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2024 年至 2028 年空气质量战略
前言 我们呼吸的空气质量对我们所有人都有影响。有些人比其他人更容易受到恶劣空气质量的影响，有些人比其他人更容易受到其影响，但改善空气质量对我们所有人来说都是一个重要问题，并且仍然是人类健康面临的最大环境风险。虽然与全国水平相比，索利哈尔的空气质量总体上不错，但让空气质量变得更好符合每个人的利益。我很高兴介绍这项新的空气质量战略。该战略包括我们将在未来几年采取的关键行动，以实现索利哈尔的空气质量改善，这对现在和将来每个人的健康都有好处。该战略概述了我们将如何改进监测空气质量的方式以及我们如何向公众提供信息，确保可靠的空气质量数据可在线查看。它还详细说明了我们将如何与一系列合作伙伴合作解决交通、住房和其他领域的空气污染问题，以及我们如何支持学校和企业降低空气污染水平。我们所有人都应为改善我们呼吸的空气发挥作用；这不是议会可以独自完成的事情。合作是这一战略的核心，与居民、当地合作伙伴和企业合作并提供支持，以实现空气质量的显著改善。我希望你们能支持我们实施这一空气质量战略。通过共同努力，我们可以真正有所作为，为我们所有人创造一个更清洁、更健康的环境。
Greenlane向南海岸空气质量管理区授予1500万美元赠款，以加速商业电动汽车收费基础设施
●Greenlane，Colton市和South Coast AQMD的代表举行了一项开创性的活动，以标志着建设的开始。●南海岸空气质量管理区拨款将加快在加利福尼亚州科尔顿的格林兰旗舰店的开发。●预计将在2024年底进行委托的充电站点计划为重型，中和轻度零发射车（ZEVS）提供60多个充电器。[COLTON, Calif. – September 9, 2024] — As the demand for zero-emission medium- and heavy-duty commercial vehicle refueling infrastructure accelera tes at state and federal levels, Greenlane has secured a $15 million grant from the South Coast Air Quality Management District (SCAQMD) under the Carl Moyer Zero-Emission Infrastructure Program .该赠款将允许Greenlane（戴姆勒卡车北美有限责任公司，Nextera Energy Resources，LLC和BlackRock之间的合资企业）（通过由其气候基础设施业务管理的基金）加速其沿着15号州际公路>在完整的构建中，该站点计划包括60多个充电器，用于重型，中和轻度零排放车辆（ZEVS）。，41个充电基座和53个连接器由SCAQMD的赠款资助。随着国家继续使货运运输的电气化，该地点将作为未来卡车停止的模型。“ Greenlane显然正在确定通往更可持续的未来的道路，不仅对于运输行业，而且对于居住在圣贝纳迪诺县的居民，他们受到更高水平的空气污染。“从货物运动走廊运输的运输是我们地区空气污染的主要来源，该项目将有助于提高空气质量，并使我们更接近达到联邦标准。” South Coast AQMD的赠款资金，特别是为Colton遗址分配的资金，将用于现场设计和工程以及收费基础设施的建设，加快了开发时间表，以促进Colton站点的调试。“我们很兴奋，格林兰（Greenlane）将科尔顿（Colton）确定为该公司的第一个充电站点，这不仅标志着改善我们社区和该地区的空气质量的重要一步，而且还为重要行业带来了重要的基础设施。”
使用低成本PM2.5空气质量增强机器学习...
在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的转移学习技术，用于通过参考监视器的共同部署进行快速传感器校准，将其保持在最低限度。此方法整合了来自少数传感器（包括目标传感器）的数据，从而降低了对参考监视器的依赖性。我们的研究表明，在最近的研究中，已经提出了一种使用元语言模型的转移学习方法，结果证明，结果比以前的方法更有效。在试验中，与最佳的原始和基线观测值相比，校准误差成功降低了32％和15％。这表明了转移学习方法的巨大潜力，从而提高了学习的有效性。这些结果突出了这种创新转移学习技术的潜力，可以使用机器学习快速和凝固地校准低成本物质传感器。
城市空气质量和机器学习
抽象的城市化导致了由于工业活动，化石燃料燃烧和车辆交通的排放增加而导致空气质量下降。这种降解带来了严重的健康风险，包括呼吸道和心血管疾病。预测和监测城市空气质量很复杂，受人类活动和自然过程的影响。机器学习（ML）技术为建模和预测空气质量指标提供了有希望的解决方案。本文回顾了城市空气质量监测的当前状态，探讨了ML在该领域的应用，并讨论了相关的挑战和局限性。它强调了成功的案例研究，并建议使用高级ML技术改善城市空气质量监测的未来研究方向。关键字：城市空气质量，机器学习，空气污染，预测建模，健康影响。
使用机器学习的空气质量预测
评估空气质量已成为现代工业和城市环境中居民的重要问题。运输，动力和燃料使用都会导致污染，这严重恶化了空气质量并影响社区的健康和福祉。危险气体的积累给智能城市中人们的生活质量带来了严重的风险。强大的空气质量监测，深入的空气污染信息和前铸造框架至关重要。这些系统收集有关污染物浓度的数据并提供局部评估，从而实现了积极的措施，以减轻污染的影响。颗粒物是由微观固体或液体液滴组成的，由于吸入时的严重健康影响而尤其引起。空气质量预测是一个重要的应用领域，可以提供有关空气污染的实时信息，这对政府环境保护部门和常规公民都有用。（Liu，Cui和Liu，2024）。因此，空气污染指数的前铸件可能有助于指导IC和定位有害污染物。（Maltare＆Vahora，2023年）。在这种情况下，随机森林技术是预测和测量大型城市中心污染水平的有前途的工具。此外，这种方法的多功能性使其可以在各个领域和数据库中应用，从而突出了其在广泛规模上应对空气质量挑战的潜力。通过合并实时的数据，天气信息和道路数据，该技术为数据培训和预测提供了全面的方法，提高了空气质量预测的精度，我们对基于机器的基于机器学习的空气质量预测模型表现出了令人印象深刻的训练，并且测试了99％和90％的测试精确度，表明其在空气中的有效性，表明了空中空中污染浓度。
11：670：453空气质量建模1概述
问题集的目的是帮助您学习课程概念并通过空气质量建模和编程获得经验。鼓励与您的同学一起工作，但是问题集和代码应始终单独编写。显示所有作品，并充分说明了您如何得出答案。一些问题很容易回答，您也许可以在脑海中做到这一点，但是您仍然必须解释如何获得答案。正确的答案没有表现出的工作，没有任何信用。没有单位的数值答案也是不正确的。问题集将在上课前的星期二到期。之后，从迟到（24小时）的每天（24小时）可能会扣除10％的总分。迟到一周后没有给予信用。您将在整个学期中获得五天的使用时间，您可以酌情使用。
模块1：空气质量科学
地方政府官员需要能够做出明智的判断，即在空气质量问题和缓解措施的比较成本中需要建模。例如，使用建模来了解快餐店对相邻住宅公寓街区的堆栈排放的影响可能几乎没有好处。上面讨论的大多数常规模型并非旨在以如此精细的空间分辨率进行预测。在这种情况下，更好的选择可能是确保企业主使用最佳实践缓解措施来减少来源的排放。
标题：公共土地在实现政府的目标方面的作用，即改善社会经济，气候，生物多样性，水和空气质量
标题：公共土地在交付政府的目标方面的作用，即改善社会经济，气候，生物多样性，水和空气质量成果（FTP-2024-01）描述：公共土地在政府实现政府目的方面的作用50974D11-E361-4F63-B8EF-0E296A2C3F30程序类型：加速过程的开放辩护：该过程的主要功能：
