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近一个世纪以来,由于工业化、城市化的飞速发展、人类活动的加剧造成了世界性的能源、交通规模的持续扩大,城市人口的急剧膨胀,各类生产活动和生活中所产生的大量有害物质被排放到空气中,改变了空气的组成成分,形成了空气污染。空气污染是世界和中国大多数工业城市所面临的最为严重的环境问题。开展空气质量监测、数据分析与可视化的研究可以全面掌握城市空气污染源的排放数据和各种空气污染物在不同空间区域内的浓度数据,可以对影响城市空气质量的因素有所了解和把握。本文提出了利用空气污染观测资料和先进的大数据Hadoop平台,对空气监测数据进行数据挖掘和分析的思路,依据逐年逐日的天气现象数据,针对地区空气污染状况以及时间分布特征的影响进行研究,并以可视化的方法对空气污染物的时空分布特征与预测进行探讨。 相似文献
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