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13-18年空气质量数据_1.xls

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简介：
该文件包含2013年至2018年间某地区的每日空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标，旨在反映六年来空气污染的变化趋势。 2013年至2018年全国空气质量指数的数据来源于《中国环境统计年鉴》（2012-2018）、中国气象网以及中国环境保护数据库。政策实施时间、排污费征收额及地区污染物排放量等数据则来自各省市的政府部门网站。集中供暖情况的相关信息来自于城市热力公司和官方媒体报道。城市群相关数据依据《国家新型城镇化规划（2014-2020）》获取。人均可支配收入、产业结构以及高污染产业产值的数据来源于《中国城市统计年鉴》（2012-2018）。能源消费结构的相关信息则来自《中国能源统计年鉴》（2012-2018）。

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  • 13-18年空气质量数据_1.xls
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    该文件包含2013年至2018年间某地区的每日空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标，旨在反映六年来空气污染的变化趋势。 2013年至2018年全国空气质量指数的数据来源于《中国环境统计年鉴》（2012-2018）、中国气象网以及中国环境保护数据库。政策实施时间、排污费征收额及地区污染物排放量等数据则来自各省市的政府部门网站。集中供暖情况的相关信息来自于城市热力公司和官方媒体报道。城市群相关数据依据《国家新型城镇化规划（2014-2020）》获取。人均可支配收入、产业结构以及高污染产业产值的数据来源于《中国城市统计年鉴》（2012-2018）。能源消费结构的相关信息则来自《中国能源统计年鉴》（2012-2018）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 北京空气质量数据.xlsx
    优质
    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。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集.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。
     
  • 2015-2017年城市每日空气质量数据.zip
    优质
    该压缩包包含2015至2017年间中国各大城市的每日空气质量监测数据，涵盖PM2.5、PM10、SO2等关键污染物浓度及AQI指数。适合环境研究与数据分析使用。 2015年至2017年的城市逐日空气质量数据涵盖了多个城市，可用于分析研究。
     
  • 基于神经网络的空气质量预测（含柳州2013年来空气质量数据）.zip
    优质
    本项目采用神经网络模型对城市空气质量进行预测，并提供了柳州市自2013年以来的历史空气质量数据集。 利用模糊神经网络算法，在MATLAB环境中进行仿真预测以实现空气质量的预报。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集文件数据
    优质
    该数据集包含中国2014至2018年间各城市的空气质量记录，以CSV格式存储，内容详尽地描述了PM2.5、PM10等关键指标的变化趋势。 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指数、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。
     
  • 空气质量指数（AQI）检测数据
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    空气质量指数(AQI)检测数据提供了关于空气污染程度的关键信息，帮助公众了解当前及未来的空气质量状况。 AQI空气质量检测数据 AQI空气质量检测数据 AQI空气质量检测数据 AQI空气质量检测数据 AQI空气质量检测数据 AQI空气质量检测数据