Advertisement

基于GIS的上海市大气环境质量时空分布分析

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

简介：
本研究运用地理信息系统(GIS)技术，对上海市的大气环境质量进行时空数据分析，揭示污染变化规律与空间分布特征。 本段落提出了一种分析大气环境质量时间演变特征的方法，并采用剖面分析与空间统计分析相结合的方式，利用大气辐射遥感影像进行研究。该方法旨在探讨基于GIS的上海市大气环境质量的时空格局变化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于GIS的上海市大气环境质量时空分布分析
    优质
    本研究运用地理信息系统(GIS)技术，对上海市的大气环境质量进行时空数据分析，揭示污染变化规律与空间分布特征。 本段落提出了一种分析大气环境质量时间演变特征的方法，并采用剖面分析与空间统计分析相结合的方式，利用大气辐射遥感影像进行研究。该方法旨在探讨基于GIS的上海市大气环境质量的时空格局变化。
     
  • 基于BP神经网络的西安市环境空气质量预测
    优质
    本研究采用BP神经网络模型对西安市环境空气质量和污染情况进行预测分析，旨在为城市环境保护提供科学依据。 针对当前空气质量污染日益严重的问题，提出了一种基于神经网络的环境空气质量预测方法。通过使用Matlab软件建立空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI）对空气质量影响的数学模型，并利用该软件分析各污染物浓度数据，计算相应的空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI），并对结果进行对比。 运用BP人工神经网络多层结构对全市大气污染物浓度的实际测量值进行了训练学习，建立了预测模型。同时结合未来一周西安市天气预报信息，用此模型对未来的大气污染物浓度进行预测，并实现对大气环境质量的预警功能。应用实例表明：使用人工神经网络技术来进行大气环境质量的预测和预警是非常有效的。
     
  • 城市空气质量的可视化分析实现
    优质
    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。
     
  • 南阳市过去十年空气质量分析.pptx
    优质
    本报告通过图表和数据分析了南阳市近十年来的空气质量变化趋势，探讨影响空气质量的主要因素，并提出改善建议。 这主要是我自己完成的一个课程作业，内容详细地展示了如何通过气溶胶厚度来反映空气质量。这份作业与同期的博客相互对应，并且免费提供给大家参考。
     
  • 环境空气质量_AQI计算器
    优质
    环境空气质量(AQI)计算器是一款便捷的应用程序，能够实时提供各地AQI指数及PM2.5等污染物数据，帮助用户及时了解和改善所处环境的空气状况。 输入污染物浓度后，系统会自动显示分指数、AQI（空气质量指数）、首要污染物、级别以及相应的描述等内容。
     
  • 空气质量分析报告（一）
    优质
    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。
     
  • CALPUFF空气质量模型分析
    优质
    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。
     
  • 基于大数据的空气质量数据可视化分析.docx
    优质
    本文档探讨了利用大数据技术进行空气质量数据分析与可视化的创新方法，旨在通过直观的数据展示帮助公众更好地理解空气污染状况，并为环保决策提供支持。 基于大数据的空气质量数据可视化研究由武裝与覃爱明撰写，并发表于《中外企业家·下半月》2015年第1期。两位作者来自首都经济贸易大学（北京 100070）。文章指出，由于工业化和城市化的快速发展以及人类活动加剧的影响，世界许多地区的能源消耗、交通规模不断扩大，导致空气污染日益严重。 开展空气质量监测数据分析与可视化研究有助于全面掌握城市中各类污染物排放数据及不同区域内的浓度分布情况。本段落提出利用大数据Hadoop平台进行空气监测数据挖掘分析的方案，并通过逐年逐日天气现象资料对地区内空气污染状况及其时间空间特征的影响进行了探讨，同时采用可视化技术来展示和预测空气污染物的变化趋势。 关键词：大数据；可视化；空气质量；监测 中图分类号：N37 引言部分强调了近年来中国地区的空气污染问题日益严重，并指出空气污染对人体健康、经济活动及环境造成的负面影响。通过计算机在可视化的应用，人们发现了许多新颖的技术并改进现有技术，使得用户能够更好地与数据进行交互。 文章还讨论了大数据的特征以及基于Hadoop的大数据分析技术的应用。大数据具有体量大（volume）、类别多（variety）、处理速度快（velocity）和真实性高（veracity）的特点。这些特点正在对IT企业带来挑战，并且需要新的处理模式来增强决策力、洞察力及流程优化能力。 总之，通过运用先进的数据可视化工具和技术手段分析空气质量监测大数据集能够为污染控制、环境管理和公共事业发展提供理论支持与实用价值。
     
  • 基于MQ135和STM32的环境空气质量监测系统
    优质
    本项目设计并实现了一套基于MQ135气体传感器与STM32微控制器的环境空气质量监测系统，能够实时检测空气中的有害气体浓度，并通过LCD显示模块呈现数据。该系统适用于室内及室外环境质量监控需求，为用户提供准确可靠的空气质量信息。 使用MQ135气体传感器进行环境空气质量检测，并结合STM32F103C8T6微控制器以及0.96寸IIC接口的OLED液晶显示屏，可以实现高效且直观的数据展示。MQ135传感器对氨气、硫化物和苯系蒸汽具有高灵敏度，同时也适用于监测烟雾及其他有害气体。这款低成本传感器适合多种应用场合，并具备以下特点： - 在广泛的浓度范围内表现出良好的灵敏性 - 对特定有害气体（如氨气、硫化物及苯系化合物）有较高的检测能力 - 寿命长且成本低廉 - 仅需简单的驱动电路即可实现高效工作
     
  • 济源市各区域环境空气质量研究-论文
    优质
    本论文深入探讨了济源市不同区域的环境空气质量状况，分析影响空气污染的主要因素，并提出改善建议。 根据2019年对济源市山区农村、平原农村及城市区域的监测数据，分析了不同地区的环境空气质量状况。结果显示：三个区域的可吸入颗粒物（PM10）、细颗粒物（PM2.5）以及臭氧浓度均超过了标准值，具体数值分别为91 μg/m³、55 μg/m³和193 μg/m³。相比之下，二氧化硫(SO₂)、二氧化氮(NO₂)及一氧化碳(CO)的年平均浓度均符合国家标准要求，分别是14 μg/m³、31 μg/m³和1.8 mg/m³。综合环境空气质量指数从高到低依次为城市区域监测站、平原农村监测站以及山区农村监测站。