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模型驱动的中国大气污染格局及其生态环境效应研究
大气污染研究对于公共健康和环境保护至关重要,了解大气颗粒物的来源和分布有助于制定有效的控制措施。本书采用人工神经网络模型实现大气颗粒物浓度时空估计,详细分析了中国PM10和PM2.5浓度的时空分布格局及其在2006—2010年的变化趋势;探索了基于离散小波变换的PM2.5信息增强技术,将空间估算的分辨率提升至30m;并构建了大气颗粒物污染遥感监测原型系统,揭示了PM2.5浓度与人类健康和生态环境影响的因果关联,这种因果关系也为提高基于大模型的PM2.5估算方法的可解释性提供了理论支持。本书对于从事环境科学、遥感监测及大气污染研究的科研人员和专业学生具有重要参考价值。通过理论与实证相结合的方法,本书不仅提供了高空间分辨率的大气颗粒物浓度估算方法,还揭示了其生态环境效应,为环保部门及相关职能部门提供科学管理与污染防治决策依据。
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