Trang đầu> Ngoại văn học vị >MODELING AND ANALYSIS OF AIR QUALITY DATA.
【24h】

MODELING AND ANALYSIS OF AIR QUALITY DATA.

Cơ dịch:Không khí chất lượng số liệu kiến mô cùng phân tích.

Thu hoạch nguyên văn
Thu hoạch nguyên văn cũng phiên dịch|Thí dụ mẫu

Trích yếu

Air pollution is monitored in the San Francisco Bay Area at some 30 stations. The data thus collected is intended to be representative of air pollution in the whole air basin. It is also assumed that the manner in which these data are summarized and reported is appropriate for comparisons with air quality standards. These two issues, the representativity of the air pollution data and the validity of certain statistical procedures used to process these data are the subject matter of the present work.; In order to gauge the representativity of the air pollution data collected, it is necessary to assess the variations in pollution levels with time and location. Meteorology is an obvious factor of these variations, so that the statistical interplay between pollution and weather is first investigated. This investigation is limited to oxidant, the worst pollutant in the Bay Area, and to the months of July and August, the worst months for oxidant pollution. It is actually the logarithm of the oxidant level which is used throughout this work, for statistical reasons. There are eight weather variables available to summarize the meteorology of the Bay Area: temperature, wind, speed, percentage sunshine and stability at various locations. The linear effect of the weather on pollution is gauged through regressions. Using all weather factors is not advantageous because of multicollinearity among weather factors. Only the overall effect of the weather on oxidant pollution is captured using the available meteorological data. This is seen by computing partial correlations between stations given the weather.; To test the sufficiency or redundancy of the available data, oxidant pollution at one station is predicted from the weather data and oxidant levels at other levels. Several such prediction methods are used and tested using cross-validation. The most effective method, which in particular predicts well high the oxidant values we are more concerned with, involved only the other monitoring stations as predictors, with no weather variables used, intercept set to zero and rate coefficients adding up to one. This approach could be used for a quick and cheap survey of unmonitored areas: schools, hospitals or other sensitive areas.; Oxidant pollution is summarized using the daily maximum of hourly averages. In practice these hourly averages refer to consecutive, non-overlapping one-hour periods. If continuous hourly averages were used instead, the daily maximum would be different. How different is the question which is next answered using stochastic models: Brownian motion and Ornstein-Uhlenbeck processes. These models show the difference not to be significant. They are then used to predict high oxidant episodes. Those predictions are compared to observed data and shown to be accurate enough to be useful.
Cơ dịch:Ở San Francisco loan khu ước chừng 30 cái trạm điểm tiến hành rồi không khí ô nhiễm giám sát. Như vậy bắt được số liệu chỉ ở đại biểu toàn bộ không khí trong bồn không khí ô nhiễm. Còn giả định tập hợp cùng báo cáo này đó số liệu phương thức thích hợp cùng không khí chất lượng tiêu chuẩn tiến hành tương đối. Này hai vấn đề, tức không khí ô nhiễm số liệu đại biểu tính cùng dùng cho xử lý này đó số liệu nào đó thống kê trình tự hữu hiệu tính, là bổn công tác chủ đề. Vì cân nhắc thu thập đến không khí ô nhiễm số liệu đại biểu tính, cần thiết đánh giá ô nhiễm trình độ tùy thời gian cùng vị trí biến hóa. Khí tượng là tạo thành này đó biến hóa rõ ràng nhân tố, bởi vậy đầu tiên nghiên cứu ô nhiễm cùng thời tiết chi gian thống kê hỗ trợ lẫn nhau. Cái này điều tra giới hạn trong oxy hoá tề, đây là loan khu nghiêm trọng nhất ô nhiễm vật, mà giới hạn trong 7 nguyệt cùng 8 nguyệt, đây là oxy hoá tề ô nhiễm nghiêm trọng nhất tháng. Trên thực tế, xuất phát từ thống kê nguyên nhân, toàn bộ công tác trung sử dụng trên thực tế là oxy hoá tề trình độ đối số. Có tám thời tiết lượng biến đổi nhưng dùng cho tổng kết vịnh khu vực khí tượng: Độ ấm, tốc độ gió, tốc độ, ánh sáng mặt trời tỉ lệ phần trăm cùng các vị trí ổn định tính. Thời tiết đối ô nhiễm tuyến tính ảnh hưởng thông qua trở về tới cân nhắc. Bởi vì thời tiết nhân tố chi gian nhiều trọng cộng tuyến tính, bởi vậy sử dụng sở hữu thời tiết nhân tố đều bất lợi. Sử dụng nhưng dùng khí tượng số liệu, chỉ có thể bắt được thời tiết đối oxy hoá tề ô nhiễm tổng thể ảnh hưởng. Thông qua tính toán cấp định thời tiết trạm điểm chi gian bộ phận tương quan tính có thể thấy được điểm này. Vì thí nghiệm nhưng dùng số liệu đầy đủ tính hoặc nhũng dư tính, từ khí tượng số liệu cùng mặt khác trình độ oxy hoá tề trình độ đoán trước một cái trạm điểm oxy hoá tề ô nhiễm. Sử dụng vài loại này loại đoán trước phương pháp, cũng sử dụng giao nhau nghiệm chứng tiến hành rồi thí nghiệm. Nhất hữu hiệu phương pháp ( đặc biệt là có thể tốt lắm đoán trước chúng ta càng chú ý oxy hoá tề giá trị ) chỉ đề cập mặt khác giám thị trạm làm đoán trước khí, không sử dụng thời tiết lượng biến đổi, đem tiệt cự thiết bằng không, tốc độ hệ số thêm vì một. Loại này phương pháp nhưng dùng cho đối không chịu theo dõi khu vực tiến hành nhanh chóng mà giá rẻ điều tra: Trường học, bệnh viện hoặc mặt khác mẫn cảm khu vực. Sử dụng mỗi giờ bình quân giá trị mỗi ngày cực đại tới tập hợp oxy hoá tề ô nhiễm. Trên thực tế, này đó mỗi giờ bình quân giá trị là chỉ liên tục, không trùng điệp một giờ chu kỳ. Nếu sửa vì sử dụng liên tục mỗi giờ bình quân giá trị, tắc mỗi ngày cực đại đem có điều bất đồng. Kế tiếp sử dụng tùy cơ mô hình trả lời vấn đề có gì bất đồng: Chuyển động Brown cùng Ornstein-Uhlenbeck quá trình. Này đó mô hình cho thấy sai biệt cũng không rõ ràng. Sau đó đem chúng nó dùng cho đoán trước cao oxy hoá tề phát tác. Đem này đó đoán trước cùng quan sát đến số liệu tiến hành tương đối, cũng biểu hiện ra cũng đủ chuẩn xác tính cứ thế hữu dụng.

Lục hạng

Tương tự văn hiến

  • Ngoại văn văn hiến
  • Tiếng Trung văn hiến
  • Độc quyền
Thu hoạch nguyên văn

Khách phục hộp thư: kefu@zhangqiaokeyan

Kinh công võng an bị: 11010802029741 hào ICP lập hồ sơ hào:Kinh ICP bị 15016152 hào -6 Sáu duy liên hợp tin tức khoa học kỹ thuật ( Bắc Kinh ) công ty hữu hạn © bản quyền sở hữu
  • Khách phục WeChat

  • Phục vụ hào