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CAMx模型是一个基于大气化学，针对臭氧、颗粒物和雾霾天气过程的大气污染物计算模型。
1、CAMx模式的区域空气质量模拟配置技术；
2、SMOKE模型的CAMx模式大气排放清单输入准备；
3、CAMx模式污染来源解析工具（SA）案例配置技术；
4、CAMx-DDM敏感性分析；
5、CAMx-PA工具过程分析及运行；
6、python在CMAX模式后处理中的应用。
一，CAMx模式框架、应用分析及配置说明
1．CAMx模式框架
2．CAMx应用分析
3. 多重嵌套模拟区域配置说明及方法
4. 基于SMOKE模型的CAMx污染源输入文件制作技术
二，Linux基本操作命与CAMx模式编译技术及空气质量模拟案例分析及运行
1．Linux基本操作命令与依赖库安装
2．CAMx模式编译安装及测试运行
3．CAMx输入预处理工具编译
4．CAMx输入文件制备
5．空气质量模拟
三，CAMx扩展和探测工具功能及在模式调试
1．CAMx扩展和探测工具（Probing Tools）
2. 臭氧/颗粒物来源解析工具（SA）
3．敏感性分析工具：DDM/HDDM
4. 过程分析工具（PA：IPR/IRR和CPA）
5. 反应示踪物（RTRAC）
四，大气污染来源解析（臭氧/颗粒物来源解析工具（SA））
1．CAMx-SA工具编译
2．CAMx-SA工具输入文件准备（1）area map
3．CAMx-SA工具输入文件准备（2）emission groups
4．CAMx-SA配置及运行
5．模拟结果后处理与结果
五，敏感性分析及工具运行与模拟结果后处理
1．CAMx-DDM工具编译方法
2．CAMx-DDM工具输入文件制备
3．CAMx-DDM配置及运行
4．模拟结果后处理技术
六，过程分析工具运行和结果
1．CAMx-PA工具编译
2．CAMx-PA工具输入文件制备
3．CAMx-PA案例配置（IPR和CPA）流程及运行
4．模拟结果后处理技术
七，基于Python的CAMx数据后处理（1）
1.Python
2.Python编程
3.Python环境安装
4.数据提取方法和脚本
5.模式模拟结果评估
6.污染物浓度监测值与模拟值时间序列分析
八，基于Python的CAMx数据后处理（2）
1．浓度分布图绘制
2．敏感性分析结果图形绘制
3．过程分析结果图形绘制
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-450330.html
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