Advertisement

北京2023年特定两天全天人口流量数据.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
该文件包含北京在2023年的两个特定日期内的人口流动数据,详细记录了每日各时间段内的进出京人数和主要交通枢纽客流量情况。 北京2023年某两日的24小时人口流量数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2023.zip
    优质
    该文件包含北京在2023年的两个特定日期内的人口流动数据,详细记录了每日各时间段内的进出京人数和主要交通枢纽客流量情况。 北京2023年某两日的24小时人口流量数据集。
  • _CSV格式.zip
    优质
    该文件为北京地区的CSV格式历史天气数据集,包含温度、湿度、风速等信息,适用于气象分析和机器学习模型训练。 北京2020年1月1日至2020年3月7日的天气数据以CSV格式提供。
  • 津地铁矢资料.zip
    优质
    本资料包包含北京市和天津市主要地铁线路的矢量数据,精确到各站点及换乘信息,适用于地图应用开发与城市交通研究。 北京市和天津市的地铁线路矢量数据。
  • 市政区(SHP)
    优质
    本数据集提供北京市各级行政区划边界及详细的人口分布信息,格式为地理信息系统常用的SHP文件。 北京市的矢量数据仅供参考学习练习之用,包括北京市各区人口数据,可用于计算北京市各区的人口密度等。
  • 航空航大学2023机器学习导论资料.zip
    优质
    本资料为北京航空航天大学2023年《机器学习导论》课程相关材料,涵盖理论讲解、实践案例及习题解析等内容,适合对该领域感兴趣的师生参考使用。 北航2023机器学习导论.zip
  • 面的矢.zip
    优质
    本资料包包含了北京市详尽的矢量地理信息数据,包括但不限于道路、建筑、绿地等要素,适合城市规划、GIS研究等多种用途。 北京最全的矢量数据包括政府机构、机场、火车站、汽车站、公交站、加油站、停车场以及县界和乡界等多个方面。这些数据非常全面且详细。
  • 2000-2019末常住.xls
    优质
    该Excel文件包含了2000年至2019年间北京市每年末的常住人口统计数据,有助于分析北京人口变化趋势。 2000-2019年中国北京市年末常住人口数量.xls
  • 、上海和津的POI
    优质
    本数据集包含北京市、上海市及天津市内的各类兴趣点(如餐厅、酒店、景点等)信息,涵盖位置坐标与分类标签。适合城市研究、旅游分析等领域使用。 北京、上海和天津的POI数据总量超过150万条,其中包含65万条来自北京市的数据、60万条来自上海市的数据以及23万条来自天津市的数据。每一条记录都包含了名称、省市区信息、地址及经纬度等详细内容。
  • 分布.zip
    优质
    《北京人口分布》旨在分析和展示北京市不同区域的人口数量、密度及结构特征,揭示城市化进程中人口变化趋势与空间分布规律。 北京市2019年人口矢量shp数据采用WGS84坐标系。
  • 市空气质.zip
    优质
    本资料集包含了近年来北京市空气质量的数据记录,涵盖了PM2.5、二氧化硫等污染物浓度的变化趋势及改善情况。 标题中的“近几年北京市空气质量数据”指的是自某个时间点起至今的监测记录。这些数据通常包括PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)以及臭氧(O3)等主要污染物浓度值,还包括反映空气质量状况的重要指标如空气质量指数(AQI)。这些信息对于环境科学研究、政策制定及公众健康提示等方面至关重要。 描述中的“近几年北京市空气质量数据”表明该压缩包可能包含过去几年内北京各监测站点记录的每日或每小时空气质量数据。通常以CSV或Excel表格形式存储,列出各项污染物浓度值,并附带日期、时间和地点信息。通过对这些数据进行分析,可以了解北京空气质量的变化趋势和季节性规律,识别污染源影响以及不同天气条件下的变化。 标签“近几年北京市空气质量数据”进一步明确了文件内容的主题,表明这些数据将用于研究或分析北京近年来的空气质量状况。压缩包内的文件可能是一个单一文档或者包含多个按年份或月份划分的子文件夹,便于用户查询特定时间段的数据。 针对这些数据可以进行如下几方面的研究和分析: 1. **时间序列分析**:通过不同年份、季度及月度甚至每天的数据对比,了解空气质量随时间的变化规律。 2. **空间分布研究**:比较各监测站点的数据以揭示城市内部区域间空气质量差异,并确定污染热点位置。 3. **污染物相关性分析**:探讨各种污染物之间的相互关系及其协同作用机制。 4. **气象因素影响评估**:结合天气数据,分析风向、风速、温度和湿度等因素对空气质量的影响以及极端气候事件的潜在效应。 5. **政策效果评价**:对比实施环保措施前后各时间段内的空气质量变化情况,以确定政策措施的有效性。 6. **健康影响研究**:利用这些空气污染数据与人口健康的关联信息来探讨两者之间的关系。 通过深入挖掘和分析上述数据集,不仅可以为政府决策提供科学依据,还有助于提高公众对空气质量状况的认识及环保意识,并共同推动城市的可持续发展。同时,此类数据库对于教育机构以及科研团队也具有重要的教学研究价值。