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(完整数据)全国监测站点的15项空气质量指标监测数据(2014-2024年)

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简介:
本数据库收录了自2014年至2024年间中国各主要城市监测站点关于PM2.5、二氧化硫等共计十五个关键空气质量指标的完整监测记录,为公众及科研机构提供详实的数据支持。 ## 数据指标说明 本数据集包含15个空气质量相关指标,时间跨度从2014年5月13日到2024年5月4日,存储格式为Excel。 具体空气质量指标包括AQI(空气质量管理指数)、SO2_24h和SO2(二氧化硫的日均值及其瞬时浓度)、PM10_24h和PM10(可吸入颗粒物的日均值及其瞬时浓度)、PM2.5_24h和PM2.5(细颗粒物的日均值及其瞬时浓度)、O3_24h、O3_8h_24h 和 O3(臭氧的小时最大八小时滑动平均日均值及瞬时浓度)、NO2_24h 和 NO2(二氧化氮的日均值及其瞬时浓度)、CO_24h 和 CO(一氧化碳的日均值及其瞬时浓度)。 数据字段包括:站点编号、站点名称、所属城市以及全年空气质量数值。这些信息来源于中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台。

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  • ()15(2014-2024)
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    本数据库收录了自2014年至2024年间中国各主要城市监测站点关于PM2.5、二氧化硫等共计十五个关键空气质量指标的完整监测记录,为公众及科研机构提供详实的数据支持。 ## 数据指标说明 本数据集包含15个空气质量相关指标,时间跨度从2014年5月13日到2024年5月4日,存储格式为Excel。 具体空气质量指标包括AQI(空气质量管理指数)、SO2_24h和SO2(二氧化硫的日均值及其瞬时浓度)、PM10_24h和PM10(可吸入颗粒物的日均值及其瞬时浓度)、PM2.5_24h和PM2.5(细颗粒物的日均值及其瞬时浓度)、O3_24h、O3_8h_24h 和 O3(臭氧的小时最大八小时滑动平均日均值及瞬时浓度)、NO2_24h 和 NO2(二氧化氮的日均值及其瞬时浓度)、CO_24h 和 CO(一氧化碳的日均值及其瞬时浓度)。 数据字段包括:站点编号、站点名称、所属城市以及全年空气质量数值。这些信息来源于中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台。
  • 2014-202415-最新发布.zip
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    该资料包包含2014年至2024年间全国各监测站点关于空气质量、水质等共15项环境指标的数据报告,为环保科研与决策提供详实依据。 在全国环境监测领域,有一份重要的数据集涵盖了长达十年的监测站点指标数据。这份数据集名为“2014-2024年全国监测站点的15个指标监测数据-最新出炉.zip”,明确表示它包含了从2014年至2024年的环境监测信息,覆盖了全国各地,并且包括了15项不同的环境指标。 该数据集的重要性显而易见。它为研究者提供了一个时间跨度长、范围广的数据基础,在环境科学、地理信息系统、城市规划和公共健康等多个领域具有重要的应用价值。例如,在环境科学研究中,研究人员可以通过分析这些数据来探讨不同地区的环境变化趋势,识别问题的规律性,并评估特定政策的效果。 在地理信息系统的研究方面,这15个指标可能涵盖温度、湿度、风速、空气质量等多方面的环境要素。通过数据可视化和分析可以直观地展示各地的环境状况,为城市规划与自然资源管理提供参考信息。 资源说明.txt文件详细解释了数据集的内容结构及使用方法,帮助研究人员更好地理解和运用这些数据。 此外,这份数据集还可以作为毕业设计素材,在环境工程、城市规划等专业的学生项目中发挥作用。通过实际数据分析可以加深对理论知识的理解和应用能力的提升。 由于该数据集中包含了十年连续的数据记录,它非常适合进行时间序列分析以揭示环境变化的趋势与周期性规律。同时,其更新发布也反映了政府在环境保护工作中的透明度与开放态度。 对于学术研究者而言,这样的完整数据集是一笔宝贵的财富。长期监测所获得的连续数据比短期观测更能准确反映真实的环境变迁趋势,从而确保研究成果的有效性和可靠性。这些资料还促进了跨学科合作,并鼓励学者们从多角度探讨环保问题以促进解决方案创新。 在实际应用方面,该数据集可用于开发空气质量预警系统、健康风险评估工具等实用软件和服务。开发者能够利用这些信息结合现代信息技术创造出更智能高效的环境管理方案。 总之,这份包含15项监测指标的十年期数据集合是环境科学和数据分析领域的重要资源。它不仅促进了学术研究的进步,也为环境保护工作提供了坚实的数据支持,并展示了科学技术在推动社会进步中的重要作用。
  • .docx
    优质
    该文档包含了全国各地空气质量监测站点的位置信息和坐标数据,旨在为环境研究、数据分析及公众查询提供准确详实的基础资料。 国家空气质量监测站的坐标数据包含了各个监测站点的位置信息,这些数据对于研究空气质量和环境状况非常有用。
  • 优质
    该数据集包含了全国范围内各个监测站点的空气质量实时监测信息,包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物浓度,旨在为公众健康和环境保护提供科学依据。 该数据集包含197个CSV文件,每个文件对应一个城市的监测数据。数据集中包括以下几项信息:日期、质量等级(通常使用颜色表示空气质量状况)、AQI指数(综合指标用于描述空气质量的整体状况)、当天AQI名(如优、良等),以及各种污染物浓度的数据,例如PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)和臭氧(O3)。 除了原始数据外,该数据集还经过了数据清洗和预处理的过程。在这一过程中,可能对缺失值和异常值进行了适当的处理,以确保数据的完整性和准确性。这个数据集对于研究全国各城市的空气质量状况非常有价值。通过对这些数据进行分析,可以揭示不同城市在不同时段内的空气质量变化趋势、污染物浓度差异以及潜在污染源等信息。
  • 获取工具
    优质
    本工具旨在提供便捷途径访问全国空气质量监测数据,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,助力用户实时了解并改善生活环境中空气状况。 从中国环境监测总站每小时发布的空气质量监测数据网上自动获取的数据包括600多个监测点和120个城市。
  • 2014城市和
    优质
    该数据集包含2014年中国各大城市及监测站点的空气质量记录,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明,并在文章中有更全面的介绍。实时更新内容如下: - type:数据类型 单位 - AQI:AQI 实时值 N/A - PM2.5:PM2.5 实时浓度 微克/立方米 - PM2.5_24h :PM2.5 24小时滑动均值 微克/立方米 - PM10 :PM10 实时浓度 微克/立方米 - PM10_24h:PM10 24小时滑动均值 微克/立方米 - SO2:SO2 实时浓度 微克/立方米 - SO2_24h:SO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - NO2 :NO2 实时浓度 微克/立方米 - NO2_24h:NO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - O3:O3 实时浓度 微克/立方米 - O3_24h:O3 24小时最大值 微克/立方米 - O3_8h :O3 8小时滑动均值 微克/立方米 - O3_8h_24h:O3 8小时滑动均值 的24小时最大值 微克/立方米 - CO:CO 实时浓度 毫克/立方米 - CO_24h :CO 24小时滑动均值 毫克/立方米
  • 2014-2017列表.zip
    优质
    本资料包包含2014年至2017年间中国各大监测站点详细的空气质量记录和站点信息列表,涵盖PM2.5、PM10等关键指标。 2014-2017全国所有站点空气质量数据集(包含站点列表).zip
  • 间计2014-20231600个合集
    优质
    本数据集收录了2014年至2023年间全国1600个监测站点的空气质量信息,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,为研究中国空气污染变化提供详实依据。 我们提供了2014年5月13日至2023年3月25日全国超过1600个站点的逐时、逐日、逐月及逐年空气质量指数(AQI)数据,以方便使用处理。这些数据分别保存为shp和excel两种格式。 对于Excel格式的数据,每年的数据会单独存放在一个文件中,并且每个文件包括以下字段:站点编号、站点名字、所属城市、站点经度、站点纬度、对照点以及全年所有日期的AQI数值。同样地,SHP格式数据包含相同的属性信息,并且每年保存为一个独立的shp文件。 基于逐时的AQI数值,我们对每个月的所有时刻进行平均值计算处理,从而得到逐月的AQI数值。在Excel格式的数据中,每个年份的数据会单独存放在一个文件里,并包括以下字段:站点编号、站点名字、所属城市、站点经度、站点纬度、对照点以及全年所有月份的AQI数值。
  • 经纬度信息
    优质
    本数据集包含全国范围内各空气质量监测站点的位置信息,具体包括每个站点的精确经纬度坐标。这些信息有助于研究者和公众追踪和分析各地空气质素状况及其变化趋势。 全国共有1497个空气检测站点的经纬度数据可用于分析各地空气质量及污染情况。
  • 爬取代码.py
    优质
    本Python脚本用于爬取和解析全国空气质量监测网的数据,帮助用户获取实时空气质量信息,便于研究与个人健康管理。 爬取空气质量检测网的部分城市的历年每天质量数据思路是从某城市的空气质量网页获取某市每月的链接,再爬取每个月的表格数据。 遇到的问题是通过requests无法直接获取到隐藏在页面中的表格数据,判断可能是由于这些数据是由动态加载完成的。 尝试解决的方法包括: 1. 试图通过XHR、js查找隐藏的数据加载网页但没有成功。 2. 使用phantomjs.get()和pd.read_html虽能偶尔获得所需的表格数据,但由于不稳定而无法大规模使用。 最终找到解决方案是利用selenium的webdriver.firefox(), 并执行driver.execute_script(return items) 来获取Console里的items中的表格数据。但是这种方法也遇到了一些问题: 1. 在爬取一个网页成功后连续进行时会出现两个错误:Message: ReferenceError: items is not defined 和 connection refused。 2. 对于connection refused的问题,可以通过关闭当前的driver.quit()来解决;对于execute_script 出错的情况,则可以尝试使用pd.read_html获取信息。 此外,在用phantomjs获取数据时常会输出空表格。这可能是由于加载时间不足导致的,因此需要等待到table元素出现后再进行网页抓取操作。 Element=wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH,/html/body/div[3]/div[1]/div[1]/table/tbody))) 如果获取的数据为空,则重新执行获取数据的操作。当成功获取表格后,将其保存为.xls格式文件,并打印出成功的消息。 这段文字描述了爬取空气质量检测网的历史数据过程中遇到的技术挑战和解决方案,强调了动态加载内容的处理、使用selenium进行网页操作的重要性以及如何解决连续抓取时出现的问题。