Out of the numerous hazards posing a threat to sustainable environmental conditions in the 21st century, only a few have a graver impact than air pollution. Its importance in determining the health and living standards in urban settings is only expected to increase with time. Various factors ranging from emissions from traffic and power plants, household emissions, natural causes are known to be primary causal agents or influencers behind rising air pollution levels. However, the lack of large scale data involving the major factors has hindered the research on the causes and relations governing the variability of the different air pollutants. Through this work, we introduce a large scale city-wise dataset for exploring the relationships among these agents over a long period of time. We analyze and explore the dataset to bring out inferences which we can derive by modeling the data. Also, we provide a set of benchmarks for the problem of estimating or forecasting pollutant levels with a set of diverse models and methodologies. Through our paper, we seek to provide a ground base for further research into this domain that will demand critical attention of ours in the near future.


翻译:在对21世纪可持续环境条件构成威胁的众多危害中,只有少数几个危害比空气污染具有更严重的影响。在确定城市环境中的健康和生活水平方面,其重要性预计只会随着时间的推移而增加。交通和发电厂排放、家庭排放、自然原因等各种因素已知是空气污染水平上升的主要原因或影响因素。然而,涉及主要因素的大规模数据缺乏阻碍了关于不同空气污染物变化的原因和关系的研究。通过这项工作,我们引入了大规模城市数据集,用于长期探索这些物剂之间的关系。我们分析并探索数据集,以得出我们可以通过数据建模得到的推断。此外,我们用一套不同的模型和方法为估计或预测污染物水平的问题提供了一套基准。我们通过我们的文件,寻求为这一领域进一步的研究提供一个地面基础,这将要求我们在不久的将来给予关键关注。

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