可用于气候数据分析的ESMD方法

Climate Change Research Letters气候变化研究快报, 2014, 3, 1-5

https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/10.12677/ccrl.2014.31001 Published Online January 2014 (https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/journal/ccrl.html)

The ESMD Method for Climate Data Analysis

Jinliang Wang, Zongjun Li

College of Science, Qingdao Technological University, Qingdao

Email: wangjinliang0811@https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,

Received: Aug. 12th, 2013; revised: Sep. 15th, 2013; accepted: Sep. 23rd, 2013

Copyright ? 2014 Jinliang Wang, Zongjun Li. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In accordance of the Creative Commons Attribution License all Copyrights ? 2014 are reserved for Hans and the owner of the intellectual property Jinliang Wang, Zongjun Li. All Copyright ? 2014 are guarded by law and by Hans as a guardian.

Abstract:The new ESMD method has been reported by the Science Net and the China Science Daily. It is the new de-velopment of the well-known Hilbert-Huang transform and can be used effectively in the science researches and engi-neering applications associated with data analysis from atmospheric and oceanic sciences, informatics and so on. The ESMD method has three superiorities in climate data analysis: 1) it is good at finding the global changing trend. It can not only extract the annual changing trend from the observation sequence of a few years, but also draw out the climate changing trend from that of hundreds of years which is helpful for exploring the problem of global warming; 2) it is good at abnormal diagnosis which is helpful for exploring the problem of climatic anomaly due to the ability of finding the abnormal time and frequency from the decomposed modes; 3) it is good at time-frequency analysis and energy variation analysis. With the abandon of Hilbert transform which has many defects, the data-based direct interpolating approach is developed to compute the total energy and instantaneous frequencies at any time scales. It follows from the above features that the ESMD method has a good application prospect in the research of climate change.

Keywords: ESMD Method; Hilbert-Huang Transform; Data Analysis; Climate Change; Time-Frequency Analysis;

Air-Sea Flux

可用于气候数据分析的ESMD方法

王金良，李宗军

青岛理工大学理学院，青岛

Email: wangjinliang0811@https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,

收稿日期：2013年8月12日；修回日期：2013年9月15日；录用日期：2013年9月23日

摘要：科学网和中国科学报曾先后对我们新研发的ESMD方法进行过报导。ESMD方法是著名的Hilbert-Huang 变换的新发展，可用于海洋和大气科学、信息科学等领域所有涉及数据分析的科研和工程应用。ESMD方法在气候数据分析方面有如下优势：1) 优于寻找变化趋势，不仅能够从数年的观测序列中分离出年际变化趋势，也能够从数百年的长时间气候观测序列中分离出气候变化总趋势，有助于探究全球气候变暖问题；2) 优于异常诊断，能够从分解模态中发现异常时段与频段，有利于气候异常研究；3) 优于时–频分析和能量变化分析，存在诸多弊端的Hilbert变换被代之以先进的直接插值法，能够直观地分析各时间尺度上的频率变化和总能量变化。由此可见，ESMD方法在气候变化问题的研究中存在很大的应用前景。

关键词：ESMD方法；Hilbert-Huang变换；数据分析；气候变化；时频分析；海气通量

1. 引言

2013年5月27日科学网以“青岛理工大学研发数据处理新方法”为题对我们的ESMD方法进行了报导(https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/htmlnews/2013/5/278345.shtm)；继而，5月30日我校校报又以“我校教师研发数据处理新方法受关注”为题做了后续报导

(https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/article.php?articleid=24900)；7月3日报导正式见报于《中国科学报》(2013-07-03第4版国际)，题目为“青岛理工发明数据处理新方法”(https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/sbhtmlnews/2013/7/274855.sh tm)。

ESMD方法是“极点对称模态分解方法”的简称[1]，是著名的Hilbert-Huang变换[2]的新发展，可用于海洋和大气科学、信息科学、经济学、生态学、医学和地震学等领域所有涉及数据分析的科研和工程应用。

该方法的研发历时两年之久，完成于2012年4月，公开于2013年3月。相关文稿可通过arXiv电子论文公开网站免费下载查阅(https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html,/abs/1303.6540)，正式论文[1]发表于常规国际期刊Advances in Adaptive Data Analysis。相关计算程序已获批二项计算机软件著作权[3,4]。

2. 数据分析研究现状

高科技的核心是“数学技术”，而“数学技术”的主要手段是数值模拟和数据分析。有成熟数学模型的问题适用数值模拟，没有数学模型的问题只能依靠数据分析了。特别地，对于物理机制不明确的过程，研究有赖于观测实验。探索的方式往往是将杂乱无章的随机观测数据分解成不同频率的模态，从中寻找可能的变化规律。

在随机数据分析方面，经典的方法是基于线性叠加原理的Fourier变换。它将一个观测时间序列映射到频率–能谱空间，其每一个模态都是振幅不变频率也不变的正弦函数。其缺点是只适用于针对线性变化的平稳信号；Wavelet变换是目前比较盛行的方法，它通过取定一系列的频率窗口对信号进行分解，在一定程度上弥补了Fourier变换的缺陷，能够表达出频率的时变性。但其理论基础还是线性叠加原理，只适用于针对线性变化的非平稳信号；以经验模分解(EMD)为基础的Hilbert-Huang变换是目前比较热门的方法，它是一种数据自适应处理方法，不需要预先取定基函数或窗口长度，其分解模态不但频率可变振幅也可变，适用于非线性非平稳信号。存在问题主要有：筛选次数难以确定[5]，分解出的趋势函数太粗略，Hilbert谱分析存在局限等[1]。

随机数据分析的根本问题在于其非平稳性，一是趋势有变化，二是振幅和频率有时变性。对于存在大的趋势变化时，如何抽出全局均线是最要紧的问题。Fourier变换在一开始就认为全局均线为零，“最小二乘法”必须有先验的函数形式，“滑动平均法”在时间窗口和权函数选取上缺少依据，小波变换其实也是一种滑动平均。只有把全局均线比较好地滤除了剩下的才能看成脉动量。

3. ESMD方法

所提出的ESMD方法借鉴了EMD的思想，将外部包络线插值改为内部极点对称插值，借用“最小二乘”的想法来优化最后剩余模态使其成为整个数据的“自适应全局均线”，并由此来确定最佳筛选次数。考虑到包括Hilbert变换在内的所有积分变换在分析时–频变化方面都存在固有缺陷，我们抛弃了频谱分析依靠积分变换的传统观念，创造性地提出了针对数据的“直接插值(DI)法”。借此不但可以直观地体现各模态的振幅与频率的时变性，还可明确地获知总能量变化(此处“能量”是广义的，对气温而言指温度脉动强度)。其实，软件程序所输出的基于“直接插值法”的时变频谱图比Hilbert谱更直观也更合理，因为不但频率是变化的总能量也是变化的刻意将能量视为恒量并将其映射到一系列固定频率上是牵强的。

3.1. 模态分解示例

例1：对由正弦函数、加权周期函数[6,7]和抛物线合成的信号：

()()()2

0.2

sin8 1.5e sin1.9202

t

t t t

?

?π+π+π+?

进行模态分解试验。由图1可见最佳筛选次数为29，它对应着最小的方差比率(表明最后的剩余模态R 是数据的最佳自适应全局均线)。此时所对应的分解也是最佳的，三条函数曲线得到了明确分离(见图2)。

例2：对由美国气候数据中心所提供的2008.05.10~

2011.11.03间实测气温数据进行模态分解试验。此时最佳筛选次数为30，相应的分解见图3。其中，剩余模态R为最佳自适应全局均线对应于年际气温变化(图4说明R能很好地拟合数据)，第5、4、3模态分别对应平均周期大约为66天、35天、17天的气温波动。特别地，我们可以通过各模态振幅的变化情况来判定温度异常发生的频段和时间(图3，图5)。此例中，模态5振幅变化小而模态4振幅变化大这表明气温异常主要发生在周期为35天的时间尺度上，而异常时间主要集中在2009年的1至3月份。另外，软件程序还可输出

Figure 1. The variation of the variance ratio along the sifting times (the optimal times is 29) [The copyright belongs to World Scientific

Publishing Company]

图1. 方差比率随筛选次数的变化(29次最佳)[图片版权隶属World

Scientific出版公司]

Figure 2. The ESMD decomposition results with 29 sifting times (the first subfigure is the synthesized signal) [The copyright belongs to World Scientific Publishing Company]

图2. ESMD对应于筛选次数为29的分解结果(其中第一子图为合成信号)[图片版权隶属World Scientific出版公司] 基于“直接插值法”的时变频谱图(图6)，比Hilbert 谱更直观也更合理，因为不但频率是变化的总能量也是变化的(图7)不能将能量视为恒量并将其映射到一系列固定频率上。最后的图8反映了滤除均线后的脉动量，比“最小二乘”法和“滑动平均”法得到的要好。

3.2. ESMD方法的优势

由前例可见，ESMD方法在数据分析方面有如下优势：

1) 优于寻找变化趋势，不仅能够从数年的观测Figure 3. The ESMD decomposition results with 30 sifting times (the horizontal axis stands for the time with unit day) [The copyright belongs to World Scientific Publishing Company]

图3. ESMD对应于筛选次数为30的分解结果(横坐标代表时间/天)[图片版权隶属World Scientific出版公司]

Figure 4. The fitting of the optimal adaptive global mean curve R to the data [The copyright belongs to World Scientific Publishing

Company]

图4. 最佳自适应全局均线R对数据的拟合情况[图片版权隶属

World Scientific出版公司

]

Figure 5. The time variation of the frequencies and amplitudes of the modes (F and A stand for the frequency and amplitude separately) 图5.模态频率和振幅的时变图(F和A分别代表频率和振幅) Figure 6. The time-varying frequency spectrum (each line stands for

a frequency variation of a mode)

图6.时变频谱图(一条线代表一个模态的频率变化)

序列中分离出年际变化趋势，也能够从数百年的长时间气候观测序列中分离出气候变化总趋势，有助于探究全球气候变暖问题；

2) 优于异常诊断，能够从分解模态中发现异常时段与频段，有利于气候异常研究；

3) 优于时–频分析和能量变化分析，存在诸多弊端的Hilbert变换被代之以先进的直接插值法，能够直观地分析时间尺度上的频率变化和总能量变化。

3.3. 关于频率交叉问题

“频率交叉”(或称“模态混叠”)问题被认为是

Figure 7. The time-varying total energy of the modes

图7. 模态总能量的时变图

Figure 8. The fluctuation part of the data with getting rid of the non-stationary adaptive global mean curve R

图8. 滤除非平稳自适应全局均线R后的脉动量

困扰EMD方法使用者的一个重要问题，通常的理解是所分解出的模态彼此之间不能满足数学上的“正交性”，相邻模态之间存在频率混叠现象。再者，分解结果也会因筛选次数不同而异。所以分解结果具有不稳定性从而导致其模态有效性受质疑。EEMD方法[8]就是为试图解决这一问题发展起来的。其基本想法是：将原信号多次添加白噪声进行EMD分解再取平均。模态由于是多次加噪平均的结果，对扰动不敏感，被认为是分解稳定的并以此来理解物理现象。就我们的认识而言，加噪处理后的结果难以令人信服，其可靠性是令人怀疑的，毕竟白噪声在各个频段上都有能量分布其污染效应会进入各个模态而不仅仅作用于高频部分。因此，加噪处理不纯是有利的，其副作用也很大，上百次的加噪处理很可能使信号面目全非。

溯本求源，问题还在于解决所谓的“频率交叉”问题。下面我们在ESMD方法的框架下理解这一点。就ESMD方法的第二组成部分“直接插值法”所给出的瞬时频率变化图(图6)而言，有这么一个现象：虽然从总体来看相邻模态之间会有同频率出现，但却不发生在同一时刻，而相同时刻下的频率一般不重叠。因而，只要筛选次数适当，“频率交叉”问题在时变意义下将不再是困惑的事，而分解出的模态也因瞬时频率变化不同而异。另外，由于最佳筛选次数是通过优化自适应全局均线在稳定区间内获取的，而自适应全局均线是数据的最佳拟合曲线(图4)，剩余信号看成多个振动子信号的叠加是合理的。由此而论，所得有限个模态各自都具独立的代表性，能够构成随机空间的一组自适应基。另外，由于每个自适应的基函数都是频率变化振幅也变化的“广义周期函数”，其表现力很强，一个相当于Fourier意义下的很多个正弦函数，有限个叠加足可以替代无穷个频率成倍的正弦函数。一些研究者能够用优化迭代的办法分离出这样的函数也说明经验模分解在数学上的确有迹可寻。当然，要建立一套完善的理论基础还有待时日。

4. ESMD方法的应用前景

海洋和大气科学是以观测为主的学科，必然涉及数据分析。我们的ESMD方法在这一领域存在很大的应用前景。下面以海–气通量研究为例来说明。

从我们的初步尝试结果[9]来看，ESMD方法适用于海-气通量研究，优于观测风速的湍流与非湍流成份的分离。分离出风湍流成份是通量观测最核心的工作，毕竟海上观测实验是昂贵的，总是希望用一点观测值代表整个海区。在这个前提下，水平方向上存在的非湍流浓度梯度尽管对观测点处的通量有所贡献，但必须予以滤除。在这方面我们曾在文[10,11]中尝试发展了Fourier谱分离方法，但后来研究发现该方法对分界点比较敏感，所计算出的通量可信度不高。最近王娟娟等人在文[12]中发展了基于Hilbert-Huang变换的分离方法，但其中涉及加噪处理，也缺少说服力。文[9]所给出的基于ESMD方法的分离手段能够很好地分离风速的湍流与非湍流成份，有待推广。另外，海上观测的平台晃动校正问题[13]也是通量计算必然涉及的问题，对于晃动幅度不太大的情况也可直接尝试ESMD方法。

气候变化问题没有成熟模型，总希望借助观测数据探究其变化规律，这是ESMD方法所擅长的，期待尝试。

致谢

感谢山东省自然科学基金项目“海气通量计算模型研究”(No. ZR2012DM004)；国家海洋局海洋遥测工程技术研究中心开放基金项目(No. 2013005)和国家自然科学基金项目(No. 41376030)的资助。

参考文献(References)

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decomposition method for data analysis. Advances in Adaptive Data Analysis, 5, 1350015 (36 pages).

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mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A, 454, 903C995.

[3]王金良, 李宗军(2012) 关于非线性信号处理的极点对称模

态分解方法计算软件(简称ESMD计算软件). 中华人民共和

国国家版权局计算机软件著作权登记, No. 2012SR052512. [4]王金良, 李慧凤(2012) 基于极点对称模态分解的频率直接

插值法计算软件(简称DI频率计算软件). 中华人民共和国国

家版权局计算机软件著作权登记, No. 2012SR102181.

[5]Wang, J.-L. and Li, Z.-J. (2012) What about the asymptotic

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[9]Li, H.-F., Wang, J.-L. and Li, Z.-J. (2013) Application of ESMD

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[11]王金良, 宋金宝(2009) 关于涡相关海气通量计算的资料处

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bulent fluxes. Boundary-Layer Meteorology, 147, 553-568. [13]王金良, 宋金宝(2011) 晃动平台上海–气通量观测误差矫

正模型. 海洋科学, 12, 106-112.

环境监测数据弄虚作假行为处理办法(征求意见稿)

附件1 环境监测数据弄虚作假行为处理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件，制定本办法。 第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。 第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测； （二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府部门购买的环境监测服务； （四）政府部门委托开展的环境监测； （五）企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。 第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。 —3—

第二章调查 第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。 第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。 第七条【干预记录】对干预环境监测活动，指使篡改、伪造环境监测数据的行为，监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。 第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报，县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。 第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的，调查人员应制作现场检查笔录，收集并固定相关证据；接受举报的应及时调查取证，符合立案条件的，依照法定程序办理。 第三章处理 第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构，在有关环境服务活动中弄虚作假，对造成的环境污染 —4—

《大数据云气象》阅读练习及解析答案

大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报，其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说，天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报，气象部门历来都会收集大量数据，组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前，全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等，逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州，每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用，这些数据变得更加精密，数量也持续增加，气象预报也变得越来越精确。现在，我们已经可以随时随地．．．．通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报，其精度甚至可以精确到一公里．．．、一小时 ．．．以内。 ④早晨起床后，穿薄的还是厚的衣服？要不要进行晨练？长假期间是否要外出旅游？旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择，天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大，气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品，包括面向社会群体的公众气象服务，面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务，以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源，可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算；农业方面， 通过某一地的农耕历史与相关气候信息，就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整；还有交通，航班准点率历史加上机场历史天气特征，就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分，让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据，气象大数据将大有作为，它必将更大程度地减轻灾害损失，为社会创造更多的财富，为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法，作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段，你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适？为什么？ 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答：________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在，我们已经可以随时随地 ．．．．通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报，其精度甚 至可以精确到一公里 ．．．以内。 ．．．、一小时 答：________________________________________________________________________

环境检测数据的有效位数

第八章监测数据的有效位数 监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。记录测试数据时，只保留一位可疑数字。 1、大气监测数据（以mg/m3计） ⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO 3 mg/100cm2 碱片·日）、CO取小数点后二位；SO 2、NO X 、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。 ⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。 ⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。 2、环境水质监测数据（以mg/l计）。 ⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。 ⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10 时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr 、BOD 5 测值>100时取三位 有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。 ⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。 ⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。 ⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。 ⑹气相色谱法分析项目（以μg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。 ⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。 ⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（μs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。 1、降水监测数据

环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法

环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法 第一条为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》和《生态环境监测网络建设方案》（国办发〔2015〕56号）等有关法律法规和文件，结合工作实际，制定本办法。 第二条本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指敀意违反国家法律法规、规章等以及环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造环境监测数据等行为。 本办法所称环境监测数据，系指按照相关技术规范和规定，通过手工或者自劢监测方弅取得的环境监测原始记录、分析数据、监测报告等信息。 本办法所称环境监测机构，系指县级以上环境保护主管部门所属环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部门所属环境监测机构以及承担环境监测工作的实验室不从事环境监测业务的企事业单位等其他社会环境监测机构。 第三条本办法适用亍以下活劢中涉及的环境监测数据弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测；（二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府购买的环境监测服务或者委托开展的环境监测；（四）企事业单位依法开展或者委托开展的自行监测；

（五）依照法律、法规开展的其他环境监测行为。 第四条篡改监测数据，系指利用某种职务或者工作上的便利条件，敀意干预环境监测活劢的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形： （一）未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者敀意改变环境监测点位属性的； （二）采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方弅，干扰采样口或周围局部环境的； （三）人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的； （四）稀释排放或者旁路排放，或者将部分或全部污染物不经规范的排污口排放，逃避自劢监控设施监控的； （五）破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵、采样管线、监控仦器或仦表以及其他监测监控或辅劣设施的； （六）敀意更换、隐匿、遗弃监测样品或者通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方弅改变监测样品性质的；（七）敀意漏检关键项目或者无正当理由敀意改劢关键项目的监测方法的； （八）敀意改劢、干扰仦器设备的环境条件或运行状态或者删除、修改、增加、干扰监测设备中存储、处理、传输的数据和应用程序，或者人为使用试剂、标样干扰仦器的；

环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文

环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言

定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用

的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子

环境监测制度

漳泽发电分公司 环境保护技术监测制度 1 目的 规范环境保护监测行为，确保环保设备的正常投运以及污染物排放达标。 2适用范围 本细则适用于漳泽发电分公司环境保护日常监测管理。 3职责 3.1 安全环保部职责 3.1.1 贯彻执行国家有关环境保护政策、法规，落实上级各项制度、措施和要求，组织制订环境保护技术监测制度。 3.1.2 接受政府有关部门监管和有关环境保护的行业管理、指导。 3.1.3 协调环境保护技术监督单位，依法开展环境保护相关的监测与检测。根据环保整改意见书的要求，及时制定相关措施并落实整改。 3.1.4 对重要的环保监测仪表，落实责任制，确保设备完好。 3.1.5 组织相关人员参加业务培训。 3.2环境监测站职责 3.3.1 认真贯彻国家、行业、地方的法规、制度和要求，执行《火电厂环境监测技术规范》（DL/T414-2004）和《火电行业环境监测技术规范管理规定》等。 3.3.2 按规定完成分公司废水排放口及各生产现场粉尘、噪声的监测，检查监督环保设施的运转情况。 3.3.3 统计、分析各项监测资料及填报各类环保统计报表。 3.3.4 做好环境监测仪器设备的保养和校验工作。 3.4 环保设施所在部门的职责 3.4.1 环保设施所在部门要认真负责环保设施的运行维护及管理工作，使其良好运转。 3.4.2 做好各种废水、废汽的处理，做好污染物的监测，做到达标回用或排放。 4 管理内容和程序 4.1 环保监测范围包括： 4.1.1 各种废水处理、废水回收设施及废水污染物的排放。 4.1.2烟气处理设施及气态污染物排放。 4.1.4 各种噪声、粉尘治理装置。

4.2 环保监测内容 4.2.1 环保设施 4.2.1.1 除尘器的监测 1）#6除尘器的考核指标为：电场投运率、除尘效率、除尘器在未改造前出口烟尘排放浓度＜400mg/m3。改造后除尘器出口烟尘排放浓度＜100mg/m3。 2）#3、#4、#5除尘器的考核指标为：投运率、除尘效率、除尘器出口烟尘排放浓度＜100mg/m3。 3）除尘器每次A级检修或改造前后均应进行除尘效率、阻力、漏风率、烟尘排放浓度、烟尘排放量等指标的测试。 4.2.1.2 废水处理设施的监测 1）废水处理设施包括生活污水处理站、闭式循环、灰水浓缩池及其系统、含油废水处理设施、废水回收设施等。 2）废水处理设施的考核指标为：废水处理率、设备投运率、处理水量及运行情况。 3）应定期对废水处理设施的运行效果进行监督、监测，每月度上报一次运行与监测情况。 4.2.1.3 脱硫设施的监测 1）脱硫设施的考核指标为：投运率、脱硫效率、二氧化硫排放浓度、旁路门挡板开关状态、在线仪表投运率、在线监测历史数据保存情况。 2）应加强运行管理，严格工艺技术操作，定期校验烟气在线监测仪器，确保烟气脱硫效率达到规定值。应定期对脱硫设施的启停时间、脱硫效率、投运率、二氧化硫排放浓度、旁路门挡板开关状态、在线监测历史数据保存，每月度上报一次运行情况。 4.2.1.4生产用水、排水情况的监测 1）各辅机冷却水要根据季节温度变化，勤调冷却水量，在保证设备安全运行的前提下，最大限度地减少冷却水使用量。 2）各辅机冷却水要做到随机组检修、备用时及时关闭，以节约工业用水和减少工业排水。 4.2.1.5 噪声治理设施的监测 1）火电厂产生噪声的主要声源均要按有关规定设置噪声防治设施，保证达到有关标准的要求。 2）应定期对各种防噪装置进行检查、维护，保证其防噪效果。 4.2.2 燃煤监测

大到暴雨天气数据分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ba5515634.html, 大到暴雨天气数据分析 作者：马颐樱 来源：《科学与信息化》2018年第32期 摘要通过常规资料和物理量场产品，从环流系统特征和物理量场特征，对青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析。结果表明：500 hPa高空切变和700 hPa暖低压是此次大到暴雨降水过程直接影响系统，高层西风急流和强南风是暴雨产生和维持重要因素，为以后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 关键词大到暴雨；物理量场特征；环流系统特征 青海省位于内陆，受水汽条件的限制，暴雨发生的概率比较小，但是如果发生大到暴雨对青海省所造成的灾害是非常严重的。据相关统计显示，青海省的大到暴雨主要集中在汛期，是青海主要的灾害性天气之一。随着全球不断变暖，青海地区的极端天气也是越来越多，灾害性天气也是越来越多。本文主要青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析，为以 后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 1 降水情况 相关规定在24小时降水量大于25毫米的降水称为大到暴雨，同时规定当有≥1个站日降 水量达到该标准记为一个大到暴雨日；同日有≥3个站出现达到暴雨时称为一次区域性大到暴 雨降水过程。在2016年7月7-8日，青海省东部出现了大范围降水天气，其中降水量达40毫米以上有11个站点。造成了青海省东部受灾严重，其中部分乡镇出现了洪涝灾害，造成了一定的经济损失[1]。 2 环流系统特征 在2016年7月7日8点，500 hPa处于反气旋环流中；在晚上8点，500 hPa青海省形成 东北西南向切变，暖空气在东部交汇，T-Td小于4℃，从而导致青海省东部区域降水。此时，300 hPa中高纬环流比较平直，河西走廊有急流带，非常利用高空抽吸作用。高层冷暖空气进行交汇，底层暖气压低，导致了青海省东部大雨天气[2]。 3 物理量场特征分析 在在2016年7月7日～8日，青海东部出现了大到暴雨天气，主要是受500 hPa高空切变、西太平洋副热带高压和700 hPa上的暖低压的影响，导致出现大到暴雨天气[3]。 在2016年7～8日沿102°E垂直速度纬度-高度垂直剖面，暴雨发生当日上午8点（图 1a），暴雨区附近就开始有垂直上升运动。随着时间的推移，后上升运动强度增强，在下午2点（图1b）暴雨区上空上升运动比较强，在晚上8点，上升运动高度达250 hPa左右（图

GIS在环境监测数据管理分析中的应用

GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和

环境监测第四版复习完整版

第一张绪论1环境监测是通过对影响环境质量因素的代表值的测定,确定环境质量(或污染程度)及其变化趋势. 2环境监测的过程一般为：现场调查→监测方案制订→优化布点→样品采集→运送保存→分析测试→数据处理→综合评价等。 3环境监测的对象包括：反映环境质量变化的各种自然因素，对人类活动与环境有影响的各种人为因素，对环境造成污染危害的各种成分。 4环境监测按监测目的分类有三种 监视性检测（又称例行监测或常规监测） 特定目的监测（又称特例检测） 根据特定目的环境监测可分为污染事故监测，仲裁监测，考核验证监测，咨询服务监测。 研究性监测（又称科研监测） 监测数据的五性：（P498） 1）、准确度：测量值与真实值的一致程度； 2）、精密度：均一样品重复测定多次的符合程度； 3）、完整性：取得有效监测数据的总数满足预期计划要求的程度；4）、代表性：检测样品在空间和时间分布上的代表程度； 5）、可比性：检测方法、环境条件、数据表达方式等可比条件下所得数据的一致程度。

环境监测质量控制 可疑数据的取舍方法及适用条件：修约规则：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去。五前为奇则进一。 （二）、可疑数据的取舍 1．Dixion 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大顺序排列 ②根据测定次数计算Q 值 ③查表Q α（n ） ④判断Q ≦Q0。05 正常；Qo 。05Q0.01离群值，舍去. 2．Qrubbs 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大有序排列，求x ，s ②计算统计量 s x x T min -= 或s x x T -=max ③查表)(n T α ④判断：若T ≦T0。05正常离群值；T0。05T0.01离群值,应舍去； ⑤在第一异常数据剔除后,可重新检验新的离群数据。 t 检验在环境监测中的应用；（四）均数置信区间和“t ”值，置

环境监测运维人员培训考试题修正版

烟尘烟气连续自动监测系统运行管理 1、用简单非分敢红外仪测量时,介质中的水蒸气不会产生千统（x ） 2、采用相关气体滤光片技术可在同一检测室内定不同的被测气体。( v) 3、音速小孔的长度远远大于其孔径。( x) 4、紫外线汞灯和氙灯所发出的紫外光请都具有较好的连续性。( x) 5、烟气温度应在距烟道内壁1000m处测量( v) 6、S0和等许多气体吸收红外和紫外光,其中吸收红外光的特征波长为195（v） 7、第二代对穿法烟尘仪的光路结是双光程的。( x) 8、测定烟尘的等速管采样法分为动压平衡和静压平衡两种方式。( v) 9、测定限与检出限都是表示可能测定的某组分的下限,在数值上是一致的( x) 10、抽取系统中由烧结不锈钢制成的采样探头过滤器能滤去粒径0.5Ha以上的颗粒物( x) 11、如果多项式相关曲线的最小点大于最小颗粒物CBMs的响应值,则不能使用该曲线预测颗粒物浓度。(v) 12、环境监测的质量保证是对实验室的质量保证。( x ) 13、CBMS的质量控制由几个阶段构成,主要包括适用性检测、购买、安装、验收、运行、考核等。( v) 14、直接测量法测得的结果是湿基浓度,抽取测量法测得的结果是干基浓度。( x) 15、在数据安全管理过程中,一般操作人员除了进行日常例行维护和操以外,只能设定自己的登录密码。( x) 16、压差型流速测定仪器与热平衡型仪器不同,直接测量气体的质量流量,而不是体积流量( x) 17.红外吸收法是一种常用的测定烟气湿度的方法( x ) 18、超声波测速系统应尽量避免安装在容易出涡流、轴流的位置。( v ) 19.实验室内质量控制是分析人员对分析质量进行自我控制的方法,是保证测试结果达到精密度要求的有效方法。( v ) 20、灵驶度是仪器对单位浓度或单位量的待测物质的变化所引起的响应量的变化的程度,用仪器的响应量或其它指示量与对应的待测物质的浓度或量之比来描述。( V) 二、选择题 1、自控温伴热带是采用( C ) 材料进行加热的技木。 A、PVC; B、PBC; C、PTC; D、PVDF

环境监测数据获取、处理及分析

环境监测数据获取、处理及分析 【摘要】环境监测是通过对人类和环境有影响的各种物质的含量、排放量的检测，跟踪环境质量的变化，确定环境质量水平，为环境管理、污染治理等工作提供基础和保证，是保护环境的重要手段，其核心目标是提供代表环境质量现状及变化趋势的数据，判断环境质量，评价当前主要环境问题，为环境管理服务。随着科技发展，监测数据的采集、处理及分析更方便、准确，为人类的良好生活环境提供了有力保障。 【关键词】环境监测；监测数据；数据采集；数据处理；数据分析 1.前言 环境监测是以环境为对象，运用物理的、化学的和生物的技术手段，对其中的污染物及其有关的组成成分进行定性、定量和系统的综合分析，以探索研究环境质量的变化规律。其任务是要对环境样品中的污染物的组成进行鉴定和测试，并研究在一定历史时期和一定空间内的环境质量的性质、组成和结构，主要内容包括：大气环境监测、水环境监测、土壤环境监测、固体废弃物监测、环境生物监测、环境放射性监测和环境噪声监测等。环境监测数据是以统计学为基础，各数据之间联系密切，彼此相互渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供科学依据。 2.数据获取与可能出现的问题 环境监测规定了每一次监测所采集的数据可应用的范畴，超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的，因此环境监测数据应具有代表性和完整性，即所获取的监测数据能全面的描述污染物的空间分布状态。同时还具备准确性和可比性，即数据是经过精密仪器采集，并可通过一定数据处理方法进行可比性分析验证。另外，对所进行的监测样品要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给监测项目的判断造成大的误差。 目前监测数据的获取方面存在的问题主要涉及：数据采集过程中监测人员在数据筛选或处理时出现人为误差；监测点布设没有及时根据附近环境变化而更新布防监控；由于仪器设备过于陈旧而无法进行精密度采集或处理等。产生上述问题的主要原因有： （1）主观原因：监测人员本身业务素质较低，并不能将数据进行科学有效的分析和处理，使得部分数据丧失真实性，甚至不能用于反映环境的实际状况。 （2）客观原因：监测仪器配置和监测点位的布置过于陈旧，并未根据最新环境变化情况更新，使得环境监测数据不具代表性，造成评价结果偏差，无法进行科学分析和处理。

有关环境监测数据的处理和分析

有关环境监测数据的处理和分析 [摘要]环境监测是有效保护环境的一个重要手段，它可以准确、及时、全面地反映我们生存周围环境质量的现状和发展趋势。在我国加入WTO之后，监测站开始在民营中逐步出现，而不再是入世之前全部的监测工作都交由环境保护部直属监测站进行。如今，环境保护部直属监测站与民营监测站开始了有机的结合，为我国环保事业的发展提供了科学的依据，为有效保护环境做出了巨大贡献。本文将从多个角度对环境监测数据进行分析和研究，同时提出一些自己的看法。 【关键词】环境监测数据；多角度分析；数据处理 1.前言 环境监测是指以环境作为监测对象，利用化学、物理以及生物的技术手段对环境进行综合的分析，以探究环境质量状况极其发展规律的一门学科。它是环境影响评价的基础，贯穿于环境影响评价的全过程。环境监测数据以统计学作为基础，各数据之间联系密切，彼此互相渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供了科学依据。目前，我国正处于经济发展的高速阶段，对环境监测更应加以重视。国家环境保护总局《关于进一步加强环境监测工作的决定》中明确规定：“环境监测实质上是一项政府行为，是各级政府部门强化环境规划、协调、监督和服务职能的重要阵地，是应用监测技术手段对一切违反环境法律、行政规章和规章制度的行为进行监测，为环境执法提供科学依据的过程”。可见，环境监测在环境保护中的重要地位已经被法律所认可了。因此，环境评价单位要对评价初期、建设期、运行期及后期的环境监测数据予以重视，以保证将环境影响评价中要求的环境保护措施落实到位[1]。 2.环境监测数据可能遇到的状况 环境监测规定了每一次监测所取得的数据可应用的范畴,超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的。比如，在大气污染严重的工厂周边监测空气获得的数据是不可以拿来评估十里之外村庄的空气质量的。因此，监测的数据要具有代表性，要考虑它的局限性，不可随意而为之。另外，对所进行的监测样品数据要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给整个监测项目的判断造成更大的误差。在监测数据方面往往存在一些造成数据缺失或者不实的意外情况，比如，样品被丢失或遭受了新的污染；监测期间内工厂偷偷排放废气废水；在监测过程中监测机械出故障；检测人员认识错误或者由于来自各个实验室获取的数据不一致，为了保持数据的集合性而舍去了一些数据等，都有可能造成数据的缺失或不实。 3.环境监测数据的质量

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、

环境监测异常数据审核及处理办法

环境监测异常数据审核及处理办法 一、目的 为提高环境监（检）测数据的异常处理能力，保证监测数据的及时、准确性，特制定本办法。 二、异常数据判定 1、超限值数据：超出质量标准或排放标准的数值。 2、反常规数值：靠近排污口的某些代表性数据低于远离排污口的数据，有相互关联的某些项目之间出现异常的现象。 3、突变性数据：数据库里长期基本稳定的监测项目的数据在某一时间节点出现高或低的变化时。 三、异常数据的汇报 1、检测员在分析过程或分析完毕后发现监测数据有异常，应立即上报实验室主管。 2、实验室主管对接到的异常数据汇报信息或审核数据时发现的数据异常信息，应及时与技术室、质控室相关技术人员进行沟通处理，并将处理方案汇报公司技术主管领导，做出准确的处理方案。 3、经讨论确认，非分析原因造成的异常数据方可告知业务部，通过业务部与委托方沟通进一步确认是否为异常数据。 四、异常数据的审核 技术质量部技术与质控主管是异常数据的审核、判断及处理方法落实的负责人，在出现异常数据时应及时进行审核，同时快速响应，判定是否为可疑数据，制定解决方案。

1、检测室班组长首先对监测数据进行分析审核，对照检查实验方法、试剂、操作过程和数据计算等方面寻找异常因素。 2、实验室主管在接到异常数据的汇报信息或审核数据时发现数据异常信息，应及时与监测人员进行沟通，帮助监测人员寻找原因，提供分析问题的思路，排查影响因素，汇总信息，必要时对分析过程进行监督检查，试剂信息和数据计算等进行实地察看并计算。 3、技术室和质控室相关技术人员对接到异常数据的汇报信息或审核数据发现异常数据信息要进一步分析判断，从相关的外部信息源寻找数据异常原因的因素，如采样、气象、环境等因素，同时对现用方法、试剂、曲线等因素是否正确，进行排除，及时上报公司技术主管领导，寻求技术支持。 五、异常数据的处理方法 经过排查审核，确认为数据异常，应采取相应的处理办法。 1、分析发现属检测人员计算方法错误，应及时批评指正，指导完成。 2、分析发现属检测人员分析过程不严谨，应要求检测人员进行复测。 3、分析发现属采样过程中出现不符合采样要求，应及时与相关方沟通，确认能否重新采样，制定方案实施。 4、分析发现属采样环境及气象条件等因素影响，应及时与相关方沟通，确认重新采样，并审定采样环境及气象因素，制定方案实施。 5、分析发现属分析方法（标准）影响了检测数据，技术室与质控室相关技术人员应及时对方法（标准）的可用性判断并提供新的检测方法（标准），安排监测人员进行复测，同时对方法（标准）的使用过程进行指导。 6、 六、异常数据的审定 经技术质量部审定，对各影响因素进行排查处理，最终确认该监测数据属正常数据，并上报公司领导同意后出具检测报告。

工地环境监测系统_智慧工地解决方案

环境监测系统 需求分析 建筑工地遍地开花，扬尘和噪声得不到有效控制，在施工过程中由于施工运输人员/设备粘带泥土、建筑材料逸散以及施工机械等造成扬尘和噪声污染极其严重，已经成为影响城市空气质量的主要原因之一，甚至影响周围居民的正常生活，也是政府监管部门的亟待解决的民生问题。 因施工过程中产生的扬尘和噪声污染，一直是施工工地与附近居民最主要纠纷问题，也是环境监管部门比较关注的部分。为了有效监控建筑工地扬尘污染和噪声，接受市民的监督和投诉，共建绿色环保建筑工地，有必要进行建设工程环境自动监控系统，体现政府监管单位和相关企业的社会责任。 系统设计 工地环境监测系统对建筑工地固定监测点的扬尘、噪声、气象参数等环境监测数据的采集、存储、加工和统计分析，监测数据和视频图像通过有线或无线（3G/4G）方式进行传输到后端平台。该系统能够帮助监督部门及时准确的掌握建筑工地的环境质量状况和工程施工过程对环境的影响程度。满足建筑施工行业环保统计的要求，为建筑施工行业的污染控制、污染治理、生态保护提供环境信息支持和管理决策依据。 系统拓扑图

系统设备组成

系统框架设计图 系统组成 本系统是由噪声实时监控系统、扬尘实时监控系统、视频叠加系统、数据采集/传输/处理系统、信息监控平台和客户终端等部分组成的集数据采集、信号传输、后台数据处理、终端数据呈现等功能为一体的城市环境监测系统。 噪声实时监控系统： 提供全天候户外传声器单元，对传感器的户外监测安全和数据准确性提供可靠保障； 扬尘实时监控系统：

对扬尘进行连续自动监测，扬尘每分钟采集一次数据，并实时上传至服务器供后台程序统计和分析。扬尘监测包括PM10和PM2.5两个参数，并同时实时上传个数据中心和监控平台； 报警及控制系统： 本噪声扬尘监测系统具有噪声、扬尘超标现场输出功能，用这些超标信号可以控制警示设备和治理设备的控制；警示设备如报警灯、治理设备如降尘设备雾炮； 数据采集、传输、处理系统： 采集、存储各种监测数据，并按后台服务器指令定时向后台服务器传输监测数据和设备工作状态。 对所收取的监测数据进行判别、检查和存储；对采集的监测数据按照统计要求进行统计分析处理。 信息监控平台 提供基于Web的管理系统，在线显示各前端污染源的实时扬尘和气象参数数据，实现对实时监测仪的参数调控，实现对历史监测数据的统计分析，实现在线数据下载、图像查询等功能。并具有污染物超标报警功能，权限管理功能，可向不同层面的管理者展示所需的信息。 客户终端： 客户终端支持采用智能移动平台（如智能手机、平板电脑）、桌面 PC 机、网络电视等各种能接入公网的设备。 功能介绍

数据分析1一个月31天三城市气温

matlab数据分析 由于MATLAB面向矩阵，所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定，数据集存储在面向列的矩阵里。也就是，一个矩阵的每一列代表不同的被测变量，每一行代表各个样本或观察值。例如，让我们假定，一个月31天的三城市每日高温(单位为0C)被记录，并赋给脚本M文件中的变量temps，在精通MATLAB工具箱里取名为mmtemp.m。运行M文件，把变量temps放在MATLAB工作空间里。这样，变量temps包含： ? temps temps = 12818 15922 12519 14823 12622 119 19 15915 81020

12718 141019 11817 9723 8819 15818 8920 10717 12722 9819 12821 12820 10917 131218

10622 14721 12522 13718 151023 131124 121222 每一行包含了给定一天的高温；每一列包含不同城市的高温。为了使数据可视，把它绘图： ? d=1:31;%number the days of the month ? plot(d, tem ps) ? xlabel(' Day of Month '),ylabel(' Celsius ') ? title(' Daily High Temperatures in Three Cities ') (见图9.1)

图9.1三个城市的每日高温 上面的plot命令也说明了plot命令用法的另一种形式。变量d是一个长度为31的向量，而temps是一个31×3矩阵。给定这些数据，plot命令绘出了temps 对每一列d的曲线。绘图在第7和8章进一步讨论。 为了说明MATLAB数据分析的一些功能，根据上面温度数据考虑以下命令。 ? avg_temp=mean(temps) avg_temp = 11.96778.225819.8710 表明第三个城市有最高平均温度。这里MATLAB分别地找出了各列的平均值。? avg_avg=mean(avg_temp)

天气 Weather

天气Weather Dear Albert, 亲爱的艾伯特， Im glad to know that youre planning to visit our city and now Id like to tell you something about it. 我很高兴知道你计划参观我们的城市，现在我想告诉你一些事情。 Chengdu, the capital city of Sichuan Province, is located at the western edge of the Sichuan Basin and the climate here is pleasant all year round. With abundant natural resources, it is the birthplace of Sichuan cuisine, in which the Sichuan pepper is the most unique and important spice. Besides, there are many tourist attractions worth visiting.For example, the Dujiangyan, an irrigation system constructed by the State of Qin, contributes to the agricultural development of Chengdu.In addition, Chengdu is home to giant pandas and Im sure you will fall in love with them.