Analýza předpovědí denních průměrů PM10 zobecněným lineárním modelem v Brně, Česká republika

Analysis of daily average PM10 predictions by generalized linear models in Brno, Czech Republic

journal article in Web of Science

en

Ambient air quality assessment and management plays an important role in the current European Union policy. Among others, air pollution by PM10 is being monitored. A previous analysis of PM10 (Hrdličková et. al, 2008) aimed at identifying factors affecting air pollution in stations in the City of Brno using available observed meteorological variables. However, the studied model cannot be used for predicting the level of PM10 pollution because the included meteorological variables are not available exactly at the time when the prediction is requested. In that case, we should base the predictions on available predicted variables, namely on temperature, wind direction, wind speed, and cloud cover. A comparison of obtained predictions with the observed values of PM10 during a testing period allows us to evaluate a loss of prediction quality when the predicted covariates are used instead of the observed ones. The presented analysis based on test of symmetry and test of homogeneity of the marginal distribution of two-way contingency tables shows that the loss of prediction quality by employing the predicted meteorological variables is non-significant in the studied case. This observation suggests that the model with predicted meteorological variables can be employed in environmental management processes.

Hodnocení a řízení kvality ovzduší hraje důležitou roli v současné politice Evropské unie. Mimo jiné je monitorováno, znečištění ovzduší PM10. Předchozí analýza PM10 (Hrdličková et al., 2008) byla zaměřena na určení faktorů, které ovlivňují znečištění ovzduší ve stanicích na území města Brna s využitím dostupných pozorovaných meteorologických proměnných. Nicméně, studovaný model nemůže být použit pro predikci úrovně znečištění PM10, protože zahrnuté meteorologické proměnné nejsou dostupné v okamžiku, kdy je požadována predikce. V tomto případě, bychom měli založit předpovědi na dostupných predikovaných proměnných, a to na teplotě, směru větru, rychlosti větru a oblačnosti. Porovnání získaných predikcí s pozorovanými hodnotami PM10 během testovacího období nám umožňuje vyhodnotit ztrátu kvality predikce při zahrnutí předpovídaných proměnných místo pozorovaných. Předkládaná analýza založená na testu symetrie a testu homogenity marginální rozložení obousměrných kontingenčních tabulek vyplývá, že ztráta kvality predikce použitím předpovídané meteorologické proměnné je nevýznamný ve studovaném případě. Toto pozorování naznačuje, že model s předpokládanými meteorologických prvků mohou být použity v procesech řízení životního prostředí.

Ambient air quality assessment and management plays an important role in the current European Union policy. Among others, air pollution by PM10 is being monitored. A previous analysis of PM10 (Hrdličková et. al, 2008) aimed at identifying factors affecting air pollution in stations in the City of Brno using available observed meteorological variables. However, the studied model cannot be used for predicting the level of PM10 pollution because the included meteorological variables are not available exactly at the time when the prediction is requested. In that case, we should base the predictions on available predicted variables, namely on temperature, wind direction, wind speed, and cloud cover. A comparison of obtained predictions with the observed values of PM10 during a testing period allows us to evaluate a loss of prediction quality when the predicted covariates are used instead of the observed ones. The presented analysis based on test of symmetry and test of homogeneity of the marginal distribution of two-way contingency tables shows that the loss of prediction quality by employing the predicted meteorological variables is non-significant in the studied case. This observation suggests that the model with predicted meteorological variables can be employed in environmental management processes.

PM10, znečištění ovzduší, zobecněný lineární model, Gamma rozdělení, predikce

PM10, Air pollution, Generalized generalized linear model, Gamma distribution, Prediction

2014

26.06.2014

Turkish National Committee for Air Pollution Research and Control

Dokuz Eylul University, Dpt of Environmental Engineering, Buca/Izmir, Turkey

1309-1042

5

3

471–476

6