11.2 案例2：空气污染物之间的关系分析与气象因素的影响

码农老关【关东升】 2025-01-16 10:43:02

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11.2 案例2：空气污染物之间的关系分析与气象因素的影响本课时通过分析空气质量数据，研究不同空气污染物之间的相关性，并探讨气象因素（如温度、气压）对污染物浓度的影响。通过可视化技术，揭示空气污染的时空分布特征。
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SWAT模型应用实战：水文与面源污染模拟典型案例分析。#专业技术 #水资源 #模型应用
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大气模型软件：WRF、CMAQ、SMOKE、MCM、CAMx、Calpuff、人工智能气象、WRFchem、PMF、FLEXPART拉格朗日粒子扩散、WRF-UCM、EKMA
WRF模式、FLEXPART拉格朗日粒子扩散、Calpuff大气污染扩散、WRFDA资料同化、PMF源解析、MCM箱模型、EKMA曲线、WRF-Chem、CMAQ空气质量、SMOKE排放清单、WRF-Hydro、WRF-UCM、python-WRF融合技术、camx空气质量、CMIP6数据处理、人工智能气象等...
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在面源污染防治中，首要的前提是需要结合一定的面源污染模型进行污染负荷量的估算并分析其空间特征，并探讨流域内各部分之间的联系与反馈机制。此外，基于ArcGIS的SWAT模型是一类比较典型的分布式面源污染分析模型，并广泛应用在农业水土环境建模等相关学科的研究、规划和生产之中，具有广阔的前景。来自985\211重点高校资深专家，长期从事水资源与水环境、流域污染控制与管理、非点源模拟与控制、环境信息系统开发、环境遥感与GIS应用等领域的研究，发表多篇Sci论文、具有资深的技术底蕴和专业背景。7.3 气象数据处理。
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关东升，国内著名技术专家，架构师，项目经理、技术顾问，技术图书作家，51CTO学院金牌讲师。 擅长技术： 移动开发、前后端技术、游戏开发、数据库开发与设计、软件架构设计等多种IT技术。 20多年教学经验： 教授近万名学员，近期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位授课。 著有50本多部畅销书： 《看漫画学Python》 《看漫画学Python2》 《极简ChatGPT： 如何利用AI提高办公效率》 《极简ChatGPT：如何利用AI实现Python自动编程》 《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》
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