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空气质量数据分析工具 (OpenAir).zip

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简介：
空气质量数据分析工具(OpenAir)是一款开源软件包，专为环境科学家和研究人员设计。它能够高效处理、分析及可视化各类空气品质数据，助力深入探究污染模式与趋势。 openair 是一个用于分析空气质量数据的开源工具，它也可以用来分析更广泛的大气成分数据。对于主要收费的 openair 服务，请访问其官方网站获取更多信息。

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  • 空气质量数据分析工具 (OpenAir).zip
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    空气质量数据分析工具(OpenAir)是一款开源软件包，专为环境科学家和研究人员设计。它能够高效处理、分析及可视化各类空气品质数据，助力深入探究污染模式与趋势。 openair 是一个用于分析空气质量数据的开源工具，它也可以用来分析更广泛的大气成分数据。对于主要收费的 openair 服务，请访问其官方网站获取更多信息。
     
  • 空气质量计算工具
    优质
    空气质量计算工具是一款实用型应用程序，能够实时监测并提供所在地区的空气质量和污染指数，帮助用户更好地关注和改善生活环境。 空气参数计算专用软件能够便捷地输入两个参数，并迅速得出其他相关参数的结果，使用起来非常方便。
     
  • 空气质量指数AQI计算工具
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    空气质量指数(AQI)计算工具是一款实用的应用程序，帮助用户快速准确地获取所在地区的实时空气质量和污染程度信息，保障健康生活。 可以开发一个计算环境空气质量指数AQI及分指数的小软件。
     
  • 全国空气质量监测数据获取工具
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    本工具旨在提供便捷途径访问全国空气质量监测数据，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，助力用户实时了解并改善生活环境中空气状况。 从中国环境监测总站每小时发布的空气质量监测数据网上自动获取的数据包括600多个监测点和120个城市。
     
  • 空气质量分析报告（一）
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    本报告深入分析了特定时间段内的空气质量数据，涵盖了PM2.5、二氧化硫等关键污染物浓度的变化趋势及影响因素，旨在为改善城市空气质量和环境保护提供科学依据。 本实验题目为“城市空气质量分析——基于 MapReduce 框架实现”。其实验目标是利用 MapReduce 框架来分析各城市的空气质量水平。首先，我们需要收集并处理大量的空气质量和气象数据，然后通过编写合适的Map和Reduce函数来提取关键信息，并进行深入的数据挖掘与统计分析。 本实验的主要内容包括： 1. 数据预处理：清洗、整理原始的空气质量监测数据。 2. 设计 Map 和 Reduce 函数：根据需求设计能够高效处理大规模数据集的任务。 3. 实验结果展示：通过图表等形式直观地展现不同城市间的空气质量差异以及变化趋势。 此项目旨在利用大数据技术解决实际环境问题，为环保部门提供决策支持。
     
  • CALPUFF空气质量模型分析
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    CALPUFF是一种先进的空气质量模型，用于模拟和预测大气污染物的扩散、沉降及化学转化过程，广泛应用于环境影响评估与污染控制策略制定。 CALPUFF 模型是由美国 EPA 推荐的空气质量扩散模式，由 Sigma Research Corporation（现为 Earth Tech, Inc 的子公司）开发。该模型包括三个组成部分：CALMET 气象模块、CALPUFF 烟团扩散模块和 CALPOST 后处理模块。 CALPUFF 是一种适用于非定常、非稳态气象条件的高斯型烟团扩散模式，能够模拟污染物在多层空间中的扩散、迁移及转化过程。其应用范围广泛，从几十米到几百公里不等，在近距离内可以考虑建筑物下洗效应、浮力抬升和动力抬升等因素；而在远距离上，则能处理干湿沉降、化学转化以及垂直风修剪等污染物清除机制。 该模型能够针对不同类型的污染源（包括点源、面源、线源及体源）进行逐时变化的模拟，并支持小时至年等多种时间尺度下的平均值预测。此外，CALPUFF 考虑了下垫面对空气质量的影响，并能输出详细的地面网格浓度和指定受体点的数据。
     
  • 全国历史空气质量数据.zip
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    本资料包包含全国主要城市自2015年以来的历史空气质量数据，涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值，适用于环境研究与数据分析。 全国13年至19年的空气质量数据涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等多项指标。这些数据包括城市编号及名称、所属省份，以及日期等信息，并且记录了当天的AQI指数和质量等级排名。此外，还详细列出了各项污染物的具体数值：如PM2.5 24小时均值、PM10 24小时均值、二氧化硫24小时均值、二氧化氮24小时均值、一氧化碳24小时均值及臭氧指标的每日变化情况。
     
  • 空气品质指数数据分析集
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    本数据集收录了全球各地多年来的空气质量指数（AQI）监测记录，涵盖PM2.5、臭氧等关键指标，旨在深入分析空气质量变化趋势及其对公众健康的影响。 空气质量指数分析数据集
     
  • 【练习】03-北京空气质量数据分析处理
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    本练习聚焦于北京空气质量的数据分析与处理，旨在通过数据解读提升环境问题意识，并掌握基本的数据科学技能。 同学们好， 本周的作业内容及相关数据可以在百度网盘中找到：https://pan.baidu.com/s/1jxa91x_2_8zysjmsAtcwNQ 提取码为：lwwx 请查收并完成相关任务。
     
  • 基于大数据的空气质量数据可视化分析.docx
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    本文档探讨了利用大数据技术进行空气质量数据分析与可视化的创新方法，旨在通过直观的数据展示帮助公众更好地理解空气污染状况，并为环保决策提供支持。 基于大数据的空气质量数据可视化研究由武裝与覃爱明撰写，并发表于《中外企业家·下半月》2015年第1期。两位作者来自首都经济贸易大学（北京 100070）。文章指出，由于工业化和城市化的快速发展以及人类活动加剧的影响，世界许多地区的能源消耗、交通规模不断扩大，导致空气污染日益严重。 开展空气质量监测数据分析与可视化研究有助于全面掌握城市中各类污染物排放数据及不同区域内的浓度分布情况。本段落提出利用大数据Hadoop平台进行空气监测数据挖掘分析的方案，并通过逐年逐日天气现象资料对地区内空气污染状况及其时间空间特征的影响进行了探讨，同时采用可视化技术来展示和预测空气污染物的变化趋势。 关键词：大数据；可视化；空气质量；监测 中图分类号：N37 引言部分强调了近年来中国地区的空气污染问题日益严重，并指出空气污染对人体健康、经济活动及环境造成的负面影响。通过计算机在可视化的应用，人们发现了许多新颖的技术并改进现有技术，使得用户能够更好地与数据进行交互。 文章还讨论了大数据的特征以及基于Hadoop的大数据分析技术的应用。大数据具有体量大（volume）、类别多（variety）、处理速度快（velocity）和真实性高（veracity）的特点。这些特点正在对IT企业带来挑战，并且需要新的处理模式来增强决策力、洞察力及流程优化能力。 总之，通过运用先进的数据可视化工具和技术手段分析空气质量监测大数据集能够为污染控制、环境管理和公共事业发展提供理论支持与实用价值。