本研究研究了印度两个大城市（德里和浦那）的颗粒物（PM）与气象参数之间的关系以及潜在的源贡献函数（PSCF），以便了解运输对颗粒物变异性的作用为期一年。 为了检查PM的变化，在不同的时间尺度（昼夜和季节）上，在不同的观测位置，昼夜尺度显示出在上午10点左右的清晨，以及在上午10点左右发现标准差（SD）的最大值。但是，在德里上空的夜晚，SD的最大值在浦那的早上8点至10点左右找到。 研究了PM与气象参数之间的关系，并解释了PM对风速与行星边界层高度（PBLH）之间的正相关关系。 此外，对德里的潜在源贡献函数（PSCF）的分析表明，在11月，12月和1月的几个月中，印度北部恒河平原（IGP）飞机平面和德里东部地区观察到了较高的源贡献。 同样，在浦那，大部分时间里，浦那的污染源来自印度的东南部和东部，除了冬季（十二月，一月和二月）。 该分析清楚地表明，地形对Pune上PM的变化起着举足轻重的作用。

人工智人-家居设计-基于C8051的智能可吸入颗粒物采样器的分析及设计.pdf

计算球形颗粒物的散射光强和各种系数，不能运行可以私信留言

计算单个颗粒物的散射光强-Mie理论，采用python编写，不会用可以留言

网络技术-综合布线-武汉市光谷局域地区环境空气中颗粒物分布特征研究.pdf

环境空气 总悬浮颗粒物的测定 重量法

为了提高基于光散射法的粉尘浓度传感器测量精度,对传感器光散射系统进行了建模与分析,推导出对于同一粉尘颗粒,其散射光电脉冲信号分布满足对数正态分布的一般性统计规律,并推论对于同一空气动力学粒径的粉尘颗粒物群,其质量浓度测量结果会在粒径域内展宽为满足对数正态分布的多粒径分布函数。实验结果表明,该推论与实际测量结果吻合。

通过对石家庄市2013年1~12月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,石家庄市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10月均浓度变化呈明显的季节性,二者变化趋势基本一致,采暖期12-2月份浓度普遍高于其他月份,PM2.5和PM10浓度最高值均出现在1月份;春夏PM2.5和PM10浓度有所降低,7月份浓度最低。PM2.5和PM10存在显著的正相关关系。

gaussianPlume 稳态高斯羽流分布模型 gaussianPlume 模拟连续点源的分散，即羽，在各种条件和地形。 gaussianPlume 的输出是一个包含排放浓度的 3 维矩阵一个域上的物质，第一维 (y) 表示侧风轴，第二个维度 (x) 顺风距离，以及第三个维度 (z) 垂直轴。 原点设置在基地堆栈的。 所有单位均以 （米、克、秒）为单位，除了在哪里注明。 C = gaussianPlume(Q) 返回稳态高斯分布以 Q 速率发射的单个连续点源模型50m 物理堆栈高度的每秒克数，无需计算对于羽流上升，在稳定等级为“F”的农村地形中Guifford-Pasquiill 量表。 假设烟囱处的风速为 1m/s 尖端 (50m)。 C = gaussianPlume(Q, u_ref) 将 1m 处的风设置为 u_ref C = gaussianPlume(Q,

克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中，波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据，克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件，该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平，PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理（处理丢失的数据，转换分类特征，缩放数据，消除异常值，设计新特征，检查多重共线性） 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，sklearn，requests，json，pic