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环境空气质量监测数据分析上海市环境监测中心首席预报员段玉森老师给我们介绍了环境空气质量监测数据的分析。
讲座内容主要有三个方面：管理需求，分析方法以及工作建议。
环境管理的多样化需求根据数据源做出相应的报告分析等，数据源包含环境监测数据，污染源数据，遥感数据，气象数据和数值模拟数据。
分析形式包含达标分析，高污染成因分析，来源解析，月/季/年评估（盘点）以及专题分析。
分析方法有面向达标的长期变化特征分析，社会经济发展现状，行业比重处于扩张期，且对国民经济的拉动效应高于社会平均水平的主要包括：能源加工业、电热生产和供应业、通用专用设备制造业、汽车制造业、通信电子设备制造业、建筑业、批发零售贸易业、金融保险业、租赁商务服务业。
行业比重处于收缩期，但对经济拉动作用仍高于社会平均水平的主要包括：化学工业、精品钢材业、电气机械制造业、交运仓储业、信息服务和软件业、房地产业。
还介绍了美国洛杉矶的治污经验洛杉矶地区约有30%~40%的空气污染物来自南海岸空气质量管理区直接管辖的设施和设备，其余的60%~70%来自移动污染源，如汽车、卡车、火车和轮船等提高油品、收严排放标准、引导交通出行方式、城市规划与交通体系设计控制方式的转变：由行政转向市场，对于我国目前的污染现状具有借鉴意义。
分析方法还包括评估分析。
极大值，根据每天臭氧最大值，计算一年内臭氧的最大、第二、第三和第四大值。
超标小时数，一年内超标的总小时数。
超标日数，根据臭氧日最大值计算超标日数。
百分位数，百分位数值较少受到极端值和数据质量问题的干扰。
霾污染分析，灰霾污染日判别标准（试行）（征求意见稿）。
分析方法还包含成因分析，包括污染特征分析，长期趋势分析，空间分布分析，周期性分析，气象条件分析与污染源的耦合分析，污染分型分析，数值模拟方法，节假日效应分析。
工作建议主要有四点：1 、重视从气象和污染源多角度、全方位分析数据，由对现象规律的分析总结提升为对污染成因、污染防控措施成效、污染源动态变化跟踪评估的深入分析 2 、充分利用社会经济、气象资料、模型工具等网络公开资源，如社会经济统计数据、气象场、机场气象数据、HYSPLIT 模型等3 、加强对源、源谱、源清单及颗粒物化学成分分析的基础性工作积累，纳入长效工作机制，为空气污染防控提供技术支撑 4 、加强人才队伍建设，在跨部门合作中掌握话语权。
《基于小波分析的上海市环境空气质量变化及与气象关系研究》篇一一、引言上海市作为中国最大的城市之一，其环境空气质量问题一直是人们关注的焦点。
空气质量的变化不仅与人类活动有关，还与气象条件紧密相连。
为了更好地理解上海市环境空气质量的变化趋势以及其与气象的关系，本研究采用了小波分析的方法对相关数据进行了深入分析。
二、研究方法小波分析是一种在信号处理和数据分析中广泛应用的工具，可以用于识别信号的周期性成分，并在不同的时间尺度上分析信号的细节。
在本研究中，我们使用了小波分析的方法来分析上海市的环境空气质量数据和气象数据。
具体而言，我们收集了上海市近几年的PM2.5、PM10、SO2、NO2等空气质量指标数据以及相应的气象数据（如温度、湿度、风速等）。
然后，我们使用小波分析对这些数据进行处理，以识别出空气质量指标和气象因素在不同时间尺度上的变化趋势和周期性成分。
三、研究结果1. 空气质量变化趋势通过小波分析，我们发现上海市的PM2.5和PM10浓度呈现出明显的上升趋势，尤其是在冬季和春季。
这表明上海市的空气质量状况在近年来有所恶化，需要采取措施进行改善。
此外，我们还发现SO2和NO2的浓度也有所上升，这可能与工业排放和交通尾气等人类活动有关。
2. 气象因素影响在气象因素方面，我们发现温度、湿度和风速等对上海市的空气质量都有一定的影响。
例如，当温度较低时，空气中的PM2.5和PM10等颗粒物的浓度会升高。
而当湿度较高时，空气中的SO2和NO2等气态污染物的浓度也会升高。
此外，风速也对空气质量有显著影响，当风速较大时，空气中的污染物会被更快地稀释和扩散。
3. 周期性成分分析通过小波分析，我们还发现上海市的空气质量和气象因素都存在一定的周期性成分。
例如，在某些时间段内，PM2.5和PM10的浓度会呈现出明显的季节性变化，而在其他时间段内则相对稳定。
此外，气象因素如温度和湿度也存在类似的周期性变化。
这些周期性成分的分析有助于我们更好地理解上海市环境空气质量的长期变化趋势。
城市空气质量监测中的大数据应用分析近年来，随着城市化进程不断加速，城市空气质量问题越来越引起人们的关注。
城市空气质量监测逐渐成为一项重要的工作，并且大数据技术在城市空气质量监测中的应用逐渐呈现出巨大的潜力。
首先，大数据在城市空气质量监测中可以用于数据收集和处理。
传统的空气质量监测手段主要依靠有限数量的监测点，无法精确地反映整个城市范围内的空气质量分布情况。
而利用大数据技术，可以通过在城市中设立大量的传感器，实时收集大量的空气质量数据，并通过分析这些数据，可以得到更为准确和全面的城市空气质量情况。
同时，在数据处理方面，大数据技术可以对庞大的数据进行快速处理和分析，挖掘出其中的规律和模式，帮助分析人员更好地理解城市空气质量的演变和变化趋势。
其次，大数据在城市空气质量监测中可以应用于空气质量预测。
空气质量预测是城市监测的一个重要组成部分，它可以帮助人们提前做好应对污染的准备工作。
利用大数据技术，可以通过收集和分析历史空气质量数据、气象数据、交通数据等多种数据源，建立空气质量预测模型。
这些模型可以准确地预测未来其中一时间段内的空气质量情况，帮助政府和居民制定相应的防护和应对措施。
例如，根据大数据分析结果，可以预测出一些时间段内一些地区的空气污染较为严重，从而可以提前告知居民，减少他们在该地区的外出活动，减少污染的接触机会。
此外，大数据在城市空气质量监测中还可以应用于源头追踪和污染溯源方面。
城市空气污染的源头非常复杂，包括工业排放、交通尾气、生活废弃物等。
通过大数据技术，可以对这些污染源进行数据分析，找出污染源的空间分布规律和污染源的排放特征，进一步对城市的污染源进行追踪，并对这些污染源进行分级管理和控制。
例如，通过大数据分析，可以发现一些区域的工厂排放对该区域的空气质量影响较大，从而可以加强对该工厂的环保监管力度，减少其排放量，以达到净化空气的目的。
最后，大数据在城市空气质量监测中还可以用于与公众交互和参与。
计算机技术在城市空气质量监测中的实际应用近年来，随着城市化进程的加快，城市空气质量问题日益突出。
空气中的污染物对人们的健康和环境造成了严重的影响。
为了解决这一问题，计算机技术在城市空气质量监测中发挥了重要的作用。
首先，计算机技术在空气质量监测设备中的应用使得监测数据的采集更加准确和高效。
传统的空气质量监测设备需要人工采集数据，不仅费时费力，而且易受人为因素的影响。
而现在，通过计算机技术的应用，监测设备可以自动采集数据，并通过传感器实时监测空气中的污染物浓度。
这不仅提高了监测数据的准确性，还大大节省了人力成本。
其次，计算机技术在数据处理和分析方面的应用使得空气质量监测结果更加科学和可靠。
通过计算机技术，监测设备采集到的数据可以实时传输到中央服务器，然后进行数据处理和分析。
计算机技术可以对大量的监测数据进行快速的处理和分析，通过数据模型和算法，可以准确地评估空气质量，并预测未来的变化趋势。
这为政府和环保部门提供了科学依据，以制定相应的环境保护政策和措施。
此外，计算机技术在空气质量监测中的应用还使得监测结果的传播更加广泛和及时。
通过互联网和移动通信技术，监测结果可以实时传输到公众和相关部门。
公众可以通过手机APP或者网站查看实时的空气质量指数，并根据监测结果采取相应的防护措施。
相关部门也可以及时掌握空气质量状况，以便及时采取措施进行治理。
这种信息的共享和传播，提高了公众的环境意识和参与度，也促进了环境保护工作的开展。
然而，计算机技术在城市空气质量监测中的应用也面临一些挑战。
首先是设备的成本和维护问题。
虽然计算机技术的应用提高了监测设备的效率和准确性，但是设备的成本较高，维护和更新也需要一定的费用。
其次是数据的安全和隐私问题。
监测设备采集到的数据涉及到公众的隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的问题。
最后是数据的标准化和共享问题。
不同地区和部门采集的数据格式和标准可能存在差异，如何进行数据的标准化和共享也是一个亟待解决的问题。
上海环境空气质量预报考核评分方法研究和应用胡鸣;赵倩彪;伏晴艳【摘要】According to the new ambient air quality standards and technical regulations, as well as the actual situation of air quality forecast in Shanghai, a method of air quality forecast assessment score is developed, providing a quantitative basis for improving air quality forecast work and assessment. Based on the AQI evaluation method,the method is focused on assessing of the forecast result during three segmentations in the future 24 hours: the night ( 20:00—6:00 ) , the next morning ( 6:00—12:00) and the next afternoon (12:00—20:00), to quantitatively evaluate the forecast accuracy. It also highlights the assessment of primary pollutant and pollution time, and increases the scores on description of level changes and pollution prediction. As it is applied in Shanghai,the effect evaluation of the method is discussed.%根据环境空气质量新标准和技术规范的要求，结合上海空气质量预报工作的实际，制定了一套环境空气质量预报考核评分方法，为空气质量预报结果的考核和预报工作的改进提供了定量依据，并在上海得到实际应用。
环境监测实验室信息管理系统建设———以上海市环境监测中心为例王向明，伏晴艳，刘红，谢争（上海市环境监测中心，上海 200030）摘 要：简述了实验室信息管理系统（LIMS ）的概念和建设LIMS 的现实意义，着重介绍了上海市环境监测中心实施LIMS 的过程和体会，分析了环境监测实验室在LIMS 选型和实施过程中需要注意的问题及LIMS 对现行工作的影响，并对需进一步完善的功能提出了建议。
关键词：实验室信息管理系统；环境监测；上海市中图分类号：X830 文献标识码：C 文章编号：10062009（2007）04-0004-05Establishment of LIMS for Environmental Monitoring———Application in Shanghai Environmental Monitoring CenterWANG Xiang-ming ，FU Oing-yan ，LIU Hong ，XIE Zheng（Shanghai Enwironmental Monitoring Center ，Shanghai 200030，China ）Abstract ：The concept of Laboratory Information Management System （LIMS ）and the reievant practicai functions were introduced in this paper.Based on the appiication of the LIMS in Shanghai Environmentai Monito-ring Center ，the key issues on the seiection and impiementation of the LIMS in environmentai monitoring iabora-tory were anaiyzed.Together with the experience and iesson from practice of the LIMS ，the potentiai impact on the current work was emphasized to make suggestion for improvement of the LIMS in the simiiar sectors.Key words ：Laboratory information management system （LIMS ）；Environmentai monitoring ；Shanghai 收稿日期：2007-01-06；修订日期：2007-05-17作者简介：王向明（1966—），女，山东荷泽人，高级工程师，本科，从事环境监测质量管理工作。
《基于小波分析的上海市环境空气质量变化及与气象关系研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，环境空气质量问题已经成为人们关注的焦点。
上海市作为中国最大的城市之一，其环境空气质量状况尤为重要。
因此，研究上海市环境空气质量的变化及其与气象因素的关系，对于提高城市环境管理和治理水平具有重要意义。
本文基于小波分析方法，对上海市环境空气质量的变化及其与气象因素的关系进行研究。
二、研究方法本研究采用小波分析方法，对上海市环境空气质量数据进行处理和分析。
小波分析是一种信号处理技术，可以有效地提取信号中的频率和相位信息，适用于处理非平稳信号。
我们收集了上海市近几年的环境空气质量数据和气象数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等污染物浓度数据以及气温、湿度、风速等气象数据。
通过对这些数据进行小波分析，我们可以提取出不同时间尺度下的频率信息，从而研究环境空气质量的变化及其与气象因素的关系。
三、结果分析1. 环境空气质量变化趋势通过对上海市环境空气质量数据进行小波分析，我们发现上海市环境空气质量呈现出明显的季节性变化趋势。
在冬季，由于气象条件不利于污染物的扩散，PM2.5、PM10等污染物浓度较高；而在夏季，由于降雨等自然因素的影响，污染物浓度相对较低。
此外，我们还发现，随着城市化进程的加速，上海市环境空气质量呈现出恶化的趋势，需要加强环境管理和治理。
2. 环境空气质量与气象因素的关系通过对环境空气质量数据和气象数据进行小波分析，我们发现环境空气质量与气象因素之间存在着密切的关系。
在冬季，气温较低、湿度较大、风速较小的情况下，污染物浓度较高；而在夏季，气温较高、湿度较小、风速较大的情况下，污染物浓度相对较低。
此外，我们还发现，不同污染物与气象因素的关系也存在差异，需要根据具体情况进行分析。
四、讨论本研究表明，基于小波分析的环境空气质量研究方法可以有效地提取出不同时间尺度下的频率信息，从而研究环境空气质量的变化及其与气象因素的关系。
