Wind-sensitive Interpolation of Urban Air Pollution Forecasts

AbstractPeople living in urban areas are exposed to outdoor air pollution. Air contamination is linked to numerous premature and pre-native deaths each year. Urban air pollution is estimated to cost approximately 2% of GDP in developed countries and 5% in developing countries. Some works reckon that vehicle emissions produce over 90% of air pollution in cities in these countries. This paper presents some results in predicting and interpolating real-time urban air pollution forecasts for the city of Valencia in Spain. Although many cities provide air quality data, in many cases, this information is presented with significant delays (three hours for the city of Valencia) and it is limited to the area where the measurement stations are located. We compare several regression models able to predict the levels of four different pollutants (NO, NO2, SO2, O3) in six different locations of the city. Wind strength and direction is a key feature in the propagation of pollutants around the city, in this sense we study different techniques to incorporate this factor in the regression models. Finally, we also analyse how to interpolate forecasts all around the city. Here, we propose an interpolation method that takes wind direction into account. We compare this proposal with respect to well-known interpolation methods. By using these contamination estimates, we are able to generate a real-time pollution map of the city of Valencia

Predicción e interpolación dinámica de los niveles de contaminación atmosférica mediante datos de intensidad de tráfico y dirección del viento

[ES] En este trabajo se presenta un método para predecir e interpolar los niveles de contaminación atmosférica en la ciudad de Valencia. En primer lugar, se comparan diferentes modelos de regresión, siendo capaces de predecir el nivel de cuatro contaminantes (NO, NO2, O3, SO2) en las seis estaciones de medición de contaminación de la ciudad de Valencia. La fuerza y dirección del viento son factores clave en la propagación de los contaminantes, generados en gran medida por las emisiones producidas por los vehículos que circulan por las ciudades. Por esta razón, se estudian diferentes técnicas para incorporar estos factores en los modelos de predicción. En segundo lugar, se analiza como extrapolar las predicciones a toda la ciudad. Con este propósito, se propone un nuevo método de interpolación que tiene en cuenta la dirección del viento a la hora de calcular el resultado. Los experimentos con validación cruzada muestran que este método mejora los resultados en comparación con otros métodos conocidos. Finalmente, se utilizan estos métodos para extrapolar los resultados a toda la ciudad y generar mapas de la contaminación atmosférica en Valencia.[CA] En este treball es presenta un mètode per a predir i interpolar els nivells de contaminació atmosfèrica en la ciutat de València. En primer lloc, es comparen diferents models de regressió, sent capaços de predir el nivell de quatre contaminants (NO, NO2, O3, SO2) en les sis estacions de mesurament de contaminació de la ciutat de València. La força i direcció del vent són factors clau en la propagació dels contaminants, generats en gran manera per les emissions produïdes pels vehicles que circulen per les ciutats. Per esta raó, s’estudien diferents tècniques per a incorporar estos factors en els models de predicció. En segon lloc, s’analitza com extrapolar les prediccions a tota la ciutat. Amb este propòsit, es proposa un nou mètode d’interpolació que té en compte la direcció del vent a l’hora de calcular el resultat. Els experiments amb validació encreuada mostren que este mètode millora els resultats en comparació amb altres mètodes coneguts. Finalment, s’utilitzen estos mètodes per a extrapolar els resultats a tota la ciutat i generar mapes de la contaminació atmosfèrica a València.[EN] This work presents a method for predict and interpolate the levels of urban air pollution for the city of Valencia. First, we compare several regression models able to predict the levels of four different pollutants (NO, NO2, O3, SO2) in the six pollution measurement stations of the city of Valencia. Wind Strength and Wind Direction are key features in the propagation of pollutants, generated mostly by vehicles circulating in the city. We study different techniques to incorporate these factors in the regression models. In second place, we analyse how to interpolate forecasts all around the city. Here, we propose a new interpolation method that takes wind direction into account. We compare this proposal with respect to well-known interpolation methods. By using these contamination estimates, we are able to generate pollution maps of the city of Valencia.Contreras Ochando, L. (2016). Predicción e interpolación dinámica de los niveles de contaminación atmosférica mediante datos de intensidad de tráfico y dirección del viento. http://hdl.handle.net/10251/71607.TFG

Diseño de una aplicación de monitoreo de emanación de gases en la ciudad mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial

El presente trabajo de investigación realiza una revisión de referencias bibliográficas relacionadas a sistemas de monitoreo y modelos de pronóstico de contaminación atmosférica basados en técnicas de inteligencia artificial. La revisión consta principalmente de artículos de investigación científica obtenidos de bases de datos revistas indexadas, donde se exponen sus principales hallazgos, así como se presentan puntos de encuentro y desencuentro entre los diferentes autores. Finalmente, se presentan las conclusiones obtenidas a partir de la síntesis de la información revisada.Trabajo de investigaciónCampus Lima Centr

Air Quality Prediction in Smart Cities Using Machine Learning Technologies Based on Sensor Data: A Review

The influence of machine learning technologies is rapidly increasing and penetrating almost in every field, and air pollution prediction is not being excluded from those fields. This paper covers the revision of the studies related to air pollution prediction using machine learning algorithms based on sensor data in the context of smart cities. Using the most popular databases and executing the corresponding filtration, the most relevant papers were selected. After thorough reviewing those papers, the main features were extracted, which served as a base to link and compare them to each other. As a result, we can conclude that: (1) instead of using simple machine learning techniques, currently, the authors apply advanced and sophisticated techniques, (2) China was the leading country in terms of a case study, (3) Particulate matter with diameter equal to 2.5 micrometers was the main prediction target, (4) in 41% of the publications the authors carried out the prediction for the next day, (5) 66% of the studies used data had an hourly rate, (6) 49% of the papers used open data and since 2016 it had a tendency to increase, and (7) for efficient air quality prediction it is important to consider the external factors such as weather conditions, spatial characteristics, and temporal features

On the Deployment of Wireless Sensor Networks for Air Quality Mapping: Optimization Models and Algorithms

International audienc

Small and Medium Smart Cities. Congress

Alcoy se convirtió en epicentro de las 'Smart City' españolas durante los días 14 y 15 de febrero. Más de 200 asistentes acudieron al Small & Medium Smart Cities Congress organizado por el Ayuntamiento de Alcoy y el Campus de Alcoy de la UPV, bajo el amparo de las cátedras 'Alcoy Ciudad el Conocimiento' y 'Smart City Alcoy', suscritas entre ambas instituciones.(2018). Small and Medium Smart Cities. Congress. http://hdl.handle.net/10251/10467