Projekti / Programi
Razvoj in izvedba metode za sprotno modeliranje in napovedovanje onesnaženja zraka
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.06.01 |
Tehnika |
Sistemi in kibernetika |
Tehnologija vodenja sistemov |
| Koda |
Veda |
Področje |
| T125 |
Tehnološke vede |
Avtomatizacija, robotika, nadzorno inženirstvo |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
Dinamični sistemi, matematično modeliranje, onesnaženje zraka, modeli z Gaussovimi procesi, umetne nevronske mreže, napovedovanje onesnaženja ozračja.
Raziskovalci (7)
Organizacije (2)
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.
Pomen za razvoj znanosti
Pomen rezultatov projekta za znanost na področju modeliranja za napovedovanje koncentracij ozona po Sloveniji z metodami za identifikacijo nelinearnih dinamičnih sistemov, to je z modeli na podlagi Gaussovih procesov in z umetnimi nevronskimi mrežami, je večkraten. Glavni rezultati projekta so bili naslednji: - izboljšana podatkovna baza s podatki o onesnaženju ozračja in meteorološkimi podatki na več lokacijah; - testno okolje in metodologija za vrednotenje empiričnih modelov za napovedovanje koncentracij ozona; - sistematična empirična študija vplivnih spremenljivk na koncentracijo ozona na več lokacijah; - razne vrste modelov (običajni regresijski, sprotni, združeni) na podlagi Gaussovih procesov in umetnih nevronskih mrež za različne namene kot so napovedovanje v mobilnih postajah ali izboljšanje razločljivosti napovedi obstoječih teoretičnih modelov; - javno dostopni rezultati z objavami o razvitih metodah in stran na svetovnem spletu z napovedmi kakovosti zraka; - vpeljava nove vrste krožnega diagrama, tako imenovane onesnažnice za analizo onesnaženja ozračja. Poglejmo si našteto podrobneje. Rezultati projekta so prispevali k razvoju in vrednotenju sprotnega modeliranja na podlagi Gaussovih procesov k rešitvi za dejanski in ključen problem modeliranja in napovedovanja onesnaženja z ozonom. Izbrali smo najustreznejšo metodo s primerjalno analizo. Samorazvijajoči se model na podlagi Gaussovih procesov je dal najbolj informativne napovedi. Metoda je bila ovrednotena na dejanskih podatkih iz okolja in je doprinos na področju napovedovanja kakovosti ozračja. Povrhu pa lahko tak algoritem uporabimo tudi v mobilnih postajah za merjenje kakovosti ozračja. Ker smo v raziskavi zajeli več lokacij po Sloveniji, ta predstavlja opazen napredek v primerjavi z eno od preteklih raziskav, ki je bila omejena le na Novo Gorico. Po drugi strani pa so pomanjkljivosti, predvsem pomanjkanje določenih meritev spremenljivk, ki določajo kakovost ozračja, onemogočile, da bi obdelali še več lokacij. Raziskali smo na kakšen način in do katere mere je bil uporabljen koncept empiričnega modeliranja uporaben za različne lokacije in primere in kako ga je treba prilagoditi glede na specifične lastnosti posameznih lokacij. Gledano iz raziskovalnega stališča predstavlja kakovost celostnega modela za napovedovanje ozona za Slovenijo bistven napredek v primerjavi z ločljivostjo obstoječega sistema Agencije za okolje, ki prikazuje napoved ozona s petimi kategorijami vrednosti za posamezne administrativne slovenske regije ne da bi pri tem upoštevali razlike med mestnimi okolji in podeželjem, dolinami, hribi in gorami itd. Dodatni rezultat, ki ga nismo planirali, je pa znanstveno zelo pomemben, je nova različica krožnega diagrama imenovanega sončnica oziroma onesnažnica za analizo periodičnih podatkov. Sončnica in onesnažnica omogočata hitro in razumljivo prikazovanje informacije o dnevnem ciklu podatkov o sončnem obsevanju in onesnaženju ozračja. Diagram omogoča na grafičen način hitro pregledovanje in statistiko izvedeno nad veliko podatki - velepodatki ter iskanje razlik med različnimi lokacijami, kar je bilo pomembno za ta projekt. Ocenjujemo, da smo s pridobljenimi rezultati naredili korak naprej v razvoju metodologije za identifikacijo nelinearnih dinamičnih sistemov.
Pomen za razvoj Slovenije
Rezultati projekta so pomembni za Slovenijo neposredno in posredno. Pomen projekta za razvoj Slovenije lahko povzamemo v naslednjih točkah: - Razvili in ovrednotili smo nove empirične modele za napovedovanje koncentracije ozona v slovenskih mestih, kjer so bile dostopne meritve spremenljivk kakovosti zraka in meteoroloških spremenljivk. - Razviti modeli omogočajo posredovanje informacij o onesnaženju ozračja prebivalstvu. - Razvito metodologijo lahko potencialno uporabimo tudi za modeliranje in napovedovanje marsikatere druge spremenljivke kakovosti zraka. - Rezultati raziskav in razvoja bodo povečali konkurenčnost vključenih partnerjev in njihovo vidnost v splošnem. Razviti modeli lahko dopolnjujejo modele Agencije Republike Slovenije za okolje in so jim v pomoč pri izboljšanju obstoječih sistemov za napovedovanje onesnaženja z ozonom tudi za izbrane mikrolokacije. Pričakujemo, da bodo dobljeni raziskovalni rezultati sprejeti tako v strokovnih krogih kot tudi v splošni javnosti. Splošna javnost, posebej tisti del, ki je občutljiv na ozon, bo z informacijo o ozonu na javno dostopni spletni strani podjetja MEIS, ki je bila izboljšana v času projekta, pridobila zavest in možnost načrtovanja vsakodnevnih aktivnosti. Kakovost posredovanih informacij o onesnaženju in stopnji tveganja za prebivalstvo ter posledično pravočasno obveščanje dela prebivalstva, ki je občutljivo na ozon, bo povečalo njihovo kakovost bivanja. Način obveščanja javnosti o rezultatih projekta je tudi vključenost članov projekta v pedagoške aktivnosti na univerzitetnem nivoju. Dobljeni rezultati bodo uporabljeni pri univerzitetnih predavanjih, kjer sodelujejo člani projekta. V splošnem pričakujemo, da bodo rezultati raziskave in njihove objave izboljšali vidnost slovenskih akademskih in industrijskih raziskav v svetu. Ne nazadnje so dobljeni rezultati projekta izjemno pomembni tudi za slovensko podjetje MEIS, ki bo izboljšalo svojo konkurenčnost na naslednje načine: - Z rezultati projekta so bile dosedanje metode za napovedovanje koncentracij ozona izboljšane z znanstvenega in strokovnega vidika, kar omogoča redno in kakovostno obveščanje prebivalstva o pričakovanih koncentracijah. - Sistem za modeliranje, ki je bil glavni rezultat projekta, je postal nov izdelek podjetja MEIS in je že pripravljen za nadaljnje trženje. - Sprotni rezultati novih modelov za napovedovanje, ki so rezultati tega projekta, so že uporabljeni (skupaj z uporabo metode asimilacije) za izboljšanje napovedovanja prostorskih napovedi onesnaženja za nadzor onesnaženja v Sloveniji.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2013,
2014,
2015,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2013,
2014,
2015,
zaključno poročilo
