大气环境专业或者气象专业会学到WRF（气象研究预测模型）或者CMAQ（空气通用多尺度空气质量）。
大气颗粒物造成空气污染的同时还通过气溶胶-辐射-云相互作用影响着地球大气的能量平衡并导致气象要素发生变化，进而反作用于大气污染物的生消过程，形成气象和空气污染之间的双向反馈作用。气溶胶-辐射-云相互作用已成为全球和区域气候变化研究中最大的不确定性因素，吸引了各国科学家通过地面观测、卫星反演和数值模拟等手段进行着大量的研究工作。其中，具备双向反馈功能的气象-空气质量双向耦合模式的开发和应用为相关研究提供了有效的量化途径，也为提高空气质量模式（一般为单向无反馈）应对重污染事件的预报预警能力提供新思路。
每天，申城的空气质量是优是良，PM2.5的浓度是低是高，成为市民最关心的问题之一。随着上海空气质量监测能力的建设，目前全市已经实现一区一报，一小时一报。 不过，这些实时变化着的数字，不少市民也心存疑问：PM2.5通过哪些仪器测量？监测数据如何传输，得出数据值？身边有多少个“藏”起来的监控点？为何有时公布的空气质量监测数据，与自己的感受不太一样？日前，记者探营上海市环境监测中心，请来高级工程师一一解惑。 监测站里看监测 屋顶平台“站”着几个尖顶三脚架，三脚架的“尾巴”穿过屋顶连接到地面监测室的测量仪器，一
2020年新冠疫情对人类社会与自然环境造成了前所未有的影响。疫情期间的封城管控与解封后的经济反弹重塑了人类社会的经济活动模式，驱动人为源排放短期剧烈波动，引起大气环境与空气质量的动态变化。但在探究大气环境对经济活动与人为排放的动态响应机制的研究中，受统计数据的可获得性影响，人为源排放清单往往存在1-2年滞后，是及时开展相关研究的主要制约因素。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
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编译团队 | Aileen 刘晓莉 廖远舒 作者 | DIANA BUDDS Frog设计的传感器就像用于你肺部的Fitbit（记录器，跟踪日常生活）。 由于越来越多的污染堵塞了我们赖以生存的大气环境，这些天呼吸新鲜空气成为一件我们极其渴求的事。 刚成立约两年的初创公司Plume Labs想到了一个解决方案可以帮助人们更容易地呼吸：Flow——一个与Frog一起合作设计的便携且可智能的跟踪空气质量的设备，本周在国际消费类电子产品展览会（International ConsumerElectronics
1 实践单位：中国广核新能源控股有限公司 项目名称：基于机器学习的风电机组传动链故障诊断 小组成员： 高 祥 机械系（组长） 李艳文 机械系 范祥祺 工物系 研究目标：随着风电机组运行年限的增加，机组传动链故障（如主轴承、主轴、齿轮箱等大部件损坏等）上升趋势明显，对风电场的安全稳定运行带来极大挑战。需要建立基于风电机组振动监测数据的智能化数据管理和数据挖掘系统，通过振动监测数据的统一采集和管理，基于机器学习技术构建风电机组传动链故障预测模型，实现传动链潜在故障的自动化识别，助力风电机组安全稳定运行。
Han, L., Sun, Z.B., Gong, T.Y., Zhang, X.L., He, J., Xing, Q., Li, Z.M., Wang, J., Ye, D.X., Miao, S.G., 2020: Assessment of the short-term mortality effect of the national action plan on air pollution in Beijing, China. Environmental Research Letters, 15 034052.
中国高分辨率高质量PM10数据集（2000-2021，年度）利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至2021年全国无缝隙地面PM10数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为21.12 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1km，单位为µg/m3。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在全球环境问题日益突出的今天，机器学习技术正在成为环境保护领域的得力工具。本文将深入研究机器学习在环境监测、资源管理、污染控制等方面的应用，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。
【新智元导读】今年冬天北京启用雾霾预警系统，将传统的大气化学物理模型与机器学习相结合，力求在更短的时间内做出更精确的预测。12月16日启动的今年首次空气重污染红色预警，预计到12月21日夜间起逐步改善。 这几天，北京笼罩在团团浓雾中。12月16日，北京市发布了 2016 年首个雾霾红色预警，这意味着将连续 4 天以上出现重度及以上级别的空气污染。据新闻报道，北京已有 1200 家工厂停工或减少生产。 不只是北京，根据 2015 年世界卫生组织的全球疾病负担研究，2015 年大气悬浮颗粒物（不包括烟草烟雾）相
首先简要的介绍一下我的情况。数学建模我也是在大一暑假开始接触的，之前对其没有任何的了解。我本身对数学也有相对较厚的兴趣，同时我也是计算机专业的学生，因此，我觉得我可参加数学建模的这个比赛。大一的暑假参加了国赛，获得了国一；大二的寒假参加了美赛，成绩还未知。
近年来，随着大气污染防治政策的施行，我国空气质量显著改善，PM2.5浓度快速下降。但与此同时，O3污染问题日渐突出，O3浓度和超标频率逐年上升，引起社会广泛关注。O3污染对于人体健康、生态环境及农业生产等均有不利影响。为了满足科学研究与空气质量管理等工作对近实时O3浓度数据的需求，在O3浓度历史数据集的基础上，TAP团队于近日上线了近实时更新的日最大8小时平均O3浓度数据集。该数据集基于多层级机器学习算法构建，将实时地面监测、近实时卫星遥感、近实时空气质量模型模拟以及近实时气象再分析资料等多源大数据相融合，实现了天尺度上的完整时空覆盖及业务化近实时更新。
校园环境监测系统，又叫校园自动气象站，是安装在校园的，能够监测气温、湿度、空气质量、大气压等环境因素的气象设备。一方面，校园管理者可以了解学校环境，对污染的产生进行预警，并测试污染控制效果。另一方面，它可以在学校中用于进行自然科学的实践课程活动。它使学生实地感受到气象知识的奥秘，激发学生对气象知识的兴趣，并引导学生提高其对预防和减少气象灾害的认识和能力。
烟气是气体和烟尘的混合物，也是污染居民区大气的主要原因，被人体吸入，烟尘中的飘尘会损害身体健康。
9月23日，《美国科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，PNAS）在线发表了我院王海鲲教授课题组合作发表的题为 “Health benefits of on-road transportation pollution control programs in China” 的研究论文。该成果在系统梳理我国近二十年来道路交通污染治理政策的基础上，首次定量分析了它们对改善环境空气质量和人群健康的影响。
秋冬季是我国大气污染天气的高发、频发期，也是大气污染防治的关键期、敏感期。针对空气质量的监测和防治，可以利用佰马工业无线DTU，搭建分布式大气传感器监测网络，实现对广域空气质量、成分、变化的实时监测，从而实现对大气污染的有效治理，对空气环境质量的有效保护。
记录我的Web应用开发 指导老师：张迪 使用的分析工具/开发工具：基于AntV，Echarts，Vue.js联合开发的可视化系统 软件著作权正在申请中，代码版权不容侵犯，如有侵犯著作权必将追究法律责任
数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据，那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈，毫无利用价值。
openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
但受制于模拟的气象场以及排放清单的不确定性，以及对包括臭氧在内的污染物生成机理的不完全明晰，WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。故题目提出二次建模概念：即指在WRF-CMAQ等一次预报模型模拟结果的基础上，结合更多的数据源进行再建模，以提高预报的准确性。其中，由于实际气象条件对空气质量影响很大（例如湿度降低有利于臭氧的生成），且污染物浓度实测数据的变化情况对空气质量预报具有一定参考价值，故目前会参考空气质量监测点获得的气象与污染物数据进行二次建模，以优化预报模型。二次模型与WRF-CMAQ模型关系如图 3所示。为便于理解，下文将WRF-CMAQ模型运行产生的数据简称为“一次预报数据”，将空气质量监测站点实际监测得到的数据简称为“实测数据”。一般来说，一次预报数据与实测数据相关性不高，但预报过程中常会使用实测数据对一次预报数据进行修正以达到更好的效果。
黄石超级计算机有一个峰值为1.5-petaflops I-data plex系统。凭借72288个处理器核心，该系统名列Top500第13位。目前已经承担了11个计算密集项目，它们都是“加速科学创新（ASD）"计划的一部分。 黄石超算是基于IBM的iDataPlex架构，可以执行的工作量是美国国家大气研究中心（NCAR)的Bluefire系统的29倍。Bluefire在1月31日退役。黄石系统可以在一秒里执行1.5个千万分之一个操作，可以存储1.1petabytes 信息。 ASD计
空气的质量和人民生活健康息息相关。目前，空气污染源影响空气质量的最主要因素之一是来自固定和流动污染源的人为污染物排放，包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。
绿化不仅可以调节城市中大气温度和湿度，其固碳作用对建设“碳中和城市”也有十分重要的意义。虽然绿化常是缓解城市气候问题和提高环境舒适度的重要途径，但其排放的臭氧前体物也可能恶化城市空气质量。现阶段，亟需对城市绿化的影响开展系统性研究。
今天我们继续GIS数据的整理，本文为第二个部分——气象数据。气象数据确实是个比较麻烦的内容，一是其种类繁多，不像遥感影像，一说MODIS、Sentinel大家就明白；二是其指标繁多，从比较简单的温度、降水到较为复杂的植物可提取土壤持水量数据，确实容易让人摸不到头脑。因此，早就想将气象数据对应的网站整理出来，借此机会实现。其中，以下链接有的是单独的气象产品，有的是多种气象产品的合集（类似于气象数据库），感觉是可以满足日常中的大部分需要了。
当看到诸如“我们都在等待第一批死在北京的人”等一些耸人听闻的新闻标题时，我真的很想知道，近年来北京的空气质量到底是有所改善还是逐步恶化？
近日，《自然通讯》（Nature Communications）以“Aerosol-boundary-layer-monsoon interactions amplify semi-direct effect of biomass smoke on low cloud formation in Southeast Asia”为题，发表我院丁爱军团队与德国马普化学所等机构的合作研究成果。该文基于系统的资料分析和数值模拟，发现春季东南亚大火排放可显著增强南海北部的低云生成，其中气溶胶-边界层-云-季风的独特反馈机制可显著放大气溶胶半直接效应并在低云增强中扮演关键角色。
引言 “绿水青山，就是金山银山”，随着我国加强立法，大力投入环境治理，大家已经明显感觉到身边的大气环境在不断改善，那么除了国家气象局的城市级监测数据外，我们身边的微环境究竟是什么样子的呢？接下来的进一步环保努力，又应该在什么位置呢？ 为了跟踪小区级的微环境质量，腾讯内部发起了一个实验性项目：细粒度的分布式大气监测。此系统完全基于腾讯云搭建，组成部分包含：腾讯云-云数据库、腾讯云-腾讯云图、腾讯云-物联网开发平台、TencentOS tiny、腾讯云-API网关、腾讯云-云函数，以及配套的 NUCLEO
臭氧的来源分为自然源和人为源 。自然源的臭氧主要指平流层的下传。1962年，Junge研究认为，在波长小于240nm 紫外线的辐射条件下，平流层中的臭氧会分解，产生的氧原子与氧分子结合产生臭氧，平流层臭氧向下传输到对流层，成为对流层中臭氧的源。
自生态环境保护理念被提出以来，相关部门对于工业污染治理不遗余力，旨在进一步减少工业污染排放，提高污染治理水平，切实解决一批影响空气质量的工业源问题，对于不合规企业限期进行整改，对拒不履行环保责任的企业，依法给予处罚。
“绿水青山，就是金山银山”，随着我国加强立法，大力投入环境治理，大家已经明显感觉到身边的大气环境在不断改善，那么除了国家气象局的城市级监测数据外，我们身边的微环境究竟什么样子了呢？接下来的进一步环保努力，应该在什么方向呢？
中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2021，年度）利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至2021年全国无缝隙地面PM10数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为21.12 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1km，单位为µg/m3。
中国各城市PM2.5数据间的相关分析 相关分析（correlation analysis）是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。分类: 线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度,用相关系数r来描述。常用的三种计算方式有Pearson相关系数、Spearman和Kendall相关系数。 偏相关分析：当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程。如控制年龄和工作经验的
袁文燕1,王 鹏1,伯 鑫2*,郭 静3,杨朝旭4,薛晓达3,常象宇5,张金良6,田 军7,王 刚8,马 岩2 (1.北京化工大学数理学院,北京 100029；2.生态环境部环境工程评估中心,北京 100012；3.北京航空航天大学经济管理学院,北京 100191；4.吉林化工学院资源与环境工程学院,吉林吉林 132022；5.西安交通大学管理学院,陕西西安 710049；6.中国环境科学研究院,北京 100012；7.南京大学环境规划设计研究院股份公司,江苏南京 210093；8.三捷环境工程咨询(杭州)有限公司,浙江杭州 310012)
近日，在最新一期的《柳叶刀-星球健康》（The Lancet Planetary Health）上，发表了一项有关印度、巴基斯坦和孟加拉国，恶劣的空气质量与妊娠丢失（包括流产和死胎）相关性的研究。
了解空气质量对于个人的健康、生活质量，以及社会的环境保护和城市规划都具有重要意义。通过获取实时的空气质量信息，人们可以做出有针对性的决策，改善自身和社区的生活环境。如何获取到空气质量信息呢？那么就需要使用到空气质量查询API了~
【本期嘉宾】 【导读】：柴静的一部穹顶之下将对雾霾的讨论推到风口浪尖，与此同时在太平洋的另一端，一群来自中国大陆的合伙人也在针对雾霾展开一场大数据战场的较量。 怎样的“个人恩怨”引发了针对雾霾的创业
年前整理医院发票，发现小孩一整年看病花了快3000块，幸好买的保险能报销大部分。病历基本都是支气管炎、上呼吸道感染、咽炎，还有一次发展成了肺炎去拍了胸片。小孩这拍胸片的频次都快赶上我小时候过节去拍照片的频次了。
亚洲的东南部地理位置具有特殊的意义，是亚洲纬度最低的地区，也处于亚澳之间的过渡地带，属热带季风气候，森林等自然资源丰富，人口稠密，东南亚和南亚地区面临农业生产、环境保护和经济发展的多重挑战，遥感技术可为其农业和环境的监测与管理提供重要的支持。
摘要：在过去的研究中使用卫星观测来量化全球一氧化碳（CO）的年代际趋势之后，我们更新了估计并发现2002年至2018年之间每年CO趋势的柱量约为−0.50％，与进行的分析相比，这是一个减速度每年发现-1％的较短记录。火灾和人为源共同产生的气溶胶与一氧化碳共排放，但寿命比一氧化碳要短。结合空间趋势分析和从太空测量气溶胶光学深度（AOD）有助于诊断CO趋势中区域差异的驱动因素。我们使用对流层污染测量（MOPITT）中CO的长期记录以及中分辨率成像光谱仪（MODIS）中的AOD的长期记录。其他在热红外，AIRS，TES，IASI和CrIS中测量CO的卫星仪器显示出一致的半球CO变异性，并证实了MOPITT CO进行的趋势分析的结果。2002年至2018年，半球和区域对趋势进行了检查，不确定性量化。CO和AOD记录分为两个子时段（2002年至2010年和2010年至2018年），以评估16年中的趋势变化。我们关注四个主要的人口中心：中国东北，印度北部，欧洲和美国东部，以及两个半球的易火地区。总体而言，与下半年相比，记录的上半年CO下降速度更快，而AOD趋势显示各地区之间的差异更大。我们发现空气质量管理政策对大气的影响。在中国东北发现的一氧化碳的大幅下降最初与燃烧效率的提高有关，随后从2010年起空气质量进一步提高。随着全球CO趋势的减弱，采用最小排放控制措施的工业区（例如印度北部）变得更具全球意义。我们还检查了每月百分比值的二氧化碳趋势，以了解季节性影响，并发现生物质燃烧的局部变化足以抵消全球大气二氧化碳下降趋势，特别是在夏末。
物联网（IoT）在未来智慧城市中扮演着重要角色，物联网几乎可以用于政府公共服务的所有场景，以使城市环境更加环保。传感器支持的设备可以帮助监测环境对城市的影响，收集下水道、空气质量和垃圾的详细信息。这些设备也可以帮助监测森林、河流、湖泊和海洋。
在当今的现代化社会中，关注和改善空气质量已成为人们共同的关切。随着科技的不断发展，空气质量查询API为我们提供了一种前所未有的方式来实时监测、分析和改善我们所处的环境。这一工具不仅让我们更深入地了解空气质量，还鼓励了空气数据的可视化，使其更易于理解和利用。
日前，生态环境部有关负责人通报了2022年1-6月全国生态环境质量状况，其中地表水环境质量持续向好，土壤环境状况、地下水环境质量、自然生态状况、声环境质量总体稳定。空气质量虽然整体也有所改善，但全国地级及以上城市臭氧浓度为144微克/立方米，同比上升4.3%；长三角地区、汾渭平原优良天数比例同比分别下降5.4个百分点和5.1个百分点，PM2.5浓度同比分别上升2.9%和4.3%。
气候变化通过改变气象条件如气温、湿度、降水、风速、云量、边界层高度等以及自然源排放如BVOCs、土壤和闪电氮氧化物排放、扬尘排放等影响空气质量。另一方面，大气污染物可以通过散射或反射太阳辐射对辐射强迫产生影响或是通过影响云微物理特性从而反过来影响气候系统。然而全球气候化学模式分辨率较粗，对于区域性的模拟捕捉偏差较大，因此往往采用降尺度的方法通过全球模式为区域模式提供初始场和边界场，但这些研究往往是单向的，缺乏气象与化学之间的双向反馈作用。
原文：https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/focus/2022/global-numerical-modelling-heart-ecmwfs-forecasts
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