_2.5 olaylarını (örneğin Diwali festivali ve sakal yakma dönemi) gösterdi. Modelde tahmin edilen PM_2.5 konsantrasyonları ile ölçülen PM_2.5 konsantrasyonları arasındaki korelasyon, çok yüksek bir korelasyonun kanıtı sunar (Pearson r = 0.942 ve R2 = 0.873), tahmin edilen PM_2.5 konsantrasyonları ile gerçek ölçülen konsantrasyonlar arasında çok güçlü bir uyum vardır; bu da PP-FRC modelinin PM_2.5 konsantrasyonlarının doğru ve güvenilir bir tahmincisi olduğunu gösterir (Şekil 7B). Kalıntıların kurtoz dağılımı (Şekil 7C), zaman içinde küçük hatalar ve izole yüksek hata günleri göstermiş, kalıntı dağılımı ise yaklaşık normaldi (Şekil 7D) ve ortalama ile medyan kalıntı hatalar sıfıra çok yakındı; bu da modelin tahmin hatalarının tarafsız ve istatistiksel olarak iyi davrandığını gösteriyordu.

Şekil 7: CORTA-Net modelinin bağımsız test veri seti üzerindeki öngörücü performansı. PM₂.₅ konsantrasyonları μg/m 3 cinsinden rapor edilmiştir. (A) Gözlemlenen ve tahmin edilen PM₂.₅ konsantrasyonlarının zamansal karşılaştırması; ölçülen ve model tarafından tahmin edilen değerler arasında yakın uyum gösterilir; büyük kirlilik dönemleri dahil. (B) Tahmin edilen ve gözlemlenen PM₂.₅ konsantrasyonlarının dağılma grafiği, güçlü öngörü performansı göstermektedir (Pearson r = 0.942; R² = 0.873). (C) Test dönemi boyunca kalıntıların (tahmin hatası) zamansal dağılımı ve genellikle sınırlı sayıda yüksek hatalı olay ile küçük hataları gösterir. (D) Sıfıra yakın merkezli yaklaşık normal dağılım, ortalama ve medyan kalıntılar sıfıra yakın olan, tarafsız ve iyi davranan tahmin hatalarını gösteren kalıntıların dağılımı ile dağılım. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7 , CORTA-Net'in hedef test seti üzerindeki öngörücü performansını sunmaktadır. Zaman serisi grafiki, gözlemlenen ve tahmin edilen PM₂.₅ değerleri arasındaki uyumu gösterdi; bu değerler arasında partikül konsantrasyonu yükseldiği dönemler de dahil. Saçılım grafiki, tahmin edilen ve gözlemlenen PM_2.5 değerleri arasındaki ilişkiyi gösterdi. Kalıntı grafikler, tahmin hatalarının çoğunun sıfıra yakın merkezlendiğini, yüksek kirlilik dönemlerinde daha büyük sapmaların olduğunu göstermiştir.

Çapraz doğrulama
On katlı çapraz doğrulama, katlar arasında sınırlı varyans gösterdi ve sabit olmayan atmosfer koşullarında sağlamlık gösterdi. Model güçlü bir öngörü yeteneği gösterdi. Tahmin edilen PM₂.₅ değerleri gözlemlenen değerlerle yakından eşleşiyor. Köküntüler minimum yanlılık ve yaklaşık normallik gösterdi. Şekil 8 , modelin birçok koşulda ve zaman içinde performansına genel bir bakış sunmuştur; RMSE, MAE (ortalama mutlak hata) ve R2 (belirleme katsayısı) ölçümleri kullanılarak 10 yollu çapraz doğrulama yapılmıştır. Şekil 8A ve Şekil 8B panellerinde, RMSE ve MAE'nin tüm çapraz doğrulama eğitim/doğrulama boşluklarında düşük değişkenlik gösterdiği gösterildi ve bu da kararlı tahmin doğruluğunu gösterdi. Panel Şekili 8C , tüm çapraz doğrulamalarda tutarlı olarak yüksek R² değerlerini (~0.92 eğitim ve doğrulama için ~0.89) gösterir; bu da modelin yüksek açıklayıcı gücüne ve farklı çapraz doğrulamalar arasında çok düşük model içi varyansa sahip olduğunu gösterir. Şekil 8D, tüm bu ölçümlerdeki ortalama değerin genelleme boşluğu çok az olduğunu gösterdi ve bu da modelin verilerin nasıl bölündüğüne bakılmaksızın tutarlı şekilde iyi performans gösterdiğini gösteriyordu.

Şekil 8: 10 katlı çapraz doğrulama kullanarak CORTA-Net modelinin katlanabilir performansı. Performans, kök ortalama kare hatası (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve belirleme katsayısı (R²) kullanılarak değerlendirildi. Hata çubukları, uygun olduğunda katlar üzerindeki standart sapmayı temsil eder. (A) Eğitim ve doğrulama veri setleri için katlanabilir RMSE değerleri, tüm katlamalarda tutarlı düşük tahmin hatası göstermek. (B) Eğitim ve doğrulama veri setleri için katlanabilir MAE değerleri, katlamalar arasında minimum varyasyonla kararlı öngörü performansı gösterir. (C) Eğitim ve doğrulama veri setleri için katlanabilir R² değerleri, tüm çapraz doğrulama katlamalarında tutarlı yüksek açıklayıcı güç göstermektedir. (D) Eğitim ve doğrulama veri setleri arasındaki ortalama performans metrikleri ve genelleştirme boşluğu, veri bölünmesine bakılmaksızın tutarlı model performansı ve iyi genellemeyi göstermek. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Dikkat temelli yorumlanabilirlik
Çoklu başlı dikkat kullanılarak, PM_2.5 tahminine en çok katkı sağlayan son zaman adımları ve giriş değişkenleri incelendi. Bazı dikkat başlıları, gecikmeli PM_2.5 değerleri üzerinden kısa vadeli kirletici hafızaya vurgu yaparken, diğerleri rüzgar hızı ve nem gibi dağınıklıkla ilgili meteorolojik değişkenlere daha fazla ağırlık verdi. Yangın sayısı değişkenleri de bölgesel biyokütle yakma etkisiyle uyumlu kirlilik olayları sırasında daha yakından dikkat çekti. Bu dikkat haritaları, nedensel açıklamalar yerine model davranışının göstergeleri olarak yorumlanmalıdır. Sonuçlar, modelin tahminler ürerken hem yakın zamanda kirletici geçmişi hem de çevresel kovaryantları kullandığını gösterdi.

Model yapılandırması	Özellik seçimi	Transfer öğrenme	Çok başlı dikkat	Ateş sayısı girdisi	RMSE ↓	MAE ↓	R² ↑
LSTM temel seviyesi	Hayır	Hayır	Hayır	Hayır	7.56	5.52	0.905
+ CorrXGBoost-Rank	Evet	Hayır	Hayır	Hayır	4.24	3.10	0.970
+ Transfer öğrenme	Evet	Evet	Hayır	Hayır	3.89	2.84	0.975
+ Çok başlı dikkat	Evet	Evet	Evet	Hayır	3.48	2.54	0.980
Tam CORTA-Net	Evet	Evet	Evet	Evet	3.19	2.33	0.983

Tablo 3: CORTA-Net'in bileşen bazında ablasyon analizi. Tablo 3, bir sistemdeki her mimari unsuru bir veya daha fazla bileşeni çıkararak veya değiştirerek ve performans değişikliklerini ölçerek değerlendirir. Bu, hangi mimari bileşenlerin en etkili olduğunu gösterir, mimari kararları doğrular ve farklı bileşenlerin ağın doğruluğunu, dayanıklılığını, verimliliğini ve genel etkinliğini artırmak için nasıl etkileştiğini gösterir.

Tablo 3, CORTA-Net'in bileşen bazında ablasyon analizini sunmaktadır. LSTM başlangaz değeri RMSE = 7.56, MAE = 5.52 ve R² = 0.905 aldı. CorrXGBoost-Rank özelliğinin eklenmesiyle RMSE 4.24'e düşürüldü; bu da gereksiz ve zayıf derecede ilgili öngörücülerin kaldırılmasının tahmin performansını iyileştirdiğini gösteriyor. Transfer öğrenmesi RMSE'yi 3.89'a düşürdü ve bu da önceden eğitilmiş zamansal temsillerin model kararlılığını artırdığını gösteriyor. Çoklu başlı dikkat kullanılarak, RMSE 3.48'den 3.19'a düşürüldü ve böylece R² değeri 0.980'den 0.983'e yükseldi; bu, CORTA-Net modelinin diğer bileşenleriyle (örneğin, CorrXGBoost-Rank, Transfer Öğrenme, Çok Başlı Dikkat ve MODIS Ateş Sayısı Girdileri) birlikte özellik ve zaman adım seviyesi ağırlıklarının kullanılması yoluyla zamansal tahminlerde büyük bir gelişme gösterdi. Genel olarak, bu gelişmeler, özellik seçimi, zamansal transfer öğrenimi, dikkat tabanlı dizi ağırlıkları ve ateş etkinliğinin CORTA-Net modelinin uygulanması ve performansına katkılarını gösterdi.

Özellik Seçimi	Zamansal Dizis Modelleme	Transfer Öğrenme	Dikkat Temelli Model Davranış Analizi	Ateş Aktivitesi Girişi	Karşılaştırmada Ana Rol
Açık bir CorrXGBoost-Rank yok	Hayır	Hayır	Hayır	Hayır	Klasik doğrusal olmayan makine öğrenimi temel çizgisi
Sadece dahili ağaç tabanlı önem	Hayır	Hayır	Hayır	Hayır	Tablo tahmincileri için gradyant güçlendirme başlangıç
Hayır	Evet	Hayır	Hayır	Hayır	Tekrarlayan zamansal başlangıç
Hayır	Evet	Hayır	Evet	Hayır	Dikkat temelli tekrarlayan temel
Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Önerilen hibrit tahmin çerçevesi

Tablo 4: CORTA-Net ile temel tahmin modelleri arasındaki temel farklar. Tablo 4, tahmin için kullanılan mevcut modelin CORTA-Net olduğunu gösteriyor; bu model, zaman özelliklerini çıkarmak için daha gelişmiş teknikler ve zaman serisi veri setlerinden karmaşık zaman desenlerini yakalamak için önemli olanlara göre uyarlanabilir müdahale yeteneğini kullandı. CORTA-Net, geleneksel temel tahmin tekniklerine kıyasla daha yüksek genel doğruluk, dayanıklılık ve genelleme yeteneği elde etmek için birçok farklı zaman ölçeğini dinamik olarak ilişkilendirmeyi öğrendi.

CORTA-Net metodolojileri ile karşılaştırma temel modelleri arasındaki farklar Tablo 4'te sunulmaktadır. Random Forest ve XGBoost, doğrusal olmayan makine öğrenimi temel yöntemi sağlamak için kullanılabilir, ancak dizili bağımlılıkların doğrudan modellenmesinden yoksundur. LSTM'ler tekrarlayan zamansal temel yöntem olarak kullanılırken, Dikkat-LSTM'ler açıkça tarama özellikleri olmadan, transfer öğrenmesi veya ateş aktivitesini entegre ederek dikkat temelli ağırlıklandırma sağlıyordu. Buna karşılık, CORTA-Net önceki temel çizgilerin dört yönünü tek bir tahmin hattında birleştirir: (1) CorrXGBoost-Rank özellik seçimi; (2) transfer-öğrenme LSTM kodlamaları; (3) birden fazla baş dikkati; (4) ve MODIS kaynaklı ateş giriş veri olarak sayılır.

Temel karşılaştırma
Nicel başlangıç karşılaştırmalarının yanı sıra (ortalama katlanma farkları, standart hatalar ve %95 güven aralıklarıyla ayrı sunulmuş), yazarlar CORTA-Net'in iç işlevini dikkat mekanizması aracılığıyla da değerlendirmiştir. Her giriş özelliğine atanan dikkat ağırlıkları (zaman içinde adımlar ve birden fazla dikkat başı) Şekil 9'da gösterilmiştir. Şekil 9A'da, grup test veri seti örneklerinden birine atanmış temsili bir dikkat ağırlık dağılımını gösterir. Bu şekilde görüldüğü gibi, bazı giriş özellikleri (örneğin, t-1, t-2 ve t-3'te PM2.5) diğer öngörücülere göre daha düşük göreceli ağırlıklara sahip olsa da, yine de en yüksek ilgi/ağırlıkları alırlar; bu da CORTA-Net'in uzun vadeli hafıza bağımlılığından daha fazla kısa vadeli zamansal bağımlılığa daha fazla önem verdiğini gösterir. Şekil 9B'de, araştırmacılar Delhi için PM_2.5'i tahmin etmede tüm test örneklerindeki tüm giriş özelliklerinin göreceli önemine dair toplam değerlendirmeler sunarlar; gecikmeli PM_2.5, rüzgar hızı, sıcaklık ve yangın sayısı en önemli öngörücü giriş özellikleri olarak tanımlanmıştır. Şekil 9C'de yazarlar, CORTA-Net'in çok başlı dikkat kalıplarını göstermektedir; burada her baş, giriş özellikleri arasında farklı, ancak tamamlayıcı, zamansal ve/veya özellik düzeyindeki ilişkileri yakalamaktadır ve böylece giriş özelliklerinin daha zengin bir temsilini öğrenebilir. Şekil 9D'de yazarlar, PM_10'a göre zaman içinde dikkat akışını örneklemekte, dikkatin PM₁₀ seviyelerine göre zaman içinde nasıl değiştiğini göstermektedir. Dikkat ağırlıkları, CORTA-Net'in ardışık olarak sağlanan çevresel verileri işlenme genel kalıplarının ve her ardışık olarak verilen özelliğin önceliklendirilmesinin göstergesi olarak yorumlanabilir, ancak dikkat ağırlıkları nedensel ilişkilere doğrudan kanıt sağlamaz. Ancak, CORTA-Net'in çevresel verileri sıralı olarak nasıl işlediğine dair içgörü sağlamadılar; bu da tahminlerinin yorumlanabilirliğini artırırdı (Ek Tablo 3).

Şekil 9: CORTA-Net model davranışının dikkat temelli görselleştirmeleri. Dikkat ağırlıkları, modelin tahmin sırasında giriş özellikleri ve zaman adımları arasında odağı nasıl dağıttığını göstermek için gösterilir ve nedensel ilişkilerin kanıtı yerine model davranışının göstergeleri olarak yorumlanmalıdır. (A) Bireysel bir tahmin için giriş özelliklerine ve son tarihsel gözlemlere atanan dikkat ağırlıklarını gösteren tek bir durumlu dikkat haritası. (B) Test veri seti boyunca dikkat ağırlıklarına dayalı toplanmış özellik önemi, her giriş değişkeninin PM₂.₅ tahminine göreceli katkısını vurgular. (C) Farklı dikkat başlarının tamamlayıcı özellik ve zamansal düzeyde temsilleri nasıl yakaladığını gösteren çok başlı dikkat kalıpları. (D) Tahmin sırasında tarihsel zaman adımlarının göreceli önemini gösteren zamansal dikkat dağılımı. Genel olarak, gecikmeli PM₂.₅, FIRECOUNT, rüzgar hızı (WDS), nem ve sıcaklık en yüksek dikkat ağırlıklarını aldı; bu da modelin tahmin sürecinde önemlerini gösterdi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 6A– B, CORTA-Net'i MAE, RMSE ve R² kullanılarak temel modellerle karşılaştırmaktadır. Daha düşük MAE ve RMSE değerleri daha düşük tahmin hatasını gösterirken, daha yüksek R² daha iyi açıklanan varyansı gösterir. CORTA-Net, aynı deneysel bölüm altında değerlendirilen temel modellere göre daha düşük tahmin hatası gösterdi. Ancak, karşılaştırma seçilmiş Delhi izleme istasyonu veri seti ve aynı ön işlem boru hattı içinde yorumlanmalıdır. Ek Şekil 7, bildirilen metrikler genelinde CORTA-Net ve temel modellerin göreceli sıralamasını özetlemektedir. Ek Şekil 8 , model performansına katkıda bulunan ana bileşenleri vurgular; bunlara özellik seçimi, transfer öğrenmesi, zamansal dizi modelleme ve çoklu başlı dikkat dahildir.

CORTA-Net'in performansını bazı temel modellerle karşılaştıran değerlendirme, Ek Şekil 7A–C'de radar grafiki kullanılarak yapılmıştır; bu tablo, ölçülen tüm alanlarda (ters RMSE, ters MAE ve R² değerleri) muadillerinden daha yüksek veya daha düşük ölçüm yapan tek modeli gösterir. CORTA-Net, Ek Şekil 7B'de en iyi genel sıralamayı elde etti ve ölçülen diğer bazı metriklerde de en üst sıralarda yer aldı. Ek Şekil 7C , CORTA-Net ile çoklu baz çizgileri arasındaki performans iyileştirmelerini sunar; bu çalışmadaki temel çizgilere kıyasla önemli kazançlar göstermektedir. En belirgin iyileşme RMSE'de (%22,8) görülüyor, ardından MAE (%24,1) ve R² değerleri (her sonuçta varyansı açıklamak için %39,3 ila %72,2 artış) geliyor. CORTA-Net'in özet kutusu, güçlü yönlerine genel bir bakış sunuyor. Bunlar arasında önemi değerlendirmek için çok başlı dikkat uygulanabilme yeteneği, gelecekteki kirleticileri tahmin etmek için sensör verilerinin zamansal birleştirilmesi, kirlilik olaylarındaki değişikliklere (örneğin şiddetli fırtınalar) karşı direnç ve çapraz fonksiyonel ortamda başarının tüm ölçütlerinde tutarlı performans yer alır. CORTA-Net, tahmin yeteneği açısından mevcut tüm derin öğrenme modellerinden daha iyi performans gösterir.

VERİ ERIŞILEBILIRLIĞI:
Bu çalışmadaki hava kalitesiyle ilgili veriler, mevcut olduğunda Merkezi Kirlilik Kontrol Kurulu ve Delhi Kirlilik Kontrol Komitesi tarafından kamuya açık izleme yoluyla sağlanmaktadır. Meteorolojik veriler, Hindistan Meteoroloji Departmanı'nın kayıtlarından veya ilgili kamu meteorolojik verilerinden alınmıştır. Uydu kaynaklı yangın sayısı verileri MODIS aktif yangın ürününden alınmıştır. Rapor için, işlenen veri setleri, seçilmiş özellik listeleri, normalizasyon parametreleri ve raporlanan deneylerin yeniden üretilmesi için gereken kod, https://github.com/saravagnamahasiva/CORTA-Net el yazması deposu bağlantısı üzerinden erişilebilir . Makale, veri kaynaklarının, ön işleme adımlarının, özellik seçimi eşiklerinin, model bileşenlerinin, değerlendirme bölümlerinin ve raporlanan metriklerin net tanımlanmasını sağlayarak tekrarlanabilirliği vurgular. Model, kronolojik eğitim, test ve doğrulama bölümleriyle değerlendirilir. Ön işleme parametreleri eğitim verilerinden türetildi ve daha sonra hem test hem de doğrulama verilerine uygulandı. Sonuçlar, ilgili bölümlerine özgü bulgular olarak sunulur ve daha genel iddialardan kaçınılır.

Ek Şekil 1: Delhi'nin çalışma alanı haritası. PM₂.₅ veri toplama ve model geliştirme için bu çalışmaya dahil edilen dört hava kalitesi izleme istasyonunun (Dwarka Sektör 8, Anand Vihar, Mundka-DPCC ve Sonia Vihar) konumlarını gösteren Delhi çalışma alanı haritası. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 2: Yıllık FIRECOUNT trendi (2012–2024). Yangın olayları, 2012'den 2024'e kadar olan FIRECOUNT eğilimleriyle gösterildiği gibi hava kirliliğine katkıda bulunuyor. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 3: Saatlik PM₂.₅ için otokorelasyon fonksiyonu (ACF) grafiki. Tahmin edilen PM_2.5'in 30 gecikmede otokorelasyonu, neredeyse tüm gecikmelerde güçlü pozitif otokorelasyon göstermekte, Delhi'deki PM2.5'in güçlü zamansal bağımlılık ve çok günlük kalıcılık sergilediğini doğrular. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 4: Bir LSTM ünitesinin iç yapısı. Bir LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağı, standart Tekrarlayan Sinir Ağlarının (RNN) uzun vadeli bağımlılık sorununu, hafıza konveyör bandı gibi hareket eden özel bir hücre durumundan bilgi akışını düzenleyerek çözer. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 5: Çok Başlı Dikkat Blok Diyagramı. Çok başlı dikkat, girdiyi birden fazla başa bölerek öz-dikkati genişletir ve modelin çeşitli ilişkileri ve kalıpları yakalamasını sağlar. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 6: CORTA-Net ve temel tahmin modellerinin genel performans karşılaştırması. Model performansı, ortalama mutlak hata (MAE), kök ortalama kare hatası (RMSE) ve belirleme katsayısı (R²) kullanılarak değerlendirildi. Daha düşük MAE ve RMSE değerleri daha düşük tahmin hatasını gösterirken, daha yüksek R² değerleri daha iyi açıklanan varyansı gösterir. (A) CORTA-Net'in karşılaştırmalı performansı ve MAE, RMSE ve R² metriklerine dayalı değerlendirilen temel modeller. (B) Aynı deneysel veri bölümü altında değerlendirilen modellerin göreli öngörü performansını vurgulayan genel karşılaştırma. CORTA-Net, değerlendirilen temel modellere göre daha düşük tahmin hataları ve daha yüksek açıklayıcı performans sağladı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 7: Çoklu değerlendirme metrikleri kullanılarak CORTA-Net ve temel modellerin karşılaştırmalı performans analizi. (A) Ters RMSE, ters MAE ve R² temelinde normalleştirilmiş model performansını karşılaştıran radar tablosu, değerlendirilen metrikler üzerindeki CORTA-Net'in genel üstünlüğünü göstermektedir. (B) CORTA-Net'in temel modellere göre göreli performans sıralaması, sürekli en üst sıralarda olduğunu vurgular. (C) CORTA-Net'in MAE, RMSE ve R² için değerlendirilen temel modellere göre yüzde iyileşmesi, tahmin doğruluğu ve açıklanan varyansda önemli artışlar göstermektedir. (D) CORTA-Net'in temel özelliklerinin özeti; çoklu başlı dikkat mekanizması, zamansal özelliklerin birleşmesi, kirlilik olaylarına dayanıklılığı ve tüm değerlendirme metriklerinde sürekli üstün öngörü performansı vurgulanıyor. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 8: Çağlar arasında eğitim ve doğrulama kayıpları karşılaştırması. Bu, minimal aşırı uyum ile aşamalı model yakınsaması ve kararlı genelleştirme göstermektedir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: Önerilen CORTA-Net modelinin mimarisi. CORTA-Net mimarisi genel büzülü; her ağ bileşeni, katman özellikleri, aktivasyon fonksiyonları ve PM₂.₅ tahmini için kullanılan ilgili öğretilebilir parametreler sayısı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: Önerilen CORTA-Net modelinin hiperparametre ayarları ve eğitim yapılandırması. Önerilen modeli geliştirmek ve optimize etmek için kullanılan mimari tasarımın, hiperparametre ayarlarının, eğitim yapılandırmasının, özellik mühendisliği stratejisinin, veri ön işlemenin, transfer öğrenme kurulumunun ve değerlendirme parametrelerinin özeti. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 3: Önerilen modelin temel tahmin yöntemleriyle performans karşılaştırması. Geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin, önerilen çerçeveyle özellik seçimi, dikkat mekanizması, transfer öğrenimi ve öngörücü performans açısından RMSE, MAE ve R² kullanılarak ölçülmesi sağlanmaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 4: Önceki PM₂.₅ tahmin çalışmaları ile önerilen yaklaşımın karşılaştırılması. Temsil eden PM₂.₅ tahmin çalışmalarının özeti; metodolojilerini, veri setlerini, ana giriş özelliklerini, yangın aktivitesinin dahil edilmesini, öngörücü performansını, yorumlanabilirliğini, bildirilen sınırlamaları ve önerilen CORTA-Net çerçevesinin bu sınırlamaları nasıl ele aldığını vurgular. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

CORTA-Net, üç ana bileşeni bir sırada birleştirerek hibrit mimari oluşturur. CorrXGBoost-Rank: Zamansal modelleme^{aşaması 38} öncesinde gereksiz tahmincileri ortadan kaldıran özelleştirilmiş bir özellik seçimi bileşeni. LSTM Kodlayıcı: Seçilen 24 saatlik giriş^{dizisi 39'da} kısa ve uzun vadeli zamansal bağımlılıkları yakalamak için üst üste yığılmış LSTM katmanları kullanır. Çok başlı dikkat katmanı: CORTA-Net hibrit dizi modelinin son adımının bir parçası olarak LSTM çıktısına (ilgili dikkat ağırlıklarıyla birlikte) uygulanır; nihai çıktının yorumlanabilirliğini artırır ve birincil LSTM^{omurgasının 40} rolünü değiştirmez. LSTM kodlayıcısı, seçilen kaydırma penceresi dizisinden zamansal bağımlılıkları öğrenir. CORTA-Net, CorrXGBoost-Rank'ın gereksiz tahmincileri budadığı hibrit bir dizi modelleme yaklaşımı sunmak üzere tasarlanmıştır. Çoklu Başlı Dikkat Katmanı, tüm LSTM çıktılarının ağırlıklı bir topunu sağladı ve hem PM_2.5 tahminlerini hem de ilgili dikkat ağırlıklarını üretti. CORTA-Net'in üç bileşeni, saf transformatör mimarisinden önemli ölçüde farklıdır; CORTA-Net ise dizileri modellemek için LSTM (tekrarlı) ağlar kullanır, tekrarlayan ağlar ardışık öğrenmenin ana temelini oluşturur ve dikkat açıklayıcı bir mekanizma olarak işlev görür.

CORTA-Net çerçevesinin dört ana sınırlaması vardır. İlk olarak, modelin değerlendirmesi Delhi genelindeki çeşitli izleme istasyonlarına dayanıyordu, bu nedenle performans, farklı emisyon kaynakları, iklim koşulları veya izleme yoğunluğu/konfigürasyonu gibi şehirlere genelleştirilmez. İkincisi, uydu verilerinden alınan yangın sayıları yangın değişkenleri için bir vekil sağlasa da, yangın yoğunluğu, bulut taşıması veya kimyasal dönüşümlerin tam temsili olmayabilir. Üçüncü olarak, tek yönlü sensörler, eksik veriler ve bireysel izleme istasyonlarındaki veya önceden belirlenmiş izleme ağlarındaki değişiklikler zaman serisi verilerinin kalitesini/güvenilirliğini etkileyebilir. Dördüncüsü, dikkat bilgilendirici olsa da, nedensel bir ilişki anlamına gelmez. Daha fazla değerlendirme için CORTA-Net'in diğer bağımsız şehirlerde kullanılması ve ek izleme ağları gerekecektir. Yeni teknolojiler kullanarak bölgesel hava kirliliği taşımacılığının tahminlerinin doğruluğunu artırmak amacıyla, araştırmacılar ulaşıma duyarlı bir çerçeve geliştirmiştir. Çerçeve, meteorolojik ve uzaktan algılama veri setlerinden özellik çıkarma, veri kalitesi kontrolü, neredeyse gerçek zamanlı veri alımı, belirsizlik tahmini ve sık sık model yeniden kalibrasyonu gibi ek verileri entegre^{eder 41}. Araştırma ekibi, bu sorunları ele almak için model eğitimi ve parametre ayarlaması için uyarlanabilir optimizatörler, tahmin yeteneğini artırmak için mevcut verileri kullanmak için transfer öğrenme, ardışık zaman serisi modelleme teknikleri, dikkat odaklı modelleme ve model yorumlanabilirliği gibi kapsamlı bir hesaplama araçları paketi geliştirmiştir. Ayrıca, açıklanabilir yapay zekanın CORTA-Net çerçevesine entegrasyonu, tahminlerin hava kirliliğine neden olan ana faktörlere dair bilimsel bilgiyle doğrudan bağlantısını sağlar. Örneğin, açıklanabilir yapay zeka, muson sonrası dönemde meydana gelen yangın aktivitelerinin hava kirliliğine önemli bir katkı kaynağı olarak tanımlanmasını sağlar. Model performansının çapraz doğrulaması (Delhi RMSE = 3.19, R² = 0.983) CORTA-Net'in etkinliğini doğrularken, model çıktısının dikkat temelli görselleştirmeleri, karar vericiler ve halk sağlığı uygulayıcılarının ilgisini çeken desenlerin gözlemlenebildiğini göstermektedir. Son olarak, yangın sayılarının ve kontrolsüz emisyon verilerinin CORTA-Net çerçevesine girdi olarak kullanılması, sonuçların diğer bölgelere genellenebilirliğini doğal olarak azaltır; çünkü hızlı veya kötü izlenen kaynakların kullanımı CORTA-Net^{çerçevesinin 42'nin} uygulanmasını ciddi şekilde zorlayabilir.

Şekil 10'da sunulan grafiksel temsil, karar vericiler ve araştırmacıların PM₂.₅ tahmini için farklı metodolojilerle geliştirilen modeller/sistemler arasındaki ilişkileri görselleştirmelerini sağlar; burada renk kodlu çubuklar RMSE (kısa çubuklar = daha yüksek doğruluk) ve R^2'yi (daha uzun çubuklar = daha fazla değişkenlik hesaba alınır) temsil eder; modeller yaklaşıma göre düzenlenir (şehir toplama, istasyon özel, çok değişkenli seriler). Derinliğin grafiksel temsilleri, tek bir modelin tüm kategorilerde öngörülebilir şekilde üstün performans göstermediğini gösterir; CORTA-Net, önemli yerel değişkenlik gösteren kentsel, yüksek gürültülü, istasyon düzeyindeki veri setlerinde benzer modelleri sürekli geride bırakırken, MxConnect genellikle daha kalın alan veri setlerinde bölgesel ortalama üstün sonuçlar üretirken, analiz edilen veri setlerinin ölçeğine (yani veri setlerinin büyüklüğüne), veri setlerinin mekansal çözünürlüğüne (yani tıkanıklık seviyesine) göre model seçmenin önemini gösterdi (yani, doğruluk) veya yerel varyasyon. Aslında, CORTA-Net'in benzersizliği, süreli işlem sırasında yüksek rastgele gürültülü gereksiz girdiler veya girdilerin dinamik olarak ağırlıksızlaştırılması, tekrarlayan ardışık dikkat mekanizmasına gömülü uyarlanabilir özellik ağırlıklarını kullanmasıdır. Bu, günümüzde kullanılan çoğu yaklaşımın aksine, modelin ön işleme adımı olarak uygulanmasından önce statik sezgisel yaklaşımlara (örneğin, korelasyon veya PCA eşikleri) dayanan çoğu yaklaşımın aksine, özel dikkat tabanlı bir kapı tasarımına uyarlanabilir özellik ağırlıklarının gömülmesiyle sağlanır (Şekil 10A). CORTA-Net'te kullanılan bu uyarlanabilir, bağlama duyarlı önceliklendirme yaklaşımı, kentsel dokularda yerel dinamiklere göre gerçek zamanlı ayarlamalar yapma kapasitesi sağlar; burada küresel olarak eğitilmiş veri setleri kullanılarak tasarlanmış daha basit ve daha az karmaşık modeller, ülke düzeyinde ortalamalar için üstün tahmin sonuçları verebilir. Şekil 10B'de sunulan karşılaştırmalı grafik ekranlar, model kıyaslama arasındaki ilişkiyi topluca tanımlar; araştırmacılara ve karar vericilere, kendi özel uygulamaları için modelleri seçme konusunda yönlendirme sağlar (yani, PM₂.₅'nin kısa vadeli tahminiyle ilgili ek araştırma yollarını belirleyebilir)

Şekil 10: CORTA-Net ve temel tahmin modellerinin öngörücü performansının karşılaştırılması. Model performansı, ortalama mutlak hata (MAE), kök ortalama kare hatası (RMSE) ve belirleme katsayısı (R²) kullanılarak değerlendirildi. Daha düşük MAE ve RMSE değerleri daha iyi tahmin doğruluğu gösterirken, daha yüksek R² değerleri daha fazla açıklanan varyansı gösterir. (A) MAE, RMSE ve R² temelli tüm değerlendirilen modellerin karşılaştırmalı performansı, tahmin doğruluğu ve model uyumunun genel bir değerlendirmesini sağlar. (B) En iyi performans gösteren modellerin performans karşılaştırması, CORTA-Net ve kıyaslama yaklaşımlarının göreceli güçlü ve sınırlamalarını vurgulamak. Genel olarak, karşılaştırma CORTA-Net'in rekabetçi performansını gösterirken, PM₂.₅ tahmini için farklı model mimarilerinin sezgisel değerlendirilmesini kolaylaştırıyor. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Karşılaştırma, CORTA-Net'in bağımsız bir transformatör mimarisi yerine hibrit bir PM₂.₅ tahmin iş akışı olduğunu göstermektedir (Ek Tablo 4). Yeni transformatör mimarileri, uzun menzilli zaman bağımlılıklarını öğrenmede önemli bir yetenek göstermiştir, ancak hibrit CNN-RNN ve transformatör-LSTM mimarileri, her bir sinir mimarisinin güçlü yönlerinden yararlanarak tahmin verimliliğini artırır ( Tablo 5'te gösterildiği gibi). CORTA-Net'in aksine, mevcut birçok hibrit CNN-RNN ve transformatör-LSTM modelleri, zamansal modellemeden önce açık özellik taraması yapmak yerine tüm giriş özellik setinden öğrenmek için dizi modeline dayanırken, CORTA-Net ise biyokütle yakma etkilerini modellemek için harici MODIS ateş sayısı verilerini kullanır. CORTA-Net'in dikkat ağırlıklarını kullanarak her tahmincinin zamanla (yani zaman toplanmış ağırlıklandırma) birleşimindeki kümülatif tahminci katkısına nasıl etkilendiğini değerlendirmesi ve üç farklı aşaması, CORTA-Net ile ilişkili toplam hataya katkıda bulunur; üçünün birleşimi, değerlendirme altındaki Delhi izleme istasyonu veri setine göre ölçülen en düşük hataya sahiptir⁴³. Özetle, CORTA-Net'in pratik katkıları, kısa vadeli PM₂.₅ tahmininin dört ilgili alanını tekrarlanabilir şekilde entegre etmektedir: özellik seçimi, zamansal transfer öğrenimi, harici ateş etkinliği zenginleştirme ve dikkat temelli yorumlanabilirlik. Modeller ve veri kaynakları bazında sonuçları gruplayın (ERA5 yeniden analizi küresel olarak çok değişkenli şehir özellerine doğru) (Şekil 10), araştırmacular her modelin performansının, her modelin PM₂.₅ konsantrasyonlarını ne kadar iyi tahmin ettiğinin genel iyiliğiyle ilişkili sekiz ana değişkenle nasıl ilişkili olduğunu kolayca karşılaştırabiliyorlar.

Ana model bileşenleri	Bildirilen en iyi sayısal sonuçlar	CORTA-Net'ten temel fark
Doğrusal bileşen için ARIMA, doğrusal olmayan bileşen için CNN-LSTM, hiperparametre ayarlama için güre böceği optimizatoru	RMSE = 7.594, 14.940, 7.841 ve 5.496; MAE = 5.285, 10.839, 5.120 ve 3.770; R² = 0.989, 0.962, 0.953 ve 0.953 dört şehirde	Güçlü hibrit AQI modeli, ancak AQI ve model optimizasyonuna odaklanıyor; açıkça CorrXGBoost-Rank taraması veya MODIS ateş sayısı entegrasyonunu içermez
Transformatör kodlayıcı, BiLSTM kodlayıcı, SHAP tabanlı yorumlama	Pekin: RMSE = 3.0012, MAE = 1.7928, R² = 0.9694; Tianjin: RMSE = 4.4785, MAE = 3.1614, R² = 0.9621; Shijiazhuang: RMSE = 5.1646, MAE = 3.4057, R² = 0.9324	Uzun ve kısa vadeli AQI bağımlılıklarını yakalar, ancak esas olarak kirletici konsantrasyon verilerini kullanır ve MODIS ateş sayısı değişkenleri veya sıradan önceki CorrXGBoost-Rank azaltma kullanmaz
LSTM, Transformatör öz-dikkati, parçacık sürüsü optimizasyonu	En iyi mevsimsel ortam: R² = 0.98745 ve iki şehir için 0.95655; bildirilen düşük hata değerleri arasında en iyi ayarlarda MAE = 0.83363 ve RMSE = 1.0176 yer alır	Güçlü optimize edilmiş Transformer-LSTM modeli, ancak ana yeniliği, özellik yedekliği kaldırma ve yangın aktivite zenginleştirmesi yerine PSO tabanlı optimizasyondur
CNN-LSTM ile Kolmogorov-Arnold Ağı bileşenleri ve coğrafi farkındalık	Şanghay: RMSE = 1.9222 ve R² = 0.9832; Pekin: RMSE = 2.5213, temel LSTM'ye göre %59,6 daha düşük RMSE	Güçlü coğrafi olarak farkında AQI modeli var, ancak Delhi PM₂.₅ tahminini özel olarak ele almaz veya biyokütle yakma olayları için MODIS yangın sayısı girdisini içermez
Klasik makine öğrenimi regressorları ve ızgara arama optimizasyonu	GBR: RMSE = 2.31; RF: MAE = 0.47 ve RMSE = 2.95; XGBR: R² = 0.9781	Faydalı makine öğrenimi kıyaslasıdır, ancak modeller LSTM veya dikkat yoluyla ardışık zamansal bağımlılığı açıkça temsil etmez
Sparrow Arama Algoritması kullanılarak optimize edilmiş LSTM; CNN-LSTM, CNN-BiLSTM ve PSO-LSTM ile karşılaştırıldığında	SSA-LSTM: RMSE = 8.601, MAE = 6.317, R² = 0.946; PSO-LSTM: RMSE = 8.860, R² = 0.944; temel LSTM: RMSE = 12.481, R² = 0.884	Optimize edilmiş LSTM değerini gösterir, ancak çoklu başlı dikkat, transfer-öğrenme adaptasyonu veya uydu ateş aktivitesi değişkenleri kullanmaz
Dengesiz yüksek kirlilik olayları için küme tabanlı eksisampling içeren transformatör modeli	En iyi yapılandırma: RMSE = 2.080, MAE = 1.386, R² = 0.914	Yüksek olaylı PM₂.₅ tahmini için güçlü, ancak vurgu entegre özellik seçimi, transfer öğrenimi, ateş sayısı zenginleştirmesi ve dikkat temelli yorumlama yerine dengesizlik yönetimine yönelmiştir
Sadece LSTM zamansal kodlayıcı	RMSE = 7.56, MAE = 5.52, R² = 0.905	Aynı Delhi deneysel ortamında iç zamansal temel olarak kullanılmıştır
LSTM ile korelasyon ve XGBoost tabanlı özellik seçimi	RMSE = 4.24	Tekrarlı ve zayıf tahmincilerin kaldırılmasının dizi öğrenmeden önce tahmin edilmesini iyileştirdiğini gösterir
Özellik seçimi, transfer-öğrenme LSTM ve çoklu başlı dikkat	RMSE = 3.48, R² = 0.980	Dikkat temelli zaman ve özellik ağırlıklandırmasının ek değerini gösterir

Tablo 5: CORTA-Net'in güncel ve mevcut PM₂.₅/AQI tahmin modelleri ile metodolojik karşılaştırması. Önerilen çerçeve, son dönemdeki transformatör tabanlı veya hibrit PM₂.₅ tahmin yöntemlerinden temelde farklıdır. Son zamanların son teknolojiyle daha güçlü bir karşılaştırma.

Bu çalışmanın temel katkısı, karmaşık bir yapı ortamına sahip Yeni Delhi, Hindistan'da kısa süreli PM_2.5 konsantrasyonlarını tahmin etmek için entegre bir yöntem sunan CORTA-Net adlı hibrit derin öğrenme yaklaşımıdır. Üç bağımsız bileşenden oluşan ikiye bölünmüş modellere dayanmak yerine (yedekliği en aza indirmek için CorrXGBoost-Rank tabanlı bir özellik seçme modülü; zamansal bağımlılıkların sabit olmamasını kodlamak için transfer öğrenmeyle geliştirilmiş bir LSTM; ve yorumlanabilir, uzun ve kısa vadeli tahminler elde etmek için çok başlı dikkat mekanizması) dayanmak yerine, CORTA-Net bu bileşenleri sinerjik olarak entegre etmek için boru hattı tabanlı bir yaklaşım kullanır. Bu çerçeve, PM_2.5 kirliliğine katkıda bulunan faktörlerin daha kapsamlı bir temsilini yaratmak amacıyla meteorolojik değişkenler, MODIS yangın sayıları ve ortam hava kalitesi verilerinin girdisini içermektedir. CORTA-Net, yüksek R² değerleri (0.983) ve düşük RMSE değerleri (3.19) dahil olmak üzere titiz değerlendirme metrikleri kullanarak, belirlenmiş temel çizgilerden (Random Forest, XGBoost, LSTM ve dikkat tabanlı LSTM) anlamlı derecede daha iyi performans gösterdi. Bu çalışmalar, CORTA-Net'in tüm unsurlarının model performansına önemli ölçüde katkıda bulunduğunu göstermiştir. CORTA-Net'in çok başlı dikkat mekanizması, bu çalışmaya ek değer kattı; çünkü ana tahmin edicilerin yakın zamanda alınan PM_2.5 ölçümleri, yangın sayıları ve meteorolojik ölçümler olduğunu gösterdi; bu da bilinen atmosferik süreçlerle iyi örtüşüyor ve aynı zamanda bu modele anlamlı bir yorumlanabilirlik derecesi sunuyor.

Umut verici sonuçlara rağmen, yazarlar bazı sınırlamaların olduğunu kabul ediyor; bunlar arasında coğrafi bir kısıtlama (yalnızca Yeni Delhi) ve RS verileri için sadece MODIS yangın sayımlarına güvenmek gibi termal proxy olarak kullanılıyor. Gelecekteki araştırmalar, CORTA-Net'in çeşitli kentsel konumlarda performansını doğrulamaya ve sınır katmanı yükseklikleri ve rüzgar yörüngeleri gibi ulaşım farkındalığı özelliklerinin modelleme sürecine dahil edilmesine odaklanarak genellenebilirliği artıracaktır. Buna rağmen, yazarlar CORTA-Net'in veri odaklı politika yapım ve erken uyarı sistemlerini desteklemek için son derece uygulanabilir, tekrarlanabilir ve yorumlanabilir bir çerçeve olduğuna inanmaktadır. CORTA-Net'in veri açısından zengin ama karmaşık bir kentsel ortamda, Yeni Delhi'de güçlü performans elde edebilme yeteneği, CORTA-Net'in yaygın olarak uygulanmaya hazır olduğunu ve böylece kentsel hava kalitesi tahmininde yeni bir standart geliştirmek için zemin oluşturduğunu göstermektedir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Calibri font	Microsoft Corporation	URL: https://learn.microsoft.com/en-us/typography/font-list/calibri	Düzeltilmiş şekil diyagramları ve etiketler için istenen temel tipografi olarak kullanılır.
CORTA-Net şekil oluşturma komut dosyaları	Bu CORTA-Net projesi için özel komut dosyaları	URL: https://github.com/saravagnamahasiva/CORTA-Net	Yayın kalitesindeki şekil PDF dosyalarını düzeltilmiş etiketler ve sıralama ile yeniden oluşturmak için kullanılır.
CORTA_Net_High_Resolution_Images.zip	Kullanıcı tarafından sağlanan proje görüntü arşivi	Katalog numarası/RRID: Uygulanabilir değil; yerel kaynak arşivi	Kaynak/referans görüntü seti olarak ve şekil kimliğini belirlemek için kullanılır.
GitHub	GitHub, Inc.	URL: https://github.com/	Proje kodu ve şekil oluşturma dosyaları için amaçlanan depo konuğu olarak kullanılır.
Matplotlib	Matplotlib Geliştirme Ekibi	RRID: SCR_008624; URL: https://matplotlib.org/	Grafikleri, diyagramları, etiketleri, panel işaretlerini ve vektör PDF şekillerini yeniden çizmek için kullanılır.
NumPy	NumPy Geliştiricileri	RRID: SCR_008633; URL: https://numpy.org/	Yeniden oluşturulan şekil panellerinde belirlenmiş diziler ve simüle edilmiş değerler için kullanılır.
OpenAI Codex	OpenAI	URL: https://openai.com/codex	Kod düzenleme, şekil yeniden oluşturma, PDF paketleme ve doğrulama konusunda yardımcı olmak için kullanılır.
Pillow	Pillow Katkıda Bulunanları	URL: https://python-pillow.org/	Raster görüntü çıktılarını incelemek, yeniden boyutlandırmak, önizlemek ve doğrulamak için kullanılır.
Poppler	Poppler Geliştiricileri / freedesktop.org	URL: https://poppler.freedesktop.org/	Oluşturulan PDF'leri PNG önizlemelere görselleştirme kalitesi kontrolleri için işlemek için kullanılır.
pypdf	pypdf Katkıda Bulunanları	URL: https://pypdf.readthedocs.io/	Her bir nihai şekil PDF dosyasının bir geçerli sayfa içerdiğini doğrulamak için kullanılır.
Python	Python Yazılım Vakfı	RRID: SCR_008394; URL: https://www.python.org/	Şekil oluşturma ve PDF işleme için programlama ortamı olarak kullanılır.
ReportLab	ReportLab Inc.	URL: https://www.reportlab.com/	Zorunlu malzemeler/araçlar/yazılım tablosunu bir PDF eseri olarak oluşturmak için kullanılır.
Windows PowerShell	Microsoft Corporation	URL: https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/	Dosya orkestrasyonu, arşiv çıkarma ve son ZIP paketleme komutları için kullanılır.