基于FlinkCEP和Spring Boot的空气指标监测告警系统

空气质量与每个人的生活都息息相关,搭建空气指标监测告警系统对于掌握实时数据指标,加强空气保护意识具有一定的作用。本文深入调研空气污染的严峻形势,针对重点监测的主要污染物 PM2.5,PM10,SO2等,使用流数据框架和复杂事件处理机制对异常指标数据进行分析监测,最终搭建基于 Spring Boot的 JavaWeb空气指标监测告警平台,支持常规数据的可视化界面展示和异常指标的告警提示。

室内公共场所空气质量指标的对数线性模型分析

[目的 ]对公共场所多种空气质量分类指标间的关系 ,用多维列联表来表达 ;分析气温 (TEM)、负离子浓度(NI)、二氧化碳 (CO2 )含量对空气中的细菌总数 (BAC)的影响 ;用对数线性模型来评价效应的主次和估计交互作用的大小。[方法 ]收集 5家歌舞厅 6 6个监测点的上述 4个空气质量指标的数据 ,以 SPSS10 .0 for Windows建立数据库并进行数据处理。用对数线性模型分析。 [结果 ]通过其最佳模型 ,发现影响空气中细菌总数多少的主要因素是二氧化碳与负离子浓度 ,其中 CO2 * BAC交互作用最大 ,参数估计为 +0 .46 73;其次是 CO2 * NI,参数估计为 - 0 .42 46。 [结论 ]二氧化碳含量与负离子浓度均会影响空气中的细菌总数 ,前者为正向影响 ,后者为反向影响。增加通风以减少二氧化碳蓄积并增设负离子发生器 ,可减少室内公共场所空气中的细菌总数 ,改善空气质量。对数线性模型检验法可更有效地分析这种多个分类指标的计数资料间的关系 (高维列联表 )

室内空气质量指标关系的对应分析与同质分析

[目的 ]研究室内环境 (卡拉 OK歌舞厅等有中央空调者 )空气质量指标 (细菌总数、二氧化碳、湿度、负离子和开场时间 )的相互关系 ,提出改进意见。 [方法 ]调查各指标 ,据其百分位数分为 3个水平 ,以 SPSS10 .0的对应分析(ANACOR)与同质分析 (HOMAL S)命令 ,进行数据处理与绘图。 [结果 ]对应分析表明 :细菌总数与二氧化碳、二氧化碳与开场时间、细菌总数与开场时间 ,各 2个变量及其 3个水平间关系密切 ;同质分析表明 :各 3个变量其 3个水平间关系也密切 :细菌总数、二氧化碳与开场时间 ,细菌总数、二氧化碳与负离子浓度。二氧化碳、细菌总数随开场时间延长而增加 ;高二氧化碳的环境常常细菌总数高而负离子浓度低。 [结论 ]在一定条件下 ,室内空气中的二氧化碳含量能反映空气中的细菌污染情况 ;加强通风 ,适当增加湿度 ,可增高负离子浓度并改善空气质量。对应分析法与χ2 检验结果相同 ,且能更形象。

公共场所空气质量评价指标的同质分析

作者研究了有中央空调的公共场所空气质量 ,提出评价、改进意见。调查福州市区 5家公共场所 ,收集监测数据 ,以 SPSS 8.0 for Windows软件包中的同质分析 (HOMALS)法进行统计分析与绘图。显示空气的细菌总数、二氧化碳含量与开场时间 3个指标之间以及细菌总数、二氧化碳与负离子指标之间均存在同质相关关系 ,即二氧化碳含量和细菌总数随开场时间延长而增高 ;高二氧化碳环境细菌污染高 ,负离子少。提出在一定条件下 ,公共场所空气中的二氧化碳含量能反映空气中的细菌污染以及负离子消耗情况 ,加强通风 ,可减少空气二氧化碳和细菌的蓄积 ,增高负离子浓度 ,改善空气质量 ;同质分析法能更形象地以坐标图表达≥ 3个指标间等级分类关系 ,有时比列联表χ2 检验法更敏感、更直观。

哈尔滨市空气污染指标相关性分析

本文根据近五年哈尔滨市区环境空气质量监测数据,对主要污染物二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物及降尘月均浓度进行了相关统计分析。

2021年甘肃省公共场所室内空气和水质指标监测结果分析

分析2021年甘肃省公共场所室内空气指标监测结果。方法:采用随机抽取原则,于2021年1月-2021年12月选取A市、B市、C市、D市的宾馆(酒店)、游泳场(馆)、沐浴场所、理发店、美容店、候车室、商场(超市)、健身房共8类公共场所,对公共场所室内空气指标检测结果进行分析。结果:A市、B市、C市、D市共4个地区的8类公共场所共监测数量总计209,检测份数总计26685,合格份数23728,总体合格率88.92%。其中8类公共场所合格率分别为:宾馆(酒店)88.74%、游泳场(馆)80.73%、沐浴场所86.81%、理发店90.06%、美容店88.42%、候车室89.58%、商场(超市)90.41%、健身房88.92%,不同场所合格率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。游泳场(馆)合格率偏低,游泳场(馆)各类指标监测结果中,噪声、pH值、氧化还原电位、消毒剂余量、游离性余氯合格率偏低,分别为67.21%、58.02%、30.91%、63.29%、69.23%,游泳场(馆)各类指标监测合格率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:甘肃省公共场所室内空气指标及水质总体较好,然而其中游泳场(馆)合格率偏低,影响游泳场(馆)空气指标监测合格率的主要指标为噪声、pH值、氧化还原电位、消毒剂余量、游离性余氯,室内空气质量及水质有待进一步改善。

哈尔滨市空气污染指标相关性分析

根据近五年哈尔滨市区环境空气质量监测数据,对环境空气主要污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)及降尘月均浓度进行了相关统计分析。结果表明:PM10与SO2有较好的相关性,两者都受同一污染源的影响;PM10与NO2和降尘,SO2与NO2均有一定的相关性,污染源有所不同;春季沙尘对PM10和降尘有不同贡献。

时空变化特征的城市空气污染趋势研究

城市化进程的加速造成了大量城市空气污染,严重威胁了人们身体健康,及时了解城市空气污染情况是有关部门治理空气污染的必要参考,是环境领域研究的重点问题,因此文章在考虑时空变化特征的前提下对城市空气污染趋势进行分析。首先,介绍了数据来源和城市空气污染研究思路;其次,以京津冀城市群为监测目标,获取2018年-2020年城市空气污染数据,分析污染组成物及污染相关性及京津冀城市群的城市空气污染的时空变化特征;最后,根据监测结果分析京津冀城市群的城市空气污染情况。

基于Hausdorff分数阶灰色季节模型的空气质量预测——以西安市为例

针对传统灰色GM(1,1)模型对空气质量指数(AQI)预测精度较低的问题,基于时间系列的非线性季节波动特征,提出了Hausdorff分数阶累加的灰色季节模型.以西安市为例,预测了其PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)的季度质量浓度.实验结果表明:新模型具有较高的预测精度,可以更好地描述空气指标的季节波动特征.预测结果显示,西安市PM_(2.5)、PM_(10)和NO_(2)的质量浓度都出现较大幅度的下降,而O_(3)质量浓度则无明显变化,且这些指标预计在2024年依旧处于超标状态.未来O_(3)将会取代PM_(2.5)成为大气的首要污染物,西安市空气治理的工作重心应放在如何有效地控制O_(3)质量浓度方面.

基于时间序列的珠三角地区空气质量分析

为了有效控制我国空气污染问题,改进空气质量预测方法,对特定污染物进行有针对性的监控和预防,不仅可以改善人们的生活质量,还有利于解决空气污染对各大城市发展的制约。本文将收集2018~2019年珠三角地区有代表性的8个城市的空气质量指标(AQI)的日数据,通过时间序列分析方法(ARIMA模型)对AQI数据进行拟合和分析,发现数据的变化趋势和规律,根据AIC、BIC最小准则对模型进行优化,并对未来五期的数据进行预测。结果表明:广州、深圳空气质量较好,两者都是珠三角地区的一线城市,珠海、江门、中山空气质量较差,空气质量与所在城市的发展规模有可能存在相关联系。通过预测结果和真实值对比,发现ARIMA模型预测精度高,拟合成功。

基于LabVIEW的空气质量监测系统设计

随着我国工业化的全面发展和社会的进步,国家提出能源可持续发展、节能减排等政策针对空气质量监测局限性等问题,提出基于LabVIEW的空气质量监测系统的设计,系统以STC89C52单片机为控制核心,可通过温度、颗粒物等传感器组,实时监测设定范围内空气中PM2.5及其前体物的含量;通过聚类分析等算法对空气质量影响因素进行评估,若超出评估质量阈值则发出报警信号;通过串口连接数据传输和LabVIEW软件,完成上位机监测界面的数据图表化显示。调试结果表明,系统可实时监测环境中的空气指标信息,并将其上传至上位机显示并进行评估,以达到监测空气质量的目的该系统设计对空气污染防治规划具有一定的参考价值。

澳洲冷空气活动的季节内和年际变化特征

用澳洲850 hPa上空的变温和温度权重相结合的冷空气活动日数定义了澳洲冷空气活动指标(cold air index,CAI),据CAI分析了澳洲冷空气活动的季节内和年际变化特征,结果表明:澳洲西南部地区是冷空气活动的关键区,5月其收缩于澳洲西南角,7月和8月其中心及影响范围均向北移动,主要分布区向澳洲东部伸展;整个冬季(6—8月)的澳洲冷空气活动没有显著的年际差异,而5—8月各月的冷空气活动却存在明显的年际变化特征。

西安市空气质量与气象因素的典型相关分析

目的通过对2013年11月1日—2014年10月31日西安市空气污染指标,以及气象因素指标的分析,揭示西安市气象因素对空气污染物浓度的影响规律。方法对研究期间AQI指数、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO空气污染物水平进行统计描述;采用简单相关和典型相关分析,探讨空气主要污染物与气温、气湿、风速、气压、降雨量等气象因素之间的关系。结果根据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均值二级标准,研究期间,(1)西安市PM_(2.5)和PM_(10)年均值均超标,CO和SO_2达到二级标准,而NO_2略超过二级标准;(2)西安市气压变化平稳,月均湿度在70%上下波动,秋季略高,风速全年较平稳,冬春季略低,降雨量表现为冬春季偏低,夏季略高,秋季明显增多;(3)简单相关分析表明,气温同AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2均有显著的相关关系,相关系数均大于0.5;气湿与SO_2的相关系数较大;风速与NO_2的相关系数较大,接近0.5;气压与CO、NO_2和SO_2的相关系数较大,均大于0.5;降雨量与AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2均有显著的相关关系,相关系数较小。(4)典型相关分析表明,气象因素中气温主要影响气态污染物的浓度,湿度主要影响PM_(2.5)的浓度,而风速主要对NO_2浓度产生较大影响,降雨量则主要影响的是颗粒态污染物的浓度。结论在本研究期内,西安市空气质量与气象因素间有相关性。

工业园区“6+X”环境空气质量评价体系研究

考虑工业园区环境空气质量监控的必要性与特殊性,分析了AQI空气质量评价体系用于工业园区空气质量监控的局限性,提出了包括空气质量6参数和园区特征X项污染物的工业园区“6+X”空气质量评价指标体系,基于单因子指数提出了园区空气质量综合指数PAQI,并依据PAQI指数划分了工业园区环境空气质量等级,利用2个案例说明了使用方法,分析了“6+X”空气质量评价指标体系的优势,评价结果对园区的空气质量监控和特征污染物控制提供了依据。

2000年来四个直辖市经济增长与空气环境质量变化的实证分析

本文选取2000年－2006年的北京、上海、天津、重庆四个地区大气环境质量及经济增长率的统计资料，运用面板数据建立了相应的计量模型，实证结果表明，经济的快速增长，并不必然伴随着环境质量的持续下降，市场经济发展也可创造改善环境质量的内生动力，并且政府环保政策在环境质量的改善方面也起到了重要的作用。

自建点空气质量数据校准的一种数学模型

随着城市化进程的加快及人们生活水平的不断提高,人们对空气质量问题越来越关注,文章用EXCEL表的数据分析功能对2019年全国大学生建模竞赛D题的附件1和附件2所给数据进行分析,发现空气质量指标主要是由PM2.5、PM10及O 3提供,附件2自建点数据与附件1国控点数据具有相关性。用多元线性回归的方法,将附件1国控点的相应数据作为因变量,附件2自建点对应数据作为自变量,建立了6个多元回归方程用来校正自建点“两尘四气”的数据。

冬奥会文明城市背景下张家口市空气质量建模分析

冬奥会文明城市背景下,以气象局所提供的数据为依据,利用SPSS软件建模分析张家口市空气质量影响因素。首先建立张家口市空气质量指标体系获得数据,然后对天气情况、平均温度、风向、风力5个定性指标采用交叉列联表做差异性分析,分析不同指标因素对空气质量的影响,对PM2.5、PM10、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)6个定量指标建立判别分析模型,根据污染物浓度判定空气质量等级,最后综合评分向导,预测张家口市空气质量等级,提出改善建议。

邯郸重污染日空气质量预测研究

针对数据样本较少,且时间序列不连续的邯郸重度污染日的空气质量指标数据,采用基于数据分组的分数阶GM(1,1)模型(The data grouping GM(1,1) model with fractional order accumulation,简称DGFGM(1,1)),对邯郸地区2018-2019年12月28、29、30日三天的AQI及PM2. 5、PM10、NO2的日均浓度进行预测。使用该模型预测的AQI、PM2. 5、PM10和NO2的MAPE分别为2. 89%、3. 28%、3. 83%、3. 23%,表明DGFGM(1,1)模型具有良好的预测性能。预测结果显示,在当前的治理力度下,邯郸地区空气重污染的发生仍然难以避免,有些污染物浓度不降反升,除2018-2019年的12月30日的NO2外,其他时间的所有污染物浓度全部超过标准限值,污染情况相当严重。当地有关部门应重视对极端重度污染天气的预防和治理,使得大气环境质量得以全面提升。

某部指挥坑道空气卫生学调查

目的了解新建指挥坑道空气卫生质量及其影响因素,为改善坑道空气卫生质量提供参考。方法选择坑道内人员较集中的10个房间,对其室内风速、温度、相对湿度、噪声、微波和脉冲波、CO2及空气污染物等11项空气卫生指标进行测试,每天2次,连续5 d,取平均值。结果 (1)指挥室ABC、休息室ABC、机房ABC和餐厅空气卫生指标合格率依次为90.9%、90.9%、72.7%、90.9%、90.9%、100.0%、100.0%、90.9%、72.7%和90.9%;(2)11项指标中,风速、最大照度、相对湿度3项指标各房间合格率分别为80%、20%、70%,其他7项指标各房间均符合标准。结论该坑道需改进部分房间的通风设施;维护好现有中央空调系统和机械通风系统,并新建备用中央空调系统和机械通风系统,是维持坑道空气卫生质量的主要措施。