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中国全国空气质量数据表

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简介：
中国全国空气质量数据表提供全国各地实时及历史空气质量监测信息，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，助力公众健康与环保决策。 城市数据涵盖全国300多个城市的环境信息，包括时间、城市名称、各种污染物浓度、空气质量指数（AQI）、首要污染物以及污染等级等内容。

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  • 中国全国空气质量数据表
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    中国全国空气质量数据表提供全国各地实时及历史空气质量监测信息，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，助力公众健康与环保决策。 城市数据涵盖全国300多个城市的环境信息，包括时间、城市名称、各种污染物浓度、空气质量指数（AQI）、首要污染物以及污染等级等内容。
     
  • 全国历史空气质量数据.zip
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    本资料包包含全国主要城市自2015年以来的历史空气质量数据，涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值，适用于环境研究与数据分析。 全国13年至19年的空气质量数据涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等多项指标。这些数据包括城市编号及名称、所属省份，以及日期等信息，并且记录了当天的AQI指数和质量等级排名。此外，还详细列出了各项污染物的具体数值：如PM2.5 24小时均值、PM10 24小时均值、二氧化硫24小时均值、二氧化氮24小时均值、一氧化碳24小时均值及臭氧指标的每日变化情况。
     
  • 全国空气品质数据
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    全国空气品质数据提供中国各地实时空气质量信息，包括PM2.5、二氧化硫等污染物浓度，帮助公众了解环境状况，采取健康防护措施。 数据包括pm2.5、pm10、no2、so2、co、o3等城市空气质量指标。
     
  • 全国空气质量监测的数据集
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    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。
     
  • 全国各城市空气质量数据概览
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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。
     
  • 中国城市空气质量的数据集
    优质
    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。
     
  • 全国空气质量解析.pdf
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    本PDF文档深入分析了中国各地的空气质量状况，探讨影响空气污染的主要因素，并提出改善建议。适合环保研究者参考。 全国空气质量分析项目使用Python的Pandas库、numpy进行数据分析练习，并旨在对我国各地的空气情况进行深入研究与可视化展示。该项目通过导入并清洗557424条数据记录，利用Matplotlib、Seaborn及Pyecharts等工具来呈现主要省市的空气质量排名和趋势。 具体来说，项目涵盖以下关键步骤： 1. 数据处理：使用Pandas读取CSV格式的数据文件，并进行必要的清理工作（如填充缺失值和去除无关列）。 2. 统计分析与特征提取：借助Pandas及Numpy对数据集执行统计操作并挖掘潜在规律。 3. 可视化呈现：应用Matplotlib、Seaborn以及Pyecharts等库生成图表，帮助我们直观理解空气质量状况及其变化趋势。 4. 相关性研究：通过计算相关系数矩阵来探索不同污染物间的联系及对整体空气品质的影响。 整个项目依赖于以下技术： - Pandas: 用于数据的读取、清洗与初步分析； - Numpy: 支持高级数值运算和统计方法的应用； - Matplotlib, Seaborn 和 Pyecharts：提供丰富的图形化展示手段，使结果更易于理解。 通过该研究项目可以全面把握我国空气质量的整体状况及其动态变化，并进一步探讨污染物之间的相互作用机制。这将有助于我们更好地应对空气污染问题并提出有效解决方案。
     
  • 全国空气质量监测数据获取工具
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    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。
     
  • 中国各城市空气质量实时数据
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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。