大气环境数据分析预测方法对比研究

以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。     

距离加权插值法在大气环境监测数据处理中的应用

探讨了用距离加权插值法对大气环境监测数据进行网格图形化处理，并对算法过程进行研究，从而得到区域大气环境污染物浓度分布等值线图，以便于更简明、直观地进行分析评价。     

大气环境监测中现场样品空白的重要性

在采集大气环境样品，特别是测定值很小的样品时，往往会出现空白值低于零浓度现象，采用现场空为进行校正可消除某些样品测定可能低于校准曲线零浓度的不合理现象。     

灰色系统模型GM（1,1）在大气环境浓度预测中的应用

运用灰色系统理论，结合实例详细介绍了ＧＭ（１，１）模型在大气环境浓度预测中的应用。     

丹麦大气环境质量监测及其管理体系简介

丹麦大气环境质量监测山丹麦国家环保局领导下的丹麦大气污染实验室承担.该实验室建于七十年代.多年来在大气污染研究中,积累了广泛的经验,集中了一批致力于大气污染理论研究及监测应用技术研究的专业技术人员.大气环境质量监测为该实验室的主要任务之一,它包括以下几个方面:     

大气环境监测的质量保证杂谈

大气环境监测的质量保证工作,在“空气和废气监测分析方法”,“环境监测技术规范──大气部分”、“环境空气监测质量保证手册”等书中,有了比较详细的规定,如仪器的校准,流量计的校准,空白值的测定、校准曲线的制作以及采样、布点等.本文就采样和分析中一些不易被人们注意,而又是与质量保证有关的问题,谈一点看法。     

大气环境监测质量管理现状及展望

分析了我国大气环境监测质量管理现状及主要措施,指出目前存在的问题,并提出展望。     

大气环境无人机监测方法研究

目前地面常规大气监测手段难以对垂直方向污染源监测,也难以应对环境突发事件,采用无人机大气监测与数值模拟结合的方法可以解决该问题。实验开发了基于无人机平台的空气质量监测平台,采用数值模拟方法确定平台搭载方案,再对无人机监测系统得到的监测数据与数值模拟计算结果作对比分析,得到各项污染物浓度。分析了该方法存在的问题,提出了提高数据链路传输能力,开展无人机遥感系统相关环境质量评价方法学研究,开发精度高、质量轻的无人机大气监测吊舱,开展地面静止比对和飞行测量比对实验等建议。     

大气环境自动监测系统的质量工作探讨

近年来,无人值守的连续自动监测系统引起了国内环境监测界的关注.有些监测站采用连续采样实验室分析的标准方法(即化学法)与自动监测数据进行对照,以论证自动监测数据的可靠性.但是,用这种方法来论证系统数据的可靠性是困难的.这是因为两种监测方法具有各自独立的基准传递方式,两者监测数据存在差异,两种方法的对照测试,只能论证监测仪器与标准方法.在规定等效条件下两种方