تعتبر الانبعاثات الهاربة من مواقع المخلفات مصدر قلق متزايد يعرّض المجتمعات لتعرض غير مرغوب فيه للغازات السامة والرائحة الكريهة. ورغم ذلك، فإن استجابات الصحة العامة لا تزال عادةً ما تكون تفاعلية، حيث يتم التحقيق في الحوادث فقط بعد تعرض السكان لها. ولكن ماذا لو كانت هناك وسيلة للتنبؤ بهذه الانبعاثات قبل حدوثها؟

نقدم لكم CAIRN (Causal-Anchored Inference for Receptor Nowcasting)، إطار عمل يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويستخدم بيانات المراقبة الروتينية لتحديد المحركات الجوية لارتفاع مستويات كبريتيد الهيدروجين في مكبات النفايات الأوروبية. يعتمد CAIRN على مكونين رئيسيين: أحدهما سريع يتعقب النقل عبر الرياح على مدى ساعات، والآخر بطيء يتابع التغيرات الجوية على مدى عدة ساعات.

يتميز CAIRN بدقة عالية في توقع قياسات الغاز من خلال استخدام متغيرات الطقس الروتينية فقط، دون الحاجة لتخصيص ميزات متقدمة. ويمتاز سلوكه بالاتساق مع الآليات المحددة للنقل، حيث يمكن نقل النموذج بشكل فعال إلى محطات مراقبة أخرى.

من خلال دمج أربعة نماذج للتوقع، يمكن تحويل هذه المعلومات إلى تنبيهات متدرجة تتماشى مع إرشادات منظمة الصحة العالمية، مما يسهل تتبع الشكاوى المستقلة حول الرائحة من المجتمع. بالتالي، يمكن لتوقعات الطقس الموجهة أن تقدر الأثر المجتمعي أثناء الانبعاثات، مما يوفر للسلطات الصحية العامة محفزًا موثوقًا للتدخل ويتيح تقليل التعرض أثناء الأحداث بدلاً من بعدها.