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Short‐term forecasting of air pollution index in Belgrade, Serbia
Meteorological Applications ( IF 2.3 ) Pub Date : 2020-09-17 , DOI: 10.1002/met.1946 Mirela Đurić 1 , Dragana Vujović 1
Meteorological Applications ( IF 2.3 ) Pub Date : 2020-09-17 , DOI: 10.1002/met.1946 Mirela Đurić 1 , Dragana Vujović 1
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Forecasting air pollution in big cities is of great importance, and there are various types of air pollution indices (APIs). In the present study, the level of air pollution in winter 2011 at four point‐locations in Belgrade, Serbia, was measured using wind speed data and non‐standard and standard air temperature data, measured at 10 and 2 m, respectively. Using multiple linear regression (MLR) analysis, equations to forecast the API were obtained. This forecast was verified using data from the winter of 2012/2013. The results obtained are well aligned with the monitored API and verified by the root mean square error (RMSE). It is shown that standard meteorological measurements representative of the city can accurately predict the API at individual point‐locations as well as using temperature and wind speed measured at each respective location. Three locations, which measured SO2, NO2, PM10, O3 and CO, showed poor air quality for > 78% of days observed. For the fourth location, the final estimate of prevailing air quality could not be calculated due to the absence of PM10 measurements. Forecasting the API on a short‐term scale can be of great help for long‐term air‐quality improvements.
中文翻译：
塞尔维亚贝尔格莱德的空气污染指数的短期预测
预测大城市的空气污染非常重要，并且有各种类型的空气污染指数（API）。在本研究中，使用风速数据以及分别在10 m和2 m处测得的非标准和标准空气温度数据测量了塞尔维亚贝尔格莱德2011年冬季四个地点的空气污染水平。使用多元线性回归（MLR）分析，获得了预测API的方程。使用2012/2013年冬季的数据验证了此预测。获得的结果与受监控的API完全吻合，并通过均方根误差（RMSE）进行了验证。结果表明，代表城市的标准气象测量值可以准确地预测各个点位置上的API，并且可以使用每个位置上测得的温度和风速。2，NO 2，PM 10，O 3和CO在观察到的> 78％的时间内表现出不良空气质量。对于第四个位置，由于没有PM 10测量值，因此无法计算出当前空气质量的最终估计值。短期预报API可以对长期改善空气质量有很大帮助。
更新日期：2020-09-17
中文翻译：
塞尔维亚贝尔格莱德的空气污染指数的短期预测
预测大城市的空气污染非常重要，并且有各种类型的空气污染指数（API）。在本研究中，使用风速数据以及分别在10 m和2 m处测得的非标准和标准空气温度数据测量了塞尔维亚贝尔格莱德2011年冬季四个地点的空气污染水平。使用多元线性回归（MLR）分析，获得了预测API的方程。使用2012/2013年冬季的数据验证了此预测。获得的结果与受监控的API完全吻合，并通过均方根误差（RMSE）进行了验证。结果表明，代表城市的标准气象测量值可以准确地预测各个点位置上的API，并且可以使用每个位置上测得的温度和风速。2，NO 2，PM 10，O 3和CO在观察到的> 78％的时间内表现出不良空气质量。对于第四个位置，由于没有PM 10测量值，因此无法计算出当前空气质量的最终估计值。短期预报API可以对长期改善空气质量有很大帮助。
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