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参选城市数据师:秦之湄

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2017-01-19

点击上图查看《2016全国十大城市数据师个人贡献奖》评选介绍,活动正在进行中,欢迎报名参与,不要让你在2016所做的城市大数据贡献默默的等待被欣赏






数据源:课题调研数据、实测数据、互联网POI数据

技术分析手段:

抓取互联网数据

清洗数据

将互联网数据空间信息赋予餐饮源排放污染物,得到更为精确的排放污染物空间信息及污染物排放地图

最终分析结果:

使用互联网POI空间信息修正传统方法的缺陷(餐饮污染源按人口信息决定空间分布)

将污染排放地图精细到1km*1km精度


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局部精彩内容:






摘要:

目前大数据分析已经成为环境科学领域的新兴热点。本文介绍了大数据的基本概念,特征及与大数据思维,论述了多源异构大数据的获取,分析及成果应用为环境科学带来的新思路,提出可以用互联网数据扩充研究数据来源的思想,认为多源异构大数据会在环境质量预测、环境价值评估等方面为环境科学带来新的发展动力。

关键词:

大数据;环境科学;多源异构数据

主要内容:

针对目前环境科学方面偏向于应用大量环境监测数据做研究及专注于布设大量环境质量传感器获取大量环境数据的现状,提出可以更多考虑通过获取多源异构大数据,如互联网公开数据,与环境数据结合进行科研课题研究,并认为互联网数据等多源数据的补充能够在环境质量预测和环境价值评估的学科方面带来新的发展。


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摘要:

通过互联网获取大数据的方式,采用数据清洗和数据应用的方法,将城市餐饮业排放源按照POI 的分布进行了高时空分辨分配,探索出餐饮源高时空分辨清单新方法。研究结果表明,多源异构的大数据能为环境科学研究补充新的数据来源、提供扩充研究新的思路、带来新的发展动力。

关键词:

大数据、餐饮;源清单、高时空分配


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报告的主要内容:

将互联网大数据与传统PM2.5源清单分析方法结合,得到更为精确的污染分布地图。

数据源:课题调研数据、实测数据、互联网POI数据

技术分析手段:

抓取互联网数据

清洗数据

将互联网数据空间信息赋予餐饮源排放污染物,得到更为精确的排放污染物空间信息及污染物排放地图

最终分析结果:

使用互联网POI空间信息修正传统方法的缺陷(餐饮污染源按人口信息决定空间分布)

将污染排放地图精细到1km*1km精度


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