空气污染
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
基于工业无线DTU的空气污染监测防治方案
针对空气质量的监测和防治，可以利用工业无线DTU搭建分布式大气传感器监测网络，实现对广域空气质量、成分、变化的实时监测，从而实现对大气污染的有效治理，对空气环境质量的有效保护。 ......
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化|附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32981 原文出处：拓端数据部落公众号 气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的 ......
R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23800 最近我们被客户要求撰写关于空气污染数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题 介绍 全球的地面站及时测量了许多 ......
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32981 原文出处：拓端数据部落公众号 气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的 ......
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......