13、空气质量分析与蛋白质功能预测的创新方法

空气质量分析与蛋白质功能预测的创新方法

空气质量分析系统

在环境监测与管理领域，确定合适的分析函数以评估空气质量是一项极具挑战性的任务。传统方法需要深厚的专业技能和领域知识来识别相关模型。为了简化这一过程，我们提出利用描述模型目的、输出和输入的语义信息。

1. 推理信息

   • 随着时间推移，相关推理包括：
     • 当时是否有空气湍流信息。
     • 特定时间是否有车辆引起的湍流信息。
     • 指定时间的风向。
     • 给定位置在指定时间的天气条件。
   • 完成这些推理后，将输出编排到查询中，作为分析模型（AM）函数的前提条件或输入输出。

2. 系统评估

   • 为了评估新功能，我们合成了不同时间段、不同地理位置的地形和气候条件。随机选择一些位置，包含不同类型的污染源，如体积源、点源、面源和线源。
   • 用户可以通过选择地理位置坐标向系统提交查询。系统会自动确定该位置的污染源性质和适用的气候条件，并聚合输入数据，执行合适的AM以提供污染物浓度水平。
   • 当识别出多个AM时，会为用户提供选择，用户选择合适的AM后，系统执行该模型。通过该系统，我们能准确识别特定位置和时间的所有相关模型，不仅能精确选择模型，还能识别和聚合执行AM所需的必要输入。