大数据解析技术对大气环境监测的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测是一项重要的工作，涉及面广，数据量大。
为了更好地掌握大气环境质
量和变化趋势，运用大数据解析技术已经成为大气环境监测的新趋势。
大数据解析技术在大气环境监测中的应用，涵盖了数据获取、数据可视化、数据分析、预测和预警等方面。
首先，通过各种大气环境监测设备采集到的庞大数据量进行分类、整
理和清洗，然后将这些数据存储在云平台上，使得数据在全网范围内可以进行共享和交流。
其次，运用数据可视化技术，将海量的数据转化为易于理解的图表和动态图像，让人们可
以更加直观地了解和分析大气环境数据。
在数据分析方面，大数据解析技术不仅能够对大气环境数据进行数学统计分析，而且
能够通过机器学习和人工智能算法，对数据进行深度挖掘和分析，从而识别出数据中的隐
患和变化趋势。
同时，通过对气象、地理、生态等多维数据的交叉分析，可以更加全面地
掌握大气环境的变化规律。
预测和预警是大气环境监测中的重要任务之一。
大数据解析技术可以通过对历史数据
的分析和建模，预测未来发生的环境事件，如污染爆发、气候异常等，并及时发出预警，
以便采取适当的措施来保护环境和人类身体健康。
随着大数据解析技术的发展，大气环境监测已经从以往的单纯数据采集，转化为数据
分析和利用的全新阶段。
未来，随着技术的不断升级和完善，大气环境监测将更加精准和
智能化，为保护环境做出更好的贡献。
大数据分析在环境监测与污染治理中的应用与环境保护
大数据分析在环境监测与污染治理中的应用与环境保护
摘要
大数据技术的快速发展为环境监测与污染治理领域带来了许多新的应用与可能性。
本文将探讨大数据分析在环境保护方面的应用，以及如何利用大数据技术更好地监测和治理环境污染问题。
介绍
随着工业化和城市化进程加快，环境污染已成为一个严重的问题，对人类健康
和生态环境造成了极大影响。
在这个背景下，大数据分析可以为环境保护提供更加准确、高效的解决方案。
大数据在环境监测中的应用
1.实时监测：利用大数据技术，可以实现对空气、水质、土壤等环境
因子的实时监测，及时发现污染源头。
2.数据分析：大数据分析技术可以帮助对监测数据进行深入分析，发
现环境问题的规律和潜在风险。
3.预警系统：借助大数据技术，可以建立环境预警系统，提前预警环
境污染事件，及时采取应对措施。
大数据在污染治理中的应用
1.智能治理：利用大数据分析，可以对环境污染治理工作进行智能化
规划和指导，提高治理效率和效果。
2.精准工作：通过大数据技术，可以实现对不同区域不同污染物的精
准治理和分析，避免资源浪费和人力物力资源的浪费。
结论
大数据分析技术在环境监测与污染治理中的应用为环境保护工作提供了全新的
思路和方法。
未来，随着大数据技术的不断发展，环境保护工作将更加高效、精准。
以上就是大数据分析在环境监测与污染治理中的应用与环境保护的相关内容，
希望能对大家有所帮助。
希望这篇文章符合您的要求！。
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用大气环境监测是保障公众健康和维护生态环境的重要工作。
随着我国城市化进程的加速和大气污染的严重加剧，大气环境监测的工作也变得越来越重要。
然而，传统的监测方法存在监测信息获取困难、数据存储和处理效率低下等局限。
因此，为了提高大气环境监测的效率和准确性，大数据解析技术被广泛运用在大气环境监测中。
大数据解析是指针对海量数据，运用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，将数据转化为有价值的信息和知识，以支持决策和业务实践。
在大气环境监测中，大数据解析是指将大量的大气环境监测数据进行分类、汇总、挖掘和分析，以便及时发现大气污染的源头、追踪行踪、分析污染物的来源路径、诊断污染状况和评估监测效果等。
1. 数据采集和存储大气环境监测产生的数据量非常庞大，包括气象数据、污染物浓度数据、空气质量指数AQI数据、监测站点数据等。
这些数据的采集和存储需要具有高效、可靠的系统架构和技术手段。
通过采用大数据存储技术，以及数据仓库和云计算等技术，可以快速、可靠地采集、存储和管理大量监测数据。
2. 数据预处理和分析在数据的预处理和分析过程中，主要采用一些数据挖掘和机器学习的算法，以及统计分析方法来完成数据挖掘和处理工作。
通过对监测数据的预处理和分析，可以发现数据关联性，更加精确、迅速地识别污染源、污染物来源和传输过程，并快速准确地进行污染分析和预警。
3. 数据可视化和应用在大气环境监测数据可视化和应用方面，主要采用图表和地图等可视化工具和技术，将数据转化为直观、易于理解的图像、表格和地图，以便于用户更好地理解和使用监测数据，更好地进行决策和行动。
通过数据可视化和应用技术，可以实现数据实时展示、实时分析、及时监控和应急预警等功能，帮助决策者做出更加准确和及时的决策。
综上所述，大数据解析技术在大气环境监测中有重要的应用价值，可以快速、准确地识别污染源、预测污染情况、及时发布污染指数、实施应急措施，保护人民健康和维护生态环境。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着工业化和城市化进程不断加快，大气环境污染问题也越来越严重，大气环境监测成为了保障公众健康和生态环境安全的重要手段。
但是，大气环境监测也由于数据量大、监测范围广等问题面临着很多挑战。
为了更好地解决这些问题，越来越多的大气环境监测机构开始采用大数据技术。
大数据技术作为当前信息化发展的热门话题，在大气环境监测方面也具有广泛的应用前景。
首先，大数据技术可以帮助大气环境监测实现精细化管理，减少数据误差、提高数据质量和精度，从而更好地预测气象事故、提高监测整合能力。
其次，大数据技术可以加速大气环境数据的快速收集和处理，实现数据实时化，实现监测信息共享，以及漏洞追踪和安全保障。
此外，大数据技术还可以提供多维度分析工具，从而更好地处理、分析、理解数据，提高数据分析能力。
在实际应用中，大气环境监测大数据技术主要包括数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据应用等环节。
其中，数据收集是大气环境大数据技术应用的关键环节，目前采用人工采集和自动监测两种方法。
在人工采集过程中，采集人员会定期采集来自不同区域、来源和类型的环境数据，并进行记录和分析。
而在自动监测中，大气环境监测机构将设置网络环境数据采集站，用以收集、分析、存储该地区大气环境信息数据，并将其传输到中央的数传服务器，用以进行处理和分析。
从数据处理方面来看，大气环境监测中大数据技术可以帮助我们实现数据的实时处理，同时也可以进行数据存储。
在数据预处理方面，大气环境监测机构可以使用数据清洗、蒸馏、过滤等方法，去掉不必要的信息，并对数据进行分类整理。
在数据存储方面，机构可以采用实时大数据处理平台、云计算和分布式存储等方式，对数据进行管理和存储，以便后续数据分析和处理。
在数据分析方面，大气环境监测中大数据技术可以帮助分析者实现多源数据的整合，同时为定量分析和模型构建提供了支持，以便更好地进行数据可视化处理。
在这个过程中，大气环境监测机构可以使用机器学习等技术来发现数据中潜在的联系和规律，为后续数据处理和决策提供支持。
大数据分析在大气环境监测中的应用
大数据分析在大气环境监测中的应用随着工业和交通的不断发展，人们对大气环境的重视程度不断上升。
传统的环境监测方法只能对有限的样本进行监测，而且不够高效和准确。
大数据分析技术的出现，为大气环境监测带来了新的解决方案。
本文将探讨大数据分析在大气环境监测中的应用。
一、大数据分析在监测过程中的作用大数据分析是从海量的数据中提取有价值信息的技术。
在大气环境监测中，主要应用于以下两个方面。
1.提高监测效率。
传统的大气环境监测方法往往采用人工采样和实验分析，每次只能获取有限的数据。
而大数据分析技术可以通过现场监测设备采集的海量实时数据，进行快速分析和处理，提高了监测效率。
2.提高监测精度。
大数据分析技术可以通过实时监测和分析，发现异常数据和事件。
同时，对历史数据进行回溯和分析，可以发现数据的规律和异常，提高了监测的精度。
二、大数据分析在监测数据处理中的应用大气环境监测过程中，数据处理是关键步骤。
大数据分析技术主要应用于以下几个方面。
1.数据清洗。
大气环境监测数据存在很多噪声数据和缺失数据。
大数据分析技术可以对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据和填充缺失数据，提高监测数据的质量。
2.数据预测。
大数据分析技术可以基于历史数据和实时数据，建立数据模型，并且对未来的数据进行预测。
通过数据预测可以更加准确地预测大气环境的趋势和变化，为环境污染预防和治理提供指导。
3.数据挖掘。
大数据分析技术可以挖掘出数据中隐藏的模式和规律，帮助我们更好地了解大气环境的变化趋势，以及环境污染的来源和成分。
三、大数据分析在大气环境监测数据可视化中的应用大气环境监测数据的可视化对于污染治理和监管具有重要的意义。
大数据分析技术可以通过数据可视化，将复杂的数据转化为可视化图表，提供直观的分析结果。
1.可视化图表。
大数据分析技术可以将数据分析结果以折线图、柱状图、热力图等形式呈现，使数据更加清晰明了。
2.地图分析。
大数据分析技术可以将大气监测数据汇集到地图上，以地图形式展现污染物浓度分布情况，帮助决策者更好地制定污染治理方案。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着社会经济的快速发展，环境污染已成为全球关注的热点问题。
在这样的背景下，大气环境监测变得越来越重要。
大气环境监测可以帮助我们了解空气质量状况，及时采取措施保护环境和人民健康。
随着信息技术的快速发展，特别是大数据技术的普及应用，大气环境监测也得到了突破性进展。
本文就大气环境监测中大数据技术运用进行探讨。
大数据技术是指对大规模数据进行收集、存储、分析和处理的技术和方法。
在大气环境监测中，大数据技术可以帮助我们处理那些无法人工分析的大规模数据，利用分析结果进行更精准的预测空气污染的发展趋势以及研究抑制大气污染的有效措施。
主要的大数据技术应用包括以下几个方面：一、数据采集技术大气环境监测需要对大量数据进行采集，包括环境官方监测数据、第三方可靠数据以及既往数据等。
在数据采集方面，大数据技术可以将数据采集自动化，减少了人工操作的风险和误差。
同时，通过大数据的技术，数据的采集和整理也更高效方便。
二、数据传输和存储技术大气环境监测采集到的数据往往具备复杂和庞大的特点，而大规模数据的传输和存储也是难点之一。
大数据技术可以帮助我们实现数据的快速传输和存储，保证电子数据的安全可靠。
三、数据预处理技术在数据处理过程中，由于数据的质量差异或者错误，可能会对整个数据分析的结果产生明显的偏差。
因此，在数据操作之前，需要对数据进行清洗、去除噪音并进行归一化等预处理操作。
这时候，大数据技术的高效算法可以提升数据处理的准确度和效率。
四、数据分析技术大数据技术的核心是数据分析技术，包括数据挖掘、机器学习、深度学习、关联分析、统计建模等。
利用这些技术，可以对数据规律和趋势进行预测，生成全新的数据，最后形成精准的数据报告，辅助专业人员快速提供决策支持。
五、数据可视化技术利用数据可视化技术，我们可以更直观、快速的了解大气环境监测数据。
同时，数据可视化技术也可以辅助进行数据分析等操作，可以将分析结果以图表、图形等形式展现出来，帮助专业人士快速定位问题，快速作出决策。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着全球经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染已成为当前社会关注的重要问题之一。
大气环境监测是对空气质量和污染物浓度进行持续观测和分析的过程，为制定环境保护政策和控制污染排放提供科学依据。
随着大数据技术的快速发展，其在大气环境监测中的应用也越来越广泛。
大数据技术可以帮助提高大气环境监测的数据采集能力。
传统的大气环境监测通常使用固定布点的监测站，只能获取有限的监测数据。
而利用大数据技术，可以通过部署更多的传感器和监测设备，实现对更广泛区域的监测，提高监测数据的时空分辨率。
还可以通过集成不同来源的监测数据，包括卫星遥感数据、气象数据、人工采样等，实现全面、多层次的监测。
大数据技术可以帮助提高大气环境监测的数据处理和分析能力。
大气环境监测产生的数据规模庞大，包含了大量的空气质量指标、污染物浓度和气象要素等信息。
利用大数据技术，可以快速处理这些海量数据，实时更新监测结果，并生成各种分析报告和可视化展示。
利用大数据的挖掘和分析能力，可以从海量数据中发现潜在的数据关联和模式，为环境污染的识别和预测提供支持。
大数据技术还可以帮助提高大气环境监测的数据管理和共享能力。
传统的大气环境监测数据通常以文件或数据库的形式存储，难以进行数据的共享和交流。
而利用大数据技术，可以搭建起大气环境监测数据的云平台，实现数据的集中存储、统一管理和共享使用。
通过开放接口和标准格式，可以实现与其他相关数据的融合，并为政府、科研机构和企业等提供开放数据源，促进环境保护和应用创新。
大数据技术的运用也面临一些挑战和问题。
如何确保大气环境监测数据的准确性和可信度是一个重要问题。
大数据技术可以处理大量的数据，但如果数据质量不高，分析结果可能会出现偏差。
需要加强对监测设备和传感器的质量控制，建立完善的数据质量评估体系。
如何保护大气环境监测数据的安全和隐私也是一个重要问题。
大气环境监测数据包含敏感信息，可能受到黑客攻击和非法获取的威胁，需要加强数据的加密和安全保护。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着工业化和城市化的发展，大气环境的污染愈发严重，对人类健康和生态环境造成了严重的影响。
为了有效监测和控制大气污染，大数据技术被广泛运用于大气环境监测中。
大数据技术的运用能够更加准确地分析大气环境数据，提高监测效率，为大气环境治理提供更有力的支持。
大气环境监测中的数据包括大气颗粒物浓度、气体浓度、气象数据等多种数据。
这些数据的收集和分析需要大量的工作，传统的手工记录和处理方式已经无法满足实时监测的需求。
而大数据技术的出现，为大气环境监测带来了新的解决方案。
大数据技术的运用提高了大气环境数据的收集和存储效率。
传感器和监测设备通过物联网技术能够实时监测大气环境数据，并将这些数据传输到数据中心进行存储和分析。
这种高效的数据收集和存储方式大大提高了监测效率，保证了数据的准确性和实时性。
大数据技术能够更加准确地分析大气环境数据。
传统的数据分析方法通常只能处理少量数据，并且容易出现误差。
而大数据技术能够处理包括数据挖掘、机器学习等在内的多种数据分析技术，能够更加全面和准确地分析大气环境数据，找出数据之间的关联性和规律性，为环境治理提供更为科学的依据。
大数据技术的运用还能够提供更加个性化的大气环境监测服务。
传统的监测设备通常只能提供一般性的监测数据，而大数据技术结合了相关的环境模型和算法，能够根据不同地区、不同需求，提供个性化的监测方案，更好地满足监测需求。
大数据技术的运用已经在国内外的大气环境监测中得到了广泛的应用。
美国环保署利用大数据技术构建了全国各地的大气环境监测网络，在气象数据的基础上，通过大数据技术分析了不同地区的气象特点，为环境治理提供了重要的支持。
在国内，一些大城市也开始将大数据技术运用于大气环境监测中，如北京市环保局就利用大数据技术对大气污染进行监测和预测，为大气治理提供更加科学的支持。
大数据技术在大气环境监测中的应用还面临一些挑战。
首先是数据的质量和准确性问题。
大气环境监测中的数据收集受到自然环境和设备自身的限制，数据的准确性和完整性存在一定的难以解决的问题。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用大气环境监测中，大数据技术的运用正逐渐成为一种趋势。
随着工业化进程的加快，大量的尾气和工业排放物进入大气中，空气质量逐渐恶化，对人类的健康和环境的可持续发展造成了严重的威胁。
对大气环境进行监测和预警非常重要。
而大数据技术的运用，可以提高大气环境监测的效率和准确性，为环保部门和政府决策提供决策依据。
大数据技术可以帮助收集和处理大量的环境数据。
传统的大气环境监测主要依靠气象站和空气质量监测站进行数据采集。
这些设备通过传感器和仪器采集空气中的各种参数数据，并通过有线或无线方式传输到监测中心。
传统的数据采集方式受限于设备数量和采样频率，无法满足实时监测的需求。
而大数据技术可以通过物联网技术，将大量的设备和传感器连接到一起，实时采集和传输环境数据。
大数据技术还可以对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，为环保部门和政府决策提供依据。
大数据技术可以提高数据的准确性和可靠性。
在传统的数据采集与分析过程中，数据的质量和准确性往往面临一些挑战，如数据损失和误差。
大数据技术可以通过数据清洗和校正等方式，自动检测和修复数据的错误，提高数据的准确性和可靠性。
大数据技术还可以通过数据模型和算法的优化，提高数据的分析和预测能力，为环保部门和政府决策提供更准确的环境评估和预警服务。
大数据技术可以促进大气环境管理和决策的科学化和精细化。
传统的环境管理和决策往往依赖于经验和判断，缺乏科学性和准确性。
而大数据技术可以通过数据的分析和挖掘，提供对大气环境的全面了解和评估，并为环保部门和政府决策提供科学依据。
大数据技术还可以通过数据模型和算法的训练和优化，提供对大气环境的多维度分析和预测，为环保部门和政府决策提供精细化的管理和决策支持。
大数据技术的运用在大气环境监测中具有重要的意义。
它可以提高数据的采集和处理效率，提高数据的准确性和可靠性，并促进大气环境管理和决策的科学化和精细化。
大数据技术的发展和应用将极大地推动大气环境监测的进步和改善，为人类的健康和环境的可持续发展提供有力的支持。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着社会的发展，环境污染问题日益突出，大气环境污染已成为一个全球性的问题。
为了有效地控制和防治大气污染，需要进行全面、精准、实时的大气环境监测，以便及时发现、掌握污染源，采取针对性的防治措施。
随着科技的不断发展，大数据技术成为了大气环境监测的重要手段，已广泛应用于大气环境监测领域。
大气环境监测系统每秒钟都会收集大量的数据，而这些数据的获取、分析和应用需要大数据技术的支持。
首先，大数据技术被用于大气环境监测数据的采集与传输。
对于传统的监测技术而言，数据采集是一个复杂的过程，需要安装各种测量传感器并对其进行调试，同时还需要保证数据的质量和准确性。
而使用大数据技术可实现数据自动采集，通过对现有系统的建设和升级，通过网络将数据上传到云端，降低数据采集的难度，并大幅提高数据传输的效率和可靠性。
其次，大数据技术支撑了大气环境数据的处理和分析。
随着传感器数据的不断积累，数据规模迅速增大。
因此，人们需要通过数据挖掘分析来获取有价值的信息。
大数据处理技术可以快速进行数据处理和分析，选取出有用的数据，帮助人们更好地理解环境数据，并能预测污染源的变化趋势。
在大数据技术的支持下，监测系统可以实时获取数据，及时分析出污染源，并快速采取措施来进行防治。
此外，大数据技术也可用于数据可视化。
大气污染数据的可视化大幅提高了数据的可访问性和可读性。
通过各类图表、地图和其他显示方式，人们可以直观地了解到大气污染的状态，如大气环境的污染指数、污染类型以及污染程度等。
可视化数据的实时获取，可帮助政府和公众更好地预测环境问题，并引领正确的预防工作。
综上所述，大数据技术在大气环境监测中的应用，使监测系统能够实现精准、全面、及时地进行分析和应用，有效地控制和防治大气污染问题。
随着科技的不断进步，未来的大气环境监测将会更加依赖大数据技术的支持，更高效地对大气污染问题进行预防和控制工作。
总之，大数据技术在大气环境监测中的应用，为我们提供了更加准确和可靠的数据支撑，在未来的污染治理和控制工作中具有十分重要的意义。
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用【摘要】大气环境监测是当前社会关注的焦点之一，而大数据解析技术的运用为大气环境监测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了大数据技术在大气环境监测中的应用，包括数据采集与整合、数据清洗与处理、数据分析与建模，以及可视化与报告等方面。
其次探讨了大气环境监测中大数据解析技术的未来发展趋势，分析了其中存在的挑战与机遇。
总结了大数据解析技术对大气环境监测的重要意义，强调了其在环境保护与治理中的重要作用，为未来的研究和实践提供了新的思路和方法。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用大数据解析技术在大气环境监测中的价值和作用。
【关键词】大气环境监测、大数据解析技术、数据采集、数据整合、数据清洗、数据处理、数据分析、数据建模、可视化、报告、未来发展、挑战、机遇、总结1. 引言1.1 大气环境监测中大数据解析技术的运用大气环境监测是保障人类生存环境和健康的重要工作之一。
随着科技的发展和社会的进步，大数据解析技术的运用在大气环境监测中变得越来越重要。
大数据技术在大气环境监测中的应用，不仅可以提高数据的采集速度和准确性，还可以帮助我们更好地理解和分析大气污染物的来源和传播规律。
数据采集与整合是大气环境监测中的第一步，通过各种传感器和监测设备采集到的数据可以帮助我们全面地了解大气环境的状况。
而在数据清洗与处理阶段，大数据技术可以帮助我们处理各种复杂的数据，识别和纠正数据中的错误，确保数据质量的可靠性。
数据分析与建模是大气环境监测中的关键环节，通过大数据技术可以更快速地分析大量的数据，并建立相应的模型来预测和评估大气环境的变化趋势。
而通过可视化与报告，我们可以将复杂的数据结果以直观的方式展示出来，为政府部门和公众提供参考。
未来，大气环境监测中大数据解析技术的发展将面临挑战和机遇。
挑战在于如何更好地处理和分析大量的数据，以及如何更有效地将数据结果传达给利益相关者。
但随着技术的进步和数据的不断积累，大数据解析技术在大气环境监测中的应用前景仍然广阔。
环境保护大数据分析监测空气质量
环境保护大数据分析监测空气质量随着人们对环境保护意识的增强，空气质量成为了公众关注的焦点。
为了更好地监测和管理空气质量，大数据分析的技术应运而生。
通过利用大数据分析，我们能够更加准确地评估和预测空气质量状况，为环境保护工作提供科学依据。
一、大数据分析在空气质量监测中的应用大数据分析技术可以通过收集和分析海量的数据，快速识别和预测空气质量的变化趋势。
首先，大数据分析可以结合各种传感器和监测设备，实时获取空气质量指标数据，并进行实时分析。
其次，通过长期积累和分析，大数据分析可以揭示空气质量的季节性、区域性变化规律，为环境保护决策提供依据。
此外，大数据分析还可以通过模型预测，提前发现可能出现的空气质量问题，以便采取相应的措施。
二、大数据分析在环境保护决策中的应用在环境保护决策中，大数据分析发挥了重要作用。
通过对大量的监测数据进行分析，可以帮助决策者了解各种环境因素对空气质量的影响程度。
例如，通过分析气象数据、交通流量、工业排放等多种因素，可以确定哪些因素对当地空气质量的影响最为显著，从而制定有针对性的环境治理方案。
此外，大数据分析还可以通过模拟和预测，评估不同环境保护措施的效果，为决策者提供科学依据。
三、大数据分析在公众参与中的作用环境保护是每个人的责任，公众参与是推动环境保护工作的重要力量。
大数据分析可以通过将监测数据和公众参与数据相结合，为公众提供更准确的空气质量信息，并通过数据可视化的方式呈现给公众。
这样做可以提高公众对环境问题的认知和关注度，鼓励公众积极参与环境保护活动，形成全社会的环境保护合力。
四、大数据分析在空气质量预警中的应用大数据分析可以实现对空气质量的实时监测和预警。
通过对历史数据的分析和建模，大数据可以准确地识别出导致空气质量恶化的主要因素，并预测其可能对空气质量的影响程度。
在空气质量指数达到一定临界值时，系统可以自动触发预警机制，向政府和公众发布警报，提醒人们采取相应的防护措施。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着工业的发展和城市化进程的推进，环境污染已经成为人们生活中不可忽视的问题。
在这种情况下，大气环境监测就显得非常重要了。
大气环境监测涉及到大量的数据收集、处理和分析工作，这时候就需要运用到大数据技术。
第一，数据收集。
大气环境监测需要收集各种有关空气质量、气象预测、空气污染源等方面的数据。
这些数据来源广泛，包括气象台、环保部门和智能城市中的传感器等。
对于庞大的数据量，传统的手动采集和整理已经不再适用。
相反，现在的数据采集需要利用到大数据技术，通过网络传输和云存储等方式，实现数据自动化采集，从而实时获取最新的监测数据。
第二，数据处理。
大量的监测数据需要经过处理和分析，以便得出准确的结论和预测。
大数据技术可以快速进行数据清洗、去重、转换和归档等工作，同时，也可以将数据进行分区分组处理，分析不同的变量之间的相关性，以及数据之间的关系，从而得出更为准确的分析结论。
第三，数据可视化。
对大量的监测数据进行分析可能会让人感到困惑。
为了让人能够更好的理解和利用这些数据，大数据可视化技术就显得非常必要了。
通过采用基于Web的UI界面和图形化的呈现方式，可以将监测数据转化成更易于理解和分析的形式，如地图视图、图表等，从而使得相关的数据更加有说服力。
此外，还可以将数据进行实时更新，让人们随时掌握最新的环境监测数据。
综上所述，大气环境监测中大数据技术的运用已经成为当今环保领域中的前沿技术。
通过这些技术的运用，可以更加便捷地获取、处理和分析监测数据，有效预测和防控环境污染。
我们有理由相信，未来这些技术将会继续发展，为我们提供更加准确、可靠的环境信息，为生态环境的可持续发展做出更大的贡献。
探析大数据解析技术在大气环境监测中的应用
探析大数据解析技术在大气环境监测中的应用摘要：环境保护工作早已成为社会各界关注热点，大气环境相对复杂，所涉及内容多，要想开展大气环境监测工作，需要收集大量数据，对多种数据进行分析。
但是，由于空气污染、人类活动行为变化、气象条件等多种因素，这些数据具有一定不确定性，又归属不同类型，在实际的处理过程中，数据处理难度较大。
因此，应结合先进技术，结合大数据解析技术，对大气空气环境加以监测，希望能够深入了解大气现状，更好地完成大气环境监测目标。
关键词：大气环境；监测；大数据解析；技术应用一、大气环境监测中应用大数据解析技术的意义在大数据的时代背景下，各行各业的发展离不开大数据库信息，企业能够有效的结合大数据信息来推动自身的发展，不仅能够创设良好的经济效益，还能够更好的满足人们的需求，能够积极推动社会的发展。
除此之外，信息计算技术和信息处理技术的不断创新和发展在很大程度上加快了基础应用软件的革新和开发速度，同时可以丰富数据信息处理功能。
随着地球环境形势不断严峻的情况出现，人们的环保意识不断增强，我国提出了可持续性发展战略，企业需要进行及时的改革和创新，只有这样才能够符合社会进步的要求，所以说需要加强大气环境监测工作力度。
根据实际的环境监测情况来看，在整个的大气环境监测过程中需要结合大量的信息，其中包括了大气、水、土壤、气候等信息，这些能够很好更好的处理大气环境监测工作，能够推动环境保护工作的进行在全面掌握其变化规律的基础上，有助于为现代化经济发展和生态环境建设工作实现预期目标提供有效依据。
在大数据时代背景下，为了能够更好的进行大气环境监测工作，需要能够整合现代化技术，进行有效的创新和完善，而大数据解析技术就是合适不过的解决方法。
二、大数据在大气环境监测中的优势1、提升环境预警能力。
借助大数据技术，能够对大气环境监测各类数据加以整合，并对数据进行分析，有利于提升数据精准度，满足大气环境监测要求，对未来环境变化进行科学预测，从而提升大气环境监测有效性与科学性。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用随着城市化进程的不断加速，大气污染已经成为城市生态环境的一大难题。
为了保护环境，提高环境治理水平，我国政府不断加强对大气环境的监测工作，通过了一系列监测指标、标准和施行措施,成功地推进了环境污染治理的工作。
这些工作的实施离不开大数据技术的支持和运用，下文将对大数据技术在大气环境监测中的应用进行详细介绍。
大数据技术在大气环境监测中提供了可靠的技术支持。
首先是数据采集技术，传统大气监测，受限于技术条件和纸质文档等因素，数据不足、非实时等问题长期存在。
但随着科技发展，如今我们可以借助卫星影像、物联网设备、机器学习等技术手段，实现深度、精细化大气监测。
例如，气象卫星可以覆盖全球，每分钟拍下地球不同位置的高清图像，实现了全球监测的覆盖和数据的实时获取和推送。
而通过物联网与传感器设备结合，可将大气波动的信息实时地获取和传送到数据中心。
同时还可以借助机器学习等技术手段，提高数据的质量和精确度。
其次，大数据技术能够帮助环保部门挖掘数据中的信息，实现数据的分析和中心化处理。
政府可以通过大数据技术分析出污染源头、排污现场、污染物浓度分布，将分析结果与工厂、施工现场等进行比对，从而实现数据的实时监测，随时能感知环境变化，推动治污工作的精细化打造，避免环保人员人力耗费的问题。
同时，大数据技术还能用于污染源数据跟踪，自动化排查。
传统排污现场的检测常常要求环保人员进行人工抽样，然后送回实验室检测，这个操作耗时长，延迟了政策行动的执行，的确不利于现场的控制和治理。
然而，通过大数据技术，该问题迎刃而解。
人们可以通过大数据技术，对污染源进行全方位监测，并提取数据实时传输，并分析数据，分气量分析检测结果，甚至还可以通过光谱技术分析检测结果，从而可以多维度构建起整个污染源的信息体系。
总之，大数据技术在大气环境监测中发挥了巨大的作用，例如数据采集、数据分析、自动化排查等等。
环保部门、科研单位、企业家可以利用大数据技术分析大量数据，从而有效获取环境问题出现的信息，及时发现污染源头，利用多种手段监督和控制，采取措施才能有效治理环境污染，改善城市环境，保护公众身体健康。
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用一、大气环境监测的现状大气环境监测是指通过各类监测手段和设备，对大气环境的各项指标进行连续、系统、实时的观测和测量，以获取与大气环境质量有关的各项数据。
目前，我国大气环境监测工作已经建立了一套完整的监测网络体系，包括国家级、省级和市级监测站点，涵盖了千城万企，形成了覆盖城乡、连续观测的大气环境监测网络。
这些监测站点不断产生的海量数据，为了更好地管理和利用，需要借助大数据解析技术进行分析和处理。
1. 数据采集和整合大气环境监测的监测站点每天都会产生大量的数据，其中包括气象数据、空气质量数据、大气污染物排放数据等。
如何对这些数据进行有效的采集和整合是大气环境监测中的首要问题。
大数据解析技术可以通过对接各类数据源，并利用数据清洗、数据挖掘等技术，将这些散落在不同监测站点的数据整合到一个平台上，实现数据的统一管理和分析。
2. 数据挖掘和分析通过大数据解析技术，可以对大量的监测数据进行挖掘和分析，帮助环保部门和科研机构更好地了解大气环境的变化规律和空气质量的状况。
可以通过数据分析，找出影响空气质量的关键因素，及时发现大气污染物的排放源头，为环保部门制定相应的治理措施提供科学依据。
3. 预警和预测1. 提高监测数据的准确性和可靠性通过大数据解析技术的应用，可以建立更加完善的网络监测体系，提高监测数据的准确性和可靠性。
还可以帮助监测人员及时发现数据的异常，提高故障监测的及时性和灵敏度，保障监测数据的准确性。
2. 为环保决策提供科学依据3. 促进大气环境治理的精准化和智能化大数据解析技术的运用可以帮助环保部门实现对大气环境治理的精准化和智能化，提高大气环境治理的效率和水平。
通过对大气环境监测数据的分析和挖掘，可以实现对大气污染物的精准监测和精准治理，推动大气环境治理工作朝着智能化方向迈进。
四、大数据解析技术在大气环境监测中的发展趋势随着大数据技术的不断发展和深入应用，大数据解析技术在大气环境监测中的应用也将更加广泛和深入。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用1. 引言1.1 大气环境监测的重要性大气环境监测是指通过对大气中各种污染物和气象要素进行实时监测和数据分析，以评估大气环境质量和变化趋势，保护人类健康和生态环境的一种重要手段。
大气环境监测的重要性主要体现在以下几个方面：大气环境监测可以及时准确地掌握大气环境污染状况，提供科学依据支持政府和企业制定环境保护政策和实施措施。
通过监测大气中的各类污染物浓度，可以评估大气环境质量，监测大气污染的来源和分布，为环境管理部门提供数据支持，指导大气环境治理工作的实施。
大气环境监测可以帮助人们了解大气污染对健康和生态环境的影响，保护公众健康和生态系统的安全。
通过监测大气中的有害物质和气象要素，及时警示公众注意空气质量，采取应对措施，减少人们对空气污染的暴露，降低健康风险。
监测气象要素还可以为气象灾害预警和应急管理提供重要信息，保障公众安全。
大气环境监测具有重要的科学价值和社会意义，对于维护人类健康和生态平衡具有重要意义。
随着大气环境污染形势的日益严峻，大气环境监测的重要性将越发凸显，需要不断加强监测技术和手段的创新，提高监测数据的可靠性和及时性，为大气环境治理和保护工作提供更强有力的支撑。
1.2 大数据技术在大气环境监测中的应用意义大数据技术在大气环境监测中的应用意义非常重大。
大数据技术的应用可以大大提高监测的准确性和即时性。
传统的监测方法可能存在延迟或者误差，而大数据技术可以实时搜集和分析大量的数据，让监测结果更加准确可靠。
大数据技术可以帮助监测人员更好地理解大气环境的复杂性和变化规律。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以发现一些之前未曾注意到的环境问题或者趋势，从而更好地为环境保护和污染防治提供决策依据。
大数据技术还能够实现监测数据的共享和开放，促进各方合作，加快环境监测技术的进步。
大数据技术在大气环境监测中的应用意义不仅在于提高监测效率和准确性，更重要的是为环境保护提供了新的思路和手段，为实现清洁空气和健康环境的目标助力。
城市空气质量监测中的大数据应用分析
城市空气质量监测中的大数据应用分析随着城市化的加速，城市的空气污染问题变得越来越突出，给城市居民的身体健康带来了巨大的威胁。
在这样的背景下，城市空气质量监测显得愈发重要。
为了更全面、更准确地监测城市空气质量，大数据技术被应用在城市空气质量监测中，成为了一种新的解决方案。
一、大数据技术在城市空气质量监测中的应用大数据技术在城市空气质量监测中的应用主要包括大气环境监测数据、交通运输数据、气象数据等多个方面。
通过对这些数据的采集、处理、分析，可以更全面、更准确地监测城市空气质量。
1. 大气环境监测数据大气环境监测站，是城市空气质量监测体系的重要组成部分，其作用是对城市大气环境中的污染物进行监测和评价。
通过对这些数据的采集、处理和分析，可以获取城市空气质量的实时状态。
同时，大数据技术在这些数据中可以通过进行趋势预测分析，以及对异常数据的识别，来提高监测数据的精度和准确性。
2. 交通运输数据城市交通运输是环境空气污染的主要源头之一。
通过对城市交通运输数据的收集、分析和处理，可以了解道路交通拥堵情况、城市道路拥堵期间的污染物排放情况以及运输工具的尾气排放等信息。
这些数据的应用可以协助政府、企业和居民在交通出行时更好地规划路线，优化交通流量，降低污染物排放。
3. 气象数据气象数据是城市空气质量监测的重要组成部分。
通过对气象数据的实时采集、分析和处理，可以对城市空气质量进行实时监测，预警城市空气污染。
同时，大数据技术可以对气象数据进行趋势分析，预测污染物的扩散范围，为城市空气质量的管理和协调提供更具可操作性的决策参考。
二、大数据技术在城市空气质量监测中的意义1. 提高监测精度和准确性城市空气质量监测中的各种数据形式，比如环境监测数据、交通运输数据、气象数据等，如果使用传统的数据处理方式，处理数据的速度和精度都很难满足实时的监测要求。
而通过大数据技术的应用，可以使监测数据的处理速度和精度都得到了显著的提高。
2. 为城市空气质量管理提供决策支持通过大数据技术的应用，城市空气质量的监测、预测和管理得到了全新的发展机会。
大气环境监测中大数据技术运用
大气环境监测中大数据技术运用王汉东摘要：随着我国国民经济的稳步增长，人们对于能源的需求与日俱增，与此同时对于大气所造成的污染越来越严重。
大气污染已逐渐引起人们的关注，那么高效的监测大气环境状况的技术显得尤为重要，大数据技术作为当下信息化时代的产物，已被逐步引入各行各业，大数据技术以其独特的优势成为大气环境监测中的重要技术。
大数据技术的植入，不仅能够确保大气环境监测的准确度，还可以显著提升监测工作的效率，从而辅助相关工作人员更好的完成大气环境监测工作。
关键词：大气环境监测大数据技术现实意义大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，包括数据收集、数据存储、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。
大数据技术不仅具有体量大、多样性、价值密度低、速度快的特点，而且运用大数据还能够加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。
一、大气环境监测中大数据技术运用的现实意义当今社会的发展已经进入了信息爆炸的时代。
各行各业时时刻刻产生着海量的信息数据，并通过高速发展的互联网、传媒等通道，将信息数据传送到社会的各个层面与节点，为公众提供快速便捷的服务。
为了使数据计算与处理更加丰富完善，数据信息的储存与运算更加灵敏，大数据技术应运而生。
以在大气环境监测中的运用为例说明，大数据技术与云计算的深度结合，将难收集和使用的数据充分利用起来，在通过相关模型的建立，可以精准有效地预测大气环境的数据，以此根据相应的数据结果对大气环境进行预警。
可以这样说大数据技术在当前以及未来社会发展趋势中，有着功不可没的发展地位。
从大气环境监测的角度来看，大数据应用优势如下：第一，提升大气环境监测预警能力。
在大数据的记录与云计算处理的相互依托下，数据分析的质量得到有效的提升，误差率低使得对大气环境监测的预警性更为准确，在大气环境监测中，大数据技术采用多模块共同工作的模式，首先广泛采集大气质量的环境参数，其次按照相关的技术标准建设大气环境监测仪器，并将这些设备与大数据系统连接，以此提升数据收集的效率，数据的整理和研究，最终大数据技术对大气环境数据进行计算后，依照相关的环境参数标准，实现对大气环境的预警口;第二，提升公众的环保意识。
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用摘要：近年来，我国社会经济取得了良好的发展，其中，工业发展为其作出了巨大贡献。
但是伴随着社会工业的快速发展，大气环境的污染越来越严重，无论是工业废气还是汽车尾气，增长趋势十分显著，成为社会关注度最高的问题之一。
因此在后续大气环境监测工作发展的过程中，需要积极主动地推进大数据解析技术的应用，为环境保护和监测行业的工作人员提供强大的数据和理论方面的依据，促使大气环境监测工作的质量得到提升。
本文针对大数据解析技术在大气环境监测中的应用进行了详尽的阐述。
关键词：大气环境监测；大数据解析技术；运用从十九大报告中可以看出，当前我国对环境保护工作的关注度不断提升，大气环境作为自然环境中的重要组成部分，对大气环境进行检测是保障自然环境整体安全的关键性环节。
但在实际监测过程中，由于大气环境变化情况极易受到气象因素、人类活动等方面因素的影响，监控工作的难度不断提升，现阶段为切实提升大气环境监测数据的准确性，将大数据解析技术应用于大气环境监测工作中，成为了一项极为必要的工作。
本文介绍了大数据解析技术在大气环境监测中的工作原理、具体应用以及应用过程中的注意事项，以及通过在大气环境监测工作中应用大数据解析技术的方式保障大气环境的安全，希望能够给读者带来启发。
一、大数据解析技术在大气环境监测中的工作原理大数据解析技术是一项能够在监测大气环境过程中，通过对数据信息进行收集、整理、模拟、分析的方式，获取大气环境变化的函数规律，进而为后续大气环境监测工作提供支持的一项新兴技术。
在实际应用过程中，若相关工作人员想要了解某一区域的大气环境情况，就可以通过多元卫星、无人机等设备对该区域的大气环境情况进行实时监控与信息采集，然后应用大数据解析技术，对数据信息进行分析，了解该区域大气的受污染程度，以便为后续大气污染治理方案的制定提供可靠的依据。
二、大数据解析技术在大气环境监测中的具体应用1、数据的收集当前大气环境监测的结果会受人类生产活动的影响，对大气环境产生破坏的污染因素数量不断增加，这些因素的实时监测数据信息的数量也不断增多，数据的收集、存储工作难度不断增加。
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随着我国大气环境监测工作的广泛开展，各部门、各系统产生的大量信息为大气环境监测工作提供了有力依据。
但由于大气环境问题具备较高的复杂性和多样性特点，且不同类型数据之间存在非线性、多元化的相互关系，大气环境监测工作获得的相关数据在分析和利用中往往会面临多方制约。
为更好发挥大气环境监测效用，正是本文围绕大数据解析技术开展具体研究的原因所在。
1大气环境监测中大数据解析技术的运用优势与运用路径
1.1优势分析
在大气环境监测中，大数据解析技术的运用具备多方面优势，如提升预警能力、提高决策科学性、增强服务能力等，具体优势如下：①提升预警能力。
通过对海量大气环境监测数据的解析，大数据解析技术可从中挖掘中存在利用价值的信息，并以此更为精确的判断和评估区域内大气环境，大气环境治理与保护工作可由此获得充足依据。
此外，较为快捷的技术运用还能够第一时间发出大气污染事件预警，结合互联网技术加快沟通与交流速度，大数据解析技术的运用将深入改变传统的大气环境监测工作。
②提高决策科学性。
通过运用大数据解析技术深入、高效的分析各项大气环境监测指标，工作人员即可更为快速、直观的了解当前大气环境状况，相关决策工作可获得有力支持，由此构建的数字模型也能够大气治理工作的开提供可靠参考。
③增强服务能力。
通过建立云分析平台并综合运用大数据解析技术，各类大气污染问题即可得到更为及时的反馈，相关结果也可直接通过互联网进行发布，环境监测的服务能力可由此实现长足提升，得到群众全面监督的大气环境监测工作也能够由此实现，大气环境监测工作的服务能力自然会因此实现长足提升[1]。
1.2运用路径
在大气环境监测工作的大数据解析技术运用中，技术的具体运用可围绕可视化操作展开，也需要关注数据的收集、记录、整理、挖掘，大气环境的预测、空气质量预警平台的构建也属于大数据解析技术的典型运用，具体运用路径如下：①可视化操作。
考虑到大气环境监测工作需要关注的因素较多，且简单的数据记录不足以反映大气环境变化的规律，因此可采用大数据解析技术实现图像化的数据展示，并通过气象平台进行发布，相关活动的开展可由此获得依据。
②数据的收集、记录、整理、挖掘。
大数据解析技术可较好服务于大气环境监测数据的收集、记录、整理、挖掘，以此形成档案保存、找出大气环境变化规律，即可为大气环境预测提供有力支持。
③大气环境预测。
基于处理过的大气环境数据，可采用大数据解析技术总结数据的规律和联系，配合针对性编程、严谨性与科学性的遵循、气象公式的运用，并参考生态环境因素、历史同期数据，即可更好实现大气环境预测[2]。
2大气环境监测中大数据解析技术的具体运用
2.1技术的运用流程
为提升研究的实践价值，本文以城市局地PM2.5浓度计算作为研究对象，深入探讨大数据解析技术在计算中的应用，大数据解析技术的具体运用流程可概括为：“确定研究问题的对象和内容→选择数据类及其特征量→开展数据归一化处理→进行数据分类→分别建立空间类/时间类数据集→分别建立训练空间分类器SC/TC→判别训练成否→循环训练直至完成训练→分别开展计算→综合计算结果→输出”，由此大数据解析技术即可较好服务于城市局地PM2.5浓度计算。
2.2研究对象与研究内容
相互间较为复杂的数据类属于大数据解析技术面对的主要对象，因此技术的运用必须重点关注研究对象与研究内容，以此多样、灵活的解决问题。
本节的研究对象为城市局部地区，研究内容为城市局部地区的PM2.5平均浓度。
在具体研究中，需首先基于单元网格划分目标城
市，单元网格的规格为1km×1km，由此可见研究对象表示为：G（g1，g2，…，gi，…，gn），城市中范围为1km2的地点由Gi表示；研究内容可表示为：C（Cg1，Cg2，…，Cgi，…Cgn），gi局地网格的PM2.5平均浓度由Cgi表示。
在大数据解析技术的运用中，研
究内容也被称作目标函数，将其表示为：J（Ci），这一目标函数存在C1、C2两类，分别代
表设有和未设有大气自动监测站的网格，二者的PM2.5平均浓度分别为已知和未知，C2网
格的PM2.5平均浓度的确定需应用大数据解析技术[3]。
2.3数据类及特征量选择
为保证未设有大气自动监测站网格的PM2.5平均浓度计算精度，大数据解析技术的运用需得
到大量C2相关的数据，以此满足解析需要。
C2相关数据的选择应以“需要”、“可能”为原则，“可能”指的是存在相关数据，需要则应分析各类数据，以此保证选择的数据类与目标函数J （Ci）存在一定相关性。
结合相关调研与实践，研究选择的C2相关数据包括每个网格的坐标、与空气污染有关的网格内特征单位数据、人群活动情况数据、交通状况数据、气象条件
数据、PM2.5平均浓度历史数据，其中的单位数据包括公园、运动场、购物中心、餐饮业、
工厂、加油站等单位的数据。
在大数据解析技术的运用中，解析的实现需关注目标函数受到
的各类数据所包含的特征量影响，因此研究用特征量采用气象条件中的风速、气压、气温以
及相对湿度，交通状况中的不同车速下的车辆数、平均车速方差、平均车速、总车辆数，以
及历史上PM2.5h平均浓度，由此选择各个特征量，即可采用下式归一化处理各个特征量，
式中的下标K、i、x-k、sk、x′ik、n分别为第k个特征量、第K个特征量的第i个数值、第k
个特征量的平均值、第k个特征量的标准差、特征量k归一化后的第i个数据、第k个特征
量数据个数。
分析上述特征量可发现，存在随时间变化和不随时间变化的两种特征量，目标
函数受到的影响过程将因此受到影响，解析途径也存在显著区别，因此研究采用空间分类器，围绕与空间相关数据集，对目标函数进行运算，最终得到预期结果，时间分类器则用于随时
间变化的相关数据集，以此通过运算得到预期结果。
其中，与空间相关的数据集包括网格坐
标数据类、特征单位数据、网格道路状况，随时间变化的数据集则包括人群活动情况、交通
状况、气象条件、历史数据。
2.4空间分类器
空间分类器包含的特征量不会受到时间的影响，处于静态过程，目标函数受到的空间分类器
所包含特征量的影响则属于多层多节点的传递过程，空间分类器具备静态神经网络结构特征。
因此空间分类器的局地网格PM2.5浓度预测采用输入部分（IG）与人造神经网络部分（ANN）组成，输入部分负责用各类空间特征量构建人造神经网络部分的输入值，图1为空间分类器
输入部分的数据生成流程。
在具体研究中，需随机选取l1、l2两个局地坐标（建有大气自动
监测站），基于图2所示的神经网络节点输入输出流程，研究可采用反演法解决神经网络中
存在的非线性函数变换等问题，配合Widrow-Hoff学习规则，即可通过不断反复训练空间分
类器，以满足大数据解析技术运用需要。
2.5时间分类器
作为随时间变化的特征量，局地点大气污染物浓度记为yi，某网格点的某个特征量记为xij，
因此可得出X={x1，x2，…xn}，且xi={xi1，xi2，…xij，t}，t为某一时刻。
在特征量X确
定情况下，具有马和科夫特性的随机变量yi仅与相邻的yi-1值有关，因此可得出：在基于大
数据解析的城市局地大气污染物浓度计算中，可基于式（6），基于趋于最优的空间分类器
与时间分类器，即可最终实现未知网格的PM2.5估算。
3结论
综上所述，大数据解析技术可较好服务于大气环境监测工作。
在此基础上，本文涉及的技术
的运用流程、研究对象与研究内容、数据类及特征量选择、空间分类器、时间分类器等内容，则提供了可行性较高的大数据解析技术运用路径。
为更好发挥大数据解析技术的应用优势，
大气网格化监测质控技术与大数据解析技术的结合必须得到重视。