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美国环境污染物数据集

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简介：
美国环境污染物数据集提供了关于美国各地空气、水质及土壤中各类污染物质浓度的详细记录，涵盖历史监测结果与趋势分析。 数据涵盖2000年至2016年期间美国环保署记录的四种主要污染物情况，包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳以及臭氧的含量。

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  • 美国环境污染物数据集
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    美国环境污染物数据集提供了关于美国各地空气、水质及土壤中各类污染物质浓度的详细记录，涵盖历史监测结果与趋势分析。 数据涵盖2000年至2016年期间美国环保署记录的四种主要污染物情况，包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳以及臭氧的含量。
     
  • 环境污染数据.csv
    优质
    《环境污染数据.csv》记录了各种环境污染物的数据，包括时间、地点及各类污染指数等信息，旨在为研究和管理环境污染提供支持。 博文EMD-LSTM使用了特定的数据集进行研究与分析。该方法结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM），以提高时间序列预测的准确性。文中详细介绍了数据预处理、模型构建及实验结果，展示了EMD-LSTM在实际问题中的应用效果。
     
  • z国历史空气污染物排放数据集（8行业、9种污染物）(更新整理)
    优质
    本数据集提供了Z国八个主要行业中九种关键空气污染物的详细排放记录，经过全面更新和精心整理，为研究者提供宝贵的历史数据分析资源。 该资源提供了一套今年新整理的数据集，适用于撰写论文进行实证研究。数据来自权威来源，并且经过精心校对，确保控制变量的准确性远超同类资料，避免了数据造假的问题。 适用对象包括大学生、本科生及研究生等初学者群体，易于上手使用。这些数据广泛应用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学和商业管理等领域。 时间分辨率：月 空间分辨率：10km - 100km 数据大小：759.64 MB 数据时间范围：2011年1月至2018年12月 元数据更新日期：2022年4月15日
     
  • 中国31省份环境污染综合指数（2008-2022）
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    本报告分析了2008至2022年间中国各省份的环境污染状况，涵盖空气、水质等多方面指标，评估各地环保成效。 数据指标内容包括省份、年份、废水排放总量（万吨）、废气中二氧化硫排放量（万吨）、一般工业固体废物产生量（万吨）以及环境污染综合指数（采用熵值法计算）。
     
  • 地级市环境污染处罚数据（2009-2022年）.zip
    优质
    本资料集包含了2009年至2022年间中国各主要地级市因环境违法行为受到的行政处罚记录，旨在反映各地环保执法情况及污染治理进展。 环境污染处罚数据指的是在环境保护领域内，因违反相关法律法规、政策或标准而导致的环境破坏行为所受到的具体行政处罚记录。这些数据通常包括违法行为主体的信息、违法事实描述、法律依据、具体处罚措施类型及金额等细节。 通过对地级市内的环境污染处罚情况分析，可以增强企业的环保意识和社会责任感，并促使企业采取更加可持续和环保的生产方式与经营策略。此外，公众通过了解环境违规行为及其后果的数据信息，也能提高自身的环境保护意识并积极参与到保护环境中来，共同促进环境保护事业的发展。 数据名称：地级市-环境污染处罚数据 相关数据包括省份、地级市、披露日期、被处罚对象、处罚原因、具体处罚措施内容及罚没金额（单位为万元）、执行处理的机构。
     
  • 关于六种空气污染物的浓度数据集
    优质
    本数据集包含了六种主要空气污染物的详细浓度信息，旨在为环境研究与空气质量评估提供科学依据。 六种空气污染物浓度数据集。
     
  • 10-1全国环境污染治理投资情况（2001-2018年）
    优质
    本报告详细分析了2001年至2018年间中国环境污染治理的投资状况，涵盖各类污染控制领域的资金流向与变化趋势。 10－1全国环境污染治理投资情况（2001－2018年）.xls
     
  • 河流污染图片数据集.7z
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    本数据集包含大量标注的河流污染图像文件，旨在为环境监测和污染识别提供研究支持。文件格式为.7z，内含详细文档说明。 河道污染数据集包含一个7z压缩文件，其中包含两个主要的文件夹：train_data 和 test_data。 - train_data 文件夹内有超过1000张图片用于训练模型。 - 在同一个文件夹中还提供了一个名为 train_label.csv 的标注文件，用来描述每一张训练图像的内容和污染情况。 - 另一个文件夹是 test_data ，它包含400张测试用的图片。
     
  • 空气污染致死率 - 数据集
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    该数据集聚焦于全球及各地区因空气污染导致的死亡案例统计分析，旨在揭示空气质量与人类健康之间的关联，为政策制定提供科学依据。 数据集“Death Due to Air Pollution 空气污染致死”提供了研究全球空气污染对人类健康影响的重要资源。核心文件是“death-rates-from-air-pollution.csv”，其中包含不同国家和地区因为空气污染导致的死亡率信息。 以下是一些基于该数据集可以探索和学习的关键知识点： 1. **空气质量指数（AQI）**：衡量空气污染的标准指标，涵盖了多种污染物如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮及臭氧等。 2. **颗粒物污染（PM2.5与PM10）**：这些微小的颗粒能深入肺部并引发健康问题，尤其增加心脏病和呼吸道疾病的风险。 3. **全球分布**：数据集涵盖各国空气污染死亡率信息，有助于对比分析最严重的地区及其影响范围。 4. **时间序列分析**：若包含多年数据，则可以研究空气污染导致的死亡率变化趋势，判断其改善或恶化情况。 5. **相关性分析**：探索空气质量与经济因素（如GDP、人口密度和工业发展水平）之间的联系，以了解影响空气污染的因素。 6. **健康影响**：揭示不同疾病类型（例如心血管病及肺癌）与空气污染的关联程度，对公共卫生政策制定有重要参考价值。 7. **政策评估**：通过比较实施控制措施前后的死亡率变化来评价相关政策的有效性，并为未来的环保决策提供依据。 8. **数据可视化**：利用地图、柱状图和折线图等工具展示不同地区的空气污染状况及死亡率，提高公众对问题的认识。 9. **统计建模**：使用回归分析预测未来空气质量与死亡率的关系及其变化趋势，在特定条件下进行评估。 10. **环境正义**：研究社会经济不平等如何影响空气污染负担，识别贫困地区或弱势群体是否更易受到空气污染的影响。 该数据集为学术、政策制定及公众教育提供了丰富的资源。通过深入分析这些信息，我们能够更好地认识和应对全球面临的严重空气污染问题，并寻找有效的解决策略。