基于多視圖的霧霾數據分析方法.pdf

1、隨著我國現代化進程的推進，國民對自身的生活環(huán)境要求也與日劇增，而作為公眾關注的霧霾問題首當其沖。PM2.5作為研究霧霾影響的重要監(jiān)測指標，基于地面的監(jiān)測站點能夠提供精確的霧霾監(jiān)測值但數量卻相當有限。基于衛(wèi)星大面積的氣溶膠濃度觀測數據，可以有效地給予大范圍霧霾形成和預測研究提供海量的數據支持，但是由于衛(wèi)星的周期性運動造成數據的不完整和大氣層及地形地貌影響數據獲取的準確性，使得基于衛(wèi)星的觀測數據質量較低。
　　針對上述霧霾分析應用中的

2、數據稀疏性問題，圍繞多視圖的方法研究以下幾個方面的內容:首先，根據衛(wèi)星監(jiān)測得到的氣溶膠濃度來擬合該地的PM2.5值以此來解決霧霾觀測數據的地域覆蓋不全;其次，獲取不同衛(wèi)星設備監(jiān)測到的數據結合多視圖學習模型融合多數據源數據在不補全數據的情況下提高擬合后PM2.5數據的準確性;最后，采用以python為主的技術棧實現原始數據的自動獲取和天地一體空氣質量監(jiān)測展示系統，極大地提高開發(fā)的效率和數據可視化呈現效果，易于實驗和操作。實驗結果表明，本文