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北京2013年至2018年的空气质量历史记录

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简介：
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}

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  • 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}
     
  • 北京市各监测站2013年至2021年空气质量数据的
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    本数据集收录了2013年至2021年间北京各监测站点的空气质量记录，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，详尽展现了北京市近年来空气质量的变化趋势与改善成效。 标题中的“北京市空气质量数据各个站点的2013年到2021年的”表明这是一个关于北京地区多个空气质量监测站的数据集，时间跨度从2013年3月1日至2021年，涵盖了长达8年的历史记录。这个数据集可以用于研究和分析北京地区的空气质量变化趋势，并对环境科学研究、城市规划以及公共政策制定具有重要意义。 描述简短地提到“北京市空气质量数据”，这暗示数据集中可能包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等主要空气污染物的浓度数据，还有温度、湿度、风向和风速等相关气象参数。这些数据对于理解空气质量与气候条件之间的关系至关重要。 标签“大数据”表明这个数据集的数据量庞大，可能涉及数百万条记录。处理这样的数据需要使用大数据技术工具（如Hadoop或Spark）以及掌握一系列技能，包括数据清洗、预处理、存储和分析等。这通常涉及到数据科学和机器学习的知识。 在压缩包子文件的名称“PRSA_Data_20130301-20170228”中，“PRSA”可能代表“Public Environmental Quality Supervision and Analysis”，表示数据来源于官方或权威机构。日期范围从2013年3月至2017年2月，但未提及之后的数据。 为了分析这些数据，首先需要使用解压工具（如7-Zip、WinRAR）将文件解压缩。然后，可能需要用编程语言（如Python或R），配合Pandas和NumPy等库进行数据加载、清洗、转换和分析。数据分析阶段可以计算各项污染物的统计指标，并通过时间序列分析探索季节性和周期性模式。 进一步地，可能需要构建预测模型来预测未来空气质量变化并评估不同因素的影响。结果可以通过Matplotlib或Tableau生成图表以便于非专业人士理解和解读。 这个数据集提供了深入了解北京地区空气质量变迁的重要资源，涉及到的技术领域包括大数据处理、数据分析和机器学习等。通过深入研究，可以为改善城市环境及制定环保政策提供科学依据。
     
  • 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。
     
  • 十年天气历史记录.zip
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    本数据集包含了过去十年中全球主要城市的每日天气记录，包括温度、降水和风速等关键指标，适用于气候分析与研究。 从2011年到2020年，全国各地各省市的详细天气数据资源包括每个省、每个市的具体情况。这些数据包含时间、天气状况、最高气温、最低气温、风向及风力等信息。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 2013至2021年间核心城市的每日空气质量数据
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    这段资料包含了从2013年至2021年期间中国主要城市每日详细的空气质量记录，包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物的数据。 2013年至2021年核心城市空气质量的日度数据记录了这段时间内各主要城市的空气状况。
     
  • 北京空气质量数据.xlsx
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    该文件包含了北京市多年来的空气质量监测数据，包括PM2.5、二氧化硫等污染物浓度变化情况，旨在为研究者和公众提供详细的空气质量管理信息。 在学习机器学习的过程中，会用到各种各样的数据集来训练模型和测试算法的效果。这些数据集涵盖了从图像识别、自然语言处理到推荐系统等多个领域的内容，对于初学者来说是非常重要的资源。通过实践这些数据集，可以帮助理解理论知识，并且提高解决实际问题的能力。
     
  • 北京的空气质量状况.zip
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    本资料包分析了北京市近年来的空气质量变化情况，包括PM2.5、二氧化硫等污染物的数据统计和趋势预测。 同学们好， 本周作业内容与北京空气质量数据处理相关，请完成任务后将整个项目（rar或zip格式）压缩并命名为 ID-作业序号，然后提交。 相关数据可在百度网盘中获取：https://pan.baidu.com/s/1jxa91x_2_8zysjmsAtcwNQ 提取码为 lwwx。