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基于实测光谱与MODIS数据的太湖悬浮物定量估测 总被引:11,自引:2,他引:11
以太湖为研究区域,对太湖水体的水面反射光谱进行实地测试,并取样在实验室进行水质分析;根据光谱分析得到的悬浮物特征波段,估测悬浮物浓度;最后,对比MODIS波段,用最敏感波段及主成分分析法建立悬浮物估测模型.结果表明,576nm附近的反射率峰值、841nm处反射率一阶微分值和808nm附近的反射峰高与悬浮物浓度都有较好的相关性,其中峰高法和一阶微分法对悬浮物浓度的估测精度相当;MODIS波段1与悬浮物浓度相关性最好,经过主成分变化后的第一主成分和第二主成分可以较好地估测悬浮物浓度.因此,可利用MODIS数据对太湖悬浮物进行长期动态监测. 相似文献
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简述了污染源自动监测数据异常诊断系统的概念以及异常数据的来源,以及系统的工作原理和基本功能结构。提出了系统模拟专家分析过程的信息处理工作方式,以期实现污染源自动监测数据质量自动诊断与故障识别。 相似文献
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基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全 总被引:3,自引:0,他引:3
针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。 相似文献
367.
为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能. 相似文献
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2006年10月,《国务院关于开展第一次全国污染源普查的通知》下发后,河北省委、省政府高度重视,积极组织开展全省污染源普查工作。全省各地各有关部门积极行动,密切配合,各级普查机构全力投入,扎实工作,全省污染源普查工作整体进展顺利,目前,我省基层普查数据直报和全省普查数据汇总初报工作均已按要求完成,较好地完成了国家的统一要求的各阶段工作任务。 相似文献
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