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2018年石家庄的空气质量数据。

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简介：
该数据集包含2018年石家庄市空气质量的全面信息，数据来源为历史PM2.5监测网络。数据以Excel表格的形式呈现，提供了一种便捷的数据访问和分析方式。

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  • 2018年石家庄的空气质量数据
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    本报告详尽分析了2018年度石家庄市空气质量状况，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键污染物浓度变化趋势及改善措施成效。 2018年石家庄的空气质量数据来源于历史PM2.5网，并以Excel表格的形式提供。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集.csv
    优质
    本数据集包含中国2014至2018年间各城市的空气质量记录，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，适用于环境研究与数据分析。 全国2014-2018年空气质量数据集包含55万条记录，字段包括时间、城市名称、AQI值、PM2.5浓度、PM10浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度以及主要污染物类型。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集文件数据
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    该数据集包含中国2014至2018年间各城市的空气质量记录，以CSV格式存储，内容详尽地描述了PM2.5、PM10等关键指标的变化趋势。 全国2014-2018年空气质量数据集包含55万条记录，字段包括时间、城市名称、AQI指数、PM2.5浓度、PM10浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度以及主要污染物。
     
  • 2014-2018年全国城市空气质量历史数据集
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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。
     
  • 13-18年空气质量数据_1.xls
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    该文件包含2013年至2018年间某地区的每日空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标，旨在反映六年来空气污染的变化趋势。 2013年至2018年全国空气质量指数的数据来源于《中国环境统计年鉴》（2012-2018）、中国气象网以及中国环境保护数据库。政策实施时间、排污费征收额及地区污染物排放量等数据则来自各省市的政府部门网站。集中供暖情况的相关信息来自于城市热力公司和官方媒体报道。城市群相关数据依据《国家新型城镇化规划（2014-2020）》获取。人均可支配收入、产业结构以及高污染产业产值的数据来源于《中国城市统计年鉴》（2012-2018）。能源消费结构的相关信息则来自《中国能源统计年鉴》（2012-2018）。
     
  • 2013至2018年10月全国城市空气质量指数数据.zip
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    本数据集包含了2013年至2018年10月中国各城市的空气质量指数(AQI)记录，涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等六项关键污染物的浓度变化。 利用爬虫获取了2013年至2018年10月全国各城市的空气质量指数数据，这些数据来源于真气网。由于不同城市开始公开空气质量指数的时间不一致，因此各个城市的数据量有所不同，请注意这一点。所有文件均为csv格式，方便使用R语言或pandas进行处理。
     
  • 北京2013年至2018年的空气质量历史记录
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    本资料涵盖了从2013年到2018年间北京市空气质量的历史数据，包括各项污染物浓度变化、优良天气天数统计等信息。 北京在2013年至2018年期间每天的空气质量历史数据如下所示：一天的数据示例如下： {date:2013-12-02,aqi:142,pm25:109,pm10:138,so2:61,co:2.6,no2:88,n38h:11}
     
  • 近年来北京市空气质量数据.zip
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    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。
     
  • 基于神经网络的空气质量预测（含柳州2013年来空气质量数据）.zip
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    本项目采用神经网络模型对城市空气质量进行预测，并提供了柳州市自2013年以来的历史空气质量数据集。 利用模糊神经网络算法，在MATLAB环境中进行仿真预测以实现空气质量的预报。