Skip to content
Hot eventLive

气象驱动垃圾填埋场逸散气体因果性临近预报研究

1 reports1 sources3 hr ago updated

Get the story

AI overview

2026-10-02，arXiv Computers and Society 发表一项基于实测耦合时标的研究，从长期监测数据中识别出垃圾填埋场下风向硫化氢暴露的气象驱动因子及时标，风向、风速和气压构成因果核心，气压信息占比随聚合尺度增加。研究基于这些时标初始化 CAIRN（Causal-Anchored Inference for Receptor Nowcasting）机器学习临近预报器，仅用地表气象观测和日历信息即可预报 WHO 指南超标事件，四个预报器组合后与传感器网络及社区异味报告记录高度一致。

Generated from reports · updated 2 hr ago

LatestOct 2
研究发布气象驱动的垃圾填埋场逸散气体因果性临近预报方法 CAIRN。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 2, 2026
  1. arXiv · Computers and Society
    气象驱动的垃圾填埋场逸散气体因果性临近预报：基于实测耦合时标

    研究从长期监测数据中识别出垃圾填埋场下风向硫化氢暴露的气象驱动因子及时标，风向、风速和气压构成因果核心，气压信息占比随聚合尺度增加。基于这些时标初始化 CAIRN（Causal-Anchored Inference for Receptor Nowcasting）机器学习临近预报器，仅用地表气象观测和日历信息即可预报 WHO 指南超标事件，四个预报器组合后与传感器网络及社区异味报告记录高度一致。

Heat trend

There is not enough continuous observation data to draw a trend yet.