Advertisement

CMAQ：美国EPA的社区多尺度空气质量模型（CMAQ）代码库。更多关于CMAQ的信息请参阅相关资料。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
CMAQ是由美国环保署(EPA)开发的一款用于模拟和预测大气中多种污染物浓度的社区多尺度空气质量模型，提供全面的空气质量管理解决方案。 CMAQv5.3.2是美国环境保护署（US EPA）研究与开发办公室的一个活跃的开源项目，包括一系列用于空气质量模型模拟的程序，并由CMAS中心提供支持。 社区多尺度空气质量模型（Community Multiscale Air Quality Modeling, CMAQ）结合了大气科学和空气质量建模领域的最新知识以及多处理器计算技术，能够快速、合理地估算臭氧、颗粒物、有毒物质及酸沉降等污染物的浓度。 CMAQ版本5.3.2包括对集成源分配方法（ISAM）的重大更新，并修复了在v5.3.1中发现的问题。新的ISAM版本改进了气相化学分配算法，从而提升了该方法的物理和数值性能。强烈建议使用ISAM的用户升级至CMAQv5.3.2。 此外，还提供了关于WRF-CMAQ、ISAM以及修改后的化学机理的新教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CMAQ：美国EPA的社区多尺度空气质量模型（CMAQ）代码库。更多关于CMAQ的信息请参阅相关资料。
    优质
    CMAQ是由美国环保署(EPA)开发的一款用于模拟和预测大气中多种污染物浓度的社区多尺度空气质量模型，提供全面的空气质量管理解决方案。 CMAQv5.3.2是美国环境保护署（US EPA）研究与开发办公室的一个活跃的开源项目，包括一系列用于空气质量模型模拟的程序，并由CMAS中心提供支持。 社区多尺度空气质量模型（Community Multiscale Air Quality Modeling, CMAQ）结合了大气科学和空气质量建模领域的最新知识以及多处理器计算技术，能够快速、合理地估算臭氧、颗粒物、有毒物质及酸沉降等污染物的浓度。 CMAQ版本5.3.2包括对集成源分配方法（ISAM）的重大更新，并修复了在v5.3.1中发现的问题。新的ISAM版本改进了气相化学分配算法，从而提升了该方法的物理和数值性能。强烈建议使用ISAM的用户升级至CMAQv5.3.2。 此外，还提供了关于WRF-CMAQ、ISAM以及修改后的化学机理的新教程。
     
  • CMAQ空气质量模型(5.2版) 中文操作指南.pdf
    优质
    《CMAQ空气质量模型（5.2版）中文操作指南》旨在为用户提供详细的操作流程和指导，帮助用户掌握该模型的应用方法。此手册涵盖了从安装到运行的全过程，并提供了丰富的实例与案例分析，助力研究人员及环保工作者深入理解并有效利用CMAQ模型进行空气质量评估与预测工作。 伯鑫 CMAQ空气质量模型（5.2版本）中文操作说明书.pdf 是一款基于大气物理和化学过程的科学理解，结合气象学原理及数学方法，在一定空间尺度内对空气质量进行仿真模拟的工具。该模型能够再现污染物在大气中的输送、反应与清除等复杂过程。研究团队利用CMAQ空气质量模型对中国钢铁工业和机场运营等活动对空气质量的影响进行了深入模拟分析。
     
  • CMAQ所需依赖库.zip
    优质
    本压缩包包含CMAQ（社区多尺度空气质量模型）运行所需的多种关键依赖库文件，便于环境科学研究者快速配置开发与模拟环境。 CMAQ-5.2, curl, HDF5, IOAPI, netCDF-C, netCDF-Fortran, OpenMPI 和 zlib。
     
  • CMAQ安装指南.pdf
    优质
    本手册详细介绍了CMAQ（社区多尺度空气质量模拟模型）软件的安装步骤和配置方法，旨在帮助用户快速掌握其使用技巧。适合环境科学及相关的研究人员参考学习。 本段落记录了CMAQ的安装过程，包括所需库的安装、CMAQ源代码的编译运行以及WRF的安装介绍。
     
  • CMAQ-5.3 用户手册.pdf
    优质
    《CMAQ-5.3用户手册》提供了全面的操作指南和技术细节，旨在帮助用户掌握社区多尺度空气质量模型（CMAQ）5.3版本的各项功能与应用。 CMAQ用户手册提供了关于如何使用CMAQ（社区多尺度空气质量模拟模型）的详细指南，包括安装、配置以及操作方面的内容。文档中包含了各种示例和解释，帮助用户更好地理解和应用该软件工具来解决相关的环境科学问题。此外，还提供了一些常见问题解答和技术支持信息，以便于遇到困难时能够快速找到解决方案。
     
  • CMAQ 4.6 使用手册（英文版）
    优质
    本手册为CMAQ 4.6用户提供操作指南与技术细节，涵盖模型安装、配置及运行流程，助力大气化学研究与空气质量预测。 CMAQ英文教程介绍CMAQ组件的功能以及产生的文件，并引用了4.6版本的官方手册。
     
  • 电信多媒体彩信相关信息资料
    优质
    电信多媒体彩信是一种通过手机发送包含图片、音频、视频等多媒体内容的信息服务，提供丰富的通信体验。 【多媒体彩信技术详解】 多媒体彩信（Multimedia Messaging Service，简称MMS）是一种扩展了传统短信服务的技术，允许用户发送包含文本、图片、音频、视频等多媒体内容的消息。在中国电信作为主要运营商之一所提供的丰富多媒体彩信服务背景下，这份资料集合了中国电信多媒体彩信的管理、配置以及相关协议的信息，对于开发者来说是极具价值的学习资源。 1. **多媒体彩信的基本原理** - 多媒体彩信与短信的区别在于它通过GPRS或更高速的网络（如3G、4G、5G）传输，而不是利用SMS（Short Message Service）信道。 - MMS基于WAP（Wireless Application Protocol）技术，使用HTTP或HTTPS协议确保多媒体数据能够在移动设备间安全高效地传输。 2. **MMS系统架构** - MMS系统由多个组件构成，包括MMS代理服务器（MMS ProxyRelay）、MMS存储转发服务器（MMSC）、MMS用户代理（MMS UA）等。 - MMS代理服务器负责转发消息；MMSC存储并处理彩信；MMS UA是在手机端接收和发送彩信的应用。 3. **彩信配置** - 开发者需要了解并配置与MMS相关的参数，例如MMSC服务器地址、端口号、接入点（APN）、用户名及密码等，以确保终端设备能够正确地发送和接收彩信。 - 配置过程可能涉及手机操作系统级别的设置或应用程序内的特定设置。 4. **多媒体彩信协议** - MMS服务主要基于WAP 2.0协议栈，包括HTTP1.1、SMIL（Synchronized Multimedia Integration Language）及X-MMS等。 - SMIL用于描述多媒体内容的布局和播放顺序；X-MMS则是MMS的扩展，定义了彩信的结构与编码方式。 5. **开发与实现** - 开发多媒体彩信应用时需考虑不同平台和设备的兼容性，例如Android、iOS等。 - 使用Java、Swift或其他编程语言集成MMS库以实现发送和接收功能，并处理可能出现的问题如网络连接问题及格式转换等。 6. **彩信服务管理** - 对于电信运营商来说，管理彩信服务包括监控服务质量、容量规划以及故障排查等内容。 - 确保MMSC稳定运行并保护用户数据的安全是管理的重点任务之一。 7. **彩信的商业应用** - 彩信在广告营销、媒体内容分发及客户服务等众多领域有广泛应用，例如推送图文并茂的产品信息或发送音乐试听片段。 - 开发者需要关注计费模型以合理设计商业模式。 8. **安全性与隐私保护** - 由于MMS涉及多媒体数据传输，因此确保数据加密和用户隐私的防护至关重要，避免个人敏感信息泄露。 - 应遵循相关法律法规保证用户的隐私权益不受侵犯。 9. **未来发展趋势** - 随着5G网络技术的应用普及，多媒体彩信的服务质量和传输速度将得到显著提升，并为更多的创新应用提供了可能的空间。 - AI和大数据等新兴科技可能会与彩信服务结合使用，从而进一步提高用户体验和服务的智能化水平。
     
  • 基于多尺度时空优化的空气质量管理预测方法.pdf
    优质
    本文提出了一种创新性的空气质量管理预测方法，采用多尺度时空优化技术，有效提升空气质量预测精度与效率。 ### 基于多尺度时空优化的空气质量预测方法 #### 一、研究背景与意义 随着工业化进程加快及城市化快速发展，空气污染问题变得越来越严重，并成为制约可持续发展的关键因素之一。准确地预测空气质量对于制定有效的环保政策和采取合理措施改善环境质量具有重要意义。传统的空气质量预测方法往往难以兼顾时间和空间上的复杂变化，而基于多尺度时空优化的方法能够更好地捕捉这种复杂性，从而为精准预测提供了可能。 #### 二、多尺度时空优化的概念 多尺度时空优化是指在处理涉及时间和空间的数据时采用不同尺度（如时间尺度和空间尺度）来分析建模数据的一种方法。这种方法可以更全面地考虑不同尺度下的特征变化，提高预测或分析的准确性。在空气质量预测中，该方法能够有效地处理长短期时间依赖关系及动态空间依赖性。 #### 三、多尺度时空特征提取模块 1. **多源异构数据融合**：空气质量监测数据通常来自多个不同的传感器和其他数据源，这些数据包括直接指标如AQI以及气象条件和地理位置信息等间接影响因素。通过构建多尺度时空特征提取模块可以有效地整合这些多源异构数据。 2. **多尺度特征提取**：为了捕捉不同尺度下的时空特征，可以利用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等多种深度学习技术。例如，CNN 可以用来提取空间特征，而 LSTM 则适合于时间序列中的依赖关系的建模。 #### 四、动态空间特征提取模块 1. **图卷积网络(GCN)**：GCN 是一种能够处理图形数据的深度学习模型，在空气质量预测中可以通过构建监测站点之间的连接图来利用 GCN 捕捉各站点间的空间关联性。 2. **注意力机制**：通过结合 GCN 和注意力机制，可以更有效地识别和使用关键的空间特征减少噪声干扰，并提高预测性能。 #### 五、时间特征提取模块 1. **Transformer 模型**：基于自注意机制的 Transformer 深度学习模型非常适合处理序列数据。改进后的自适应时间 Transformer 可以更好地模拟跨多个时间步长内的双向依赖关系。 2. **自适应时间 Transformer**：该模块可以根据实际数据自动调整其关注的时间范围，从而更好捕捉长期和短期的时间依赖性，这对于提高长期预测准确性尤为重要。 #### 六、模型集成与优化 1. **端到端训练**：将上述提到的各种特征提取模块有效集成起来形成一个完整的预测模型。这种方法可以直接从原始数据中学习复杂的非线性映射关系而无需手动设计特征。 2. **超参数调优**：通过网格搜索或随机搜索等方法对模型中的各种超参数进行优化，进一步提升模型的预测能力。 #### 七、实验验证 为了验证所提出的基于多尺度时空优化的空气质量预测方法的有效性，研究人员使用了两个真实数据集进行了实验。结果显示该方法在预测精度方面表现优异，在长期预测任务中尤其优于其他传统或单一尺度的方法。 通过充分利用现代机器学习技术的优势，基于多尺度时空优化的空气质量预测方法能够有效地处理复杂时空数据，并为提高空气质量预测准确性提供了一种新的思路和技术手段。随着未来更多高质量数据积累和新技术进步，这种方法的应用前景将更加广阔。
     
  • 全国空气质量监测站点的经纬度信息
    优质
    本数据集包含全国范围内各空气质量监测站点的位置信息，具体包括每个站点的精确经纬度坐标。这些信息有助于研究者和公众追踪和分析各地空气质素状况及其变化趋势。 全国共有1497个空气检测站点的经纬度数据可用于分析各地空气质量及污染情况。
     
  • 关于美国FTP-75标准的参考资料
    优质
    本资料提供详尽解读与应用指南，针对美国FTP-75汽车电气布线测试标准，旨在帮助工程师理解和遵循相关规范。 美国FTP-75参考标准在我的整理文件中有英文和中文的解释，并对FTP-75的相关资料进行了简单的整合。