我要评论基于数字孪生技术的元宇宙空气污染物浓度推断模型
彭一非1, 袁贞1, 张旭龙2，姜桂林3, 刘逾江4
1. 湖南财信数字科技有限公司，湖南 长沙 410035
2. 平安科技（深圳）有限公司，广东 深圳 518063
3. 湖南财信金融控股集团有限公司，湖南 长沙 410035
4. 墨尔本大学，澳大利亚 墨尔本 3010
摘要：空气污染与人们的健康和经济社会的发展息息相关。然而，监测站点分布稀疏，无法提供细粒度的空气污染物浓度。此外，现有的空气污染物浓度推断方法缺乏实时处理相关数据的能力，具有滞后性。为了解决上述问题，提出了一种基于数字孪生技术的元宇宙空气污染物浓度推断模型。该模型将现实数据映射到元宇宙空间中，并构建数据仓库，通过构建空气污染物特征库实现对空气污染物浓度的实时精确推断。实验结果表明，该模型能提高空气污染物浓度推断的准确性和有效性。
关键词：空气污染 ; 数字孪生 ; 元宇宙
论文引用格式：
彭一非, 袁贞, 张旭龙, 等. 基于数字孪生技术的元宇宙空气污染物浓度推断模型[j]. 大数据, 2023, 9(1): 38-50.
peng y f, yuan z, zhang x l, et al metaverse air pollutant concentration inference model based on digital twin technology[j]. big data research, 2023, 9(1): 38-50.
0 引言
随着工业文明的推进，煤炭、石油等化石燃料的大量使用给生产生活提供了源源不断的动力，同时也给人们带来了空气污染问题。空气污染严重危害人们的健康，研究表明，长期暴露于受污染的空气中的人更容易患呼吸系统疾病和心血管疾病，即使空气污染水平很低。还有研究发现，在典型空气污染地区，当大气污染物（如pm2.5、pm10、no2、o3、co等）排放量增加时，因卒中、房颤和高血压入院的风险也随之增加。空气污染不仅危害居民健康，也制约着我国经济的可持续发展。我国的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出：“深入打好污染防治攻坚战，建立健全环境治理体系，推进精准、科学、依法、系统治污，协同推进减污降碳，不断改善空气、水环境质量，有效管控土壤污染风险。”与此同时，城市空气质量作为经济社会发展约束性指标之一，已经被明确列入《国家新型城镇化规划（2021—2035年）》。因此，为了提高人们的生活质量，降低医疗成本，并给政府部门的监管提供理论依据，需要实现对空气污染物浓度的监测和推断。
国内外对空气污染的预报方法主要有3种：潜势预报、统计预报和数值预报。使用上述方法需要翔实的气象同步观测数据，在实际应用中往往无法具有良好的时效性。研究人员曾提出细粒度空气污染物数据监测方法，该方法能提高空气污染物数据推断的准确率和f1值。然而，其仍无法满足获取细粒度空气污染物数据的时效性和有效性。
元宇宙的出现为实时细粒度空气污染物数据监测提供了着力点。相对于传统数字建模仿真，元宇宙中的数字孪生技术是动态、实时、双向、全生命周期的。因此，可以基于数字孪生技术在元宇宙平台建立一个空气污染监测模型来监控空气污染物浓度。
本文希望通过数字孪生技术构建接近真实场景的元宇宙空间。本文在该虚拟场景中采用机器学习方法，提出了一种空气污染物浓度推断模型来推断实时细粒度空气污染物数据，以满足居民需求，并达到元宇宙指导现实生活的目的。
1 相关研究与问题分析
本文围绕提出的以下两个科学问题进行相关工作的分析和论证。针对大城市中站点分布稀疏问题，本文对前人研究工作成果进行了总结，同时分析了其不足之处；针对无法快速获取实时细粒度空气污染物数据问题，本文通过引入元宇宙背景及介绍与数字孪生相关的技术来阐述在元宇宙虚拟场景中进行细粒度空气污染物数据推断的可行性，并分析与现实场景相比，元宇宙虚拟场景的优越性。接下来本文将介绍前人对细粒度空气污染物浓度推断问题的研究分析以及在元宇宙中部署空气污染物浓度推断模型的优势和可行性。
1.1 细粒度空气污染物浓度推断问题研究
针对空气质量推断问题，一些研究人员提出了统计方法，利用来自站点的有限空气质量数据来推断空气质量。jutzeler a等人采用一种基于区域的高斯过程模型估计城市空气污染扩散，该模型适用于暴露评估和异常检测。xu y n等人使用基于张量分解的方法推断完整的空气质量值，这种算法可以有效减小噪声。此外，还有一些研究人员采用数据驱动的思想来解决这一问题。如zheng y等人提出了一种基于协同训练框架的半监督学习方法，该框架包括基于人工神经网络（artifical neural network，ann）的空间分类器和基于条件随机场（conditional random field，crf）的时间分类器，通过协同训练好的模型来推断空气质量。相比统计模型，数据驱动模型可以学习到更多与空气质量有关的因素，能适用于更广泛的城市环境。
关于数据的特征构建，为了提高空气质量推断的准确性，研究人员一直在研究来自多个来源的数据的融合，他们采用了许多其他类型的城市数据，如兴趣点（points of interests，poi）和气象数据。zheng y等人利用有限数量的现有监测站报告的（历史和实时）空气质量数据和在城市中
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