DEFINIZIONE DI NUOVI ALGORITMI PER LA PREVISIONE DELLE CONCENTRAZIONI DI INQUINANTI ATMOSFERICI IN DIVERSE CITTÀ DELLA REGIONE MARCHE

This work focuses on the development and evaluation of interpretable heuristic models for short-term univariate forecasting of air pollutant concentrations. Starting from data published by ARPA Marche, 20 weekly time series were constructed, for which a baseline heuristic formulation and three subsequent variants were defined, each modifying a different aspect of the original formulation. The models were optimized on a validation set and evaluated on a temporally subsequent and independent test set through one-step-ahead forecasts. Performance was assessed using the MAE, RMSE, MASE, and R² metrics and compared with statistical models from the ARIMA family. The results showed greater overall robustness of ARIMA, whereas the heuristic models proved competitive on specific time series, while also highlighting the main generalization limitations of the proposed approach.

Il presente lavoro riguarda lo sviluppo e la valutazione di modelli euristici interpretabili per la previsione univariata a breve termine delle concentrazioni di inquinanti atmosferici. A partire dai dati pubblicati da ARPA Marche sono state costruite 20 serie temporali settimanali sulle quali è stata definita una formulazione euristica di base e tre successive varianti, ognuna delle quali modifica un aspetto diverso della formulazione originaria. I modelli sono stati ottimizzati su validation set e valutati su un test set temporalmente successivo e indipendente attraverso previsioni one-step-ahead. Le prestazioni sono state valutate attraverso le metriche MAE, RMSE, MASE e R² e confrontate con modelli statistici della famiglia ARIMA. I risultati hanno mostrato una maggiore robustezza complessiva di ARIMA, mentre le euristiche sono risultate competitive su specifiche serie, evidenziando, al contempo, i principali limiti di generalizzazione dell’approccio proposto.