利用 Sentinel-5P 卫星、气象条件和拓扑特征的数据，本研究引入了一系列机器学习模型来预测未来 5 种主要污染物的水平。通过在米兰都市区进行的实验，这些模型在预测未来一天的污染物水平方面表现出了良好的效果，误差率约为 30%。该研究对提升我们对城市空气质量动态的理解以及强调结合卫星、气象和地形数据来开发强大的污染物预测模型的重要性做出了贡献。

May, 2024

通过机器学习模型，本文提供了一份综合的调研报告，涵盖了空气质量分析的各个方面，从数据采集到预处理，并包括污染模式挖掘、空气质量推断和预测等分析任务。同时，给出了对现有方法和应用的系统分类和总结，并提供了一份公开可用的空气质量数据集列表，以便在这个方向上进行研究。最后，我们确定了一些有前景的未来研究方向。这份调研报告可以作为一个宝贵的资源，帮助专业人士找到适合解决自己特定挑战的解决方案，并推动他们在前沿领域的研究。

Oct, 2023

这篇论文利用新工具和方法来回答有关复杂、异质且不断变化环境中的淹没区域和飓风事件的紧迫问题。除了遥感方法，公众科学和机器学习是利用先进技术回答环境管理和灾害响应问题的新兴领域。

Dec, 2023

本文提出了一种数据驱动的方法，通过将运营决策与天气条件联系起来，缓解工业厂区对附近城市的空气污染的影响，结合预测和规定性机器学习模型预测短期风速和方向，并建议减少或暂停工业生产的运营决策，从而实现可持续性的工业发展。

Mar, 2023

本研究论文探讨 NLP 应用在社区分析中的高潜力，提出了新的自动 UPV 分类任务，研究了包含一个详细语料库分析和一些基线神经模型的数据集，实验结果表明这个问题具有挑战性，同时也提出了未来在 NLP 和 SD 交叉领域的研究方向。

Apr, 2020

本文综合研究了使用卫星图像和机器学习了解可持续发展领域期间所面对的挑战，以及如何将二者有机结合，细致测量各类相关数据，从而量化模型表现，并探讨该研究领域的未来发展。

Sep, 2020

电子数据和机器学习的地理空间建模已成为环境研究中广受欢迎的趋势，通过准确的地理空间预测有助于生态监测、质量评估、政策制定和行动计划等方面的有效资源管理。然而，对于进一步的研究和实践，需要解决许多问题，以获得精确可复现的结果。研究综述了地理空间建模中常见的问题和挑战，并提供了克服这些挑战的技术和流行编程工具，还讨论了地理空间人工智能在环境应用中的前景。

Nov, 2023

预测未监测站点中的动态环境变量是水资源科学领域长期存在的挑战，使用机器学习方法对水文时间序列进行预测能够从大量多样的数据集中提取信息，并提出了几个开放问题，包括如何将动态输入和站点特征、机制性理解和空间背景以及可解释的人工智能技术融入现代机器学习框架中。

Aug, 2023

该研究介绍了 SustainBench，它涵盖了与经济发展、农业、健康、教育、水和卫生、气候行动以及陆地生活有关的 15 个基准任务，旨在通过提供标准基准来评估机器学习模型在各种可持续发展目标上的任务，在数据方面降低机器学习社区的参与门槛，并鼓励发展新的机器学习方法，以促进实现可持续发展目标的进展.

Nov, 2021

本文回顾了近期的研究，重点关注数据来源、监测和预测模型，采用智能设备、机器学习、大数据技术和物联网等方法，展示了改善空气污染模型的各种方面的研究进展和面临的问题和挑战。

Apr, 2023