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Imagen de la contaminacion ambiental

🧐 Cómo sortear la contaminación ambiental paso a paso

4 de septiembre de 2020 – Para mejorar la calidad del aire en la región, el Programa Lagos PMEH/Gestión de la Calidad del Aire del Banco Mundial está colaborando con el gobierno para crear incentivos para los turismos más limpios, modernizar los vehículos más contaminantes y realizar la transición al transporte público.
Este estudio estima los efectos sobre la salud de la contaminación del aire ambiente (AAP) en el Gran Cairo, así como la insuficiencia de agua potable, saneamiento e higiene (WASH) en los hogares de todo Egipto.
El documento, que se publicó el 1 de octubre de 2019, aborda dos preguntas: ¿Cuál es la asociación estadística entre la densidad de vehículos en las calles del Gran Cairo y la contaminación del aire ambiente de la ciudad? Cuáles son las consecuencias de-uno, la reciente apertura de una nueva línea de metro y una extensión de la misma; dos, la reciente apertura de una nueva línea de metro y una extensión de la misma; y tres, la reciente apertura de una nueva línea de metro y una extensión además
29 de agosto de 2018 –
La investigación encargada por el PMEH, que se ha publicado en la revista Environmental Journal, examina los datos de la Carga Mundial de Morbilidad para ver si ha habido alguna mejora en los métodos que haya dado lugar a una mayor estimación de las muertes por PM 2,5 a lo largo del tiempo.

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Por ejemplo, la contaminación del aire en algunas partes de China puede ser 20 veces superior al límite de seguridad. Es un problema difícil de resolver: La creciente economía y urbanización de China necesitan energía, y el carbón es una de las fuentes más contaminantes de esa energía. Algunos lo han comparado con un invierno nuclear.
Las floraciones de algas alimentadas por compuestos inorgánicos congestionan los lagos y ríos de China. Los productos químicos hacen que el agua sea de color rojo sangre en algunas zonas. Por si fuera poco, el crecimiento de la economía y la industrialización de China implica una mayor urbanización y una creciente clase media, todo lo cual dará lugar a cantidades masivas de basura que obstruirán las vías fluviales.

🔴 Las imágenes por satélite muestran el descenso de los niveles de contaminación atmosférica en italia

El mundo natural floreció mientras los humanos se encerraban en casa al principio de la pandemia.

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La naturaleza recupera las zonas urbanas mientras los animales salvajes recorren las calles desiertas.

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Durante el cierre, los niveles de contaminación atmosférica en algunas zonas disminuyeron notablemente: en febrero, se informó de que los niveles de contaminación en China habían bajado un 25%.

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Teniendo en cuenta que un tercio de la población mundial estaba sitiada en marzo, y que el 96% de los destinos mundiales habían impuesto restricciones a los viajes en abril, esto tiene sentido.

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Según la CNN, la TSA anunció un descenso del 96% en los viajes aéreos en abril, mientras que el director general de Allstate, Thomas Wilson, declaró a la CNBC en abril que la conducción en Estados Unidos había descendido entre un 35% y un 50%, dependiendo del estado.
Aunque la situación parecía mejorar durante los primeros cierres, los analistas no esperaban que durara. Sin embargo, como demuestran estas fotos del antes y el después, los efectos a corto plazo fueron muy notables.
DESPUÉS: Al disminuir el tráfico durante el cierre, también lo hicieron los niveles de emisiones. Según The Guardian, Milán está estudiando la posibilidad de adoptar una estrategia para limitar el uso del coche después de la pandemia para evitar un rebote.

👂 22 fotos desgarradoras de la contaminación que te inspirarán

La evolución de la tecnología de big data ha dado lugar a importantes avances técnicos en el sector de la imagen tradicional. Cuando se utilizan métodos convencionales para extraer las características de las imágenes de la contaminación ecológica, falta el procesamiento de la información redundante y la precisión de la extracción es escasa. Como resultado, se propone un enfoque de extracción de características basado en big data para imágenes de contaminación ecoambiental. Se construye un modelo de despliegue de nodos con el telón de fondo de los grandes datos para simplificar los datos de la imagen de contaminación del medio ambiente, y finalmente se obtienen características sucintas de la imagen en bloque. Sobre esta base, se optimiza el algoritmo de adquisición de fusión de múltiples características para evitar la interferencia de datos y lograr la adquisición inteligente de datos de características de grandes imágenes de contaminación ecológica. Al extraer las características de las fotos de contaminación ecoambiental, el enfoque propuesto tiene una mejor resistencia al ruido de los límites que los métodos convencionales. Puede garantizar la precisión de la extracción de características de la imagen sin afectar a la velocidad de extracción.

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