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城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c DNA DNA DNA Savar c 184 PM2.5 不健康 Mymensingh c 176 PM2.5 不健康 Rangpur c 189 PM2.5 不健康 Cumilla c 205 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 178 PM2.5 不健康 Bogura d 183 PM2.5 不健康 Brahmanbaria d 276 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c 127 PM2.5 对敏感人群不健康 Savar c 316 PM2.5 有害 Mymensingh c 229 PM2.5 非常不健康 Rangpur c 267 PM2.5 非常不健康 Cumilla c 252 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 213 PM2.5 非常不健康 Bogura d 273 PM2.5 非常不健康 Brahmanbaria d 295 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C DNA DNA SAVAR C 187 PM2.5不健康的Mymensingh C 185 PM2.5不健康的Rangpur C 280 PM2.5非常不健康的Cumilla C 216 PM2.5非常不健康的Narshindi C 195 PM2.5 PM2.5 PM2.5 Bogura
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C 122 PM2.5 Sensew不健康Narshindi C 284 PM2.5非常不健康的Bogura D 271 PM2.5非常不健康的Brahmanbaria D 345 PM2.5危险BSRM，Nasirabad，Chattogram D
每日空气质量指数 (AQI) 报告
锡尔赫特 c 167 PM2.5 不健康 库尔纳 c DNA DNA DNA 拉杰沙希 c 221 PM2.5 非常不健康 巴里萨尔 c 126 PM2.5 对敏感人群不健康 萨瓦尔 c 265 PM2.5 非常不健康 迈门辛 c 182 PM2.5 不健康 朗布尔 c DNA DNA DNA 库米拉 c 162 PM2.5 不健康 纳尔辛迪 c 181 PM2.5 不健康
每日空气质量指数 (AQI) 报告
锡尔赫特 c 195 PM2.5 不健康 库尔纳 c 174 PM2.5 不健康 拉杰沙希 c 205 PM2.5 非常不健康 巴里萨尔 c 115 PM2.5 对敏感人群不健康 萨瓦尔 c 212 PM2.5 非常不健康 迈门辛 c 175 PM2.5 不健康 朗布尔 c 207 PM2.5 非常不健康 库米拉 c 164 PM2.5 不健康 纳尔辛迪 c 236 PM2.5 非常不健康
每日空气质量指数（AQI）报告
Sylhet c 221 PM2.5 VERY UNHEALTHY Khulna c 186 PM2.5 UNHEALTHY Rajshahi c 200 PM2.5 UNHEALTHY Barishal c 101 PM2.5 CAUTION Savar c DNA DNA DNA Mymensingh c 212 PM2.5 VERY UNHEALTHY Rangpur c 268 PM2.5 VERY UNHEALTHY Cumilla c 192 PM2.5 UNHEALTHY Narshindi c 243 PM2.5 VERY不健康
印度政府
印度政府于 2015 年推出了国家空气质量指数 (AQI)，该指数将各种污染物的复杂空气质量数据转化为单一数字，以便有效传达空气质量状况。AQI 分为六个类别，即良好、满意、中度污染、较差、非常差和严重，这些类别基于周围的空气污染物浓度及其可能对健康的影响。空气质量指数及其相关健康影响的详情见附件一。289 个城市的每日 AQI 公报通过 CPCB 网站和 SAMEER 应用程序发布。此外，还制定了分级响应行动计划 (GRAP)，其中确定了针对各种 AQI 类别（即较差、非常差、严重和作为紧急响应的严重+）的分级措施和实施机构。德里国家首都辖区及其毗邻地区空气质量管理委员会根据印度气象部门提供的 AQI 预报在德里国家首都辖区实施 GRAP，以控制冬季德里国家首都辖区的空气污染。此外，NCAP 旗下 130 个城市已经制定了 GRAP 和紧急响应计划，以实施针对恶劣空气质量的应对措施。
混合机器学习模型用于细粒度的空气...
1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。 它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。 设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。 空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。 通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。 为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。 该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。 关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。 引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。 空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。 尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。 通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。 此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。我们目前的呼吸不仅可以维持我们的生活，而且在我们对生活的满意程度中起着至关重要的作用。低空气质量有可能显着影响健身。在其他呼吸系统疾病中，受污染的空气可导致肺癌，支气管炎，肺炎，结核病和哮喘。根据估计，由于空气污染，全世界约有700万个人每年都在悲惨地丧生。此外，除了对温度和海平面的不利影响外，空气污染还可以在加剧全球变暖的情况下发挥作用，这在热量被困在大气中时会发生。这可能导致传染病的传播以及温度升高和海平面升高。可以量化空气的质量。空气质量的数值指标是空气质量指数或AQI。这是0到500之间的数值，代表空气污染的水平和保持拟合的困难。五十或更低的AQI被认为是精确的空气，而三百或更多的AQI被归类为有害的一流。基于潜在的健康风险，AQI分为六个类别。为了易于解释，每个类别都有不同的颜色。绿色（零50），黄色（51-100），橙色（100和100五十）和深红色是六个类。
