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...

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...

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.