目前，大气颗粒物污染成为我国亟待解决的环境问题。颗粒物污染不仅对气候和环境有重要影响，而且对人体健康有严重损害，尤其在一些重污染天气，如灰霾和沙尘暴等。为了高效、精准地治理区域大气颗粒物污染，首先需要了解颗粒物的来源。因此，颗粒物源解析成为目前解决大气颗粒物污染的关键技术。

1.《大气颗粒物PMF源解析实践技术应用》

2.《EKMA曲线及大气O3来源解析》

3.《SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算》

另有其它模式：WRF模式、WRF/Chem模式、WRF-CMAQ模式、CLM陆面过程模式、CAMx等......

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大气颗粒物PMF源解析实践技术应用

1、了解大气颗粒物主要来源，熟悉大气污染源解析方法。

2、通过实际案例操作与案例分析掌握PMF源解析技术方法及在实际项目中的应用

3、掌握PMF源解析结果的优化及误差评估方法。

4、现场答疑，解答学员在实际工作中遇到的有关技术问题。

• 基于深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术

• 长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用精品

• Python 机器学习案例实践

• Python 深度学习实践技术应用

• MATLAB 在生态环境数据处理与分析中的应用

• MATLAB 编程、机器学习、深度学习、在图像处理中的实践技术应用

• 结构方程模型（SEM）高阶应用及建模中特殊问题处理方法

• 无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与 GIS 融合制图

• 无人机生态环境监测、图像处理与 GIS 数据分析综合应用

• 高光谱数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用

• 如何利用有限的监测数据发表更多的SCI 论文—利用ArcGIS 探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响

• 基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估技术应用及论文写作提升

• Biome-BGC生态系统模型原理与应用

• 陆面蒸模拟的理论与实践应用

• InVEST模型高级进阶及在生态系统服务供需、碳中和、论文写作等实际项目中的具体应用

• R 语言与作物模型高级应用实战(独孤九剑）

• 植被参数遥感反演与数据同化系列

• Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的实践技术应用

• “R 语言+遥感”的水环境综合评价方法实战

• Delft3D 水动力-富营养化模型实践技术

• 基于 Python 实现的深度学习技术在水文水质领域应用

• aquatox 水环境与水生态模型实践技术应用

• 基于 CAMx 的空气质量模拟及污染来源解析技术培训班

• 空气质量预报模式系统（wrf-cmaq）改进与污染源排放清单

• 气候水文耦合 WRF-Hydro 模式应用在线直播

• 区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF/Chem）

• 高分辨率区域气候模式（WRF）在地学、生态环境、水文及能源领域中的应用

• CLM 陆面过程模式实践技术应用

• “python 语言+气象水文”数据处理及精美科研绘图

• NCL 数据分析与处理实践应用

• 关于举办 WRFDA 资料同化系统理论、运行 与变分、混合同化新方法技术

目前，大气颗粒物污染成为我国亟待解决的环境问题。颗粒物污染不仅对气候和环境有重要影响，而且对人体健康有严重损害，尤其在一些重污染天气，如灰霾和沙尘暴等。为了高效、精准地治理区域大气颗粒物污染，首先需要了解颗粒物的来源。因此，颗粒物源解析成为目前解决大气颗粒物污染的关键技术。1.《大气颗粒物PMF源解析实践技术应用》2.《EKMA曲线及大气O3来源解析》3.《SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算》另有其它模式：WRF模式、WRF/Chem模式、WRF-C 海洋 科学 的研究对象是世界海洋及与其相连的 大气 圈、岩石圈和生物圈 洋是海洋的主体部分，一般远离大陆，面积广、深度大、海洋要素不受 大气 影响、且年变化小，具有对立的潮汐系统和洋流系统 海是海洋的边缘部分、深度浅、温度和湿度等水文要素受大陆影响较大、且具有季节性变化，水色低、透明度小、没有独立的潮汐和洋流系统，潮汐涨落明显，海有自己的环 海水的浑浊，海水浑浊会影响海洋生物的生存 油 污染 的影响：海水中的油在氧化和分解的过程中，消耗大量氧气。从而使海域大面积缺氧，油 污染 含有致癌物、社会危害deng 赤潮危害：海水的水体富营养化赤潮繁盛导致水体缺氧、危机海洋生物、赤潮生物堵塞海洋生物的器官，含毒素的赤潮使鱼贝类死亡，产生鱼毒，贝毒 污染 物质的浓集：海水中不能被降解的物质会始终富集，严重危害海洋生态。 海洋热 污染 ： 局部区域有始终比该海域正常水温高四度以上的热废水常年流入 CSDN-Ada助手: 非常棒的博客！感谢分享这么有价值的内容。如果你对无人机遥感数据预处理与农林植被性状估算这个话题感兴趣，那么我建议你写一篇关于“基于Python的遥感数据处理与分类算法”或“遥感数据在农林植被监测中的应用”这两个主题的博文。这样可以让更多的读者受益于你的经验，并且也可以拓宽你在这个领域的知识深度。期待看到你的下一篇博客！ 2023年博客之星「城市赛道」年中评选已开启（https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10470&utm_source=blog_comment_city ）， 博主的原力值在所在城市已经名列前茅，持续创作就有机会成为所在城市的 TOP1 博主（https://bbs.csdn.net/forums/blogstar2023?typeId=3152981&utm_source=blog_comment_city），更有丰厚奖品等你来拿~。