【数据分享】2015-2021年逐月、逐日空气质量数据
空气质量(air quality)的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,针对单项污染物的还规定了空气质量分指数,参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等六项。
(数据来源:中国空气质量在线监测分析平台)
(示例数据:兰州市逐日空气质量数据)
时间跨度:2015年-2021年
数据来源:中国空气质量在线监测分析平台
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1
大气臭氧来源解析模拟与臭氧成因分析实践技术应用
INTRODUCE
直播时间:12月11日-12日、18日(三全天)
教学方案:线上学习+导师群辅助+不定期线上答疑
主讲专家:王老师:来自大气污染源研究领域的高级专家,长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究,拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。
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2
气象数据相关分析及使用系列专题课程
INTRODUCE
白博士:长期从事区域气候等相关工作,具有资深的技术底蕴和专业背景。
本课程费用:支持单独专题选择参加(参见课程大纲专题费用)
教学方案:线上学习+导师群辅助+不定期线上答疑
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1
区域气象-大气化学(WRF/Chem)
INTRODUCE
主讲专家来自高等院校教师,长期从事大气环境、气溶胶模拟和辐射效应方向的研究工作,具有丰富的实践经验,主持参与完成多项科研课题。
章节:课程共四个部分
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2
空气质量预报模式(WRF-CMAQ)
INTRODUCE
长期从事空气质量模拟改进科研工作,自主研发了多种污染源反演方法和基于三维变分的气溶胶激光雷达资料同化技术,拥有十几年使用CMAQ模式的实际操作经验,在多所高校讲授过CMAQ模式。熟悉从模式安装、运行、解译到模式结果展示的各个方面,特别关注CMAQ模式在环境、气象等领域应用推广。
章节:课程共七个部分
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3
基于CAMx的空气质量模拟
INTRODUCE
来自大气污染源研究领域的高级专家,长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究,拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。
章节:课程共七个部分
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4
SMOKE模型与VOCs排放量核算
INTRODUCE
来自大气污染源研究领域的高级专家,长期从事大气污染源排放清单编制、不确定性分析、污染源空间分配技术方法研究、大气排放清单处理技术方法、大气污染源排放清单编制模型和工作研发、空气质量模式模式的开发及应用研究,拥有丰富的大气排放清单处理科研及工程技术经验。
章节:课程共八个部分
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5
大气颗粒物PMF源解析实践技术应用
INTRODUCE
来自中国科学院所及重点高校资深专家;长期从事气溶胶、大气颗粒物来源解析工作,拥有丰富的科研经验,主持参与多个相关课题及工程项目,具有较深的技术底蕴和专业背景。
章节:课程共六个部分
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6
EKMA曲线及大气O3来源解析
INTRODUCE
来自大气污染源研究领域的高级专家,长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究,拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。
章节:课程共两个部分
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7
WRF DA资料同化
INTRODUCE
主讲专家来自高等院校、科研机构的数值预报资料同化高级专家,拥有丰富的科研和实际应用经验,长期从事数值预报、资料同化等国家级科研项目研究与教学工作。
章节:课程共八个部分
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8
气候水文耦合WRF-Hydro模式应用
INTRODUCE
主讲专家来自高等院校教师,曾在多所大学和科研单位中讲授模式模拟,有丰富的模式使用与授课经验。
章节:课程共三个部分
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9
Python气象水文数据处理及科研绘图
INTRODUCE
陈博士,来自重点高校及科研院所一线科研人员,长期从事气象水文、陆面水文模型及区域气候模拟研究,主持多项国家级科研项目,第一作者发表科研论文20余篇。精通Fortran、Linux shell脚本编程、Python语言、Matlab和NCL等分析工具,具有丰富的科研数据分析和绘图经验。
章节:课程共三个部分
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10
R语言水文气象数据处理及绘图
INTRODUCE
来自中国科研院所、重点高校,从事气象水文地质灾害预报及数值模式研发工作,具有丰富科研经验,已发表多篇论文及相关专著。
章节:课程共七个部分
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