随着工业化和城市化进程的加速,空气污染问题日益突出,尤其是氮氧化物(NO₂)作为主要的空气污染物之一,其浓度的变化与人类健康密切相关。遥感技术的发展为监测和评估空气污染提供了新的手段。Sentinel-5P卫星携带的TROPOMI仪器,因其高空间分辨率和高精度的测量能力,已成为监测NO₂污染的重要工具。Google地球引擎作为一个强大的遥感数据处理平台,能够快速处理和分析大量的遥感数据,为研究者提供了一个实时监测和分析NO₂污染时空分布的便利工具。 本研究项目通过Sentinel-5P卫星数据,结合Google地球引擎强大的数据处理能力,设计出了一套NO₂污染时空监测系统。该系统能够对城市空气质量进行评估,同时分析健康风险。通过对NO₂浓度的监测,可以及时发现空气质量的变化趋势,从而为环境保护部门提供科学的决策支持。此外,系统还能结合气象数据和人口分布信息,进一步分析空气污染对城市居民健康的潜在风险,为城市规划和公共卫生政策制定提供依据。 在技术层面,系统首先需要对Sentinel-5P卫星获取的NO₂浓度数据进行预处理,包括数据清洗、校正和融合。随后,利用Google地球引擎的云计算功能,对数据进行快速处理和分析,提取出NO₂污染的时空特征。系统可以对长时间序列的NO₂数据进行分析,以便监测到污染物的季节性变化和长期趋势。同时,系统还能够对城市不同区域的NO₂污染进行精细化的映射和识别,从而对城市中可能存在空气质量问题的区域进行重点监控。 在应用层面,该系统具有广泛的应用前景。它可以为政府和环保机构提供实时的空气质量监测信息,帮助制定应对空气污染的措施;为城市规划者提供数据支持,合理规划城市功能区,减少污染源;为公众提供空气质量信息,提高民众的健康保护意识。 该系统的设计不仅充分利用了现有的遥感技术与数据处理平台,而且具有良好的实际应用价值和推广前景。通过该系统,可以实现对NO₂污染的实时监测与管理,为改善城市空气质量、保护居民健康和推动可持续城市发展提供科学依据。
2026-04-11 15:17:42 4.48MB Google Earth Engine 遥感监测
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在这项研究中,通过尼日利亚的里弗斯州油气产区的居民通过饮水途径对重金属摄入的健康风险进行了评估。 检查了地下水污染水平,评估了井眼和井水的质量,确定了石油和天然气生产区居民的地下水通道质量,并将其与国家和国际标准相比较。饮用水。 这项研究采用了物理和化学参数的现场和实验室实验分析。 按照可接受的方法对水样品的理化参数进行分析,以确定其符合性,然后根据饮用水准则对结果进行分析。 有趣的是,结果表明,地下水中的浊度很高(井水和井水中的浊度分别为21.5 NTU,23.00 NTU和19.0 NTU),铁(地下水中的5.3 mg / L和钻孔中的6.98 mg / L)水),研究区域内所有水样品的pH均为酸性。 这些结果表明,研究区的地下水包括井眼和井水已获得合理的污染水平。 然而,发现其他值低于或高于其他值,并且对应于共识标准设定的饮用水可接受的极限值。 由于悬浮矿物质而产生的高浊度是乳白色的原因。 因此,研究区域的地下水主要不适合饮用(含铁,pH和浊度)。 这项研究清楚地表明,饮用水中某些会损害健康的化学物质处于危险水平,并且; 因此,水质可能成为河流州油气生产区居民的主要健康威胁。 此
2024-01-12 12:52:29 1.61MB 健康风险 漏油事件
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2020中国职场员工健康风险报告.pdf
2022-02-11 18:01:56 4.98MB 研究报告
克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中,波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据,克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件,该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平,PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理(处理丢失的数据,转换分类特征,缩放数据,消除异常值,设计新特征,检查多重共线性) 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本: 3.7 软件包: pandas,numpy,sklearn,matplotlib,seaborn,sklearn,requests,json,pic
2021-10-15 23:53:15 2.47MB JupyterNotebook
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精品报告系列2019-美世-2019 中国职场员工健康风险白皮书-2019.9-30页.pdf
2021-04-29 22:02:07 15.15MB 行业咨询