10、空气污染检测与糖尿病血糖预测研究

空气污染检测与糖尿病血糖预测研究

空气污染检测传感器网络新方法

在空气污染检测方面，研究团队开发了一种分析天气条件变化对空气污染状态影响的方法。他们分析了如 PM10、PM2.5、氮氧化物和硫氧化物等污染物浓度随大气条件变化的结果。这使得在传感器放置规划中能够考虑到 Łomża 附近风向和风力的影响。

研究根据为 Łomża 市及其周边地区开发的算法开展工作，最终成果是一张考虑了纳雷夫河谷地形和城市建筑的传感器位置图。传感器的位置考虑了不同城区对空气污染的不同影响。

该研究成果表明了如何为空气污染调查做准备，明确了应在哪些区域放置传感器以收集分析数据并得出深远结论。此外，这些结果还将用于后续研究，如传感器的放置和空气污染扩散预测算法的开发。

所提出的城市区域传感器放置算法考虑了 Łomża 市的地形和城市规划特点，该算法也可应用于其他城市。预计在地形更复杂的地区（如山区盆地），其效果会更好。所提出的分区方法在大型工业中心以及采掘业和矿山附近对测量的影响会更大。测量结果应能证实城市绿地对减少污染的积极影响，尤其是在污染排放增加的区域附近。

基于气象和水管理研究所提供的公开天气数据以及环境保护总局提供的污染传感器数据开发的分析天气条件对污染浓度影响的方法，可用于对选定地点的污染进行初步分析。它能根据风向和风力等天气数据调整选定地点周围的污染传感器网络分布，还能估算温度、气压、湿度变化以及季节性天气变化导致的污染浓度可能变化范围。

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