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河流污染图片数据集.7z

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 环境污染数据.csv
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    《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。
     
  • imnoise2_添加噪声污染至图像函数_噪声污染图像_
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    简介：ImNoise2 函数用于向图像中加入噪声污染，增强或模拟不良环境下的图像效果，常应用于测试图像处理算法的鲁棒性。 是表示添加噪声污染一幅图像。
     
  • 世界各地的空气污染指数数据集
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    本数据集汇集了全球各地实时空气污染指数，涵盖PM2.5、臭氧等关键指标，旨在促进空气质量研究与监测。 该数据集旨在为不同地区的空气质量提供有价值的见解，帮助研究人员和政策制定者做出明智决策以解决空气污染问题。此数据集由两个独立的数据集合而成：一个包含城市及其相应的经纬度信息，另一个则包括世界各国的空气污染水平数据。通过整合这两个数据集，我们现在能够分析并比较各国城市的空气质量指数。 创建这个数据集的灵感来自于人们对空气污染对健康和环境影响的关注日益增加。使这些数据易于获取与理解有助于持续改善空气质量，并为子孙后代创造一个更清洁、更健康的地球。 该数据集中包含以下几项关键指标： 1. PM2.5：这是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，吸入后会对人体健康造成危害，特别是在高浓度下。 2. 臭氧：臭氧是一种通过阳光和其他污染物在大气中发生化学反应形成的气体。高水平的臭氧可能对人类健康产生负面影响，尤其是对于那些有呼吸道疾病的人群。 3. 一氧化碳（CO）：这是一种无色无味的气体，由化石燃料不完全燃烧产生。高浓度的一氧化碳对人体有毒，可能导致头痛、头晕和恶心等症状。
     
  • 1998-2014年间工业企业污染数据集.rar
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    本数据集包含了1998年至2014年间中国工业企业的污染排放信息，涵盖了企业基本信息、污染物种类及排放量等关键指标。 时间区间为1998年至2014年期间的指标包括：工业总产值（现价）单位为万元、年正常生产时间为小时数、工业用水总量以吨计，燃料煤消费量与原料煤消费量均以吨计算；燃料油中不包含车船用部分的数据也使用吨作为计量单位，并且需要区分其中重油和柴油的具体数值。洁净燃气的消耗则采用万立方米为度量标准。 废水治理设施的数量以及其处理能力（以每日处理多少吨来衡量）是另一项重要指标，同时记录工业废水中经过处理与未被治理前后的数量变化情况及去除氨氮、化学需氧量等污染物的具体数值。废气排放总量用万标立方米表示，并且要统计用于减少污染的设施设备详情及其实际效能。 具体数据集中的各项细节可参考相关资料中1998年和2006年的记录展示，涵盖上述全部项目内容。
     
  • 河流污染评估的多元统计分析方法研究.pdf
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    本论文探讨了利用多元统计技术进行河流污染程度与来源分析的方法，旨在为水质管理提供科学依据和技术支持。 本研究探讨了多元统计分析在评估河流污染状况中的应用，并以湟水流域为例进行实证分析。通过选取具有代表性的断面，运用因子分析法与聚类分析法对各断面的水质污染程度及相似性进行了量化评价。此外，还使用判别分析方法验证相关结果的有效性，为制定有效的河流治理策略提供了科学依据。
     
  • 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)
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    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