气象条件对大气中PM2.5浓度的影响

分析了浙江某地近年1月至9月逐日平均PM2.5浓度与降雨量、温度、湿度和风速等气象参数的关系,得出PM2.5浓度大小与风速的变化密切相关,降雨能降低空气中的PM2.5浓度,在隔离降雨因素的前提下,无论是相对湿度还是绝对湿度与PM2.5浓度都不具有明显的相关性,日平均温度与PM2.5浓度呈现负相关。     

西安工程大学采暖期大气PM2.5质量浓度与影响因素

在西安工程大学金花校区均匀布置20个采样点,准确测定各采样点大气中PM2.5的质量浓度,分析采样点大气中PM2.5污染程度及分布特征;根据同步记录的气象数据,分析评价气象因子对大气PM2.5质量浓度的影响。     

办公室PM2.5变化规律的研究

颗粒物是影响室内空气品质的重要因素之一,尤其是粒径在2.5μm以下的细颗粒物对人体健康危害更大,对于研究人们长期所在的办公室内PM2.5变化规律及影响因素尤为必要.选取某一办公室为研究对象,通过设置测点对室内不同区域进行PM2.5检测,分析得到室内PM2.5来源及变化规律.并在不同室外空气质量状况下,进行开窗等活动,对...     

细微大气颗粒物PM2.5概况的研究

简述了PM2.5的性质、来源、对人体健康和大气能见度的影响,全面综述了国内开展的相关研究。     

PM2.5相关因素分析及其演变预测

采用统计学方法对西安地区监测点空气质量指数AQI包含的6个基本监测指标进行相关性分析。得出了PM2.5与其余5项监测指标的具体关系。由于PM2.5污染源具有分散性,通过监测数据求得当量污染源位置及相关参数,并基于瞬时高斯模型和杜哈梅积分建立了描述区域PM2.5浓度及其演变的数学模型。根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)动态地给出随时间变化的重度污染区域以及安全区域。     

PM2.5事件与中国绿色公共领域的形成

绿色公共领域在一个国家的环境传播中起到重要作用。然而对中国公众来说,绿色公共领域还是一个相对新的概念。本文将论证在中国绿色公共领域的形成过程中,2011年发生在北京的PM2.5事件扮演着十分重要的角色。首先,我们将回顾上述PM2.5事件的一些细节并讨论绿色公共领域的基本理论。其次,我们将通过分析与主题相关的公共观点的形成、公众自由获取信息的权利、自由组织和参加会议、自由辩论等等来研究PM2.5事件在中国绿色公共领域形成过程中的作用。最后,我们提出绿色公共领域有复杂的扇区结构和分层特性。     

基于WiFi的PM2.5测试仪设计

室内环境的好坏关系到人类生活质量、动植物生长环境的好坏。随着社会的发展,人们对室内环境的要求提升到了一个新的高度。文章介绍了一种以单片机为核心,采用Wi Fi为传输模式,运用光学传感器对粉尘颗粒浓度进行实时监测的测试仪。该测试仪具有良好的实用价值和研究意义。     

基于BP神经网络的PM2.5预测

自进入工业化社会以来,空气污染逐渐成为全球最大的环境问题之一。空气中的悬浮粒子对人类身体健康产生有害影响,减少空气污染的重要前提就是预测PM2.5的浓度。因此,对大气质量污染的监测以及预测研究显得尤为重要。本文采用openstack云计算组件,部署了大数据平台,通过历史数据加实时抓取的数据来完善BP神经网络,以实现自我学习来提高预测数据的准确度。     

火电脱硝对控制PM2.5的促进作用

在经济发展日益提速的今天,人类付出的代价是生存环境的破坏,尤其是空气质量,PM2.5已经到了严重威胁人类生存的地步.疾病、死亡这些可怕的字眼都与PM2.5紧密联系在一起.而火电厂那高耸的烟囱中冒出的滚滚浓烟,直白地告诉我们空气质量堪忧,PM2.5无法被遏制的事实.本文将火电厂排污脱硝课题作为论述主题,旨在为改善环境污染提供有效的参考资料.     

PM2.5粉尘颗粒检测仪的研制

PM2.5粒径小,含有大量的有毒、有害物质,严重影响人体健康。PM2.5粉尘颗粒的即时检测,是有效防治PM2.5污染的前提和重要保障。本文介绍了PM2.5粉尘颗粒检测仪的研制方法,主要包括设计原理、结构组成、技术指标等。     

基于Adam注意力机制的PM2.5浓度预测方法

大气PM2.5浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM2.5浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行.但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM2.5浓度预报准确率较低.针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM2.5预测方法(AT-RNN和...     

便携式绿色呼吸PM2.5检测净化一体机的设计

目前大气颗粒物已经成为我国大气污染的主要污染物,尤其以PM2.5对于大气环境的影响和人体健康的危害最大。本文以AT89C51单片机为核心,充分调研市场上主要的空气净化技术,采用HEPA网过滤PM2.5颗粒,在检测环境的pm2.5的基础上,可去除空气中的颗粒物,包括过敏原、室内的PM2.5等空气污染问题,为我们的健康保驾护航。     

基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型

针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型—RFRP模型.同时,收集了西安市2013-2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析.实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88％.     

基于Clidar的全天候PM2.5浓度测量实验研究

为了克服背景光影响,通过增加百叶窗结构设计了用于全天候PM2.5 浓度测量的侧向散 射激光雷达装置。应用全天候激光雷达装置,实验获得了PM2.5测量 浓度与实际浓度的拟合 模型,进一步分析了关系式的综合偏差率、相关系数和拟合度等统计量。分析结果表明,相 比于无百叶窗激光雷达装置,全天候激光雷达装置不仅能够有效地对夜晚PM2.5浓度进行测 量,还能在白天PM2.5浓度测量时保证精度。     

PM2.5模拟溶液的光学特性研究

雾霾是危害当今大气环境的突出表现,研究雾霾的光学属性具有十分重要的意义.一般通过对PM2.5,也就是空气中直径小于或等于2.5微米的污染颗粒物的检测来分辨雾霾的等级.本文通过对PM2.5模拟溶液的检测来反应雾霾的等级,利用PM2.5模拟溶液的浓度与光强度和对比度进行归纳,得到具有一定规律的实验数据,为今后利用光学的方法对雾霾进行检测打下基础.     

以物联网为基础的大气环境PM2.5实时监测系统

立足整个大气环境,针对大气颗粒物存在指标,主要通过对吸入颗粒物(PM2.5)的实时监测实现的。随着物联网技术的不断发展,针对PM2.5浓度检测系统应时而出,主要依托光散射法的PM2.5传感器,实现对大气中PM2.5浓度值的确定。在信息技术的支持下,传感器与无线路由器实现连接,同时,加之移动网络的支持,路由器与远程嵌入式ARM-Linux服务器发生关联,在服务器模式的应用下,强化计算机与移动设备实时数据的查询。这一系统优势明显,能够在有效缩短巡检时间,组织行为自动生成,同时,设置多个巡检节点,灵敏度较高。鉴于此,要基于物联网,对这种实时监测系统进行全面探讨。     

基于LUR 模型下PM2.5 浓度的空间分布模拟分析

PM2:5 是大气重要污染物之一, 模拟 PM2:5 浓度空间分布对于大气污染防治具有重要意义。将土地利用回归 模型 (LUR) 应用到安徽省污染较重的皖北地区, 以监测点为中心, 建立半径分别为 0.5、 1、 1.5、 2、 3、 4、 5 km 的 缓冲区, 结合土地利用因子、道路因子、污染源因子、气象因子、高程因子及人口因子共 105 个变量, 建立了该地 区四季和年均 LUR 模型, 并通过留一交叉互验, 验证了模型精度。结果表明: 研究区 PM2:5 浓度受草地、湿地、降水 量、相关湿度、气压、风速、二级公路、三级公路、废气污染企业、人口数量影响较大。调整 R2 分别为 0.828 (春)、 0.731 (夏)、 0.831 (秋)、 0.775 (冬)、 0.892 (年均); 均方根误差 (RMSE) 分别为 6.34 µg·m−3 (春)、 7.01 µg·m−3 (夏)、 6.28 µg·m−3 (秋)、 6.71 µg·m−3 (冬)、 5.33 µg·m−3 (年均); 模拟精度 R2 分别为 0.825 (春)、 0.730 (夏)、 0.834 (秋)、 0.772 (冬)、 0.897 (年均), 模型表现良好, 解释力强。从模拟的 PM2:5 浓度空间分布可以看出, 不同季节呈现明显不同的空间分布特 征, 这与来自北方的大量污染颗粒物、当地的煤矿开采以及秋耕秸秆燃烧等潜在污染源有关。