כתבה
arXiv cs.AI ·
חיזוי תנאי מזג אוויר לזיהום אוויר
Meteorology-driven Causal Nowcasting of Fugitive Landfill Emissions from Measured Coupling Timescales
חוקרים פיתחו שיטה לחיזוי זיהום אוויר ממטמנות אשפה באמצעות נתוני מזג אוויר. השיטה, הנקראת CAIRN, משתמשת בנתוני רוח, לחץ אטמוספירי ומהירות רוח כדי לחזות רמות זיהום. החיזוי מתבצע באמצעות למידת מכונה, ללא תכונות מהונדסות ידנית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.14254v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Which meteorological processes control exposure to fugitive gases downwind of a source, and on what timescales, have largely been inferred from dispersion theory and partial field evidence. Here we show that the meteorological drivers of elevated hydrogen sulphide (H$_2$S) exposure at a long-monitored European landfill, and the timescales over which each acts, can be identified directly from monitoring data. Wind direction, wind speed and atmospheric pressure form the causal core, with the share of directed information carried by pressure increasing with aggregation scale. The recovered timescales are consistent with those expected from the underlying atmospheric processes. We use these driver timescales to initialise CAIRN (Causal-
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית