研究背景
空氣污染是歐洲最大的環(huán)境健康風險之一，也是導致過早死亡和疾病的主要原因。近年來研究空氣污染對人類健康影響取得了新的進展，2021年新的世界衛(wèi)生組織《全球空氣質(zhì)量指南》載有明確證據(jù)表明，空氣污染有害人類健康，甚至可在低于以往所知的濃度水平導致健康損害。該指南建議了新的空氣質(zhì)量水平，以便通過降低主要空氣污染物的水平來保護人群健康我們知道，污染物對健康的不良影響比以前假設(shè)的濃度低得多。
城市空氣質(zhì)量受到復(fù)雜的大氣動力學、城市幾何形狀、土地利用和交通模式的影響，導致污染物在微觀尺度上的分布差別很大。一些空氣污染從城市外的風吹來，但大多數(shù)城市空氣質(zhì)量問題都是本地性的，即在街道層面和距離污染源幾米之內(nèi)的地方。氣體濃度在排放源和附近地點之間可能會發(fā)生快速變化，因此街道和城市層面的污染物分布情況并不完全清楚。在這種情況下，高性能計算（HPC）和計算流體動力學（CFD）是高分辨率跟蹤污染物擴散的關(guān)鍵工具。但是，任何高精度的空氣質(zhì)量地圖都需要使用非常密集的傳感器網(wǎng)絡(luò)來實時測量污染（這非常昂貴），基于此以高空間和時間分辨率對污染物的分布進行建模。
研究目的
Bettair與巴塞羅那超級計算中心合作，使用Bettair提供的低成本空氣質(zhì)量檢測儀，降低城市環(huán)境中空氣質(zhì)量模擬的計算成本，獲得經(jīng)濟實惠、準確先進的實時空氣質(zhì)量建模工具。本實驗的目標是訓練生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，以可承受的成本模擬HPC-CFD模擬的輸出結(jié)果。
研究方案
以歐洲各國首都的30個1平方公里真實城市幾何區(qū)域的三維模型為基礎(chǔ)，建立了約 30000個256m×256m區(qū)域的數(shù)據(jù)集。然后，利用這些城市幾何模型對三種不同風向的風流和交通產(chǎn)生的污染物擴散進行高空間分辨率的 CFD 模擬。然后對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，以學習不同高度下的模擬結(jié)果。利用這些人工智能模型，現(xiàn)在可以以高精度和較少的計算資源即時模擬新的城市幾何形狀。這些模型已被添加到Bettair的平臺中，根據(jù)實地部署的Bettair空氣質(zhì)量監(jiān)測儀，實時提供有關(guān)空氣質(zhì)量和本地排放的信息。
此次實驗將傳感器測量與人工智能模擬相結(jié)合，并提取有關(guān)城市當?shù)嘏欧藕臀廴疚餄舛鹊木_信息，Bettair創(chuàng)建了一種節(jié)能、計算效率高的低成本人工智能解決方案。可對城市空氣質(zhì)量進行近乎實時的建模，分辨率可達1平方米，并且極大的降低了分析成本。
方案已在大城市如羅馬和小城市如巴塞羅那El Prat de Llobregat（人口65000）等進行測試。Bettair與巴塞羅那超級計算中心合作的成功案例榮獲2022年HPC 創(chuàng)新卓越獎。
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