カトマンズ盆地における日次PM2.5予測可能性の順序公平な寄与度分析では、達成可能な誤差削減の72%が持続性、19%が気象、9%が暦日気候値に帰属し、後二者は大部分が重複していた。時系列順序を保ったネスト交差検証により調整したランダムフォレストおよび勾配ブースティングを含め、いかなる適合済みモデルも、未適合のラグ1予測（11.22 µg m-3）を上回らなかった。これは、環境省の6観測局から得た4年間（2021～2024年、5,138観測局日）のPM2.5、PM10、全浮遊粒子状物質の日次データと、1時間間隔の地上10 m風観測を含む気象観測を用いて明らかにした。本研究では、ナイーブなベースラインを設けずに季節横断的にプールした決定係数0.80～0.91を報告し、観測網を独立した標本点の集合として扱う、この盆地の機械学習研究に共通する二つの仮定を検証した。3か月の季節内にも強い季節内傾向が残るため、日々の関係は、訓練データのみに適合させた暦日気候値を応答変数と予測変数の双方から除去した後に評価した。信頼区間では、時間的自己相関と6観測局内のクラスタリングを考慮した。日次対数PM2.5の観測局間相関は0.86（95%信頼区間0.79～0.91）であり、季節性除去後には0.61（0.52～0.72）まで低下した。観測網の2～13 kmの範囲では検出可能な減衰は認められなかったが、本研究の設計で識別できるのは相関係数単位で0.11～0.21を超える減衰のみである。プールモデルでは、順列重要度の71%が最低気温に帰属したが、季節性除去後には保留データにおけるR2が0.64から0.10へ低下し、その重要度も消失した。この盆地における予測性能は気候値および持続性のベースラインと比較して報告すべきであり、プールした気象変数の重要度を物理的な寄与として解釈すべきではない。
https://doi.org/10.31223/x5fj67