«Загрязнение воздуха преждевременно делает мать-природу серой».
Ирв Купчинет
Каждому человеку нужен воздух, чтобы дышать. Однако с постоянно растущим загрязнением воздуха в 21 веке на карту поставлено наше выживание из-за нехватки свежего воздуха. По оценкам, к 2060 году на 1 миллион жителей Индии будет приходиться около 2000 жертв от воздействия твердых частиц и озона. Пришло время серьезно заняться проблемой загрязнения воздуха и спасти нашу планету.
Чтобы решить проблему загрязнения воздуха с помощью науки о данных, Арджун Басу (IEST Shibpur), Самадхан Тидке (IIT Kharagpur) и Сарваджит Халдар (IIEST Shibpur) из Команда Грамин работала над набором данных, состоящим из 325805 образцов загрязнения воздуха из разных частей Индии, имеющих такие характеристики, как уровни NO2, уровни SO2, взвешенные твердые частицы (SPM). уровни, уровни вдыхаемых взвешенных частиц (RSPM) и многое другое. После тщательного изучения набора данных команда обнаружила следующую тенденцию в состоянии дел.
Отмечается, что самая высокая концентрация загрязнителей воздуха в Дели, за ней следуют Пенджаб и Джаркханд, в то время как северо-восточные штаты, такие как Мизорам и Манипур, и союзные территории, такие как Пудучерри, демонстрируют относительно меньшую концентрацию загрязнителей воздуха. Команда также наблюдала тенденцию изменения содержания загрязняющих веществ по годам, а также по месяцам по всей стране.
Чтобы классифицировать эти штаты и союзные территории как сильно загрязненные, средне загрязненные и слабо загрязненные, требовались пороговые значения для каждого загрязнителя. Здесь следует отметить, что пороговое значение для загрязняющего вещества зависит от типа зоны, то есть присутствие загрязняющего вещества в чувствительной зоне будет менее терпимым и, таким образом, будет иметь более низкий порог по сравнению с пороговым значением в промышленной зоне. После тщательного изучения литературы команда решила назначить пороговые значения, разделив столбцы загрязнителей на квартили. Затем они рассчитали индекс качества воздуха для каждого загрязнителя следующим образом:
AQI = (концентрация-thresh_lower) * (AQI_higher-AQI_lower) / (thresh_higher-thresh_lower). + AQI_lower
После того, как концентрация загрязнителя была заменена его AQI для каждого наблюдения в наборе данных, команда приступила к принятию среднего значения AQI для 3 загрязнителей и рассмотрела его как окончательный индекс загрязнения (можно также рассмотреть возможность принятия взвешенного среднего значения на основе о вредности загрязняющих веществ). Затем они разделили вышеупомянутый индекс на 3 отдельных класса, а именно: области с низким, средним и высоким уровнем загрязнения.
После предварительной обработки и кодирования данных пришло время обучить модель машинного обучения и проверить, насколько точно модель может предсказывать районы с высоким, средним и низким уровнем загрязнения воздуха. Команда опробовала ряд классификаторов, таких как Случайный лес, Гауссов NB и Классификатор опорных векторов, из которых последний дал наилучшие результаты. Команда смогла классифицировать районы с низким уровнем загрязнения воздуха с точностью до 97%, районы со средним уровнем загрязнения с точностью до 94% и районы с высоким уровнем загрязнения с точностью до 94%.
Ключевые выводы этого проекта заключаются в следующем:
- Можно с удивительной точностью предсказать, что в штатах и союзных территориях в Индии будет наблюдаться высокий уровень загрязнения воздуха или уровень загрязнения воздуха в ближайшем будущем. Это поможет соответствующим властям заранее принять меры для сохранения качества воздуха.
- Команда обнаружила, что особенности type_of_area и уровень концентрации SO2 оказали большое влияние на определение того, является ли конкретный штат или союзная территория сильно загрязненным, средним или слабозагрязненным. Это открытие может иметь большое значение для решения проблем, связанных с загрязнением воздуха в Индии в ближайшие дни.
Команда все еще работает над Project Vayu для дальнейших улучшений.
В Grameen мы стремимся решать проблемы в области образования, здравоохранения, сельского хозяйства и окружающей среды путем применения науки о данных и, следовательно, мечтаем произвести революцию в сельской Индии. Если вы цените наши усилия, пожалуйста, аплодируйте этому посту. Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, напишите нам на нашей странице в Facebook Grameen: Revolutionizing Rural India или напишите нам по адресу [email protected].
