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CALPUFF空气质量模型分析

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简介:
CALPUFF是一种先进的空气质量模型,用于模拟和预测大气污染物的扩散、沉降及化学转化过程,广泛应用于环境影响评估与污染控制策略制定。 CALPUFF 模型是由美国 EPA 推荐的空气质量扩散模式,由 Sigma Research Corporation(现为 Earth Tech, Inc 的子公司)开发。该模型包括三个组成部分:CALMET 气象模块、CALPUFF 烟团扩散模块和 CALPOST 后处理模块。 CALPUFF 是一种适用于非定常、非稳态气象条件的高斯型烟团扩散模式,能够模拟污染物在多层空间中的扩散、迁移及转化过程。其应用范围广泛,从几十米到几百公里不等,在近距离内可以考虑建筑物下洗效应、浮力抬升和动力抬升等因素;而在远距离上,则能处理干湿沉降、化学转化以及垂直风修剪等污染物清除机制。 该模型能够针对不同类型的污染源(包括点源、面源、线源及体源)进行逐时变化的模拟,并支持小时至年等多种时间尺度下的平均值预测。此外,CALPUFF 考虑了下垫面对空气质量的影响,并能输出详细的地面网格浓度和指定受体点的数据。

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客服
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  • CALPUFF
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    CALPUFF是一种先进的空气质量模型,用于模拟和预测大气污染物的扩散、沉降及化学转化过程,广泛应用于环境影响评估与污染控制策略制定。 CALPUFF 模型是由美国 EPA 推荐的空气质量扩散模式,由 Sigma Research Corporation(现为 Earth Tech, Inc 的子公司)开发。该模型包括三个组成部分:CALMET 气象模块、CALPUFF 烟团扩散模块和 CALPOST 后处理模块。 CALPUFF 是一种适用于非定常、非稳态气象条件的高斯型烟团扩散模式,能够模拟污染物在多层空间中的扩散、迁移及转化过程。其应用范围广泛,从几十米到几百公里不等,在近距离内可以考虑建筑物下洗效应、浮力抬升和动力抬升等因素;而在远距离上,则能处理干湿沉降、化学转化以及垂直风修剪等污染物清除机制。 该模型能够针对不同类型的污染源(包括点源、面源、线源及体源)进行逐时变化的模拟,并支持小时至年等多种时间尺度下的平均值预测。此外,CALPUFF 考虑了下垫面对空气质量的影响,并能输出详细的地面网格浓度和指定受体点的数据。
  • 问题
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    本模型旨在研究和预测不同因素对城市空气质量的影响,通过分析污染源、气象条件等变量,提出改善空气质量的有效策略。 数学模型的练习题关于杭州的空气质量不含数据表格。
  • 报告(一)
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    本报告深入分析了特定时间段内的空气质量数据,涵盖了PM2.5、二氧化硫等关键污染物浓度的变化趋势及影响因素,旨在为改善城市空气质量和环境保护提供科学依据。 本实验题目为“城市空气质量分析——基于 MapReduce 框架实现”。其实验目标是利用 MapReduce 框架来分析各城市的空气质量水平。首先,我们需要收集并处理大量的空气质量和气象数据,然后通过编写合适的Map和Reduce函数来提取关键信息,并进行深入的数据挖掘与统计分析。 本实验的主要内容包括: 1. 数据预处理:清洗、整理原始的空气质量监测数据。 2. 设计 Map 和 Reduce 函数:根据需求设计能够高效处理大规模数据集的任务。 3. 实验结果展示:通过图表等形式直观地展现不同城市间的空气质量差异以及变化趋势。 此项目旨在利用大数据技术解决实际环境问题,为环保部门提供决策支持。
  • PM2.5评估预测
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    本研究开发了一种先进的PM2.5空气质量评估预测模型,利用大数据与机器学习技术,提供精准、实时的空气污染预报,助力改善公共健康和环境保护。 王艳艳和段红梅采用灰色关联分析及MATLAB软件对空气质量指数AQI中的六个基本监测指标的相关性和独立性进行了定量研究,并通过逐步回归建立了PM2.5浓度与其之间的评价预测模型。
  • 数据集的机器学习(预测)
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    本研究运用机器学习技术对空气质量数据进行深入分析与建模,旨在开发精准的预测模型,为环境保护和政策制定提供科学依据。 该数据集通过高精度空气质量传感器收集而来,能够实时监测空气中的主要污染物,包括PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)以及臭氧(O3)。每小时采集一次的数据确保了其准确性和时效性。此外,数据集还包括气象参数如温度、湿度、风速和风向等信息,这些对于全面评估空气质量至关重要。 该数据集的特点在于其高时空分辨率及多参数监测能力。它涵盖了广泛的地理区域,从城市中心到郊区不等,提供了不同环境条件下的空气质量变化情况。时间序列数据分析能够帮助研究者了解日间与季节性的空气品质变化规律,并为科学家和政策制定者提供宝贵的参考依据。数据集的开放性和易获取性促进了公众及研究人员对空气质量的研究透明度以及广泛参与。 在使用该数据集时,研究者可以进行必要的数据清洗和预处理步骤,以剔除异常值并填补缺失的数据点。随后可应用时间序列分析、空间数据分析或机器学习模型来探究空气品质的变化规律及其影响因素。例如,通过回归分析探讨气象条件对空气质量的影响或者利用聚类算法识别不同区域的空气质量模式等研究工作都是可行的。此外,该数据集也可以用来开发预测模型以提供及时且准确的空气质量预警信息及建议给公众和决策者使用。
  • 数据工具 (OpenAir).zip
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    空气质量数据分析工具(OpenAir)是一款开源软件包,专为环境科学家和研究人员设计。它能够高效处理、分析及可视化各类空气品质数据,助力深入探究污染模式与趋势。 openair 是一个用于分析空气质量数据的开源工具,它也可以用来分析更广泛的大气成分数据。对于主要收费的 openair 服务,请访问其官方网站获取更多信息。
  • 全国.pdf
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    本PDF文档深入分析了中国各地的空气质量状况,探讨影响空气污染的主要因素,并提出改善建议。适合环保研究者参考。 全国空气质量分析项目使用Python的Pandas库、numpy进行数据分析练习,并旨在对我国各地的空气情况进行深入研究与可视化展示。该项目通过导入并清洗557424条数据记录,利用Matplotlib、Seaborn及Pyecharts等工具来呈现主要省市的空气质量排名和趋势。 具体来说,项目涵盖以下关键步骤: 1. 数据处理:使用Pandas读取CSV格式的数据文件,并进行必要的清理工作(如填充缺失值和去除无关列)。 2. 统计分析与特征提取:借助Pandas及Numpy对数据集执行统计操作并挖掘潜在规律。 3. 可视化呈现:应用Matplotlib、Seaborn以及Pyecharts等库生成图表,帮助我们直观理解空气质量状况及其变化趋势。 4. 相关性研究:通过计算相关系数矩阵来探索不同污染物间的联系及对整体空气品质的影响。 整个项目依赖于以下技术: - Pandas: 用于数据的读取、清洗与初步分析; - Numpy: 支持高级数值运算和统计方法的应用; - Matplotlib, Seaborn 和 Pyecharts:提供丰富的图形化展示手段,使结果更易于理解。 通过该研究项目可以全面把握我国空气质量的整体状况及其动态变化,并进一步探讨污染物之间的相互作用机制。这将有助于我们更好地应对空气污染问题并提出有效解决方案。
  • 关于城市评估的因子研究(2012年)
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    本研究于2012年探讨了基于因子分析的城市空气质量评估模型,旨在识别并量化影响空气品质的关键因素,为改善城市空气质量提供科学依据。 根据多元统计分析理论,在城市空气质量评价中采用以因子分析为主、聚类分析为辅的方法进行综合评估。通过计算各城市的因子得分与综合得分对它们的空气质量进行排序,再利用因子得分将这些城市划分为不同的层次类别,并在此基础上提出我国环境治理方面的一些建议。
  • 监测仪:实现可视化
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    本产品为一款先进的空气质量监测仪器,能够实时监测并显示空气中的PM2.5、二氧化硫等污染物浓度,使用户直观了解周围环境质量。 【空气质量可视化仪】是一款利用JavaScript技术实现的工具,旨在帮助用户直观地了解并监测周围环境的空气质量。通过这款可视化仪,人们可以实时查看各种空气污染物的浓度数据,从而更好地保护自身健康并关注环境状况。 在JavaScript领域,空气质量可视化仪的实现涉及到多个关键知识点: 1. **前端框架与库**:例如React、Vue或Angular等前端框架可能是该项目的基础,用于构建用户界面和管理应用程序状态。此外,D3.js(Data-Driven Documents)可能被用于数据可视化,它允许开发者创建复杂的图表和图形。 2. **API接口集成**:空气质量数据通常来自环境监测站或者第三方API服务,如中国环保部的API或OpenAQ等全球空气质量开放平台的数据源。开发人员需要熟悉如何使用HTTP请求库(如axios或fetch)来获取这些实时数据。 3. **数据处理**:收到原始数据后,需进行解析和格式化以适应可视化需求。这可能涉及JSON解析、数据清洗和转换等工作步骤。 4. **图表绘制**:开发者可以利用D3.js或其他可视化库创建各种图表(如折线图、柱状图或散点图),展示不同污染物(例如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮等)的浓度变化情况。 5. **交互设计**:为了让用户体验更佳,空气质量可视化仪可能包含地图选择功能,让用户能够切换到不同的地理位置查看相应的空气质量数据。同时还需要具备动态更新和互动元素的功能特性,比如当鼠标悬停在图表上时显示具体的数据信息。 6. **响应式设计**:为了适应不同设备和屏幕尺寸的需要,该应用应采用响应式设计方法。这通常通过使用CSS框架(如Bootstrap)及媒体查询来实现,确保其能在手机、平板以及桌面设备等多种终端上正常展示效果。 7. **性能优化**:由于可能涉及大量数据处理与渲染工作,开发人员需考虑采取适当的措施进行性能调优。例如可以采用数据流管理工具(比如RxJS)来更好地处理异步操作,并利用虚拟DOM技术减少不必要的重绘过程以提高效率。 8. **安全及隐私保护**:考虑到可能会涉及到用户位置信息等敏感内容,在项目实施过程中必须遵循相关法律法规,确保所有传输的数据都经过了加密处理。例如使用HTTPS协议并妥善管理好用户的个人资料和权限设置问题。 9. **部署与更新机制**:将应用部署到服务器上(如GitHub Pages或AWS云服务平台),并通过自动化流程工具(比如Jenkins或者GitLab CICD)来实现代码的持续集成和自动发布等功能,确保项目的稳定性和可维护性。
  • 城市的可视化实现
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    本研究探讨了如何通过数据可视化技术改善公众对城市空气质量的理解与认知,旨在开发一套有效系统以监测并展示空气污染状况。 城市空气质量可视化分析实现的探讨。