大气污染物的浓度预测模式 PPT.ppt
王子****青蛙
亲,该文档总共38页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
大气污染物的浓度预测模式 PPT.ppt
大气环境影响评价5.大气污染物的浓度预测模式1.1坐标系1.2高斯模式的四点假设由这一模式可求出下风向任一点的污染物浓度。c(x,y,z)——下风向某点(x,y,z)处的空气污染物浓度,mg/m3;x——下风向距离,m;y——横风向距离,m;z——距地面高度,m;*Q——气载污染物源强,即释放率,mg/s;*u——排气筒出口处的平均风速,m/s;σy、σz——分别为水平方向和垂直方向扩散参数;*He——有效排放高度,m。地面浓度扩散模式地面轴线浓度扩散模式大家有疑问的,可以询问和交流地面最大浓度模式(P1
基于混沌—支持向量机的大气污染物浓度预测模型.docx
基于混沌—支持向量机的大气污染物浓度预测模型摘要本论文以混沌理论与支持向量机相结合,构建了一种基于混沌—支持向量机的大气污染物浓度预测模型。该模型可以利用历史的大气污染物浓度数据,并综合考虑了天气、时间等因素的影响,来预测未来某个时刻的大气污染物浓度。实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,可以为环境保护、公共安全等领域提供较为可靠的决策支持。关键词:混沌理论、支持向量机、大气污染、预测模型、预测精度AbstractThispaperconstructsachaos-supportvectorma
支持向量机应用于大气污染物浓度预测.docx
支持向量机应用于大气污染物浓度预测随着人类社会的不断发展和城市化进程的推进,大气污染日益严重,对人体健康和环境产生了巨大的危害。因此,预测和控制大气污染物浓度是一项重要的任务。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的机器学习算法,已经被广泛应用于各种领域,如图像分类、文本分类、生物信息学等。本文将介绍支持向量机在大气污染物浓度预测中的应用,并深入探讨其中的方法和效果。1.问题背景大气污染是一个非常严重的环境问题,它会对人类的健康和环境产生危害。大气污染是由许多因素引起的,
大气扩散浓度估算模式.docx
第四章大气扩散浓度估算模式4.1污染源的东侧为峭壁,其高度比污染源高得多。设有效源高为H,污染源到峭壁的距离为L,峭壁对烟流扩散起全反射作用。试推导吹南风时高架连续点源的扩散模式。当吹北风时,这一模式又变成何种形式?解:吹南风时以风向为x轴,y轴指向峭壁,原点为点源在地面上的投影。若不存在峭壁,则有现存在峭壁,可考虑为实源与虚源在所关心点贡献之和。实源虚源因此+=刮北风时,坐标系建立不变,则结果仍为上式。4.2某发电厂烟囱高度120m,内径5m,排放速度13.5m/s,烟气温度为418K。大气温度288K
大气浓度扩散估算模式.ppt
第四章大气扩散浓度估算模式第4章大气扩散浓度估算模式§1湍流扩散的基本理论4.湍流运动的判据——雷诺数二、湍流扩散理论简介二、湍流扩散理论简介图4-1由湍流引起的扩散3.相似理论910大气湍流与污染物的扩散4.研究湍流的主要方法5.三种理论的比较湍流的概念(运动流场的各种特性量是时间和空间的随机变量)大气运动的湍流性(雷诺数远大于下临界数)雷诺数(特征尺度、流动速度、分子动力学粘性系数)湍流的基本特征:(1)随机性,(2)非线性,(3)扩散性,(4)涡旋性,(5)耗散性热力湍流和机械湍流(不稳定、风切变)