空气污染

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天津“十一五”时期空气污染特征与趋势分析
利用2006~2010年空气质量监测数据,分析天津市“十一五”期间空气污染特征及变化趋势。
开源空气质量应用程序探索空气数据的利器
开源空气质量应用程序有助于浏览OpenAQ、CPCB和AirNow平台的数据。它支持数据可视化和统计分析,是一个代码整洁且功能强大的工具。
河南省砷污染情况分析
河南省内砷元素的分布情况备受关注,研究表明其在不同地区存在显著差异。
水吸收空气中丙酮:平衡级数计算
气体吸收是化工厂常用的单元操作,与液-液萃取类似,都涉及两种流体和一种待分配溶质。本例中,我们采用McCabe-Thiele图解法研究水吸收空气中丙酮的分离过程。用户可以通过滑块选择空气中丙酮的初始浓度和回收率(即用水从空气中提取的丙酮比例)。程序首先确定最小液气比(L/G),然后选择操作线斜率为1.25倍最小液气比。通过交替使用平衡曲线(红色)和操作线(蓝色)进行逐级计算,直至达到目标回收率,最终显示所需的平衡级数。平衡数据来自Henley和Seader [1]。 参考文献 [1] Henley EJ, Seader JD. Equilibrium-Stage Separation Oper
利用Matlab开发空气中的吸收表面
利用Matlab开发空气中吸收表面的计算方法,以确定吸收过程的平衡阶段数。
Simscape空气水冷却电阻热电效应建模
用 Simscape 模拟热电效应的方式挺实用的,尤其是搞电阻发热冷却相关建模的时候。这里的实现用了Foundation库里的电、热、热液组件,把R*i^2的焦耳热生成过程做得比较贴近物理场景,还加上了空气或水冷却的。对调试散热结构或温升曲线挺有的。 空气或水冷却的电阻热效应建模,核心逻辑就是:电流产生热量、热量导致温度升高、温度又影响电阻值,还要考虑冷却方式带来的温差效应。简单说,就是热-电耦合模拟的一个典型案例。 建模过程不算复杂,关键是你得理清楚热量流动路径和冷却介质的作用。用 Simscape 写这些东西,组件拖一拖连一连,再加点公式,逻辑就跑起来了。对照真实场景,比如风扇降温、水冷管
西开普省苔藓地衣监测大气污染的研究论文
在南非的西开普省,首次利用自然生长的苔藓和地衣监测大气中的微量元素沉积。采用超热仪器中子活化分析(INAA)确认了总计33种元素,并通过多元统计分析识别和描述不同的污染源,涵盖开普酒乡和开普半岛两个地区。
农业非点源污染防治技术评价与治理模式研究
农业非点源污染问题挺复杂,但借助ArcSAWT等工具来研究这个问题,真的有多启发。通过软件应用结合数理统计,你能找到一些实用的方案。要是你也对环境治理有兴趣,或者想深入了解非点源污染的防治技术,推荐你参考这篇文章哦。文章内容中提到的技术手段和方法其实蛮适合用在实际工作中的。如果你想了解更多相关内容,文末的相关文章也挺不错的,尤其是一些关于数理统计和MATLAB的资源,可以你更好地掌握这些工具和方法。
大数据全国空气质量报告
大数据爬虫抓下来的全国空气质量报告,CSV 格式的,结构清晰,字段也比较完整,城市、时间、AQI 啥的都有,起来还挺方便。适合做可视化展示、模型预测,甚至可以直接接到你自己的前端项目里,像是城市空气质量看板、地图图层叠加那种场景,用起来顺手。文件是大数据全国空气质量报告.csv,有现成的爬虫程序配套,响应快,代码也比较清晰,照着改改就能用,省了不少事。如果你想进一步搞可视化,可以看看城市空气质量模拟数据可视化那篇,还挺有意思的,图表做得细致。另外,数据量大一点没关系,浏览器端也能撑得住,前提是你分页加载或者用Web Worker拆线程,别一股脑全加载。嗯,数据是静态 CSV,你也可以丢到Nod
KDD Cup 2018 空气质量预测数据
数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据,处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。