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污染测算及综合指数分析.xlsx

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简介：
该文档《污染测算及综合指数分析》包含对环境污染程度的量化评估方法和相关数据，以及用于衡量环境质量的综合指数计算模型。 测算&综合污染指数.xlsx这份文件包含了相关数据的测算结果及综合污染指数的信息。

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  • 污染测算及综合指数分析.xlsx
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    该文档《污染测算及综合指数分析》包含对环境污染程度的量化评估方法和相关数据，以及用于衡量环境质量的综合指数计算模型。 测算&综合污染指数.xlsx这份文件包含了相关数据的测算结果及综合污染指数的信息。
     
  • 中国31省份环境污染综合指数（2008-2022）
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    本报告分析了2008至2022年间中国各省份的环境污染状况，涵盖空气、水质等多方面指标，评估各地环保成效。 数据指标内容包括省份、年份、废水排放总量（万吨）、废气中二氧化硫排放量（万吨）、一般工业固体废物产生量（万吨）以及环境污染综合指数（采用熵值法计算）。
     
  • 281个地级市环境污染综合指数数据（2007-2021年）.zip
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    本资料包包含中国281个地级市自2007年至2021年的年度环境污染综合指数数据，旨在全面反映各城市十年间环境质量的变化趋势。 环境污染综合指数（Environmental Pollution Index）是一个衡量整体环境质量的抽象数值指标，可以细分为不同类型的污染指数，如水污染指数、大气污染指数以及区域性的污染指数等。其中，环境空气质量综合指数（Air Quality Index, AQI）特别用于描述城市空气的整体状况，并依据《环境空气质量指数技术规定 (试行)》(HJ 633—2012)，结合二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)、颗粒物(PM10和PM2.5)六种污染物的污染程度进行评估。 环境综合指数（ECI）则更加全面，它整合了空气质量指数(AQI)、地表水质量指数(WQI)以及污染源监控指数(PI)，通过对这三个关键因素——空气、水质与污染源头的影响进行量化分析，并通过金三角模型拟合归一化计算得出一个综合性评价指标。 本数据旨在提供关于中国各地区级市环境污染综合情况的信息，以供学习和参考。其中涵盖了城市代码、名称、年份以及废水排放量（万吨）、二氧化硫排放量（万吨）及烟尘颗粒物的排放量（万吨），还有相应的环境质量指数。
     
  • 基于Spring Cloud的环境污染数据分析及预测平台
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    本项目构建于Spring Cloud框架之上，旨在开发一个用于收集、分析和预测环境污染数据的综合平台。该系统能够有效处理大量环境监测信息，并提供直观的数据可视化工具来帮助用户快速理解当前及未来的环境状况。通过机器学习算法的应用，平台可为用户提供准确的趋势预测与预警服务，助力环保决策制定。 该系统的主要功能包括数据可视化、空气质量排行、PM2.5预测、污染物预警、历史数据导出以及后台管理。用户登录后可以使用全部API服务。 首页采用百度地图展示，监测站的详细数据来源于本地污染数据库，实时温度、风向与空气扩散条件的数据来自和风天气API，而PM2.5浓度一周趋势则基于过去24小时内的平均值进行预测。由于首页显示的是热点信息（无个性化设置），所有这些数据都通过Redis缓存来加速访问，默认情况下每半小时更新一次。 在可视化部分，前三项使用第三方服务提供支持，其余的则是利用Echarts实现本地污染物数据分析展示。具体包括： - 上海市高空气流图 - 全国空气质量指数(AQI)地图 - 全球污染物分布图 标准图表类型有：折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图和南丁格尔玫瑰图。 在空气质量排行方面，系统基于Redis Zset实现，默认一小时失效。其中全国的实时数据来源于腾讯天气API。 功能包括： - 上海市空气质量实时/历史排行榜 - 全国空气质量实时排行榜 对于污染物预测，上海市PM2.5浓度预测使用Flask与Keras构建，而其它两项则依赖于南京大学国际地球系统科学研究所的数据。
     
  • 农业面源污染的系统分析及富营养化水体的综合管理.pptx
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    本演示文稿探讨了农业活动引起的环境问题，特别是面源污染，并提出了针对受其影响的富营养化水体的有效管理和治理策略。 农业面源污染的系统分析及富营养化水体的综合治理是当前环境保护领域的重要课题。通过系统的分析方法可以更好地理解农业活动对水质的影响，并为改善受污染水域提供科学依据和技术支持。该研究对于推动可持续农业发展、保护生态环境具有重要意义。
     
  • Python在电力大数据下的空气污染预测分析
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    本研究运用Python编程语言对电力行业产生的大量数据进行处理和分析，结合环境监测信息，构建模型以预测空气污染趋势。 根据城市电力使用情况对空气污染进行预测分析： 1. 搭建机器学习开发环境，如Python、Anaconda。 2. 数据采集：包括用电量数据和环境污染监测数据的收集。 3. 特征提取方法的应用。 4. 使用关联分析及聚类算法研究用电量与空气污染指数之间的关系。 5. 分析结果的数据展示及可视化处理。 此外，还包含了具有用户界面（UI）的设计详情。具体细节可以参考相关文献或博客文章进行深入学习和理解。
     
  • 测井数据分析及综合解读.pdf
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    《测井数据分析及综合解读》一书深入探讨了石油勘探中测井数据的应用与解析技巧，旨在帮助读者掌握先进的数据分析方法和软件工具，以提高地质评价准确性。 《测井数据处理与综合解释》欢迎下载。
     
  • 长江水质污染的数学建模分析
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    本研究运用数学建模方法深入分析了影响长江水质的关键因素及其相互作用机制，旨在为长江流域环境保护提供科学依据和决策支持。 在“长江水污染 数学建模”这一主题中，我们主要关注的是如何运用数学与计算机技术，特别是MATLAB编程，来模拟和分析长江的水质污染问题。数学建模是一种科学方法，它通过创建数学模型来理解和预测真实世界的复杂系统，如环境、经济和社会现象。在环境科学中，数学建模被广泛应用于研究污染物在水体中的扩散和迁移过程。 MATLAB（矩阵实验室）是进行数值计算、数据分析和算法开发的强大工具，特别适合于解决这类问题。在长江水污染的数学建模过程中，可能涉及以下知识点： 1. **微分方程模型**：水体污染通常用偏微分方程来描述，这些方程反映了污染物浓度随时间和空间的变化。例如，Ficks定律和Advection-Diffusion方程可用于描述污染物在水流中的扩散和输移。 2. **边界条件与初始条件**：模型需要设定合适的边界条件，比如河流上下游的污染物浓度，以及初始时刻的污染分布。这些条件对模拟结果至关重要。 3. **参数估计**：模型中的参数（如扩散系数、流速等）往往需要通过实际数据进行估计。这可能涉及到统计方法，如最小二乘法或贝叶斯估计。 4. **数值解法**：由于实际问题的复杂性，常常需要使用数值方法求解微分方程，如有限差分法、有限元法或谱方法。MATLAB的内置函数如`pdepe`或自编程序都可以用于此目的。 5. **数据处理与可视化**：MATLAB强大的数据处理能力可以帮助清洗和预处理观测数据，使用`plot`、`surf`等函数可以对结果进行可视化，帮助理解模型表现并解释实际现象。 6. **模型校验与优化**：模型的准确性需要通过与实际数据对比来验证。如果预测值与观察值存在偏差，则可能需调整参数或改进结构。MATLAB的优化工具箱可以帮助提升模型性能。 7. **敏感性分析**：改变关键参数，评估其对结果的影响有助于识别哪些因素最显著地影响水污染状况。 8. **政策模拟**：通过构建不同治理策略的效果模型，如废水排放限制、污染源控制等，为决策提供依据。 在“程序.doc”这个文件中，很可能是使用MATLAB编写的代码，并涵盖了以上提到的数学建模步骤。分析这些代码可以帮助理解变量定义、函数实现、循环结构及数据读取和处理方式。通过这种方式，我们可以学习如何构建并应用数学模型解决实际环境问题，特别是在水污染控制方面的问题。
     
  • 1990-2020年各省主要污染物排放数据.xlsx
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    该文件包含自1990年至2020年间中国各省份的主要大气和水体污染物排放量统计数据，涵盖二氧化硫、氮氧化物、化学需氧量及氨氮等关键指标。 1990-2020各省主要污染物排放.xlsx