M Srimurali

Kurnool, une grande ville de l'Andhra Pradesh, est confront e une pollution atmosph rique croissante en raison de l'urbanisation rapide, de l'expansion industrielle et de l'augmentation des missions des v hicules, qui lib rent des polluants tels que les dioxydes d'azote (NO₂), le dioxyde de soufre (SO₂), l'ozone (O3) et les particules (PM₂.₅ et PM₁₀), En outre, les activit s de construction contribuent la d t rioration de la qualit de l'air. La qualit de l'air dans les villes varie en fonction de facteurs tels que les niveaux d'industrialisation, la densit de population et les conditions m t orologiques. Les mod les d'intelligence artificielle ont t largement utilis s pour la pr vision des polluants atmosph riques, en particulier les r seaux neuronaux artificiels (ANN) et les syst mes d'inf rence neuro-floue adaptatifs (ANFIS). La pollution de l'air pr sente des risques importants pour la sant publique et l'environnement, des polluants tels que le NO2, le SO2, l'O3, les PM2,5 et les PM10 tant des facteurs cl s de maladies respiratoires et cardiovasculaires. Une pr diction pr cise de la pollution de l'air est essentielle pour la sant publique et l'environnement.

Kurnool, eine Gro stadt in Andhra Pradesh, ist mit einer zunehmenden Luftverschmutzung konfrontiert, die auf die rasche Verst dterung, die industrielle Expansion und die zunehmenden Fahrzeugemissionen zur ckzuf hren ist, die Schadstoffe wie Stickstoffdioxide (NO₂), Schwefeldioxid (SO₂), Ozon (O3) und Feinstaub (PM₂.₅ und PM₁₀) freisetzen, und auch die Baut tigkeiten tragen zur Verschlechterung der Luftqualit t bei. Dieses Problem beeintr chtigt nicht nur die ffentliche Gesundheit, sondern wirkt sich auch auf die Umwelt und die allgemeine Lebensqualit t aus. Die Luftqualit t in St dten variiert aufgrund von Faktoren wie dem Industrialisierungsgrad, der Bev lkerungsdichte und den meteorologischen Bedingungen. Modelle der k nstlichen Intelligenz sind f r die Vorhersage von Luftschadstoffen weit verbreitet, insbesondere ANN (Artificial Neural Networks) und ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems). Diese Modelle haben sich als geeignet f r die Vorhersage von Luftschadstoffen erwiesen, vor allem in St dten, in denen es berwachungsnetze zur Messung der Schadstoffkonzentrationen und der meteorologischen Variablen gibt. Die Luftverschmutzung stellt ein erhebliches Risiko f r die ffentliche Gesundheit und die Umwelt dar, wobei Schadstoffe wie NO2, SO2, O3, PM2,5 und PM10 ma geblich zu Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen beitragen.

Kurnool, uma grande cidade em Andhra Pradesh, enfrenta uma crescente polui o do ar devido r pida urbaniza o, expans o industrial e aumento das emiss es de ve culos, que libertam poluentes como di xidos de azoto (NO₂), di xido de enxofre (SO₂), ozono (O3) e part culas (PM₂.₅ e PM₁₀), Al m disso, as actividades de constru o contribuem para o agravamento da qualidade do ar. A qualidade do ar nas cidades varia com base em factores como os n veis de industrializa o, a densidade populacional e as condi es meteorol gicas. Os modelos de intelig ncia artificial t m sido amplamente utilizados para a previs o de poluentes atmosf ricos, nomeadamente as RNA (Redes Neuronais Artificiais) e os ANFIS (Sistemas de Infer ncia Neuro-Fuzzy Adaptativos). Estes modelos t m-se revelado adequados para a previs o de poluentes atmosf ricos, especialmente em cidades onde existem redes de monitoriza o para medir as concentra es de poluentes e as vari veis meteorol gicas. A polui o atmosf rica representa riscos significativos para a sa de p blica e para o ambiente, sendo que poluentes como o NO2, SO2, O3, PM2.5 e PM10 contribuem de forma determinante para as doen as respirat rias e cardiovasculares.

Kurnool, duże miasto w stanie Andhra Pradesh, stoi w obliczu rosnącego zanieczyszczenia powietrza z powodu szybkiej urbanizacji, ekspansji przemyslowej i rosnącej emisji pojazd w, kt re uwalniają zanieczyszczenia, takie jak dwutlenki azotu (NO₂), dwutlenek siarki (SO₂), ozon (O3) i cząstki stale (PM₂.₅ i PM₁₀), Dodatkowo dzialania budowlane przyczyniają się do pogorszenia jakości powietrza. Kwestia ta wplywa nie tylko na zdrowie publiczne, ale także na środowisko i og lną jakośc życia. Jakośc powietrza w miastach r żni się w zależności od czynnik w, takich jak poziom uprzemyslowienia, gęstośc zaludnienia i warunki meteorologiczne. Modele sztucznej inteligencji byly szeroko stosowane do przewidywania zanieczyszczeń powietrza, zwlaszcza ANN (Artificial Neural Networks) i ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems). Modele te okazaly się odpowiednie do przewidywania zanieczyszczeń powietrza, zwlaszcza w miastach, w kt rych istnieją sieci monitorowania do pomiaru stężeń zanieczyszczeń i zmiennych meteorologicznych. Zanieczyszczenie powietrza stanowi poważne zagrożenie dla zdrowia publicznego i środowiska, a zanieczyszczenia takie jak NO2, SO2, O3, PM2.5 i PM10 są kluczowymi czynnikami przyczyniającymi się do chor b ukladu oddechowego i sercowo-naczyniowego.

Kurnool, una delle principali citt dell'Andhra Pradesh, deve far fronte a un crescente inquinamento atmosferico dovuto alla rapida urbanizzazione, all'espansione industriale e all'aumento delle emissioni dei veicoli, che rilasciano inquinanti come i biossidi di azoto (NO₂), il biossido di zolfo (SO₂), l'ozono (O3) e il particolato (PM₂.₅ e PM₁₀). La qualit dell'aria nelle citt varia in base a fattori quali i livelli di industrializzazione, la densit di popolazione e le condizioni meteorologiche. I modelli di intelligenza artificiale sono stati ampiamente utilizzati per la previsione degli inquinanti atmosferici, in particolare le RNA (Reti Neurali Artificiali) e gli ANFIS (Sistemi di Inferenza Neuro-Fuzzy Adattivi). Questi modelli si sono dimostrati adatti alla previsione degli inquinanti atmosferici, soprattutto nelle citt in cui esistono reti di monitoraggio per misurare le concentrazioni di inquinanti e le variabili meteorologiche. L'inquinamento atmosferico comporta rischi significativi per la salute pubblica e l'ambiente, con inquinanti come NO2, SO2, O3, PM2,5 e PM10 che contribuiscono in modo determinante alle malattie respiratorie e cardiovascolari.