大多数印度城市的空气质量指数高于政府规定的健康范围。尽管有令人震惊的统计数字和事实，但印度在治理污染和解决这场危机方面几乎没有采取什么行动。对于普通人来说，几乎没有任何可靠的数据能够帮助他来了解和衡量周围的空气质量。
但现在，人工智能和物联网可以帮助人们实时测量、处理和分析超局部空气质量数据。通过使用人工智能和物联网，为企业和消费者提供特定位置的实时环境数据和可操作的见解，以减轻各种环境因素的影响，如空气污染。
如何使用数据技术来创造更清洁的环境?
到目前为止，人们使用了各种方法来监测空气质量，从耗资数十万美元的大型监测站到卫星图像，但还没有一个能达到可接受的精确度和粒度水平。智能化手段通过将来自地面传感器、美国和欧洲卫星的数据与基于历史数据的模型相结合，就能产生一个适当修正的引擎，可以将数据与参考等级站进行比较，不仅确保基准，而且可以确保准确性。系统还能考虑一些特定的因素，比如建筑、交通和人口密度造成的灰尘。所有这些都与空气污染和环境有关，这样就可以在高时空分辨率下获得尽可能高的数据精度。
人工智能和物联网如何测量印度各城市的实时空气质量？
根据绿色和平组织的报告，世界上污染最严重的30个城市中有22个在印度。现实情况是，印度没有足够的监测站来测量空气质量。从城市规划、交通管理到新药开发和临床试验，一切都需要基础数据集。人们迫切需要解决缺乏数据的问题，并让所有人都能获得这些数据。
有三种方法来解决这个问题：
1.测量和监测——通过空气传感器和多个卫星站，可以24小时测量整个国家的空气质量；
2.计算和分析——通过计算来了解污染物与天气变化、法规变化、经济等行为模式，以及连续排放的相关性，并分析以了解污染源、地点等；
3.行动和干预——严重环境危机期间发出警报,采取一些小行动促进社会创新；例如不使用柴油发电机、促进公共交通甚至打开空气净化器，告诉用户什么时候去散步、慢跑或带他们的孩子散步，甚至帮助当局减少城市垃圾焚烧，以确保减少空气污染。
技术上可以设计专有算法，空间插值是利用同一区域内的点观测，在未采样地点估计研究变量值的一种方法。常用的统计方法有最近邻法、不规则三角网法、自然邻法、Kriging法、反距离加权法、径向基函数插值法、线性rbf法、高斯rbf法等。然而，这些方法没有考虑到区域的具体参数，如天气温度、风速、风向、人口密度、交通等人类活动、燃茬等。智能化系统可以利用多年的数据开发培训模型来利用这些参数，模型可以以更高的精度预测空气质量，帮助人们实时了解周围的空气，也让他们有机会采取必要的行动，制定干预措施，节省时间和金钱。
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