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저자정보
Yemin Jeong (Pukyong National University) Youjeong Youn (Pukyong National University) Subin Cho (Pukyong National University) Seoyeon Kim (Pukyong National University) Morang Huh (Nano Weather Incorporation) Yang-Won Lee (Pukyong National University)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제36권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
573 - 586 (14page)

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PM (particulate matter) is of interest to everyone because it can have adverse effects on human health by the infiltration from respiratory to internal organs. To date, many studies have made efforts for the prediction of PM10 and PM2.5 concentrations. Unlike previous studies, we conducted the prediction of tomorrow’s PM10 concentration for the Air Korea stations using Chinese PM10 data in addition to the satellite AOD and weather variables. We constructed 230,639 matchups from the raw data over 3 million and built an RF (random forest) model from the matchups to cope with the complexity and nonlinearity. The validation statistics from the blind test showed excellent accuracy with the RMSE (root mean square error) of 9.905 μg/m3 and the CC (correlation coefficient) of 0.918. Moreover, our prediction model showed a stable performance without the dependency on seasons or the degree of PM10 concentration. However, part of coastal areas had a relatively low accuracy, which implies that a dedicated model for coastal areas will be necessary. Additional input variables such as wind direction, precipitation, and air stability should also be incorporated into the prediction model as future work.
#Air pollution #PM10 #Artificial intelligence

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