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2014年全国城市和站点的空气质量数据集

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简介:
该数据集包含2014年中国各大城市及监测站点的空气质量记录,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明,并在文章中有更全面的介绍。实时更新内容如下: - type:数据类型 单位 - AQI:AQI 实时值 N/A - PM2.5:PM2.5 实时浓度 微克/立方米 - PM2.5_24h :PM2.5 24小时滑动均值 微克/立方米 - PM10 :PM10 实时浓度 微克/立方米 - PM10_24h:PM10 24小时滑动均值 微克/立方米 - SO2:SO2 实时浓度 微克/立方米 - SO2_24h:SO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - NO2 :NO2 实时浓度 微克/立方米 - NO2_24h:NO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - O3:O3 实时浓度 微克/立方米 - O3_24h:O3 24小时最大值 微克/立方米 - O3_8h :O3 8小时滑动均值 微克/立方米 - O3_8h_24h:O3 8小时滑动均值 的24小时最大值 微克/立方米 - CO:CO 实时浓度 毫克/立方米 - CO_24h :CO 24小时滑动均值 毫克/立方米

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客服
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  • 2014
    优质
    该数据集包含2014年中国各大城市及监测站点的空气质量记录,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明,并在文章中有更全面的介绍。实时更新内容如下: - type:数据类型 单位 - AQI:AQI 实时值 N/A - PM2.5:PM2.5 实时浓度 微克/立方米 - PM2.5_24h :PM2.5 24小时滑动均值 微克/立方米 - PM10 :PM10 实时浓度 微克/立方米 - PM10_24h:PM10 24小时滑动均值 微克/立方米 - SO2:SO2 实时浓度 微克/立方米 - SO2_24h:SO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - NO2 :NO2 实时浓度 微克/立方米 - NO2_24h:NO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - O3:O3 实时浓度 微克/立方米 - O3_24h:O3 24小时最大值 微克/立方米 - O3_8h :O3 8小时滑动均值 微克/立方米 - O3_8h_24h:O3 8小时滑动均值 的24小时最大值 微克/立方米 - CO:CO 实时浓度 毫克/立方米 - CO_24h :CO 24小时滑动均值 毫克/立方米
  • 2014-2020.zip
    优质
    该数据集包含2014年至2020年间中国各大城市的空气质量记录,包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物的日均值,便于研究空气污染变化趋势。 2014-2020全国所有城市空气质量数据集.zip
  • 2014-2018历史
    优质
    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。
  • 间计2014-20231600个
    优质
    本数据集收录了2014年至2023年间全国1600个监测站点的空气质量信息,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,为研究中国空气污染变化提供详实依据。 我们提供了2014年5月13日至2023年3月25日全国超过1600个站点的逐时、逐日、逐月及逐年空气质量指数(AQI)数据,以方便使用处理。这些数据分别保存为shp和excel两种格式。 对于Excel格式的数据,每年的数据会单独存放在一个文件中,并且每个文件包括以下字段:站点编号、站点名字、所属城市、站点经度、站点纬度、对照点以及全年所有日期的AQI数值。同样地,SHP格式数据包含相同的属性信息,并且每年保存为一个独立的shp文件。 基于逐时的AQI数值,我们对每个月的所有时刻进行平均值计算处理,从而得到逐月的AQI数值。在Excel格式的数据中,每个年份的数据会单独存放在一个文件里,并包括以下字段:站点编号、站点名字、所属城市、站点经度、站点纬度、对照点以及全年所有月份的AQI数值。
  • 2014-2017列表.zip
    优质
    本资料包包含2014年至2017年间中国各大监测站点详细的空气质量记录和站点信息列表,涵盖PM2.5、PM10等关键指标。 2014-2017全国所有站点空气质量数据集(包含站点列表).zip
  • 2022至20234月初.rar
    优质
    该压缩文件包含2022年至2023年4月初中国各城市和监测站的每日空气质量数据,包括AQI、PM2.5等指标,便于研究与分析。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明。数据包括以下内容: - **AQI**:空气质量指数实时值(单位为N/A) - **PM2.5**:细颗粒物的实时浓度(微克/立方米) - **PM2.5_24h**:过去24小时内的平均PM2.5浓度 - **PM10**:可吸入颗粒物的实时浓度(微克/立方米) - **PM10_24h**:过去24小时内均值的PM10浓度 - **SO2**:二氧化硫的实时浓度(微克/立方米) - **SO2_24h**:过去24小时内的平均SO2浓度 - **NO2**:二氧化氮的实时浓度(微克/立方米) - **NO2_24h**:过去24小时内均值的NO2浓度 - **O3**:臭氧的实时浓度(微克/立方米) - **O3_24h**:过去24小时内的最大臭氧浓度 - **O3_8h**:8小时滑动平均的臭氧浓度 - **O3_8h_24h**:最近24小时内最大的8小时滑动均值臭氧浓度 - **CO**:一氧化碳的实时浓度(毫克/立方米) - **CO_24h**:过去24小时内的一氧化碳平均浓度
  • 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。
  • 概览
    优质
    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。
  • 2018-2020(含列表).zip
    优质
    本数据集包含2018至2020年间中国各地空气质量监测站的数据记录及详细站点信息,涵盖PM2.5、PM10等关键指标。 2018-2020全国所有站点空气质量数据集(含站点列表).zip
  • 2014-2018CSV.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。