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基于CMAQ模型的邯郸市
霾
污染来源的模拟研究
本文应用CMAQ模型进行了河北及周边地区区域尺度的模拟计算,通过情景分析估算了周边各地区对邯郸市PM2.5及其主要成分、消光系数的贡献。结果表明河北省对邯郸市PM2.5的贡献最大,达到67.9%。其次为山西省,其贡献率为7.38%。河南省的贡献率为6.95%,山东省的贡献率为5.48%,京津地区对邯郸市的污染贡献率最小,仅为1.09%。在模拟时段内,各地区对邯郸市大气消光系数的贡献分别为:河北64.7%、山西11.2%、山东3.5%、河南4.8%、京津1.1%。
2021-10-14 14:49:46
667KB
霾
邯郸市
PM2.5
CMAQ
1
我国雾
霾
成因、危害及治理对策浅析
我国雾
霾
成因、危害及治理对策浅析,李伟,师严,2013年以来,我国雾
霾
天气频发,引起社会的高度关注。雾
霾
天气的形成与污染物大量积累、不利的气象条件以及污染物的区域传输密不�
2021-10-01 00:47:53
380KB
首发论文
1
PMSA003 PM2.5攀藤传感器A0 G10 激光 高精度 测雾
霾
粉尘 A003 传感器原理图、PCB封装
PMSA003 PM2.5攀藤传感器A0 G10 激光 高精度 测雾
霾
粉尘 A003 传感器altium designer原理图、PCB封装,攀藤G10传感器。
2021-09-30 16:20:41
18KB
攀藤G10封装
1
MATLAB雾
霾
交通标志shibie[GUI],基于matlab的交通标志识别,matlab源码
该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾
霾
天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾
霾
。得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形态学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面,操作简单容易上手。是个不错的选题。
2021-09-28 18:04:11
79.64MB
RGB通道
GUI
matlab图像
MATLAB交通标志识别
基于GA-BP神经网络的“雾
霾
”天气预测研究.pdf
基于GA-BP神经网络的“雾
霾
”天气预测研究.pdf
2021-09-25 22:05:27
1.6MB
神经网络
深度学习
机器学习
数据建模
雾
霾
图像数据集---------大雾
雾
霾
图像数据集---------大雾
2021-09-14 09:08:14
136.71MB
图像
去雾
1
行业分类-设备装置-一种建筑消除雾
霾
除尘降温系统.zip
行业分类-设备装置-一种建筑消除雾
霾
除尘降温系统.zip
2021-09-12 09:04:46
652KB
行业分类-设备装置-一种建筑消除
电动汽车与雾
霾
相关性分析.pdf
电动汽车与雾
霾
相关性分析.pdf
2021-09-05 09:06:22
648KB
电动汽车
新能源汽车
汽车技术
参考文献
基于数据挖掘的雾
霾
预测和分析
基于数据挖掘的雾
霾
预测和分析
2021-08-30 14:31:25
2.52MB
研究论文
1
行业资料-电子功用-一种具有防雾
霾
的电发热垫.pdf.zip
行业资料-电子功用-一种具有阀值自动控制功能的单光子计数鉴别器电路.zip
2021-08-27 14:05:11
286KB
行业资料-电子功用-一种具有阀值
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