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2022年各地PM2.5、PM10、SO2及NO2等环境空气质量相关数据

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简介:
2022年本年度各具特色的城市环境空气质量数据统计结果

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  • 2017每日(AQI, SO2, NO2, PM2.5, PM10).xlsx
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    该文件包含了北京市2017年度每天的空气质量数据,包括AQI(空气污染指数)、SO2(二氧化硫)、NO2(二氧化氮)、PM2.5和PM10等关键指标。 2017年日度空气质量数据(AQI、SO2、NO2、PM2.5、PM10).xlsx
  • 2015至2021级市月度指标(AQI、SO2NO2PM2.5PM10、O3、CO)
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    本数据集涵盖了中国2015年至2021年期间各直辖市、省会城市及其他地级市的月度空气质量状况,包括AQI及六种主要污染物(SO2、NO2、PM2.5、PM10、O3、CO)的浓度水平。 2015年至2021年期间的地级市月度空气质量数据包括AQI、SO2、NO2、PM2.5、PM10、O3以及CO等指标。其中,AQI是衡量空气污染程度的综合指数,涵盖了二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)等多种污染物浓度。这些污染物对环境及人体健康均会产生不同程度的影响。特别地,PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的细小颗粒物质。
  • 2013-2022全国城市(AQI)PM2.5污染日度与排名
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    本数据库收录了中国主要城市从2013年至2022年的每日AQI和PM2.5浓度数据,提供年度、季度和月度的空气污染排名。 01、数据简介 空气质量指数(AQI)是对某一地区空气状况进行量化描述的指标,涵盖了空气清洁或污染的程度以及对公众健康的潜在影响。评估的重点在于监测这些因素对人体健康的影响。 大气污染物种类繁多,环保局在计算空气质量指数时主要依据五个关键标准:PM2.5颗粒物、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和地面臭氧(O3)。国家环境保护部门制定了全国环境空气质量的标准,并指出地面臭氧与PM2.5是构成对人类健康最大威胁的两大因素。 数据名称:全国各地级市的空气质量指数AQI、AQI排名以及PM2.5日度污染数据 年份范围:2013年至2022年 02、相关指标数据 本研究的数据来源于中国气象网,涵盖了全国超过三百个城市的大气污染物情况。这些城市的数据包括六种主要的空气污染物类别:PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO。
  • _AQI计算器
    优质
    环境空气质量(AQI)计算器是一款便捷的应用程序,能够实时提供各地AQI指数及PM2.5等污染物数据,帮助用户及时了解和改善所处环境的空气状况。 输入污染物浓度后,系统会自动显示分指数、AQI(空气质量指数)、首要污染物、级别以及相应的描述等内容。
  • 济源市区域研究-论文
    优质
    本论文深入探讨了济源市不同区域的环境空气质量状况,分析影响空气污染的主要因素,并提出改善建议。 根据2019年对济源市山区农村、平原农村及城市区域的监测数据,分析了不同地区的环境空气质量状况。结果显示:三个区域的可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)以及臭氧浓度均超过了标准值,具体数值分别为91 μg/m³、55 μg/m³和193 μg/m³。相比之下,二氧化硫(SO₂)、二氧化氮(NO₂)及一氧化碳(CO)的年平均浓度均符合国家标准要求,分别是14 μg/m³、31 μg/m³和1.8 mg/m³。综合环境空气质量指数从高到低依次为城市区域监测站、平原农村监测站以及山区农村监测站。
  • Python获取全国城市PM2.5和臭氧详解
    优质
    本教程深入讲解如何利用Python代码获取中国各城市的PM2.5、臭氧及其他重要空气质量指标的数据,并进行数据分析。适合环境监测与研究者参考学习。 随着国家发展,许多城市的空气质量并不理想。虽然国家气象局会实时统计这些数据,但直接爬取可能会遇到反爬虫措施的挑战,因此使用现成的免费接口是较为便捷的选择之一。下面提供一个利用Python调用API查询空气质量指数的例子: ```python # -*- coding: utf-8 -*- # flake8: noqa __author__ = wukong import urllib from urllib import urlencode # 配置您申请的应用密钥和用户标识符(例如:app_key、open_id) app_key = *** open_id = *** request_url = http://api.example.com/air_quality # 示例API地址,实际使用时需替换为真实接口 params = { key: app_key, id: open_id, } data_encode = urlencode(params) url_with_params = request_url + ? + data_encode response = urllib.urlopen(url_with_params).read() print(response.decode(utf-8)) ``` 注意:上述代码中的`app_key`和`open_id`需要根据实际情况替换,而URL部分则应使用真实的API接口地址。