开源空气质量应用程序探索空气数据的利器

数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据，处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

这份数据集包含从2014年到2018年期间收集的全国空气质量数据，记录了时间、城市、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3以及主要污染物等信息，总计55万条记录。数据集适用于研究空气质量变化趋势及相关环境研究。

青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012) 本研究基于 2006 年至 2012 年青岛市 SO2、NO2 和 PM10 监测数据，探究三种主要污染物的时空分布规律，以及污染物平均浓度与气象要素之间的关系，并分析污染日的气象条件变化特征。 研究发现： 2006 年至 2012 年，青岛市年均污染日数为 23 至 33 天。 青岛市空气污染主要发生在冬季和春季，首要污染物为 PM10。 青岛市中度及以上污染主要由 PM10 造成，且大多与浮尘天气有关。 污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关，与气压呈正相关。 冬季大雾天气容易加剧空气污染，而 4 月至 6 月的海雾则有助于改善空气质量。 弱地面天气形势、接地逆温层结的存在及持续，都会对青岛市空气质量产生重要影响。

利用Matlab开发空气中吸收表面的计算方法，以确定吸收过程的平衡阶段数。

气体吸收是化工厂常用的单元操作，与液-液萃取类似，都涉及两种流体和一种待分配溶质。本例中，我们采用McCabe-Thiele图解法研究水吸收空气中丙酮的分离过程。用户可以通过滑块选择空气中丙酮的初始浓度和回收率（即用水从空气中提取的丙酮比例）。程序首先确定最小液气比（L/G），然后选择操作线斜率为1.25倍最小液气比。通过交替使用平衡曲线（红色）和操作线（蓝色）进行逐级计算，直至达到目标回收率，最终显示所需的平衡级数。平衡数据来自Henley和Seader [1]。 参考文献 [1] Henley EJ, Seader JD. Equilibrium-Stage Separation Operations in Chemical Engineering. Wiley, New York, 1981.

该程序支持多表查询，并提供了对表进行增删改查的功能。它与Oracle的ODBC连接紧密集成。

数据访问应用程序块是一种软件模式，用于封装数据访问逻辑，使其与业务逻辑分离。这可以提高应用程序的灵活性、可维护性和可扩展性。

使用“inputdlg”创建对话框非常方便，允许您在MATLAB代码执行过程中暂停并获取用户输入。App Designer框架目前尚无此功能，因此我设计了这个实用程序来填补这一空白，帮助用户完成他们所需的工作。该实用程序支持两种主要工作流程：1）在代码中调用对话框应用程序并阻塞MATLAB代码，直到用户完成对话；2）从另一个应用程序调用您的对话框应用程序，并阻止用户在调用应用程序的输入上进行操作，直到完成对话。此方法的优势包括允许利用App Designer的强大编辑功能，相比于inputdlg，您可以构建更多可定制的输入对话框，并自动返回所有公共属性和可编辑值至UI控件。只需对App Designer应用程序进行几行简单的代码更改即可启用此调用方法。