工业区大气污染控制策略分析与探讨

随着经济全球化的到来,我国的工业化进程也在不断推进,而在发展过程中,不免会因为经济的发展给自然环境带来更大的压力,尤其是工业区的大气污染问题更加严重,来自工业生产的污染物进入大气中,例如悬浮颗粒物、氮氧化物、二氧化硫和温室气体等,直接破坏了大气层环境,人们赖以生存的空气环境也受到了严重的污染,因此,加强工业区大气污染控制管理工作刻不容缓。本文将就工业区大气污染控制现状进行总结,并经由问题分析提出几点可行性的工业区大气污染控制策略。近年来,社会对于大气污染的关注度越来越高,大气污染影响着人们的身体状况和生活质量,会排放出大量的烟尘、NOX、SO2、CO、碳氢化合物等有害气体,这些气体直接被吸入人体,长久积累则会引发人们身体内的疾病。这就需要环境工程专业人士、社会和国家共同加强污染防治和环境规划管理,共同保护城市和现代工业环境,不得不说,环境污染的治理对于未来我国的经济社会持续性发展的意义十分重大。

环境工程中大气污染的防治与管理

在我国经济社会快速发展的今天,工业领域的快速发展与开发加剧了大气污染问题,使得我国的生态环境遭到了十分严重的破坏,而环境是人们赖以生存的必要条件,生态环境遭到破坏相应地也影响了人类的身体健康,更不利于国家的经济和社会的长期发展。总之,在社会人士对大气污染问题越发重视的背景下,从生活方式和污染企业管理方面出发,加强大气污染防治与管理工作迫在眉睫。基于此,本文将从环境工程中大气污染的防治与管理意义出发,提出几点有效性的防治与管理措施,以供大气污染防治实践参考。所谓大气污染,是指在日常的生活和工业生产过程中,对未经处理的废气进行排放,给环境的净化循环带来了压力,从而导致生态环境恶化,并最终影响到人们的身体健康和社会的长久性发展。而大气污染防治与管理工作则可以有效防治和改善大气污染问题,大气污染的防治与改善关系到人类未来的生活环境和经济发展前景,有效地保障防治与管理工作的落实,也是为我国综合国力的长久提高奠定基础的关键。

基于烛台图模式匹配的PM_(2.5)扩散特征的提取

现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM_(2.5)(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(CNN)的卷积思想从大量历史PM_(2.5)序列中生成基础周期烛台图;然后,通过距离公式对不同烛台图特征向量的浓度模式进行聚类分析;最后,结合CNN在图像识别中的独特优势,形成融合图形特征与时序特征序列的混合模型,判断带有反转信号的烛台图将导致的趋势反转情况。在桂林市大气质量在线监测站的监测时序数据集上的实验结果表明,与使用单一时间序列数据的深度卷积神经网络VGG(Visual Geometry Group)相比,基于CPM的提取方法准确率提升了1.9个百分点。可见,基于CPM的方法能有效提取PM_(2.5)趋势特征,可以用于预测未来污染物浓度周期变化。