GIS模拟大气污染物分布过程
基于GIS的大气污染源与空间分布研究
基于GIS的大气污染源与空间分布研究概述：大气污染已经成为世界各国面临的重要环境问题之一。
为了有效地管理和控制大气污染，科学家们已经开始利用地理信息系统（GIS）技术来研究大气污染源的分布和影响。
本文旨在探讨基于GIS的大气污染源的空间分布研究，以绘制出详细的污染源分布图。
方法：首先，我们需要收集大气污染源的数据。
这些数据可以从政府机构、环境保护组织、科研机构等多个渠道获取。
数据类型可以包括工业企业的排放数据、交通运输的排放数据、能源消耗和燃烧数据等。
在收集数据时，确保数据的准确性和完整性是非常重要的。
接下来，利用GIS软件对数据进行处理和分析。
首先，将收集到的各类污染源数据导入GIS软件，并进行空间叠加分析，以确定不同类型污染源的分布情况。
然后，可以利用空间插值方法对数据进行插值处理，从而得到污染源的空间分布图。
此外，还可以将污染源数据与其他相关地理数据进行关联分析，例如地形、土壤类型等，以探究它们之间的关联关系。
结果：通过进行GIS分析，我们可以得到详细的大气污染源分布图。
这些分布图可以揭示不同区域的污染源密集程度和类型。
例如，在工业区域，可能集中分布着众多工厂和工业企业，从而导致大量的工业废气排放，这就是污染的主要源头。
而在城市中心区域，交通运输是主要的污染源之一，车辆尾气排放成为城市大气污染的主要原因之一。
通过这些分布图，决策者可以更好地了解污染源的空间分布情况，并制定相应的环境保护政策和控制措施。
讨论：基于GIS的大气污染源研究不仅可以帮助我们更好地了解污染源的空间分布，还可以研究污染源对周围环境和人体健康的影响。
通过将污染源数据与空气质量监测数据进行对比分析，可以评估污染源对空气污染的贡献程度。
而通过与人口分布数据的关联分析，可以研究污染源对居民健康的潜在风险。
此外，基于GIS的大气污染源研究还可以帮助我们预测未来的污染发展趋势。
通过分析历史数据和现有趋势，我们可以预测未来某一地区的污染源分布情况，并提前采取相应的防治措施。
arcgis101大气污染实验报告
基于Arcgis10、1的南京市SO2污染物分布模拟与影响评估1.引言近几年中国的经济不断发展,伴随的不断增长的GDP就是愈演愈烈的环境污染,大气污染成为众多环境污染中不可忽视的一部分。
当污染物pm2、5成为人们生活的新话题,作为“老牌”污染物的SO2依然影响着人们的生活。
SO2就是无色、有刺激性气味的气体,易被湿润的粘膜表面吸附生成亚硫酸、硫酸,对眼及呼吸道粘膜有强烈的刺激作用,大量吸入可引起肺水肿、喉水肿、声带痉挛而致窒息。
南京市就是中国重要的城市之一,近些年的大气污染也比较严重,进而选择南京作为研究区域。
2、实验目的运用所学的Arcgis10、1软件对2015年7、8月份南京市13个检测点的SO2污染物的值与21个重点大气污染企业排放SO2污染物的检测值进行比较,检验南京市主要SO2污染就是否为大气污染企业排放所致;考虑将重点SO2污染物排放企业迁址,选择不影响人们生活也便于企业的地点作为新地址。
3、实验材料软件:Arcgis10、1实验数据:文件夹“实验数据”中4、1实验数据准备一、配准底图:投影为WGS_1984_UTM_Zone_49N二．数字化主要道路以及行政边界南京市主要道路南京市行政区划边界以及人口密度三、监测点以及污染企业展点监测点污染企业4、2、1实验数据第一步处理4、2、1、1实验简述根据已经收集的污染企业以及监测点的SO2数据,我想通过arcgis分析南京市13个污染监测点检测到的SO2污染物浓度就是否主要就是因为南京市21个大气污染企业的排放。
4、2、1、2基础数据南京市污染监测点分布图,南京市大气污染企业分布图 4、2、1、3实验流程4、2、1、4处理方法首先对污染监测点进行IDW插值,插值的依据就是监测点属性表中的污染值;然后对IDW插值形成的图提取等值线contour,以1作为等值线的间距;其次对大气污染企业进行IDW插值,插值的依据就是污染企业属性表中的污染值;最后对IDW插值形成的图提取坡度slope以便更直观的瞧出污染程度,以5%为坡度的分隔。
大气污染物扩散的高斯模型模拟
9.2.2大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散9.2.2 Gaussian Atmospheric Dispersion Model突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。
高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。
高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。
9.2.2.1高斯扩散模型高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。
大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。
瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。
高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。
要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。
在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x轴指向风向，y轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式(9.1):…………(9.1)其中：为泄漏介质在某位置某时刻的浓度值；为污染物单位时间排放量(mg/s);、、分别x、y、z轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x、y、z 表示x、y、z上的坐标值(m)；u表示平均风速(m/s)；t表示扩散时间(s)；H表示泄漏源的高度(m)。
同理，高斯烟羽模型的表达式如：………………………(9.2)9.2.2.2 技术方法若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。
因此所设计的系统一般都是采用先进行图层网格化，由高斯模型计算出有限个网格点的上的污染物浓度，在进行空间内插得到面上每一个点的污染物浓度，并由此得到污染物浓度的等值线。
《环境信息系统》第六章 GIS在大气污染控制中的应用
数
模式预测结果图
打印
据
模型控制参数
预测方法库
模
质量评价结果
块
报表 制作
属性信息
评价地理信息图
图形 选择
Access数据库
MapInfo
系统的设计目标
1. 完成城市大气环境监测数据分级使用、录入、修改、校 验、查询、检索、备份、装载、转入、转出、统计分析、 制图制表，提高工作效率。
2. 利用常规环境监测和调查等数据，完成大气环境评价、 预测和大气污染识别等环境信息处理任务。
系。 3. 大气环境地理信息系统是具有空间特性的。 4. 用计算机代替人工数据存储、整理统计，可对数据进行查
询、检索、制表等，做到环保数据和环境信息计算机处理、 共享。 5. 多库协同的集成化特点。
系统的特点-续
6. 采用多种语言编程。 7. 把数据库和环境预测评价有机结合起来，建立了模型库
和算法库，可以随时利用不同模型和方法对规划目标进 行处理，从而达到最优规划控制的目的。 8. 针对环保监测的特点，设计具有成本低、可靠性高的远 程监测数据通信系统，能真实快捷的为用户提供全面的 现场实测信息。 9. 针对大气环境污染识别和评价的实际问题，考虑到各种 条件下的特定情况，要针对性强、实用性强。 10. 采用模拟化程序设计方案，可维护性和可移植性好。
3. 使大气环境信息仿真具有处理空间信息及其相关的属性 信息的可视化功能，直观地表达模拟结果。
系统的功能
1. 大气环境现状的评价可对大气环境素质优劣的定量与定性相结合的评 价。以国家制定的大气环境标准或污染物在环境中的本底值作依据，将 环境素质的优劣转化为定量的可比数据，最后将这些定量的结果划分等 级，以表明环境受污染的程度。
基于三维和时态GIS的大气污染扩散模拟系统研究与实现
基于三维和时态GIS的大气污染扩散模拟系统研究与实现一、本文概述随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，对人类的健康和生态环境造成了巨大的威胁。
因此，准确预测和模拟大气污染扩散过程，对制定有效的污染防治措施具有重要意义。
本文旨在研究和实现一种基于三维和时态地理信息系统（GIS）的大气污染扩散模拟系统，以提高大气污染扩散模拟的精度和效率。
本文首先介绍了大气污染扩散模拟的重要性和紧迫性，分析了传统模拟方法存在的局限性和不足。
然后，详细阐述了基于三维和时态GIS的大气污染扩散模拟系统的基本原理和关键技术，包括三维GIS 建模、时态数据处理、大气污染扩散模型等方面。
在此基础上，本文提出了一种基于三维和时态GIS的大气污染扩散模拟方法，并设计了相应的系统架构和功能模块。
本文还详细介绍了系统的实现过程，包括数据获取与处理、模型建立与验证、系统开发与测试等步骤。
通过对实际案例的应用和分析，验证了该系统的可行性和有效性。
本文总结了研究成果和贡献，展望了未来的研究方向和应用前景。
本文的研究和实现不仅为大气污染扩散模拟提供了一种新的方法和技术手段，也为相关领域的研究和实践提供了新的思路和参考。
二、相关理论与技术基础在构建基于三维和时态GIS的大气污染扩散模拟系统时，我们依赖了一系列的理论和技术基础。
这些基础包括地理信息系统（GIS）的基本原理、三维建模技术、时态GIS的概念，以及大气污染扩散模型的理论基础。
地理信息系统（GIS）作为一种处理和分析地理空间数据的强大工具，它提供了数据的输入、存储、查询、分析和可视化的完整流程。
在三维GIS中，除了传统的二维地理空间数据外，还引入了高程信息，使得地理对象在三维空间中得以真实表达。
这为大气污染扩散模拟提供了精确的空间定位基础。
三维建模技术是实现三维GIS的关键。
通过三维建模，我们可以构建出真实的三维地理场景，包括地形、建筑物、植被等。
这些三维模型不仅提供了更为直观的空间视觉效果，同时也为大气污染扩散模拟提供了必要的物理环境。
基于GIS的大气重污染事件时空分析研究
基于GIS的大气重污染事件时空分析研究随着城市化进程的加速和工业化规模的扩大，大气重污染问题日益凸显。
为了更好地理解和应对这一问题，基于地理信息系统（GIS）的大气重污染事件时空分析研究成为了重要的研究领域。
本文将探讨GIS在大气重污染事件时空分析方面的应用，以及相关研究成果和问题。
首先，GIS技术在大气重污染事件的时空分布分析方面有着重要的作用。
通过收集大气监测数据和相关环境数据，可以将这些数据通过空间叠加分析、空间插值等方法绘制成多维地图，进而直观地展示大气重污染事件的时空分布特征。
这种综合分析的方法可以帮助我们发现大气重污染事件的发生规律以及可能的影响因素。
例如，通过分析大气污染源与城市空气质量的关系，我们可以找出污染物的主要来源，并制定针对性的治理措施。
其次，GIS还可以用于大气重污染事件的溯源与模拟分析。
通过建立空间数据库和模型，可以追踪大气重污染事件的起源和传播路径，从而确定主要污染源和受影响区域。
这一分析方法对于制定应急预案和区域环境治理具有重要意义。
此外，通过模拟分析大气重污染事件的扩散情况，可以评估不同治理措施的效果，并为政府决策提供科学依据。
然而，GIS在大气重污染事件时空分析中也存在一些挑战和局限性。
首先，相关数据的获取和处理是一个复杂而耗时的过程。
大气监测数据的质量和时空分布不均匀性，以及与其他环境数据的空间匹配问题，都会对分析结果产生影响。
其次，GIS技术在大规模数据处理和复杂模型建立方面还需进一步发展。
当前的GIS软件和硬件设备尚难以很好地应对大规模数据和复杂模型的处理需求。
此外，由于大气重污染事件的复杂性和多样性，单一的GIS分析方法可能无法全面揭示问题的本质，需要与其他学科和技术相结合。
为了进一步推动基于GIS的大气重污染事件时空分析研究，我们需要加强国内外研究交流与合作。
通过分享研究经验和数据资源，可以提高研究成果的可靠性和可重复性。
同时，需要加强GIS技术的应用开发和人才培养，培养一批具备GIS 分析能力和环境科学背景的专业人才。
基于GIS的大气污染源分布与扩散模拟
基于GIS的大气污染源分布与扩散模拟大气污染一直是当今社会所面临的严峻问题之一。
如何准确地定位和模拟大气污染源的分布和扩散是解决大气环境问题的关键。
地理信息系统（GIS）在这个领域中起着重要的作用，它能够提供空间数据管理和空间分析的能力，使研究人员能够更好地理解和预测大气污染的发生和传播。
首先，GIS可以帮助我们准确定位大气污染源的分布。
通过手机定位、卫星遥感等技术获取的空间数据可以直接导入到GIS软件中，实现地图显示和管理。
研究人员可以将大气污染源的位置标注在地图上，通过图层叠加分析，可以清晰地看到大气污染源在地理空间上的分布情况。
这有助于环保部门和相关研究机构针对性地制定控制大气污染的政策和措施。
其次，GIS还可以模拟大气污染源的扩散。
通过测量和收集大气污染源产生的废气排放量、风速、气温等数据，结合地理空间信息，可以进行大气传输模型的构建和模拟。
模拟出来的结果可以反映大气污染物在不同时间和空间上的分布与变化。
这对于预测大气污染的传播范围和影响范围有着非常重要的意义。
这种模拟实验对环保部门的决策制定和相关研究的深入分析有着重要的参考价值。
除了分布和模拟大气污染源外，GIS还可以提供更多的分析和研究功能。
例如，利用GIS的空间分析能力，可以对大气污染源的管控区进行划分，制定不同区域的排污标准。
此外，GIS还可以通过与其他数据集和模型的交互，揭示大气污染与疾病的关联性，从而为保护公众健康提供决策支持。
值得一提的是，GIS技术在大气污染源分布与扩散模拟中的应用仍然面临一些挑战。
首先，准确可靠的数据是进行模拟的基础。
然而，由于各种原因，包括数据收集和获取、数据更新和质量等问题，很难获得完整和可靠的数据。
其次，模型的建立和调整也是一个复杂的过程，需要专业知识和丰富的经验。
此外，由于大气污染源与气象条件、地形地貌等因素的相互作用，模型的准确性和适用性也存在一定的局限性。
综上所述，基于GIS的大气污染源分布与扩散模拟为环保部门和相关研究机构提供了强有力的工具和技术支持。
GIS在大气污染检测中的应用
GIS在大气污染检测中的应用GIS（地理信息系统）在环境检测中的应用越来越广泛，其中大气污染检测是其中一个重要的应用领域。
大气污染不仅对人类健康产生严重危害，也对环境产生不可逆转的影响。
GIS技术因其具有综合、分析、管理等优势，能够对大气污染监测提供精确、全面的分析，得到了广泛应用。
GIS技术在大气污染检测中的应用主要可以分为以下几个方面：1. 大气污染源监测GIS技术可以方便地将污染源的空间位置、污染物排放情况等数据收集起来，形成一张图层。
通过分析这些数据，可以很容易地发现大气污染的源头，从而采取相应措施来减轻或消除污染源。
2. 大气污染的扩散模拟大气污染物在大气中传递、化学反应和沉降等作用下，会扩散到不同的区域，形成不同的浓度分布。
使用GIS技术可以绘制浓度等值线、流线等图像，模拟大气污染物在区域内的传播和分布情况，并通过模拟结果预测和评估不同控制措施的效果。
3. 大气污染的遥感监测GIS技术可以与遥感技术结合使用，通过处理遥感影像数据，提取大气污染的特征参数，如气溶胶光学厚度、可吸入颗粒物浓度等。
这些数据通过GIS技术的处理，能够提供大气污染分布图等应用结果，为大气污染监测提供一种快捷、准确、实时的手段。
4. 大气污染综合评价GIS技术可以将多种污染监测数据综合起来，形成一张综合图层，对大气污染情况进行综合分析和评价。
通过综合评价，可以得到多种污染源的空间分布情况、大气污染物遥感监测数据、气象数据等，进而得出整体的污染级别和污染趋势。
这些结果对大气污染的治理、预测、预警等方面提供了有力的支持。
总之，GIS技术的应用对大气污染监测具有较大的优势和巨大的潜力。
它能够实现对大气污染情况的全面监测和综合评价，提高监测效率和监测精度，进一步推动大气污染治理技术的创新和发展。
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可行性分析
技术：有地信专业同学，而且环科也曾学 习过地理信息系统，具有一定基础，监测 数据来自“兰州市大气污染资料数据库”。
经济：实验过程中主要花费来自采样点确 定时Βιβλιοθήκη 通费用，地图获取费用。预期结果
1、项目数据分析阶段后将得出兰州市城关、 七里河、西固、安宁区夏季大气污染中主 要贡献因素。
基本思路及可行性分析
基本思路 1、将兰州市区行政区（城关、七里河、西固、安
宁区）地图划分为5km×5km的方格进行24小时 取样，各点数据来自“兰州市大气污染资料数据 库”。
2、将所得数据进行汇总、分析，得出污染物对大 气污染的贡献。
3、获得含地理数据的地图，然后将地图与数据关 联。应用GIS软件进行数据符号化，生成污染物 分布三维图 。
立项目的与意义
兰州市是一座以石油、化工为主，四周高山 环绕的典型盆地城市。由于复杂的地形特征，形 成了特殊的气象条件：年静风频率高达75%，并 且由于逆温层常年存在，大气层结构稳定，不利 于污染物的水平扩散和湍流扩散，故大气污染问 题十分严重。然而科学准确的描述大气污染物中 NOx及SO2在兰州市区的空间分布特征，进而为城 市环境规划与管理部门提供强有力的支持，是兰 州市环境治理的迫切要求，并且，准确的描述兰 州州大市气大污 气染 污物 染中 物治NO理x及提S供O了2的基分础布依特据征。，为将来兰
兰州市城关、七里河、西固、安宁区 大气NOx及SO2近地面分布规律
——应用GIS可视化描述
提纲
创新创业小组 立项目的与意义 基本思路和可行性分析 预期结果 致谢
创新创业小组成员
1. 邓峰煜 男
2. 蒋成元 男
3. 刘欢
女
4. 刘洋
男
5. 毛伟明 男
6. 王鹏
男
2009级环境科学 2009级地理信息系统 2011级原子核物理 2011级核技术 2011级核技术 2009级环境科学
2、项目完成后得出兰州市城关、七里河、 西 月固平、均安分宁布区图大。气中NOx和SO2浓度的季度、
3、应用GIS软件中生成的污染物分布图。 4、认真分析及处理数据，总结项目，撰写
论文。
谢谢！
欢迎各位批评指正
联系方式： ：137541722 ：@wp