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本文对空气质量的评价及污染预报问题进行了分析,运用层次分析法依据处理后的数据对四个城市的空气质量进行了排序;对一周内各项污染物浓度、各气象参数运用回归模型进行了预测;就气象参数所属城市问题及污染物浓度与其的关系建立了相关性分析模型和多元线性回归模型;根据建模过程和结果,提出了具体的建议。 相似文献
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地下水数据分析系统主要基于地下水监测站点回传的监测数据,利用大数据分析及云计算技术,基于GIS平台实现各地质环境数据信息的"科学分析、多样表达、立体展示",对区域地下水进行分析评价,能够通过本系统实现对地下水监测站点的统一管理,并充分利用监测数据,结合实际开展区域地下水评价工作。 相似文献
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为开展城市空气质量业务预报,新近发展了一新的城市尺度气象和空气质量耦合数值预报模式系统,用该系统对重庆、天津、广州和济南市的 2 4小时空气质量作了大量实际预报试验。预报与野外实测的浓度 气象场之间比较表明:预报与实测浓度(SO2 、NO2 和PM1 0 )和风速比值总体平均为 1 0 2± 0 3 6和 1 0 8± 0 3 8;预报与实测的风向差在 6 7 5°以内的概率可超过 80 %;预报与实测温度差在 1 0℃以内的概率可超过 75 %;2 4小时降水量的预报准确率大于 80 %;日均API的预报准确率可达 80 %以上;预报与实测浓度 气象场之间有好的一致性 相似文献
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"可持续城市和社区"(SDG 11)是实现所有17项联合国可持续发展目标(SDGs)的核心。然而,普遍存在的数据缺失问题导致目前SDG 11指标监测与评估工作的开展仍面临巨大挑战。地球大数据作为科技创新和大数据的重要组成部分,在促进城市可持续发展方面能够发挥关键作用。文章重点围绕城市可持续发展的6个主题,包括城市住房、城市公共交通、城镇化、城市灾害、空气质量、开放公共空间,基于地球大数据技术,针对相应的多个具体指标,在中国尺度上开展进展监测和综合评估。在上述分析的基础上,文章总结了SDG 11实现面临的挑战;并提出了构建可持续发展大数据信息平台、加强科学技术在SDG 11实现中的杠杆作用、积极开展SDG 11综合应用示范,以及加强国内外相关机构的科技合作等建议和举措。 相似文献
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面对城市危机事件的频繁发生,结构化研究资料匮乏等问题的日益突出。大数据技术的发展为城市公共危机案例库系统的研究提供了新的机遇。基于大数据技术的案例库系统研究显得十分重要。分析大数据的内涵、思维模式及基于大数据技术的实体研究,构建大数据视域下的城市公共危机案例库系统,包括功能设计、系统架构、系统实现等。将大数据的关联思维、总体思维、容错思维、智能思维等引入到案例库的构建中,从技术实现和功能需求上为城市危机管理的减缓工作提供了一些新的思路,尝试解决传统案例处理模式无法实现的功能。 相似文献
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区域大气污染预报预警是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点与挑战。建立我国自己的多尺度空气质量预报模式,通过各类预报方法与手段相结合,对细颗粒物、臭氧等大气污染物在不同空间尺度下的污染过程进行模拟、预测和预警,是当前城市及区域灰霾等大气污染协同控制与治理的重要前提和有效途径。 相似文献
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