简介:摘要:当研究环境大数据在空气质量管理中的应用时,我们面临着日益严重的空气污染问题和保护大气环境的迫切需求。当前的空气质量监测和治理方法存在着信息获取不足、数据管理不规范以及决策支持不够精准等问题和挑战。因此,本研究的目的是旨在探讨如何利用环境大数据技术来更有效地监测、评估和治理空气质量,从而为环境保护和气候变化应对提供可靠的科学依据和决策支持。为实现这一目标,本文将从传感器技术、数据采集和处理、大数据存储管理技术等方面展开研究,并结合空气质量监测、治理以及决策支持等方面,运用实证分析和案例研究方法,以期为环境保护领域的大数据应用提供新的思路和方法。
简介:摘要:本文旨在探讨建筑装饰材料在室内环境中对空气质量的影响。首先,通过详细分析建筑装饰材料的主要类型及其特性,进而探讨它们如何影响室内空气质量。接着,论文将重点关注挥发性有机物释放、建筑材料的吸附性能、绿色环保性能以及保温隔音性能等方面,并提出相应的应对策略。最后,文章总结了建筑装饰材料选择对室内空气质量的重要性,并呼吁行业内外共同关注并改进。
简介:【摘要】本文所研究的空气质量预测工作,利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量,城市生产总值,温度,经度,纬度,海拔高度,人口密度,是否沿海,绿化覆盖率,焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度,以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测,并且利用 MATLAB进行预测仿真,观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。
简介:摘要:近年来,随着城市化的快速发展,空气质量问题越来越值得人们的关注。本文通过研究城市绿化园林对空气质量的影响,来探索一个更为可持续的城市环境建设方法。首先,本研究利用相关的空气质量监测数据,定量分析了城市化进程中空气质量的变化情况。然后,结合生态系统服务的理论,研究了绿化园林对空气质量的贡献,如固碳、吸尘、产氧等功能。结果显示,城市绿化园林能有效改善空气质量,提高城市居民的生活质量。具体来说,每增加一单位的绿化面积,可以使PM2.5和PM10的浓度分别下降0.25%和0.20%。此外,本研究还指出,不同种类、结构和配置方式的绿化园林对空气质量的改善效果不同,因此在城市绿化设计过程中,需要针对具体的环境和气候条件,科学选种和布局,以达到最佳的改善空气质量的效果。本研究为理解和利用城市绿化园林改善空气质量提供了新的理论依据和实践参考。
简介:摘要:对标管理是由美国施乐公司于1979年首次提出的一种管理方式,在逐步的运用中得到了诸多企业和管理学界的认可。本文对企业如何做好对标管理工作进行了较为深入地探讨,从对标管理的含义、分类、方法入手,就对标管理工作中存在的问题有较多的思考,并提出了一些具有操作性地解决措施和建议。