要約
建設現場、土砂投棄場、コンクリート混合場などの土工関連場所（ERL）は、都市の粉塵汚染（粒子状物質）の主な発生源である。ERLの効果的な管理は極めて重要であり、都市全体にわたってこれらの場所をタイムリーかつ効率的に追跡する必要がある。この研究では、16,000台以上の建設廃棄物運搬トラック（CWHT）のGPS軌跡データと、地理、土地被覆、POI、輸送の各次元を網羅する58の都市特徴を使って、都市のERLを特定・分類することを目的としています。いくつかの機械学習モデルを比較し、中国成都市の実データを用いて、様々な空間的・時間的特徴が分類性能に与える影響を検証した。その結果、限られた数の特徴で77.8%の分類精度を達成できることが実証された。この分類フレームワークは成都のAlpha MAPSシステムに実装され、2023年12月中に市内で724箇所の建設現場／土砂投棄場、48箇所のコンクリート混合場、80箇所のトラック駐車場の特定に成功し、地方当局は少ない人件費で効果的に都市粉塵汚染を管理できるようになった。
要約(オリジナル)
Earthwork-related locations (ERLs), such as construction sites, earth dumping ground, and concrete mixing stations, are major sources of urban dust pollution (particulate matters). The effective management of ERLs is crucial and requires timely and efficient tracking of these locations throughout the city. This work aims to identify and classify urban ERLs using GPS trajectory data of over 16,000 construction waste hauling trucks (CWHTs), as well as 58 urban features encompassing geographic, land cover, POI and transport dimensions. We compare several machine learning models and examine the impact of various spatial-temporal features on classification performance using real-world data in Chengdu, China. The results demonstrate that 77.8% classification accuracy can be achieved with a limited number of features. This classification framework was implemented in the Alpha MAPS system in Chengdu, which has successfully identified 724 construction cites/earth dumping ground, 48 concrete mixing stations, and 80 truck parking locations in the city during December 2023, which has enabled local authority to effectively manage urban dust pollution at low personnel costs.
arxiv情報
| 著者 | Lei Yu,Ke Han |
| 発行日 | 2024-04-04 11:41:04+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |