Predstavitev
Ljudje
R&R teme
Projekti
Izobraževanje
Objave
Aplikacije
Partnerji
Prosta mesta
Video
Podatki

Follow us on Facebook LinkedIn Group

Razvoj in izvedba metode za sprotno modeliranje in napovedovanje onesnaženja zraka

Vodja projekta:

prof. dr. Juš Kocijan

Trajanje:

1.8.2013 - 31.7.2016

Financiranje:

ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije, L2-5475 (C), s sofinanciranjem Meis storitve za okolje d.o.o.

Povzetek:

Onesnaževanje ozračja je velik okoljski problem po svetu in v Sloveniji. Za nadzor trenutnega stanja onesnaženja uporabljamo podatke z merilnih postaj in modelske prostorske izračune, za napovedovanje prihodnjega onesnaženja pa uporabljamo zgolj modele, ki jih lahko delimo na modele za tridimenzionalno ponazoritev onesnaženja, ki so še zelo nenatančni, in modele za napovedovanje onesnaženja za točkovne lokacije.

Namen raziskovalnega projekta je izdelati metodologijo in model z Gaussovimi procesi za natančne napovedi ozona nad izbranimi najbolj obremenjenimi lokacijami v Sloveniji. V ta namen bomo združili znanstvene izkušnje dveh skupin, ki imata obsežne izkušnje iz razvoja tovrstnih modelov. Glavni pristop je sprotno rekurzivno učenje časovno spremenljivega modela. Zanj bomo uporabili modele z Gaussovimi procesi (GPM). To je metoda, ki je primerna za identifikacijo zelo zahtevnih nelinearnih procesov po metodi črne škatle in se je na področju modeliranja kompleksnih, nelinearnih dinamičnih sistemov izkazala za zelo učinkovito. Drugi pristop pa so modeli na podlagi večnivojske perceptronske umetne nevronske mreže (MPL), ki je dokazano univerzalni aproksimator za nelinearni sistem funkcij več neodvisnih spremenljivk. Metodologija uporabe MPL je za področje napovedovanja onesnaženja zraka že razvita. Za področje GPM bomo preoblikovali in dodelali metodologije, ki jih je razvila skupina MEIS za MPL. Postavitev nove metodologije za izgradnjo GPM na področju atmosferskih procesov bo glavni izvirni znanstveni rezultat, saj ta metoda, ki omogoča dinamično prilagajanje procesu, doslej v svetu še ni bila uporabljena na tem področju, razen v preliminarni raziskavi, izvedeni na IJS, ki pa obeta zelo dobre rezultate.

Aplikativni rezultat projekta bo preizkusno okolje, kjer bodo izdelani in preizkušeni napovedovalni modeli. Za sprotno uporabo bomo izdelali učinkovit napovedovalni sistem za ozon za izpostavljene lokacije po vsej Sloveniji. Razvita metoda in iz nje izhajajoči algoritem bosta ovrednotena na podlagi merilnih podatkov predvsem iz primorskih državnih merilnih postaj za nadzor ozona, kjer je onesnaženje najbolj problematično. Novi učinkoviti modeli, razviti v okviru projekta, bodo uporabljeni za pravočasno in učinkovito opozarjanje ter s tem boljšo zdravstveno preventivo in skladnost z direktivami EU.

Projektni konzorcij IJS in MEIS združuje znanja s področja modeliranja na podlagi Gaussovih procesov, izkušnje na področju modeliranja onesnaževanja zraka, izkušnje z nevronskimi mrežami in obširne izkušnje na področju okoljskih meritev, ima vso potrebno računalniško opremo, merilni podatki so javno dostopni na Agenciji RS za okolje, družba MEIS pa izdeluje lastno podrobno vremensko napoved.

Povezave:

Napovedi ozona za Slovenijo: http://www.meis.si/ozon/
Napovedi kakovosti zraka in vremena za Slovenijo: http://www.kvalitetazraka.si/zasavje/index.php
Spremljajte napoved o visokih koncentracijah ozona: http://www.delo.si/arhiv/spremljajte-napoved-o-visokih-koncentracijah-ozona.html
Nevarna onesnaženost z delci PM10: http://www.delo.si/znanje/znanost/nevarna-onesnazenost-s-trdnimi-delci-pm10.html

Sodelujoči partnerji:


















Publikacije:

KOCIJAN, Juš, GRADIŠAR, Dejan, BOŽNAR, Marija, GRAŠIČ, Boštjan, MLAKAR, Primož. On-line algorithm for ground-level ozone prediction with a mobile station. Atmospheric environment, 2016, vol. 131, 326 - 333.

KOCIJAN, Juš, HANČIČ, Marko, PETELIN, Dejan, BOŽNAR, Marija, MLAKAR, Primož. Regressor selection for ozone prediction. Simulation modelling practice and theory, maj 2015, vol. 54, str. 101-115.

BOŽNAR, Marija, MLAKAR, Primož, GRAŠIČ, Boštjan, CALORI, Giuseppe, D'ALLURA, Alessio, FINARDI, Sandro. Operational background air pollution prediction over Slovenia by QualeAria modelling system - validation. International journal of environment and pollution, 2014, vol. 54, no. 2/4, str. 175-183.

PETELIN, Dejan, MLAKAR, Primož, BOŽNAR, Marija, GRAŠIČ, Boštjan, KOCIJAN, Juš. Ozone forecasting using an online updating Gaussian-process model. International journal of environment and pollution, ISSN 0957-4352, 2015, vol. 57, no. 3/4, str. 111-122, doi: 10.1504/IJEP.2015.074494.