বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা তাদের ' শহরের ডাটাবেস 2014-এ পরিবেষ্টিত (বহির) বায়ু দূষণ প্রকাশ করার পর এটি ইতিমধ্যে এক বছরেরও বেশি সময় পেরিয়ে গেছে। ডব্লিউএইচও টিম যারা এই প্রকল্পে কাজ করেছে তারা অনেক দেশের জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে এবং এটিকে সকলের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য এক জায়গায় একত্রিত করার জন্য একটি চমৎকার কাজ করেছে।
আমরা আমাদের অতীতের বেশ কয়েকটি নিবন্ধে এটি সম্পর্কে লিখেছি (যেমন আফ্রিকায় বা ল্যাটিন আমেরিকায় বায়ুর গুণমানের জন্য), কিন্তু আমরা তাদের ডেটা সেটটি কল্পনা করার জন্য বিভিন্ন বিকল্পগুলি দেখার সুযোগ পাইনি। সুতরাং, এই আমরা এই নিবন্ধে লিখতে হবে কি.
Level | Air Quality Guideline | Intermediate target - 1 | Intermediate target - 2 | Intermediate target - 3 | Over target | Significantly over target | |
ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য প্রথম ধাপ হল স্তর এবং সংশ্লিষ্ট রং সংজ্ঞায়িত করা। এই উদ্দেশ্যে, WHO ইতিমধ্যেই PM 10 এবং PM 2.5 বার্ষিক ঘনত্বের জন্য বেশ কয়েকটি ঘনত্বের ব্রেকপয়েন্ট সংজ্ঞায়িত করেছে, যেগুলি WHO " এয়ার কোয়ালিটি নির্দেশিকা এবং অন্তর্বর্তী লক্ষ্যগুলি " নামে বেশি পরিচিত, তাই আমরা একই ব্রেকপয়েন্ট মানগুলি পুনরায় ব্যবহার করব।
ভিজ্যুয়ালাইজেশনের খাতিরে, " লক্ষ্যের উপরে লক্ষ্যবস্তু " নামে একটি অতিরিক্ত স্তর যোগ করা হয়েছে এবং উচ্চতর অন্তর্বর্তী লক্ষ্যের ঘনত্বের 150% হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (লক্ষ্য স্তর 3)। প্রতিটি স্তরে রঙের কোডও বরাদ্দ করা হয়েছে। ডানদিকের টেবিলটি অ্যাসোসিয়েশনগুলির সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিচ্ছে।
প্রতিটি দেশের জন্য ডেটা প্লট করার জন্য (WHO ডাটাবেসে 92টি দেশ থেকে 1622 আছে), আমরা দেশের গড় ঘনত্ব ব্যবহার করি - প্রতিটি শহরে বাসিন্দার সংখ্যা দ্বারা ওজন করা হয়। তাই, যে, যদি সবচেয়ে বড় শহরের AQI কম থাকে এবং একই দেশের কয়েকটি ছোট শহরের AQI বেশি থাকে, তাহলে দেশের জাতীয় AQI মাত্রা ছোট থেকে মাঝারি হিসাবে রিপোর্ট করা উচিত।
WHO ডাটাবেসে রিপোর্ট করা প্রতিটি শহরের বাসিন্দার সংখ্যা জানার জন্য, আমরা geonames.org থেকে পরিষেবাটি ব্যবহার করছি। দুর্ভাগ্যবশত, WHO DB-তে রিপোর্ট করা সমস্ত শহর geonames.org-এ মেলে না, তাই নীচের ভিজ্যুয়ালাইজেশন পুরোপুরি সঠিক নয়, তবে ধারণার প্রমাণের জন্য যথেষ্ট ভাল।
Level/Color |
Air Quality Guideline |
Intermediate target - 1 |
Intermediate target - 2 |
Intermediate target - 3 |
Over target |
Significantly over target |
এবং রেফারেন্সের জন্য, এখানে PM10 এবং PM2.5 দূষণকারীর জন্য তাদের নিজ নিজ বার্ষিক ওজনযুক্ত ঘনত্ব সহ সমস্ত দেশের তালিকা রয়েছে। 'এয়ার কোয়ালিটি ডেটা সহ শহরের বাসিন্দা' কলামগুলি geonames.org পরিষেবা থেকে প্রাপ্ত মোট জনসংখ্যাকে বোঝায়, যে শহরের জন্য রিভার্স জিও-কোড করা যেতে পারে।
Country | #Stations | #Inhabitants for the cities with Air Quality Data PM2.5 | PM10 | City without population information | annual concentration | weighted concentration | annual concentration | weighted concentration | | |||||||||||
CA | Canada | 131 | 40.8M | 6.9 | 7.5 | 20.7 | 22.6 | 38 cities (out of 131) | ||||||||||||
IL | Israel | 16 | 1M | 30.3 | 24.6 | 62.5 | 59.1 | 9 cities (out of 16) | ||||||||||||
IS | Iceland | 3 | 0.2M | 6.3 | 8.2 | 10 | 10.5 | |||||||||||||
US | United States | 379 | 84.2M | 9.7 | 12.9 | 16 | 21.3 | 137 cities (out of 379) | ||||||||||||
BN | Brunei | 4 | 0.2M | 6.8 | 6.6 | 14.5 | 13.9 | |||||||||||||
NZ | New Zealand | 17 | 3M | 7.6 | 6.8 | 15.4 | 14.1 | 1 city (out of 17) | ||||||||||||
AU | Australia | 15 | 15.2M | 6.3 | 5.7 | 12.7 | 12.8 | 3 cities (out of 15) | ||||||||||||
SE | Sweden | 5 | 2.2M | 9.2 | 8.7 | 17.3 | 16.5 | |||||||||||||
ES | Spain | 46 | 16.9M | 12.2 | 12.4 | 22.8 | 23.2 | |||||||||||||
JP | Japan | 20 | 33.4M | 9.2 | 10 | 20.2 | 22 | 15 cities (out of 20) | ||||||||||||
FI | Finland | 5 | 1.1M | 6.8 | 7.3 | 11.5 | 12.3 | |||||||||||||
MY | Malaysia | 7 | 2M | 12.4 | 13.2 | 27 | 28.7 | 1 city (out of 7) | ||||||||||||
EE | Estonia | 3 | 0.6M | 7.3 | 7.2 | 15 | 14 | |||||||||||||
PT | Portugal | 15 | 2.2M | 11.5 | 12.3 | 27.3 | 29.2 | 2 cities (out of 15) | ||||||||||||
NO | Norway | 4 | 1.1M | 9.5 | 10.9 | 18.3 | 20.3 | |||||||||||||
IE | Ireland | 2 | 1.2M | 8.5 | 8.8 | 17.5 | 17.8 | |||||||||||||
GB | United Kingdom | 36 | 16.2M | 13.3 | 14.7 | 19.6 | 20.8 | |||||||||||||
LR | Liberia | 2 | 0M | 9.5 | 9.3 | 59 | 61.7 | |||||||||||||
EC | Ecuador | 9 | 4.6M | 17.4 | 24.1 | 36.3 | 50.6 | 1 city (out of 9) | ||||||||||||
MV | Maldives | 1 | 0M | 9 | - | 20 | - | 1 city (out of 1) | ||||||||||||
BR | Brazil | 40 | 32.3M | 19.1 | 21.7 | 36 | 40.5 | 2 cities (out of 40) | ||||||||||||
IT | Italy | 48 | 11.2M | 22.7 | 24.1 | 32 | 33.2 | |||||||||||||
IN | India | 124 | 123.4M | 46 | 60.6 | 102.1 | 129.1 | 7 cities (out of 124) | ||||||||||||
BT | Bhutan | 1 | 0.1M | 10 | 10 | 23 | 23 | |||||||||||||
MU | Mauritius | 4 | 0.3M | 26.5 | 38.1 | 52.5 | 75.7 | 1 city (out of 4) | ||||||||||||
FR | France | 81 | 13.8M | 17.4 | 17.4 | 24.2 | 24.6 | 1 city (out of 81) | ||||||||||||
TH | Thailand | 29 | 8.3M | 22.4 | 20.6 | 41.4 | 38.9 | |||||||||||||
ZA | South Africa | 7 | 10.8M | 25.6 | 24 | 53.4 | 47 | 2 cities (out of 7) | ||||||||||||
PL | Poland | 54 | 11.9M | 26.9 | 26.9 | 37.2 | 38.3 | |||||||||||||
DE | Germany | 71 | 23M | 16.1 | 17 | 21.7 | 22.8 | 2 cities (out of 71) | ||||||||||||
LT | Lithuania | 2 | 0.5M | 14 | 16 | 21 | 23 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
MT | Malta | 1 | 0M | 12 | 12 | 0 | - | |||||||||||||
RO | Romania | 14 | 4.2M | 19.6 | 21 | 31.8 | 37.1 | |||||||||||||
BY | Belarus | 4 | 2.7M | 15 | 15.7 | 22.8 | 23.9 | |||||||||||||
CO | Colombia | 10 | 14.3M | 23.1 | 24.5 | 41.2 | 43.6 | 1 city (out of 10) | ||||||||||||
BE | Belgium | 7 | 2.3M | 17.4 | 18.1 | 25.8 | 27 | |||||||||||||
MC | Monaco | 1 | 0M | 13 | 13 | 20 | 20 | |||||||||||||
JM | Jamaica | 3 | 0M | 17 | 15.3 | 31.7 | 28.6 | |||||||||||||
MX | Mexico | 9 | 18.7M | 22.2 | 23.9 | 61.8 | 79.5 | 1 city (out of 9) | ||||||||||||
CL | Chile | 24 | 3.2M | 24.9 | 26.8 | 52.8 | 55.7 | 4 cities (out of 24) | ||||||||||||
CH | Switzerland | 6 | 0.9M | 15.3 | 15.1 | 22.7 | 22.2 | |||||||||||||
CR | Costa Rica | 4 | 0.1M | 17.8 | 18.8 | 32.8 | 35.1 | 1 city (out of 4) | ||||||||||||
TR | Turkey | 71 | 33.4M | 42.8 | 39.1 | 63.8 | 58.4 | 1 city (out of 71) | ||||||||||||
NL | Netherlands | 12 | 3M | 16.4 | 16.9 | 25.4 | 25.5 | |||||||||||||
LU | Luxembourg | 1 | 0.1M | 14 | 14 | 18 | 18 | |||||||||||||
AT | Austria | 5 | 2.3M | 18.8 | 19.1 | 25.8 | 26.7 | |||||||||||||
CZ | Czech Republic | 15 | 2.8M | 23.1 | 21.9 | 31.5 | 29.3 | 1 city (out of 15) | ||||||||||||
DK | Denmark | 3 | 1.5M | 16.3 | 16.7 | 12 | 12 | |||||||||||||
AD | Andorra | 1 | 0M | 16 | 16 | 24 | 24 | |||||||||||||
LV | Latvia | 1 | 0.7M | 16 | 16 | 23 | 23 | |||||||||||||
AR | Argentina | 1 | 13.1M | 16 | 16 | 30 | 30 | |||||||||||||
GR | Greece | 5 | 0.2M | 21.8 | 21.4 | 28 | 23.6 | |||||||||||||
SG | Singapore | 1 | 3.5M | 17 | 17 | 27 | 27 | |||||||||||||
UY | Uruguay | 1 | 1.3M | 18 | 18 | 27 | 27 | |||||||||||||
KR | South Korea | 36 | 31.3M | 23.4 | 23 | 51.1 | 50.6 | 3 cities (out of 36) | ||||||||||||
PY | Paraguay | 1 | 1.5M | 18 | 18 | 0 | - | |||||||||||||
CN | China | 112 | 263.3M | 40.4 | 41.4 | 88 | 90.1 | 9 cities (out of 112) | ||||||||||||
MN | Mongolia | 8 | 1.1M | 50.5 | 61.8 | 109.9 | 134.4 | 1 city (out of 8) | ||||||||||||
VN | Vietnam | 3 | 5.7M | 28.3 | 29 | 62 | 63 | |||||||||||||
LB | Lebanon | 2 | 3.1M | 24.5 | 23.4 | 72 | 69.8 | |||||||||||||
ID | Indonesia | 1 | 8.5M | 21 | 21 | 48 | 48 | |||||||||||||
BG | Bulgaria | 13 | 2.7M | 34.4 | 38.6 | 51.9 | 57.4 | |||||||||||||
CY | Cyprus | 2 | 0.4M | 23 | 23.1 | 36 | 36 | |||||||||||||
SK | Slovakia | 6 | 2.6M | 26 | 25.4 | 36.4 | 33.8 | 1 city (out of 6) | ||||||||||||
PH | Philippines | 3 | 11.5M | 31 | 22.6 | 67.7 | 50.2 | |||||||||||||
RU | Russia | 1 | 10.4M | 22 | 22 | 33 | 33 | |||||||||||||
HU | Hungary | 3 | 2.1M | 25.3 | 26.7 | 33.3 | 33.1 | |||||||||||||
SI | Slovenia | 2 | 0.4M | 24 | 24.5 | 31 | 31 | |||||||||||||
BO | Bolivia | 2 | 1.7M | 32 | 32.5 | 58.5 | 59.3 | |||||||||||||
TZ | Tanzania | 1 | 0.3M | 23 | 23 | 35 | 35 | |||||||||||||
VE | Venezuela | 2 | 3M | 28 | 24 | 52 | 45 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
SA | Saudi Arabia | 1 | 2.9M | 28 | 28 | 87 | 87 | |||||||||||||
LK | Sri Lanka | 1 | 0.6M | 28 | 28 | 64 | 64 | |||||||||||||
MM | Myanmar | 1 | 1.2M | 30 | 30 | 69 | 69 | |||||||||||||
IR | Iran | 3 | 8M | 67.3 | 34.2 | 177.3 | 115.1 | 1 city (out of 3) | ||||||||||||
OM | Oman | 1 | 0.8M | 31 | 31 | 82 | 82 | |||||||||||||
HN | Honduras | 1 | 0.9M | 32 | 32 | 58 | 58 | |||||||||||||
BA | Bosnia and Herzegovina | 1 | 0.7M | 33 | 33 | 48 | 48 | |||||||||||||
GT | Guatemala | 1 | 1M | 33 | 33 | 45 | 45 | |||||||||||||
RS | Serbia | 2 | 1.5M | 39.5 | 35.8 | 59 | 53.6 | |||||||||||||
PE | Peru | 1 | 7.7M | 38 | 38 | 63 | 63 | |||||||||||||
SN | Senegal | 1 | 2.5M | 40 | 40 | 179 | 179 | |||||||||||||
BH | Bahrain | 5 | 0.5M | 54.6 | 56.1 | 249.4 | 255.5 | |||||||||||||
JO | Jordan | 1 | 1.3M | 48 | 48 | 128 | 128 | |||||||||||||
GH | Ghana | 1 | 2M | 49 | 49 | 98 | 98 | |||||||||||||
NP | Nepal | 1 | 1.4M | 50 | 50 | 114 | 114 | |||||||||||||
AE | United Arab Emirates | 3 | 0.6M | 60 | 64 | 159.7 | 170 | 2 cities (out of 3) | ||||||||||||
BD | Bangladesh | 8 | 30.5M | 76 | 83.3 | 153.5 | 168.9 | |||||||||||||
PK | Pakistan | 4 | 13.4M | 100.8 | 115.7 | 364.8 | 295.8 | 2 cities (out of 4) | ||||||||||||
AF | Afghanistan | 2 | 3M | 77 | 86 | 297 | 260 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
EG | Egypt | 2 | 7.7M | 74.5 | 73 | 137.5 | 135 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
QA | Qatar | 2 | 0.4M | 89 | 92.4 | 160 | 166.9 |