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中国城市各小时空气质量数据。

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简介:
中国城市尺度的空气质量小时数据,涵盖了AQI(空气质量指数)、PM2.5、PM10、臭氧(O3)、8小时臭氧(O3_8h)、氮氧化物(NO2)以及二氧化硫(SO2)等一系列关键指标的每小时观测值。

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    本平台提供全国各大城市的实时空气质量监测数据,包括PM2.5、PM10、二氧化硫等污染物浓度及AQI指数,帮助用户了解和改善生活环境。 中国城市尺度的空气质量小时数据涵盖了AQI、PM2.5、PM10、O3、O3_8h、NO2、SO2等多项指标的实时监测数值。
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    该压缩文件包含了中国主要城市近期的空气质量监测数据,包括PM2.5、二氧化硫等污染物浓度,旨在帮助公众了解并改善生活环境质量。 各城市空气质量数据,包括AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2等主要空气污染物的数据,可以用于科研和论文的研究中。
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    本资料汇集了中国各大城市的实时及历史空气质量数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标,旨在为公众提供全面准确的环境信息。 需要获取空气质量的小时计数据,包括PM2.5、PM10、二氧化碳(CO2)、硝酸盐(NO3)、风力、天气状况、风向以及主要污染物等信息,请私信告知详情。
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    本数据集收录了中国各大城市的空气质量信息,包括PM2.5、二氧化硫等关键指标的日均值,旨在为研究者提供详实的城市环境质量分析依据。 简述 拥有12个城市的空气和环境数据。 数据描述: 如今气候变化已成为一个主要问题,空气污染日益严重,导致由空气污染引发的疾病数量增加。现在是时候利用技术来评估这个问题并帮助人类。 其中字段意义如下: - year:年份 - month:月份 - day:日期 - hour:小时 - PM2.5:PM2.5指数 - PM10:PM10指数 - SO2:SO2指数 - NO2: 二氧化氮指数 - CO: 一氧化碳浓度 - O3: 臭氧浓度 - TEMP:温度 - PRES : 气压 内容范围: 我通过网络抓取获取了数据。该时间段为从2013年3月1日到2017年2月28日。 数据来源: 我要感谢加州大学尔湾分校的机器学习社区成员,他们提供了帮助并配合了我的任务。 探索方向: 我希望人们能够计算和分析不同城市的空气质量指数,并研究它与环境之间的关系。深入了解数据的传播方式以及每个因素如何影响各种污染物浓度等。
  • 2014-2020年全集.zip
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    该数据集包含2014年至2020年间中国各大城市的空气质量记录,包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物的日均值,便于研究空气污染变化趋势。 2014-2020全国所有城市空气质量数据集.zip
  • 山东省2015至2017年
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    本数据集包含山东省自2015年至2017年间各城市的空气质量记录,涵盖PM2.5、PM10、SO2等关键污染物浓度,旨在评估和比较全省各地的空气污染状况。 山东省各市2015年至2017年的空气质量指数统计数据已整理成Excel文件形式。每个年度的数据分别保存在一个单独的文件里。
  • 122个的历史与代码
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    本资源包含中国122个主要城市多年来的历史空气质量数据及Python处理这些数据的示例代码,便于研究和分析。 全国122个城市的历史空气质量数据及Python代码供参考。
  • 2014-2018年全历史
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    该数据集收录了2014年至2018年间中国各城市的空气质量监测记录,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,为研究空气污染趋势和制定环保政策提供详实依据。 标题“2014--2018全国城市空气质量历史数据-数据集”涵盖了中国各地城市在2014年至2018年间的空气质量记录。这个数据集可能包含每日或每月的空气质量指数(AQI)和其他关键指标,用于评估空气污染水平。 描述中提到“真气网”,这是一个专门发布中国空气质量信息的平台。此数据集不仅包括了全国各城市的空气质量数据,还特别提供了一个城市与省份映射字典文件,便于进行地理分析和区域比较。该字典将每个城市的名称与其所在的省份关联起来。 标签“数据集”表明这是一份用于研究、可视化或建模的数据资源。压缩包内的子文件包括: 1. `aqi_data_u.csv`:此主数据文件包含空气质量指数(AQI)的信息,可能还包括其他污染物浓度如PM2.5、PM10、SO2等。u可能是“更新”或“统一”的意思。 2. `city.csv`:该文件包含了所有涉及城市的详细信息,包括城市名称、经纬度和人口数量。 3. `city_province.txt`:这是城市与省份映射字典文本格式的文件,列出每个城市及其对应的省份。 这些数据可以用于研究不同时间段内各城市的空气质量变化情况,找出污染热点区域,并分析季节性或长期趋势。此外,还可以评估环保政策的效果和预测未来的空气质量状况。对于环境科学家、政策制定者及数据分析人员而言,这些都是非常有价值的信息资源。使用这些数据时,可以通过Python的Pandas库进行数据清洗与处理,在Matplotlib或Seaborn中生成可视化图表,并利用统计软件如R或SPSS来进行更复杂的建模分析。
  • 主要(2014年5月至2021年8月)
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    本数据库收录了自2014年5月至2021年8月间中国各大城市的实时空气质素监测数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标的逐小时更新记录。 标题为“全国各城市空气质量 逐小时(2014年5月-2021年8月)”的数据集包含了中国各地城市在指定时间范围内每小时的空气质量信息,对于研究中国的环境状况以及空气质量的变化趋势具有重要意义。 该数据集中包括几个关键指标:AQI(空气质量指数)、PM2.5(细颗粒物)、PM10(可吸入颗粒物)、SO2(二氧化硫)和NO2(二氧化氮)。这些参数是衡量空气污染程度的关键因素。其中,AQI是一个综合性的评估标准,用于判断空气污染对公众健康的潜在影响,并将多种污染物的浓度水平转换为易于理解的数值范围在0到500之间;PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的小颗粒物,因其能够深入人体肺部而对人体健康构成威胁。相比之下,PM10包括了PM2.5及更大的颗粒物,同样影响人类健康但相对而言危害较小。 二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)是主要的大气污染物,它们的来源主要包括燃煤、燃油等人为活动。这些污染物质对环境和人体健康的负面影响显著,例如导致酸雨的发生以及植物生长受损,并可能引发呼吸道疾病等问题。 通过分析上述数据集中的信息,研究人员能够了解不同季节及时间段内空气质量的变化规律并确定污染源所在位置;同时提出改善措施以提升城市空气品质。此外,在GIS(地理信息系统)标签下表明该数据库还包含地理位置信息,使得这些空气质量数据可以与地图相结合进行空间分析。 每个压缩文件都按照“城市_年份”命名方式来区分不同时间段的数据内容,例如:“城市_20160101-20161231.zip”,这说明了该数据库中包含的某一年内每日甚至每小时的具体数据。这种组织结构使得研究人员能够根据需要选择特定时间范围进行详细分析,并且有助于对比不同年份间的空气质量变化情况。 总之,此数据集为长期趋势研究、政策制定以及环境健康风险评估提供了丰富的素材资源;对于深入理解和改善中国的环境质量具有重要的参考价值。