气象因素对秦皇岛市雾霾形成的影响

在形成雾霾的众多因素中,气象条件历来是其中非常重要的一个。本文通过对两个代表性月份的环境空气质量指数(AQI)与气象条件进行对比,分析并总结气象条件对秦皇岛市雾霾污染的影响规律。     

经济学视角下的太原市雾霾成因简析

近日来,太原市的雾霾天气出现的越来越频繁,给人类健康和社会生产、交通带来了严重的影响。从经济学的角度出发,讨论了太原市雾霾天气形成的原因,认为太原经济的快速发展、产业结构和能源结构高排放的特征、环境技术相对落后和快速的城镇化发展是导致雾霾加剧的主要原因。为此,建议将太原市雾霾治理的重点放在产业结构调整和提升城镇化质量方面。     

基于多元线性回归的雾霾预测方法研究

提出了一种在线样本更新的多元线性回归分析的雾霾预测方法。首先搜集了北京市天气状况,包括平均气温、湿度、风级等气象数据以及PM2.5、CO、NO₂、SO₂等大气成分浓度数据,然后通过散点图对这些因素进行主要影响因素分析,筛选出对雾霾影响比较明显的因素作为雾霾预测的依据。通过在线样本更新的多元线性回归建立了PM2.5含量预测模型,并将气象要素作为雾霾的判断标准。最后给出实际例子,利用多元线性回归对北京未来一天、三天及一周的PM2.5含量进行较为精确的预测。     

基于MATLAB实现神经网络的雾霾预测研究

生活质量的不断提高,环境污染也越来越严重,雾霾天气影响着城市大气环境、交通安全以及人们的健康.MATLAB实现了神经网络之间的非线性关系,因此,本文提出MAT LAB实现神经网络的雾霾预测模型.首先,建立影响雾霾因素之间的指标体系.其次,建立雾霾预测数学模型,通过BP神经网络的神经网络雾霾预测数学模型的实验结果表明了该模型的可行性和合理性.最后,采用基于数学模型对全年天数进行预测,可以获得了准确可靠的结果,为提高相关部门对空气的监测,提供了有意义的价值参考.     

基于BP人工神经网络的雾霾天气预测研究

在雾霾天气准确预测的研究中,为更好的反映长春市空气质量状况,对长春市的PM2.5含量实测数据与同期的气象资料进行了分析.为科学准确地预测雾霾天气,根据BP人工神经网络可以逼近任意非线性函数的特点,提出了采用BP人工神经网络的雾霾天气预测系统.以长春市的PM2.5实时监测数据为时间序列数据样本,应用C++语言进行编程实现.最后建立了基于时间序列的BP神经网络雾霾天气预测模型.仿真结果表明,该模型能够较准确的预测雾霾天气.提高了预测的有效性和实用性.     

秦皇岛市农村劳动力能力本位职业教育培训研究

为提升秦皇岛市农村劳动力职业教育现状,借鉴能力本位职业教育在国内外实践中取得的良好效果,本文致力于探索一种适合秦皇岛农村劳动力培训的职业教育模式,以期提高职业教育培训的质量,提升农村劳动力就业能力。     

浅谈互联网时代下雾霾再治用的研究

雾霾是雾和霾的混合物,对空气环境污染很大,已经直接影响到人的生命健康,从2009年开始严重,慢慢走近公众视野.现已成为一个公众讨论的热点话题.2014年1月4日,国家首次将雾霾天气纳入2013年自然灾情进行通报.在2014年2月,习近平在北京考察时指出:应对雾霾污染、改善空气质量的首要任务是控制PM2.5,要从压减燃煤、严格控车、调整产业、强化管理、联防联控、依法治理等方面采取重大举措,聚焦重点领域,严格指标考核,加强环境执法监管,认真进行责任追究.我国当前治理pm2.5的出路在哪里?怎样才能有效的将雾霾从源头和末端进行治理?本文就这个问题进行了探讨.     

基于BP模型的北京PM＿(2.5)年均值预测研究

PM2.5也称作可入颗粒物。是指大气中直径小于等于2.5微米的颗粒物。虽然PM2.5在地球大气成分中含量很少,但它对空气质量和能见度等有重要的影响,且对人体健康影响很大。该研究以北京市机动车保有量、煤炭消耗量和年扬尘天数2000-2013年的统计数据为基础,建立BP神经网络模型进行预测研究,结果表明:2014年PM2.5年均值为90.83μg/m3,三因素与PM2.5年均值的相关度顺序为:煤炭消耗量年扬尘天数机动车保有量。     

河北省旅游业碳减排对策研究——以秦皇岛市为例

旅游业碳排放量剧增日益成为旅游发展的忧患。如何在保证旅游经济持续高速增长的条件下,兼顾碳排放量的稳定及削减,已经成为一个摆在人们面前的现实问题。以秦皇岛旅游经济发展现状为基础,通过借鉴国内外碳减排措施的经验,提出有针对性的若干碳减排政策措施,为秦皇岛乃至河北省旅游业向低碳方向发展提供合理化建议。     

低碳形势下秦皇岛市城市发展策略探究

随着温室气体排放量增加,低碳形势日益严峻。在这种形势下,低碳城市是未来城市的发展方向。在对秦皇岛市能源消费状况分析的基础上,从能源与产业结构调整、发展低碳旅游、建设低碳社区以及开展广泛的公众参与等方面对秦皇岛低碳城市的建设与发展进行了探讨。     

雾霾环境下图像清晰化处理研究与应用

用TMS320DM642芯片作为主处理芯片搭建雾霾图像处理平台，研究雾霾图像处理原理和算法，比较不同算法的优劣势，采用暗通道滤波算法进行图像清晰化处理，完成雾霾天气下图像采集、处理、显示的过程，建立一套简单的去雾系统。     

基于小波变换的雾霾立体图像增强算法研究

针对立体图像在雾霾环境下的质量问题,运用小波变换的多尺度特征,提出了一种雾霾环境下的立体图像增强算法,主要用于中度污染情况下的雾霾立体图像,以提高图像资源的清晰程度。该算法将原始雾霾立体图像的深度信息与多尺度小波分解相结合,在不同尺度下分解得到的小波高频子图中设置人为操控因子,调控对比度增强的强度;锐化分解后的小波低频子图边缘来突出整体轮廓。实验从PSNR指标、视觉效果和DMOS主观评价值三个方面验证了算法的成效,该方法的增强性能均好于传统的边缘锐化和四层小波变换方法,具备很好的图像边缘增强能力,细节保护能力,且与传统小波变换有相同的算法时间复杂度。     

面向异构网络的区域雾霾预警系统

为了有效地对雾霾进行预警与防范,设计了面向异构网络的区域雾霾预警系统.该系统由采集模组,协调器,网关,服务器,显示终端组成,通过部署LoRa、NB-IoT、ZigBee 3种异构网络全面采集传感器数据,设计网关实现数据的上传,服务器作为预警系统的大脑,提供对环境信息的分析与处理,触发相应的机制响应并采取相应措施,实现分级预警.介绍了系统的总体设计方案以及分级预警的工作机制,并利用遗传算法优化后的支持向量回归模型完善分级预警机制,最后通过案例分析论证了该系统能够稳定、有效地对雾霾进行预警.     

雾霾图像增强算法对目标检测性能影响研究

针对雾霾环境下目标检测率低,容易造成交通事故等问题,提出了基于图像增强的动态双阈值算法。该算法针对雾霾天气下,传统的检测算法目标检测率低、虚警率高等问题,利用大气散射模型及联合双边滤波算法首先对原始雾霾图像的增强处理,然后再进行目标检测。分别使用动态双阈值、基于均值滤波的动态双阈值、基于直方图均衡化的动态双阈值、基于拉普拉斯算子的动态双阈值目标检测算法对不同程度雾霾环境下的实拍车辆运动视频进行目标检测,并用11097组图像数据对比分析改进算法的最佳检测率、最差检测率、平均检测率和虚警率。实验结果表明,改进算法目标检测率高、虚警率低,有助于减少交通事故,更加适用于雾霾环境下图像目标检测。     

图像去雾霾算法的研究现状与展望

雾霾天气下拍摄的图像往往会因空气中的气溶胶粒子散射而降质,并因此影响后续的室外计算机视觉系统的应用。为此,研究者提出了大量方法来复原雾霾图像的质量。文中归纳总结了图像去雾霾方法的研究现状,重点研究和分析了基于图像增强和基于物理模型这两大类方法,深入探讨了其中一些已被广泛认可的经典算法的优劣,并分析了几种雾霾天气复原图像客观评价的方法。最后,提出了图像去雾霾算法未来的几种研究思路,并展望了未来的发展趋势。     

雾霾围城

2月底,雾霾再次席卷北方多个地区。治理雾霾不仅在民众中呼声日益凸显,也成为国务院常务会议部署的重要任务。在近期陆续结束的地方“两会”上,不少城市把雾霾治理写入政府工作报告中。据统计,全国74个城市2013年的PM2．5污染最重的是：邢台、石家庄、保定、邯郸、衡水、唐山、济南、廊坊、西安、郑州等,对于这些城市来说,治霾已经成为当务之急。     

河北远离雾霾天气的出路在哪里

中国机动化,能源化快速发展,大量使用汽车,燃烧煤炭已经给本来就脆弱的环境造成了更深层的影响,从2013年开始的雾霾天气,横扫整个中国,甚至波及韩国,日本等邻近国家。雾霾问题,已经成为中国污染问题中的一大组成。在其中,河北省又是雾霾天气大省,严重时,石家庄、邯郸、邢台、唐山等雾霾多次爆表。治理雾霾已刻不容缓。     

上期话题你有什么招数抵御雾霾？

马上就要过年啦,大家最近是比较忙呢比较忙呢还是比较忙呢？在此我们《GEEK》提前祝大家春节快乐!恭喜以下3位读者获得上期互动话题的奖品——TheNorthFace新·探索客TEE!已回信通知,请注意查收。