空气污染

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。

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开发空气中吸收表面的计算方法，以确定吸收过程的平衡阶段数。

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。

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。

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

如果你需要做城市空气质量模拟数据的可视化，开源空气质量应用程序是一个不错的选择。它了多种与空气质量相关的数据，能帮你快速完成模拟和数据。数据内容从 PM2.5 到全国范围的空气质量都有，适合用来生成各种图表和报告。你可以根据具体需求选择不同的数据集，比如PM2.5预测模型研究，或者像Beijing PM2.52010-2015 年数据，直接导入程序就能看到清晰的图表哦。你可以结合不同的工具，比如Python或者Matlab，提升作图效率。如果你还想要更多的技术支持，可以参考一些经典的图表解析文档，像是origin 作图方法全面解析。总体来说，这些资源适合用来做空气质量的数据可视化，操作起来也挺

基于2006-2010年逐日API数据的分析，春季（尤其是3月和4月）PM10污染在西宁市最为严重。后向轨迹模型模拟结果显示，西宁市PM10污染与颗粒物长距离输送密切相关，北部和西北部沙漠地区的风沙天气是主要污染源。此外，相邻城市PM10污染峰值的提前或滞后也对西宁市PM10浓度产生影响。