Построение карт высокого разрешения концентрации аэрозолей с помощью машинного обучения и Google Earth Engine

Объект исследования – данные космического аппарата Landsat 8, метеорологические данные ансамбля моделей ERA5 и данные наземных станций ECMWF мониторинга концентрации PM10. Цель работы – повышение пространственного разрешения карт приземной концентрации PM10 в миллиграммах на метр кубический (мг/м3). PM10 -– мелкие частицы (пыль) размером ≤ 10 µm. Они являются одними из самых распространенных загрязнителей городского атмосферного воздуха и обуславливают около 9% и 5% смертей от рака легких и сердечно-сосудистых патологий соответственно. Благодаря облачной технологии Google Earth Engine было обработано около 35000 сцен Landsat 8 (30 м/пиксель) для всей территории Европы за более чем двухлетний период, что составляет примерно 34 терабайта. В данной работе построена карта приземной концентрации PM10 в миллиграммах на метр кубический c разрешением 30 метров на пиксель с помощью машинного обучения на совмещенных ретроспективных данных спутника Landsat 8, метеорологических данных ансамбля моделей и данных наземных станций мониторинга PM10. Большинство предыдущих работ получали подобные карты с километровым разрешением, используя данные других спутников намного меньшего объема и пространственного разрешения, а также других подходов к их обработке. Одним из исключений является курсовая работа 2 курса по смежной теме, однако в ней использовались более простые подходы к моделированию и меньшее количество источников данных. Знание распределения содержания PM10 в атмосферном воздухе городской среды позволяет более эффективно спланировать санитарно-гигиенические мероприятия по улучшению качества воздуха. К ним относятся контроль выбросов предприятий, планирование размещения зеленых насаждений, оптимизация передвижения машин сбора пыли в городской среде и другие мероприятия.