Iterative Optimization of a Multi-compartmental Air Quality Modelling System

TOMÁŠ, Martin, Tomáš REBOK and Christos EFSTATHIOU. Iterative Optimization of a Multi-compartmental Air Quality Modelling System. In Jan Kofroň and Tomáš Vojnar. Tenth Doctoral Workshop on Mathematical and Engineering Methods in Computer Science (MEMICS 2015). první. Brno: MEMICS 2015, 2015, p. 70-81. ISBN 978-80-214-5254-1.

Basic information

Original name

Iterative Optimization of a Multi-compartmental Air Quality Modelling System

Name in Czech

Iterativní optimalizace systému pro modelování kvality ovzduší

Authors

TOMÁŠ, Martin (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Tomáš REBOK (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Christos EFSTATHIOU (300 Greece, belonging to the institution)

Edition

první. Brno, Tenth Doctoral Workshop on Mathematical and Engineering Methods in Computer Science (MEMICS 2015), p. 70-81, 12 pp. 2015

Publisher

MEMICS 2015

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

Publication form

printed version "print"

References:

URL

RIV identification code

RIV/00216224:14610/15:00087331

Organization unit

Institute of Computer Science

ISBN

978-80-214-5254-1

Keywords (in Czech)

perzistentní organické polutanty;POP;iterativní optimalizace CMAQ;neuronové sítě;koncentrace BaP v půdě

Keywords in English

Persistent Organic Pollutants;POP;CMAQ iterative optimization;neural networks; BaP concentrations in soil

Tags

rivok

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

V originále

In this paper, we present an application for iterative optimization of a multi-compartment environmental fate and transport modelling system based on atmospheric measurements of Persistent Organic Pollutants (POPs) from the European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP). The modelling framework involved linking science models such as the Weather Research and Forecasting (WRF) model and an experimental version of the Community Multiscale Air Quality System (CMAQ) that includes treatment of POPs species in the atmosphere, and an soil compartment that simulates the soil-air exchange. The initialization step of multi-compartment models for POPs is plagued by uncertainties in estimating the current soil burden and spatial distributions. The goal of this work is to demonstrate a first application of the modelling framework which aims to improve the reliability of modelled POP estimates in air by controlling the additional fluxes from the soil compartment. Using several machine learning methods, the system is able to make the current simulations better correspond to real complex processes occurring in the environment.

In Czech

Článek představuje aplikaci pro iterativní optimalizaci systému pro modelování kvality ovzduší, která má za úkol zpřesnit již známé koncentrace perzistentních organických polutantů v půdě. Navržená aplikace se snaží v rámci několika iterací, jejichž počet je pevně určen, volit nejvhodnější koncentrace polutantů v půdě na základě odchylek mezi reálnými koncentracemi a hodnotami odsimulovanými pomocí vybraného nástroje (označovaného CMAQ). Pro inteligentní volbu nových koncentrací perzistentních organických polutantů v půdě bylo navrženo několik optimalizačních metod, které mají za úkol zrychlit konvergenci výstupů modelovacího nástroje k reálným měřením. Nejkomplexnější část navržené aplikace představuje modul strojového učení, který je schopen s pomocí vytvořených optimalizačních metod předpovídat vhodné koncentrace polutantů v půdě pro další iteraci výpočtů.

---

Links

ED3.2.00/08.0144, research and development project

Name: CERIT Scientific Cloud