面向空气污染的时空多变量数据可视分析

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近年来,空气污染成为危害人类健康的重大环境问题,改善空气质量的关键之一在于区域协同治理和污染物联合防控。无论是从大气科学的角度研究模拟模型,还是从数据科学的角度挖掘空气污染大数据模式和特征,仅依靠单一的学科理论和手段难以提供全面的解决方案。而且,模型中存在不可避免的不确定性,污染数据集规模大、复杂度高,这些都为空气污染的协同分析带来巨大的挑战。因此,引入交叉学科思想,充分结合传统模型的科学性和新一代人工智能方法的特征分析能力,可为分析空气污染的时空分布、污染传输的不确定性以及潜在污染源演化规律提供新
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湖泊是陆地水圈的重要组成部分,具有调节区域气候、改善区域环境、维持河川径流保持区域平衡、提供生产生活及农业灌溉用水、繁衍水生生物等多种功能。近几十年来,随着我国工业、农业等社会经济的飞速发展,人类活动强度加剧,有害物质通过各种渠道汇入湖泊,导致湖泊生态环境急剧恶化,污染频发,其中重金属的污染是湖泊生态污染最为重要的种类之一。重金属的特点是来源广泛、残留周期长、不能被生物降解等,并且可以通过食物链传
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