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2010至2014年间北京市PM2.5数据的分析

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简介：
本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征，旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务：数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库，完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果，这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。

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  • 2010至2014年间北京市PM2.5数据的分析
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    本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征，旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务：数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库，完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果，这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。
     
  • 有关北京PM2.5的数据分析
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    本研究聚焦于北京地区的PM2.5数据分析，通过收集和整理大量环境监测数据，探讨污染源、变化趋势及其对公众健康的影响。 北京的美国大使馆记录了4年的北京PM2.5数据，包括8个特征。
     
  • 北京PM2.5数据集
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    《北京PM2.5数据集》提供了北京市长期详细的空气质量监测记录，特别聚焦于细颗粒物（PM2.5）浓度的变化趋势与分布情况。 北京PM2.5数据集（UCI机器学习库）常用于时间序列预测问题。
     
  • 关于2010-2014年间南昌市城市扩张的多源遥感数据分析研究
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    本研究基于2010至2014年的多源遥感数据，深入分析了南昌市的城市扩张模式及其影响因素，旨在为城市的可持续发展提供科学依据。 本研究选取了近年来经济发展较快的江西省会城市南昌市作为研究区域，利用HJ与Landsat TM卫星遥感影像数据源，分析2010、2012、2014年三个时期的城市扩张情况。
     
  • 2018年北京市积分落户数据分析.csv
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    该文件包含2018年北京市积分落户政策下申请人的详细数据，包括各项积分项目的具体得分情况和最终排名等信息。适合研究北京人口政策和社会经济发展趋势。 对2018年北京积分落户数据分析以及招聘网站上“数据分析”职位的招聘信息进行分析，包括职位地区分布、工资待遇、工作年限要求和技术能力要求等方面的内容。
     
  • 北京PM2.5浓度数据
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    北京PM2.5浓度数据提供了北京市空气质量监测站实时更新的细颗粒物（PM2.5）浓度信息，帮助公众了解空气污染状况并采取健康防护措施。 北京市PM2.5浓度数据来自美国大使馆的测量结果，涵盖了从2013年至2017年共五年的数据。
     
  • 北京PM2.5数据（2010.1.1-2014.12.31）- PRSA_data.csv
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    该数据集包含了北京市在2010年1月1日至2014年12月31日期间，每日PM2.5浓度及其他气象参数的记录。提供全面的空气质量分析基础。 从2010年1月1日至2014年12月31日的北京PM2.5数据集。
     
  • 省市县PM2.5数据记录（1998年至2020年）
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    本数据库收录了自1998年以来中国各省市县级行政区的PM2.5年度平均浓度数据，旨在追踪空气污染变化趋势。 NASA的MERRA-2数据集包含了气溶胶的地面观测结果，并展示了它们与气候系统其他物理过程之间的相互作用。通过卫星获取的气溶胶分布数据，我们计算了中国343个地级市（依据2015年的行政区划）从1998年到2020年间每日PM2.5的数据。原始数据矩阵经过双线性插值处理后，再统计出各城市每日的PM2.5数值，最终形成了一张记录了这些信息的日度表格。
     
  • 近十年北京市植被指数变化的MODIS数据分析
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    本研究基于MODIS数据，分析了2013至2023年间北京市植被指数的变化趋势，探讨城市绿化及生态环境改善情况。 党慧与袁涛基于2003年至2012年6月、7月及8月份的MODIS影像数据进行了研究，以NDVI为分析对象，计算了北京市各功能区植被指数以及大于0.1的NDVI差值指数，并对近十年间的变化趋势进行了详细分析。