A légszennyezés továbbra is Budapest egyik legsúlyosabb környezetvédelmi problémája. A Dunára és a történelmi belvárosra nyíló gyönyörű kilátás ellenére a magyar főváros lakói gyakran lélegeznek be olyan levegőt, amelyben magas a finom porszemcsék (PM2,5 és PM10), a nitrogén-dioxid és az ózon koncentrációja. Különösen nehéz helyzet alakul ki télen és a csúcsidőszakokban, amikor a fűtésből és a közlekedésből származó kibocsátások felhalmozódnak az épületek közötti „utcakanyonokban”. További részletek a budapest.name oldalon.
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia kezdte észrevehetően megváltoztatni az ehhez a problémához való hozzáállást. Az egyik fontos lépés az európai Copernicus szolgálat fejlett „CAMS-MOS” technológiájának bevezetése volt, amelyet a HungaroMet Magyar Meteorológiai Szolgáltató Nonprofit Zrt. (HungaroMet Zrt.) aktívan használ a levegőminőség monitorozásának és előrejelzésének pontossága növelésére Budapesten.
Miért ad okot aggodalomra Budapest levegője?
Budapest rendszeresen szerepel a magas légszennyezettségű közép-európai városok között [1.13]. Az Európai Környezetvédelmi Ügynökség (EEA) adatai szerint a probléma különösen a hideg évszakban jelentkezik élesen, amikor a PM2,5 és PM10 koncentrációja gyakran meghaladja az Egészségügyi Világszervezet ajánlásait.
A szennyezésnek két fő forrása van. Télen ez a házak egyedi fa- és széntüzelésű fűtése, különösen Buda kerületeiben és a külvárosokban. A meleg évszakban és a csúcsidőszakokban a fő terhelést a közúti közlekedés jelenti. A sűrű történelmi beépítés és a széles sugárutak egyfajta „katlanná” változtatják a várost, ahol a káros anyagok nehezen oszlanak el. A helyzetet tovább nehezíti a földrajzi fekvés: a Duna völgye és a környező hegyek gyakran akadályozzák a természetes átszellőzést, különösen a hőmérsékleti inverziók idején.
A szennyezett levegő hosszú távú hatása a légzőszervi megbetegedések számának növekedéséhez, az asztma súlyosbodásához vezet, valamint növeli a szív- és érrendszeri betegségek kockázatát. Szakértői becslések szerint Magyarországon évente több ezer korai haláleset köthető a nem megfelelő levegőminőséghez, és ezen esetek jelentős része Budapestre és annak agglomerációjára koncentrálódik.
A hagyományos monitorozás korlátai
A közelmúltig a levegőminőség monitorozása Budapesten elsősorban hagyományos módszereken alapult. A HungaroMet által kezelt magyar nemzeti hálózat mintegy tíz automata állomást foglal magában a főváros határain belül. Ezek mérik a főbb szennyező anyagokat: PM10, PM2,5, NO₂, O₃ és egyéb vegyületeket. Az állomásokról származó adatok valós időben kerülnek továbbításra.
Emellett Magyarország az európai Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) rendszert használja, amely összetett fizikai-kémiai modellek alapján nyújt előrejelzéseket. Ez a megközelítés azonban jelentős korlátokkal jár.
A helyhez kötött mérőállomások hálózata viszonylag ritka, és nem képes egyformán pontosan lefedni egy nagyváros minden területét. A sűrűn lakott negyedekben és a szűk történelmi utcákban a szennyező anyagok valós koncentrációja jelentősen eltérhet a legközelebbi állomás értékeitől.
Még komolyabb hátrány a CAMS-modellek alacsony térbeli felbontása (körülbelül 10 × 10 km). Egy ilyen modell egyetlen „pixelje” gyakran lefedi Budapest szinte teljes történelmi központját. Ezáltal nem veszik figyelembe a helyi sajátosságokat: az épületek magasságát, az utcák szélességét, a forgalom intenzitását és az „utcakanyon-hatást”.
Ennek eredményeként az előrejelzések túl általánosak voltak, és nem mindig tükrözték a valós veszélyt egy-egy konkrét kerület lakói számára.
„CAMS-MOS”: hogyan növeli a mesterséges intelligencia az előrejelzések pontosságát
2024-ben az európai Copernicus Légkörfigyelő Szolgálat fontos lépést tett előre. Elindított egy új, „CAMS-MOS” (Model Output Statistics) elnevezésű terméket, amelyben ilyen méretben először alkalmaztak mesterséges intelligenciát a levegőminőség monitorozására és előrejelzésére.
A technológia lényege az adatok „okos” utófeldolgozásában rejlik. A hagyományos fizikai-kémiai „CAMS” modellek egy nagy rácson számítják ki az előrejelzést. Ezután a mesterséges intelligencia veszi ezeket az adatokat, összehasonlítja őket Európa-szerte több száz mérőállomás valós méréseivel, és a helyi sajátosságok figyelembevételével korrigálja az előrejelzéseket.
A gépi tanulás hatalmas mennyiségű korábbi adatot elemez: korábbi mérések eredményeit, meteorológiai körülményeket, napszakot, évszakot és még a beépítési módot is. Ennek köszönhetően a rendszer megtanulja megérteni, hogyan viselkednek a szennyező anyagok Budapesten – Pest sűrű forgalmú területein, a dombos Budán vagy a Duna közelében.
A magyar főváros számára ez különösen fontos. A szűk utcák, a magas épületek és a bonyolult domborzat számos mikroklíma-övezetet hoznak létre. Ami korábban egyetlen 10 × 10 km-es „pixelben” átlagolódott, az most pontos, szinte házszintű előrejelzésekké alakul. A PM2,5, PM10 és NO₂ koncentráció előrejelzésének pontossága észrevehetően javult.
A HungaroMet magyar szolgálat aktívan részt vesz ebben a folyamatban. A magyar mérőállomások adatait a modell betanítására és folyamatos kalibrálására használják. Ennek köszönhetően a „CAMS-MOS” előrejelzések egyre pontosabbá válnak kifejezetten Budapest és más nagy magyar városok esetében.
Az új rendszer fő előnye, hogy megbízhatóbb, óránkénti lebontású előrejelzéseket képes adni a következő négy napra. Így a hatóságok és a lakosok előre tájékozódhatnak a káros anyagok lehetséges határérték-túllépéséről, ahelyett, hogy csak azután értesülnének róla, miután a levegő már nehézzé vált.
A „CAMS-MOS” lett az egyik első jelentős európai projekt, ahol a mesterséges intelligenciát széles körben alkalmazzák a levegőminőség-előrejelzések pontosságának növelésére.
Magyar kezdeményezések és helyi megoldások
Az európai „CAMS-MOS” projekt mellett Budapesten és Magyarországon aktívan fejlődnek saját kezdeményezések is, amelyekben a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik.
Az egyik ígéretes irány a mesterséges intelligenciával együttműködésre képes, olcsó „okos” szenzorok bevezetése. Magyarországon megvalósult a „HiDALGO” projekt, amelynek célja innovatív módszerek, algoritmusok és szoftverek fejlesztése a nagyteljesítményű számítástechnika és adatelemzés terén, a globális kihívásokhoz kapcsolódó összetett folyamatok pontos modellezése érdekében.
A főváros csatlakozott a „LIFE IP HungAIRy” projekthez is, amelynek célja egy nagy pontosságú levegőminőségi modell és kibocsátási adatbázis létrehozása a környezetszennyező járművek számának csökkentése érdekében.
Ezenkívül budapesti cégek olyan korszerű monitorozó állomásokat fejlesztenek, mint az „IoT Dashboard”, amelyek nemcsak a szennyezettségi szintet mérik, hanem a mesterséges intelligencia segítségével valós időben elemzik a finom por összetételét és a nehézfém-tartalmat is. Az ilyen szenzorok különösen hasznosak Budapest azon területein, ahol nincs elegendő helyhez kötött állomás.
Egy másik figyelemre méltó projekt a „Budapest lélegzik” (Budapest Breathes) városi kezdeményezés. E program keretében a fővárosi önkormányzat mesterséges intelligenciát használ a forgalmi, időjárási és levegőminőségi adatok komplex elemzésére. Az MI segít optimalizálni a közlekedést a csúcsidőszakokban, alternatív útvonalakat javasol, és korlátozásokat ajánl a tehergépjárművek belvárosba való behajtására vonatkozóan. A nagy adathalmazok elemzése lehetővé teszi a városi szolgálatok számára a gyors és megalapozott döntéshozatalt.
A magyar tudósok is jelentős mértékben hozzájárulnak ehhez. A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) és az ELTE tudományegyetem kutatói a „CAMS” modellek térbeli felbontásának javításán dolgoznak [1.8]. A gépi tanulás módszereivel úgynevezett „downscalinget” (léptékcsökkentést) hajtanak végre – azaz a kilométeres rácsról Budapest egyes utcáinak és negyedeinek szintjére növelik az előrejelzések részletességét.
Emellett Magyarországon tesztelik a biztonsági kamerákból, meteorológiai állomásokból és mobil szenzorokból származó adatok integrációját. A mesterséges intelligencia a rendszer „agyaként” működik, amely egyesíti ezeket a különböző típusú adatokat, és teljesebb, pontosabb képet alkot a levegő állapotáról a város különböző részein.
Bár ezek a projektek a megvalósítás különböző szakaszaiban vannak, fejlődésük azt mutatja, hogy Magyarország nemcsak átveszi az európai technológiákat, hanem törekszik saját, Budapest sajátosságaira szabott megoldások kidolgozására is.
Mit nyújtanak ezek a technológiák a gyakorlatban a lakosoknak és a hatóságoknak?
A mesterséges intelligencia integrálása a levegő monitorozásába már kezdi meghozni az első eredményeket Budapesten. A legfontosabb előny a lényegesen pontosabb előrejelzés. Míg korábban a lakosok csak általános, „kerületi szintű” információkat kaptak, most a rendszer a város egyes részeiig lebontva képes figyelmeztetni a megnövekedett szennyezettségre.
A városvezetés számára az MI hatékony eszközzé vált a döntéshozatalban. A „CAMS-MOS” adatai és a helyi szenzorok alapján gyorsan bevezethetők az ideiglenes forgalomkorlátozások, javasolható a kazánházak terhelésének csökkentése, vagy felfüggeszthetők a fokozott porképződéssel járó munkálatok. Hosszabb távon ez segít a városi infrastruktúra hatékonyabb tervezésében – beleértve a zöldövezeteket, a kerékpáros útvonalakat és az alacsony kibocsátású zónákat.
Emellett az információk is könnyebben elérhetővé válnak a lakosok számára. A HungaroMet weboldalán és a mobilalkalmazásokban részletes, óránkénti előrejelzéseket tartalmazó levegőminőségi térképek jelennek meg. Budapest egyes kerületeiben már működnek személyre szabott értesítések a veszélyes szennyezettségi szintekről.
Szintén lényeges, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak a problémákra való reagálásban, hanem azok megelőzésében is segít. A hosszú távú trendek elemzése lehetővé teszi a környezetvédelmi intézkedések hatékonyságának jobb értékelését: a tisztább fűtési módokra való átállást, a tömegközlekedés fejlesztését vagy a járműpark megújítását.
Természetesen az MI önmagában nem oldja meg a légszennyezettség problémáját – csupán pontosabban mérhetővé és kezelhetőbbé teszi azt. Azonban a minőségi adatok jelentik az első lépést a tisztább fővárosi levegő felé.
Kilátások: mi vár Budapest levegőjére
A mesterséges intelligencia már most jelentősen javította a levegőminőség monitorozását Budapesten, áttérve az általános becslésekről a helyi szintű előrejelzésekre. A következő években az MI további integrációja várható az „okos” szenzorok hálózataival, a műholdas adatokkal és a mobil információforrásokkal.
Ugyanakkor fontos megérteni: a mesterséges intelligencia egy elemző eszköz, nem pedig mágikus megoldás. Önmagában nem tisztítja meg a levegőt. A valós javulás csak a pontos adatok, a politikai döntések és a gyakorlati intézkedések kombinációjával lehetséges: a fűtési rendszerek korszerűsítésével, a közösségi közlekedés fejlesztésével és a zöldövezetek bővítésével.
Budapest komoly kihívásokkal, de jelentős technológiai lehetőségekkel is szembenéz. Ha az európai innovációk és a magyar kezdeményezések összehangoltan fejlődnek, a városnak valós esélye van arra, hogy a következő évtizedben jelentősen javítsa a levegőminőséget.
Források:
- https://www.uni-miskolc.hu/en/university/international-tenders-and-grants/life-ip-hungairy/
- https://www.polisnetwork.eu/article/budapest-breathes/
- https://www.buergerrat.de/en/news/breathe-easy-budapest/
- https://atmosphere.copernicus.eu/node/677
- https://www.copernicus.eu/en/access-data/copernicus-services-catalogue/cams-european-air-quality-forecasts-optimised-observation
- https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/aifs-blog/2026/anemoi-european-framework-ai
- https://newtechnology.hu/mesterseges-intelligenciaval-tamogatott-kiallitasi-kornyezet-monitorozas/
- https://legszennyezettseg.met.hu/hirek/mesterseges-intelligencia-a-cams-nel
- https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/aifs-blog/2025/let-it-snow-machine-learning-snow-forecast