简介:回顾了国内外气候变化对环境空气质量影响的相关研究成果。已有研究表明,气候变化可以通过改变地面气温而加速某些大气污染成分(如O3)的前体物(如VOCs)的自然源排放,可以通过改变化学反应速率、边界层高度和天气系统出现频率等来影响污染物的垂直混合和扩散速度,还可以通过改变大气环流形势,进而改变污染物的传输方式;气候变化不仅影响到室外空气质量,还可以影响室内空气质量,给人体健康带来威胁。因而,气候变化可以影响局地或地区的大气环境质量,也可以带来室内空气质量的改变,这些认识已被学者们达成一致。但是这些影响仍存在着诸多不确定性因素,主要包括:未来气候变化的趋势和程度,未来的大气污染物及其前体物的排放量,大气污染成分与气候变化因子间的相关关系,不同大气组分间在不同气象条件作用下的物化过程和机理的认识等。我国在涉及气候变化对环境空气质量影响研究方面处于起步阶段,建议今后加强该项研究,尤其是在气候变化对与空气质量相关的公共健康影响方面的研究。
简介:摘要:伴随着我国社会的不断发展,社会以及人民对环境的问题越来越重视,这就为环境保护单位提出了更高的需求,不仅需要针对环境问题实施大力的处理,同时还需要保障自身的质量以及效率。空气质量自动检测系统是现阶段我国环境保护行业最为先端的技术,该技术一经运用就受到了社会以及人们的高度欢迎,为相关的环境保护单位工作提供了更为高效的方式,使其效率以及质量得到了极为高效的提升。基于此,本文针对空气质量自动检测系统的建设以及运行管理作出简要的分析,希望可以促使我国空气环境得到更为显著的改善。
简介:摘要:当研究环境大数据在空气质量管理中的应用时,我们面临着日益严重的空气污染问题和保护大气环境的迫切需求。当前的空气质量监测和治理方法存在着信息获取不足、数据管理不规范以及决策支持不够精准等问题和挑战。因此,本研究的目的是旨在探讨如何利用环境大数据技术来更有效地监测、评估和治理空气质量,从而为环境保护和气候变化应对提供可靠的科学依据和决策支持。为实现这一目标,本文将从传感器技术、数据采集和处理、大数据存储管理技术等方面展开研究,并结合空气质量监测、治理以及决策支持等方面,运用实证分析和案例研究方法,以期为环境保护领域的大数据应用提供新的思路和方法。
简介:【摘要】本文所研究的空气质量预测工作,利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量,城市生产总值,温度,经度,纬度,海拔高度,人口密度,是否沿海,绿化覆盖率,焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度,以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测,并且利用 MATLAB进行预测仿真,观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。
简介:1引言随着国民经济的快速发展和人民生活水平的日益提高,政府和民众越来越关注城市的空气质量问题。大气污染会对人体的健康产生严重的影响,如粒径小于10微米的气溶胶粒子能直接进入并粘附在人体上下呼吸道和肺叶中,导致呼吸道疾病等。开展城市空气质量预报,是气象部门拓宽服务领域的一项重要内容,不仅可以让民众更清楚、更全面地了解各种气象条件下污染物的变化,为民众提供安排各种活动的参考依据,也为管理部门实施空气污染控制决策提供科学的依据。永安是一个地处闽西北内陆地区的工业城市,城市空气污染比较严重。永安市环境监测站自1999年开展污染物浓度监测,积累了一定时限的监测资料。