天気予報と同様に、大気汚染や大気質のレベルを予測するモデルもある。天気予報モデルよりも複雑さを必要とする予報モデルも多い。これらのモデルは、大気中の汚染物質がどのように大気中に拡散するかを数学的にシミュレーションしたものである(1)。
大気質情報が必要な理由
大気汚染は、周囲の空気にガス、ほこり、煙、臭気などが、人間や動物の健康を害したり、植物や物質に損傷を与えたりするほど大量に含まれている場合に発生する。
大気汚染は現代における大殺害のひとつである。汚染された空気は、全世界で毎年700万人の死者を出していると推定されている。そのうちの約300万人は家庭の大気汚染によるもので、400万人は環境（屋外）の大気汚染によるものである(2) (3)。世界の大気汚染は以下のような関連性があることがデータで示されている：
- 心血管系死亡の19
- 虚血性心疾患による死亡の24
- 脳卒中による死亡の21
- 肺がんによる死亡の23％(4)
さらに、屋外の大気汚染は、小児の神経発達障害(5)や成人の神経変性疾患(6)の重要な危険因子であるようだ。
大気汚染が経済的、生態学的、人的被害をもたらす中、予測技術の重要性はますます高まっている。
大気汚染情報と予測の利点
大気汚染予測は、個人、地域社会、国家、そして世界といった様々なレベルにおいて、価値ある投資です。正確な予測は、人々が前もって計画を立てるのに役立ち、健康への影響とそれに伴うコストを削減します。
人々が、自分たちが呼吸する空気の質の変化や、汚染物質が健康に及ぼす影響、悪影響を引き起こす可能性のある濃度を知ることで、個人の行動と公共政策の双方に変化を促す可能性が高まる(7)(8)。
このような意識は、よりクリーンな環境と、より健康な人口を生み出す可能性を秘めている。政府もまた、地域の汚染レベルの深刻さを軽減するための手順を確立するために、早期予測を活用している(9)。
大気質予測の精度
大気質を予測する際には、考慮すべき変数が数多くあり、その中には予測不可能なものもある。例えば、北京当局は石炭工場や工場の閉鎖を命じたり、市内に何百万台もある登録自動車の一部の運行を禁止したりすることがある(10)。
大気汚染レベルは、地域の気象条件や近隣の汚染物質の排出量と強い相関関係がある(11)(12)。しかし、強風による長距離の汚染物質輸送も大きな影響因子であり、地域のAQI値を予測する際には考慮しなければならない(13)。
したがって、大気質の予測には、気象予測の難しさだけでなく、以下のようなデータや知識も必要となる：
- 地域の汚染物質濃度と排出量
- 遠方の汚染物質濃度と排出量
- 汚染物質の移動と変質の可能性
- 卓越風
大気質の予測にはさまざまな要素が絡むため、大気汚染予測は主観的かつ客観的なものとなる。
大気質予測技術
このような予測モデルは数多くあり、どれも天気予報モデルよりも複雑なものを必要とする。これらのモデルは、大気中の汚染物質がどのように大気中に拡散するかを数学的にシミュレーションしたものである。
気象予測
正確な大気質予報の第一歩は、優れた気象予報である。気象予報は、気候学、統計的手法、3次元（3D）モデルの3つに大別される。
気候学
気候学は、過去を未来の指標として用いる。この方法は、特定の気象条件と汚染レベルとの関係に基づいているため、非常に一面的である。この方法はしばしば、気象パターンと汚染パターンのマッチングにまで拡張される。この方法には多くの限界があり、他の予測方法を補完するためのツールと見なされている。
統計的手法
以下の間の関連は 空気の質と天候 気象パターンとの関連は、統計的手法を用いて定量化することができる。最もよく使われるのは以下の3つである：
- 分類回帰木（CART） は、データを非類似のグループに分類するように設計されている。ソフトウェアは周囲の汚染レベルと相関する変数を特定する。データは気象条件と相関する汚染物質濃度に基づいて濃度を予測するために使用される。
- 回帰分析 変数間の関係を推定する。過去のデータセットを分析することで、汚染レベルと気象データ変数との関連付けが行われる。その結果、将来の汚染レベルを予測する方程式ができる。
- 人工ニューラルネットワーク は、適応学習とパターン認識技術を使用する。コンピューターベースのアルゴリズムは、人間の脳のパターン認識能力をシミュレートするように設計されている。多次元的なアプローチであるため、汚染予測に最も適した手法であることは議論の余地がある。
上記の統計的手法の欠点は、大気質に影響を与えるプロセスが安定していると仮定していることである。したがって、排出量や気候に劇的な変化（短期・長期を問わず）があれば、これらの手法の精度は著しく低下する。こうした欠点を考慮しようとする、より複雑な手法がある。それらは3次元モデルとして知られている。
三次元（3D）モデル
三次元モデルは、屋外の大気汚染レベルに影響を与えるすべての重要なプロセスを数学的に表現する。三次元モデルは、以下のようないくつかのサブモデルを利用して、大気汚染の排出、輸送、変化をシミュレートする：
- 排出モデル： 自然発生源と人為的発生源の両方からの排出の空間分布をシミュレートする。
- 気象モデル 3次元気象モデルと排出データを用いて、環境汚染レベルを予測する軌跡モデルを作成します。
- 化学モデル 一次汚染（排出された汚染）が二次汚染に変化する過程を調べ、汚染物質の結果を決定する(14)。
7日間の大気質予測
IQAirの AirVisualプラットフォーム は、モバイルアプリとウェブサイトを通じて、大気質予報を提供する。リアルタイムの大気質情報、天候、汚染測定値に加え、このプラットフォームには7日間の大気質予測も含まれているため、十分な情報に基づいた健康やウェルビーイングの決定を下すことができ、またそれに応じて前もって計画を立てるのにも役立つ。このプラットフォームは、高度な予測モデル、進化するアルゴリズム、機械学習を使用して、1週間先まで正確な大気質予測を生成する。
AirVisualの7日間予報を手にすることで、個人や政府は、大気質への懸念が予想される場合に積極的な対策を講じることができる。
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まとめ
汚染予測の技術やツールは急速に進歩しており、今後もその精度は上がり続けるだろう。AirVisualにあるような正確で利用しやすい大気汚染予測は、人々の意識を高め、敏感な人々が前もって計画を立て、政府に公衆衛生警報のための情報を提供するのに役立ちます。
