智慧城市通过物联网传感器、摄像头和移动设备等采集大量环境数据，包括空气质量指数（AQI）、颗粒物浓度（PM2.5/PM10）、气象条件等。人工智能模型通过深度学习算法（如卷积神经网络CNN或长短期记忆网络LSTM）处理这些数据，能够识别污染源、预测污染扩散趋势。例如，结合气象数据和历史污染记录，模型可生成未来24小时的污染热力图。人工智能通过数据融合技术（如卡尔曼滤波或贝叶斯网络）整合不同精度和频

从数据采集、处理到分析预测，AI技术贯穿整个链条，使研究人员能够更快速、更精确地理解地球系统变化。人工智能技术通过机器学习、计算机视觉和深度学习等方法，能够高效处理和分析这些大数据，为气候监测提供新的解决方案。人工智能算法可以自动识别和分类卫星图像中的云层、森林覆盖、冰川变化等关键气候指标。通过时间序列分析，模型能够检测细微的环境变化，预测未来趋势。例如，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于卫星图像

固定监测站提供高精度的局部数据，移动传感器（如车载设备）补充空间覆盖的不足。随着6G通信和分子传感技术的发展，监测精度有望达到ppb级，时间分辨率提升至秒级。某部署案例显示，这种架构使系统响应延迟降低60%，同时减少45%的带宽消耗。智慧城市的快速发展为空气质量监测提供了海量数据来源，包括传感器网络、卫星遥感、交通流量和气象信息等。人工智能技术通过高效处理和分析这些多源异构数据，实现了空气质量监测

特征工程是关键步骤，包括提取时间特征（如小时、星期几）、空间特征（如路段ID）和环境特征（如天气状况）。智能交通系统（ITS）通过传感器、摄像头、GPS设备等采集海量数据，包括车辆速度、位置、流量、道路状况等。人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，能够从这些数据中挖掘出隐藏的模式和规律。另一案例中，混合模型结合了历史数据、实时数据和社交媒体信息，预测准确率比传统方法提高15%。未来的研究方向包括