“十一五”期间大庆市空气质量及变化趋势分析

根据大庆市环境质量状况公报,2006~2010年的城市空气监测数据,以空气质量标准(GB3095-1996)为标准,利用spearman秩相关系数法,根据"十一五"期间空气质量监测数据,对大庆市空气主要污染物进行分析,得出以下结论:(1)从年际变化看,大庆市空气质量不断改善,空气质量达标天数不断提高;(2)大庆市监测的主要污染物SO2、可吸入颗粒物(PM10)、NO2和降尘,2010年年平均浓度均呈下降,变化趋势不显著;(3)在各种主要污染物中,降尘治理取得良好的效果.     

数据可视化技术在南京隧桥管理中的实践应用

本文首先分析南京隧桥大数据综合调度可视化系统工程的概况及背景,阐述可视化技术的重要性;其次,阐述大数据可视化在设计应用中的技术及流程;再次,通过对可视化系统的结构进行分析,阐述其模块类型和使用价值;最后,总结大数据可视化系统在交通工程管理中的应用优势和未来发展前景,以推动现代化科技交通质量的提升。     

一种多智能体区域实时交通流可视化数据处理平台设计

本文首先分析了区域实时交通流数据源、数据汇聚的渠道和方式;其次,对多智能体区域实时交通流可视化数据处理平台的数据集市逻辑结构进行研究,形成了负载均衡的多层数据仓库设计结构;最后,结合实际,探讨交通流可视化数据处理过程,并给出了实时多智能体交通流可视化数据处理平台的设计方案。     

基于机器学习的空气质量模型分析与研究

【目的】传统的空气质量计算方法已经难以满足当前社会的需求,基于机器学习的空气质量模型的分析与研究有助于提高空气质量预测的准确性和及时性。【方法】选取郑州市2019年全年空气质量和气象的逐小时数据,分别分析了空气质量与空气污染物因子的相关性以及空气污染物因子与气象要素的相关性。以空气污染物和气象要素作为输入因子,采用机器学习的方法建立多个回归模型,最后通过对回归模型的评估,根据评估的结果选取合适的预测模型。【结果】通过对回归模型评估指标的三种方法进行对比发现,随机森林模型效果较好,验证了机器学习的方法非常适合于空气质量的预测。【结论】本研究适应于站点的模型建立与预测,下一步应继续进行深度研究,从站点来繁衍出格点的实况预测模型。     

基于模糊综合评价及因子分析对城市空气质量的研究

对北京、天津、石家庄等31个主要城市的城市空气质量进行分析评价,建立空气质量评价指标体系,利用模糊综合评价法和因子分析法对31个城市的空气质量进行综合评价,计算综合得分和空气质量城市排名,对比评价结果并给出相应分析评价.     

哈尔滨市空气质量变化趋势研究

对哈尔滨市2014～2018年的空气质量进行了研究和分析,建立变系数部分线性模型,分析供暖、秸秆焚烧、温度、风级、湿度五个因素对哈尔滨市空气质量变化的影响,通过轮廓过最小二乘方法对常系数和变系数进行估计.结果表明:哈尔滨市的空气质量指数变化与时间变化关系明显,秋冬季节供暖和秸秆焚烧的排放物对空气质量影响显著,哈尔滨市十月份到三月份的空气质量指数明显高于其他月份,且空气质量指数呈逐年下降趋势.     

局部地区生态环境监测系统可视化设计与实现

设计一套局部地区生态环境监测系统,利用各地区的环境数据汇总成矢量数据,利用PIESDK4.0、.net4.0等开发环境进行二次开发,实现对矢量数据的可视化展示和编辑,并添加统计字段,对不同地区的空气环境和水环境进行分析和快速预览,准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,利用可视化监测平台为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据.     

基于空间插值算法的2014—2018年河南省PM_(2.5)时空分布及演变特征研究

本文选取河南省2014—2018年监测网络中269个监测站点的空气质量资料,在地理统计学和GIS的支持下,分别用四种不同的空间插值方法对各年PM_(2.5)年均浓度进行插值,通过模拟精度的对比以及制图分析发现:泛克里金和普通克里金插值精度较高;而可视化方面普通克里金具有最佳效果。将普通克里金插值结果与前期探索性数据进行整合,得出结论:PM_(2.5)浓度大致从由中北部向四周递减变为由北部向南部递减,在东西方向上呈现中部高两侧低的特点,2014年以来河南省大气质量整体在改善。     

基于ARMA模型的哈尔滨市空气质量研究

基于哈尔滨市2015年至2017年的空气质量指数AQI数据,运用Fisher有序样品聚类法对数据从时间上进行分割,逐段建立ARMA模型,并对模型进行检验.结果表明哈尔滨空气质量变化规律呈现时段性,可分为供暖期和非供暖期.利用供暖期和非供暖期ARMA模型对哈尔滨AQI进行预测,预测值与实测值基本吻合,整体趋势也能够得到较好的预测.     

基于BP神经网络对空气质量数据的真实性判别

针对珠江三角洲各城市空气质量数据真实性的判别,分别构建熵权法模糊综合评价和BP神经网络等模型,使用MATLAB和EXCEL等软件编程求解,研究得到广州和深圳等城市存在空气质量数据造假的嫌疑,并将数据不真实的原因分为主观性统计错误和非主观性统计错误.为政府和环境部门制定预防空气质量数据造假的对策提供较为科学的建议.