Big data analytics to classify earthwork-related locations: A Chengdu study

要約

大気汚染は著しく悪化し、世界中で深刻な健康被害につながっています。
土工関連場所 (ERL) は、都市の粉塵汚染の重大な発生源となっています。
ERL の効果的な管理は、主にさまざまな規制当局による分類、情報障壁、データ更新の遅れ、さまざまな粉塵汚染源に対する粉塵抑制対策の欠如などにより、政府および環境機関にとって長い間課題となってきました。
これらの課題に対処するために、私たちはダンプ トラックの軌跡、都市の関心のある地点 (POI)、および土地被覆データを使用して都市の粉塵汚染源を分類しました。
いくつかの予測モデルを比較し、実際のデータを使用して特徴と粉塵汚染源との関係を調査しました。
この結果は、限られた数の特徴でも高精度の分類が達成できることを示しています。
この方法は、成都の Alpha MAPS と呼ばれるシステムに実装され、都市汚染制御の意思決定支援を提供することに成功しました。

要約(オリジナル)

Air pollution has significantly intensified, leading to severe health consequences worldwide. Earthwork-related locations (ERLs) constitute significant sources of urban dust pollution. The effective management of ERLs has long posed challenges for governmental and environmental agencies, primarily due to their classification under different regulatory authorities, information barriers, delays in data updating, and a lack of dust suppression measures for various sources of dust pollution. To address these challenges, we classified urban dust pollution sources using dump truck trajectory, urban point of interest (POI), and land cover data. We compared several prediction models and investigated the relationship between features and dust pollution sources using real data. The results demonstrate that high-accuracy classification can be achieved with a limited number of features. This method was successfully implemented in the system called Alpha MAPS in Chengdu to provide decision support for urban pollution control.

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