大气数值模型首先需要进行模拟区域参数设置，这一过程可以使用WRF官网提供的软件工具，也可以使用，甚至可以手动设置+多次调整（不推荐但不少人使用）。本文介绍工具的网页版，该网页版工具优点是简单且非常好用，全过程都可以缩放底图。使用地址：WRFDomainWizard欢迎关注学习及分享的微信公众号：微思研

前言对空气质量日级别五年数据进行月变化分析，可以看出污染物浓度随月份变化的特征。分析流程对数据进行专题二的预处理后，计算出各污染物全时段的各月平均浓度，最后进行可视化分析。月变化分析方式有多种，这里通过峰峦图进行分析。核心代码这部分使用Python处理数据，然后使用R进行绘图，其中a_January代表1月，后面的以此类推，在月份英文名前加字母主要是确保月份有序，从而峰峦图才能按月份排列，更为直观

前言分析单个地区只能反映该区域的空气质量状况，不同地区对比分析可以得到整个大区域内空气质量的相对优劣状况。这里的区域对比分析一般为一个行政区域内的更低一级的行政区域之间的对比分析。本节以贵州省安顺市为例进行分析。分析流程对数据进行专题二的预处理后，计算出各区域各指标的均值，最后进行可视化分析。核心代码（1）优良率对比分析def special_e_g_analysis():"""特定优良率分析:r

前言对空气质量日级别五年数据进行日变化分析，可以看出污染物浓度逐日变化的特征。分析流程对数据进行专题二的预处理后，计算出各污染物全时段的各日平均浓度，最后进行可视化分析。日变化分析方式有多种，这里通过日历图进行分析。核心代码这部分使用Python处理数据，然后使用R进行绘图，其中a_January代表1月，后面的以此类推，在月份英文名前加字母主要是确保月份有序，从而峰峦图才能按月份排列，更为直观。

空气质量数据来源于空气质量监测系统，各地区均有官方的该系统可以获取数据。

C shell(csh)以及升级版(tcsh)都是Unix shell，最初于20世纪70年代末期被加州大学伯克利分校的Bill Joy创建的。

前言空气质量污染物序列中一般会涉及第多少百分位数，如臭氧浓度的第90百分位数浓度。本文介绍百分位数的计算方法。计算方法污染物浓度序列第p\boldsymbol{p}p百分位数的计算步骤：将污染物浓度序列按数值大小从小到大排序，不妨设为{X\boldsymbol\{{X}{Xi_{i}i​，i=1,2, ⋅ ⋅ ⋅ n\boldsymbol{，i=1,2,~·

前言空气质量污染物序列中一般会涉及第多少百分位数，如臭氧浓度的第90百分位数浓度。本文介绍百分位数的计算方法。计算方法污染物浓度序列第p\boldsymbol{p}p百分位数的计算步骤：将污染物浓度序列按数值大小从小到大排序，不妨设为{X\boldsymbol\{{X}{Xi_{i}i​，i=1,2, ⋅ ⋅ ⋅ n\boldsymbol{，i=1,2,~·

该方法比较常见，如空气质量六参的μg/m³、mg/m³都是质量浓度表示方法，表示每立方米中的污染物浓度质量。该浓度表示方法用于表示比ppt还要低的浓度水平，如自由基浓度等。【LaTeX代码较多，存在笔误还望指出，述毕】为摩尔体积，标况下为。为污染物的摩尔质量。为阿伏伽德罗常数，为。

当制图范围较小时，无论什么投影方式都无太大变形；对于范围广大的世界地图、半球地图、大洲地图、大国地图等，则需要慎重考虑。对表现大块区域常用的投影方式可总结为：世界地图：正圆柱、伪圆柱和多圆锥投影；东、西半球：常选用横轴方位投影；南、北半球：常采用正轴方位投影；水、陆半球：一般选用斜轴方位投影；极地——正轴方位投影；赤道附近——横轴方位投影或正轴圆柱投影；中纬地区——正轴圆锥投影或斜轴方位投影。参考