研究背景
空氣污染是歐洲最大的環境健康風險之一，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年新的世界衛生組織《全球空氣質量指南》載有明確證據表明，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的濃度低得多。
城市空氣質量受到復雜的大氣動力學、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，但大多數城市空氣質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的地方。氣體濃度在排放源和附近地點之間可能會發生快速變化，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鍵工具。但是，任何高精度的空氣質量地圖都需要使用非常密集的傳感器網絡來實時測量污染（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量檢測儀，降低城市環境中空氣質量模擬的計算成本，獲得經濟實惠、準確先進的實時空氣質量建模工具。本實驗的目標是訓練生成式對抗網絡，以可承受的成本模擬HPC-CFD模擬的輸出結果。
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域的三維模型為基礎，建立了約 30000個256m×256m區域的數據集。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。然后對深度神經網絡進行訓練，以學習不同高度下的模擬結果。利用這些人工智能模型，現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，根據實地部署的Bettair空氣質量監測儀，實時提供有關空氣質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合，并提取有關城市當地排放和污染物濃度的精確信息，Bettair創建了一種節能、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 創新卓越獎。
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