17. september forsvarte Shobitha Shetty ved Institutt for geofag på Universitetet i Oslo og Avdeling for by og industri på NILU sin doktorgradsavhandling Synergy of Earth Observation and Machine Learning for Air Quality Monitoring in Europe.
Luftforurensning er en stor utfordring for miljøet og folkehelsa. Dette gjelder spesielt i byområder, hvor nitrogendioksid (NO2) og fint svevestøv (PM2,5) i stor grad bidrar til negative helseeffekter. Nøyaktige estimater av overflateluftforurensning i høy oppløsning er avgjørende for både gode eksponeringsvurderinger og relevante politiske tiltak.
Dr. Shobitha Shetty har utforsket synergien mellom jordobservasjonsdata og maskinlæringsteknikker for overvåking av luftkvalitet i Europa. Hun har undersøkt hvordan avanserte beregningsmetoder kan forbedre forståelsen og prediksjonen av luftforurensningsmønstre, og dermed bidra til miljøvitenskap og folkehelse.
I sin doktorgradsavhandling undersøker Shetty hvordan satellittdata, atmosfæremodeller, stasjonsmålinger og lavkostsensorer kan kombineres for å forbedre luftkvalitetsovervåkningen over Europa. Med fokus på PM2,5 og NO2 viser hun at integrering av disse datakildene med maskinlæring gir mer presise, tidsaktuelle og detaljerte romlige og tidsmessige kart over luftforurensningen.
Studien viser potensialet datasynergi og maskinlæring har for å styrke både overvåkningen av luftkvalitet og utformingen av politikk på feltet.
Shobithas veiledere var seniorforskerne Dr. Philipp Schneider, Dr. Paul Hamer, Dr. Kerstin Stebel og Dr. Arve Kylling fra NILU, samt professor Terje Koren Berntsen fra ved Institutt for geofag på Universitetet i Oslo.
Vi gratulerer!
