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      • 大气污染数据分析预测服务



        大气污染网格化 / 移动 / 立体化监测体系


        智慧监测布点


        基于历史污染排放源分布和城市下垫面形态分析最优监测布点位置,做到用最少数量的监测点实现最高效的监测效果。


        数据质量动态控制


        环保监测的数据质量一直缺乏有效的实时控制和反馈,本??槭凳奔嗫胤治龌繁J萘?,对于疑似异常的数据监控点位提供实时报警并推荐处置方案。



        大气污染数据分析和预测


        污染关联与归因分析


        对于检测到的污染事件,分析其产生来源,传播渠道及发展方式,做到污染关联与归因。


        污染溯源


        基于城市下垫面形态模型,污染源分布和污染数值传播模型,结合污染物传播过程中的物理和化学变化,预测污染物来源。


        污染历史时空趋势分析


        结合风速、湿度、温度等多项大气要素将点位污染监测数据转换为面监测数据,为污染溯源及污染物传播分析提供基础。分析挖掘超标率,同比增长率等时空监测指标,挖掘历史污染排饭和受影响的重点区域,实施重点监测和管控。


        污染超标事件分析


        分析历史污染大型超标事件,挖掘事件发展过程,对监测管理体系和污染信息系统提供改善建议,防止类似事件复发。


        污染未来预测预警


        深度学习模型,采用时空深度学习模型,基于历史污染物的时空变化趋势和风速、温度、湿度等重要大气要素,结合大气动力模式,预测污染物在近期(1-7日)的变化趋势。


        大气污染计算机数值模拟


        采用由美国国家大气科学国家实验室研发的大气数值研究和预测模型(WRF)模拟预测局部大气环境随时间的变化,并进一步预测污染演化情况。


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