基于PM2.5智能环境检测系统设计与实现

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STC89C52单片微型计算机为控制核心部分,通过粉尘传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、光照传感器对环境量进行采集,通过单片机进行数据处理后最终以数字形式在液晶显示屏上显示。实验结果表明,该环境检测系统检测精确度高、实时性强,具有良好的实用性和推广价值。     

PM2.5浓度无线检测系统设计

针对日常生活中对PM2.5污染检测的实际要求,设计了PM2.5浓度无线检测系统。系统以nRF24L01芯片为无线接收发模块,实现了对GP2Y10传感器采集PM2.5浓度信息的无线检测。硬件单元由AT89S52单片机、nRF24L01芯片、GP2Y10传感器和LCD1602组成。经实验证明,系统工作良好,达到了无线检测PM2.5浓度的目的。     

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...     

一种基于无线传感网的PM2.5检测系统的设计

设计了一种利用2.4GHZ无线模块进行数据传输,将远端传感器采集到的PM2.5信息送入主控单元,将采集到的数据与用户设定的参数进行对比。应用GPRS技术以短信方式通过LED显示屏实现超限报警显示,并自动拨打用户设定的手机。     

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。     

浅谈PM2.5

通过对能见度和PM2.5的有关介绍,指出PM2.5给人们健康带来的危害以及对环境造成的污染,并提出了PM2.5的检测技术和预防方法。     

基于多源数据的PM2.5反演方法

利用MODIS L1B 1km分辨率数据和NASA 的V5.2 气溶胶改良业务反演算法,对南京都市圈2013年9月至2014年1月期间的气溶胶光学厚度（AOD）进行反演,并运用AERONET地基气溶胶监测网的AOD产品对反演结果进行验证。然后,将经过验证后的AOD与国家环保部建立的国家空气质量自动监测点实测得到的PM2.5质量浓度和PM10质量浓度根据经典统计学进行线性回归性分析,并用气溶胶细模态光学厚度AODf和气象因子对PM2.5质量浓度与MODIS AOD之间的模型进行修正,修正后的模型为y=136.78+9.16x1-0.36 x2-3.98x3,R2=0.79,并应用该模型,证实气溶胶光学厚度可以用来对城市空气质量进行评价。     

基于中位值平均滤波算法和OLED屏的PM2.5空气质量检测系统设计

现今环境污染问题日益严重,空气污染和空气质量问题,成了人们特别关注的热点。PM2.5是空气质量检测的一项重要指标。该设计利用GP2Y1010AUOF粉尘传感器、SHT20温湿度传感器等将信号传输给ATMEGA328P-AU单片机,系统通过模数转换、中位值平均滤波算法,把检测到的PM2.5浓度数值显示到OLED显示屏上,如果检测值超标,就发出警报。实验证明系统运行良好,测量精度±4.8%,具有一定的稳定性和实用性。     

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...     

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。     

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。     

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.     

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％.     

河南省PM2.5时空分布特征研究

PM2.5是影响河南省空气质量的首要污染物,秋冬季节灰霾污染严重。为了解河南省PM2.5污染的特征,对河南省的17个城市,运用统计学方法和ARCGIS技术分析其时空分布特征。结果表明：从2015年1月至12月,河南省17个城市日均质量浓度达标天数比例为57.16%,冬季整体污染严重,超标天数比例为73.68%,春季超标天数比例为44.37%,秋季超标天数比例为34.52%,夏季超标天数比例为20.08%。在去除气象记录的空气质量重污染日之后,周末的PM2.5平均值比工作日高 8.04%,表现出“逆周末效应”。PM2.5/PM10值在0.50~0.65之间,且PM2.5与SO2相关性较高,表明河南省受传统煤烟型污染影响较大,粗粒子污染明显。 PM2.5与PM10、SO2、NO2均呈现显著的相关性,说明河南省的污染主要是由燃煤及机动车尾气造成。由于温度及光照变化的影响,河南省PM2.5与O3在不同季节呈现显著差异,其在冬季和秋季的相关性分别为-0.315(p=0.05)、-0.353(p=0.05),而在夏季的相关性为0.496(p=0.01),春季为0.003。     

基于机器学习的波数据分析处理方法

本文使用信号分析的方法对波数据进行特征提取,利用机器学习算法对提取出的特征建立分析模型,可以挖掘出波数据中隐藏的价值信息。     

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。     

大气颗粒物PM2.5 中美报纸环境新闻比较

本文主要从宏观上对比中美两国主要报纸上有关PM2.5 的新闻,并以《人民日报》和《纽约时报》为例, 比较两报历年来PM2.5 新闻在报道数量、报道内容、报道体裁、新闻来源的异同,来反映中国环境新闻的现状和 不足,总结美国环境新闻报道的经验,以资我们借鉴。发现两国关于PM2.5 新闻有着不同的报道模式、不同的报 道领域侧重、不同的重点报道体裁和不同的主要新闻来源。认为中国环境新闻存在着科技新闻的成色不足、新闻 来源途径单一、深度调查力度不够、环境伦理解读不深等问题。