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】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:摘要:近年来,随着城市化的快速发展,空气质量问题越来越值得人们的关注。本文通过研究城市绿化园林对空气质量的影响,来探索一个更为可持续的城市环境建设方法。首先,本研究利用相关的空气质量监测数据,定量分析了城市化进程中空气质量的变化情况。然后,结合生态系统服务的理论,研究了绿化园林对空气质量的贡献,如固碳、吸尘、产氧等功能。结果显示,城市绿化园林能有效改善空气质量,提高城市居民的生活质量。具体来说,每增加一单位的绿化面积,可以使PM2.5和PM10的浓度分别下降0.25%和0.20%。此外,本研究还指出,不同种类、结构和配置方式的绿化园林对空气质量的改善效果不同,因此在城市绿化设计过程中,需要针对具体的环境和气候条件,科学选种和布局,以达到最佳的改善空气质量的效果。本研究为理解和利用城市绿化园林改善空气质量提供了新的理论依据和实践参考。
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。
简介:通过对重庆主城区1998—2008年空气监测数据的分析,研究重庆市空气质量的时空分布.主城区的首要污染物是PM10,其次是SO2,再其次是NOx.总的来说从1998—2008年空气质量优和良的比率不断升高,而轻度污染和中度污染的比率不断降低,空气质量不断改善.季节上基本是冬季污染〉秋季污染〉春季污染〉夏季污染.从空间来看,北碚的污染指数最低,其次是渝北和南岸,而渝中、大渡口、沙坪坝的污染指数比较高.气候与气象、地形、工业布局与生产、能源结构、交通、政策与污染控制措施,影响着重庆空气质量的变化.根据污染的特点本研究最后提出了治理空气污染的对策.
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:利用2014年9月—2015年8月环境保护部对外发布的兰州市6种污染物实况监测数据,对同时期CUACE模式的24h预报结果进行误差分析,并通过误差滚动线性回归订正方法进行检验订正。结果表明:(1)兰州市的首要污染物以PM10为主,其次是PM_(2.5);(2)CUACE模式对SO2的预报及对O_3、NO_2、PM_(2.5)和PM_(10)预报为2级时,等级预报准确率较高,预报结果可直接使用;(3)模式对O_3和CO预报1级时,采用10d误差滚动订正后等级预报准确率可提高1.1%~5.5%;(4)模式预报其它要素的其它级别时采用5d或10d误差滚动订正后再加上或减去一定值后,等级预报准确率可提高8.7%~75%。