世界汙染最重的30城，印度佔22個，人工智慧物聯網能帶來哪些改變

大多數印度城市的空氣質量指數高於政府規定的健康範圍。儘管有令人震驚的統計數字和事實，但印度在治理汙染和解決這場危機方面幾乎沒有採取什麼行動。對於普通人來說，幾乎沒有任何可靠的資料能夠幫助他來了解和衡量周圍的空氣質量。

但現在，人工智慧和物聯網可以幫助人們實時測量、處理和分析超區域性空氣質量資料。透過使用人工智慧和物聯網，為企業和消費者提供特定位置的實時環境資料和可操作的見解，以減輕各種環境因素的影響，如空氣汙染。

如何使用資料技術來創造更清潔的環境？

到目前為止，人們使用了各種方法來監測空氣質量，從耗資數十萬美元的大型監測站到衛星影象，但還沒有一個能達到可接受的精確度和粒度水平。智慧化手段透過將來自地面感測器、美國和歐洲衛星的資料與基於歷史資料的模型相結合，就能產生一個適當修正的引擎，可以將資料與參考等級站進行比較，不僅確保基準，而且可以確保準確性。系統還能考慮一些特定的因素，比如建築、交通和人口密度造成的灰塵。所有這些都與空氣汙染和環境有關，這樣就可以在高時空解析度下獲得儘可能高的資料精度。

人工智慧和物聯網如何測量印度各城市的實時空氣質量？

根據綠色和平組織的報告，世界上汙染最嚴重的30個城市中有22個在印度。現實情況是，印度沒有足夠的監測站來測量空氣質量。從城市規劃、交通管理到新藥開發和臨床試驗，一切都需要基礎資料集。人們迫切需要解決缺乏資料的問題，並讓所有人都能獲得這些資料。

有三種方法來解決這個問題：

1。 測量和監測——透過空氣感測器和多個衛星站，可以24小時測量整個國家的空氣質量；

2。 計算和分析——透過計算來了解汙染物與天氣變化、法規變化、經濟等行為模式，以及連續排放的相關性，並分析以瞭解汙染源、地點等；

3。 行動和干預——嚴重環境危機期間發出警報， 採取一些小行動促進社會創新；例如不使用柴油發電機、促進公共交通甚至開啟空氣清淨機，告訴使用者什麼時候去散步、慢跑或帶他們的孩子散步，甚至幫助當局減少城市垃圾焚燒，以確保減少空氣汙染。

技術上可以設計專有演算法，空間插值是利用同一區域內的點觀測，在未取樣地點估計研究變數值的一種方法。常用的統計方法有最近鄰法、不規則三角網法、自然鄰法、Kriging法、反距離加權法、徑向基函式插值法、線性rbf法、高斯rbf法等。然而，這些方法沒有考慮到區域的具體引數，如天氣溫度、風速、風向、人口密度、交通等人類活動、燃茬等。智慧化系統可以利用多年的資料開發培訓模型來利用這些引數，模型可以以更高的精度預測空氣質量，幫助人們實時瞭解周圍的空氣，也讓他們有機會採取必要的行動，制定干預措施，節省時間和金錢。

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