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中国城市月度空气质量指数报告(2013年1月至2024年4月)。

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简介:
1、本资源的详细内容可查阅于: 2、该代码具有显著的特点,包括:采用最新技术,经过人工精心整理,可放心直接引用;数据来源于权威来源,在准确性方面明显优于其他同类数据集,特别适合用于学术论文的实证研究,并且可以有效避免数据造假风险。 3、本资源适用于各类学习者,例如大学生、本科生和研究生等初学者,操作简便易上手! 4、课程关联领域涵盖经济学、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多个学科。 该数据涵盖的时间段为2013年1月至2024年4月。 该数据呈现的时间周期为每月。 该资源包含一系列关键指标,包括月度统计数据、地区编码ID、城市代码、城市名称,以及详细的空气质量信息,具体表现为AQI(空气质量指数)、R范围、空气质量等级,以及各种污染物的数据,例如PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3。

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  • 2013201810据.zip
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    本数据集包含了2013年至2018年10月中国各城市的空气质量指数(AQI)记录,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等六项关键污染物的浓度变化。 利用爬虫获取了2013年至2018年10月全国各城市的空气质量指数数据,这些数据来源于真气网。由于不同城市开始公开空气质量指数的时间不一致,因此各个城市的数据量有所不同,请注意这一点。所有文件均为csv格式,方便使用R语言或pandas进行处理。
  • 2013-2024(每更新)-最新发布.zip
    优质
    本资料包提供2013年至2024年每月中国主要城市的空气质量指数数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的监测结果,助您全面了解各城市空气污染状况的变化趋势。 2013-2024年中国城市空气质量指数(逐月数据)最新出炉.zip
  • 2013-2021近400个据.txt
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    该文本文件包含了从2013年至2021年间,中国接近400个城市的月度空气质量监测数据,涵盖PM2.5、PM10、SO2等关键指标。 城市(近400个)空气质量月度数据(2013-2021)。
  • 202220234初全及站点据.rar
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    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
  • 主要 逐小时据(2014520218
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    本数据库收录了自2014年5月至2021年8月间中国各大城市的实时空气质素监测数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标的逐小时更新记录。 标题为“全国各城市空气质量 逐小时(2014年5月-2021年8月)”的数据集包含了中国各地城市在指定时间范围内每小时的空气质量信息,对于研究中国的环境状况以及空气质量的变化趋势具有重要意义。 该数据集中包括几个关键指标:AQI(空气质量指数)、PM2.5(细颗粒物)、PM10(可吸入颗粒物)、SO2(二氧化硫)和NO2(二氧化氮)。这些参数是衡量空气污染程度的关键因素。其中,AQI是一个综合性的评估标准,用于判断空气污染对公众健康的潜在影响,并将多种污染物的浓度水平转换为易于理解的数值范围在0到500之间;PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的小颗粒物,因其能够深入人体肺部而对人体健康构成威胁。相比之下,PM10包括了PM2.5及更大的颗粒物,同样影响人类健康但相对而言危害较小。 二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)是主要的大气污染物,它们的来源主要包括燃煤、燃油等人为活动。这些污染物质对环境和人体健康的负面影响显著,例如导致酸雨的发生以及植物生长受损,并可能引发呼吸道疾病等问题。 通过分析上述数据集中的信息,研究人员能够了解不同季节及时间段内空气质量的变化规律并确定污染源所在位置;同时提出改善措施以提升城市空气品质。此外,在GIS(地理信息系统)标签下表明该数据库还包含地理位置信息,使得这些空气质量数据可以与地图相结合进行空间分析。 每个压缩文件都按照“城市_年份”命名方式来区分不同时间段的数据内容,例如:“城市_20160101-20161231.zip”,这说明了该数据库中包含的某一年内每日甚至每小时的具体数据。这种组织结构使得研究人员能够根据需要选择特定时间范围进行详细分析,并且有助于对比不同年份间的空气质量变化情况。 总之,此数据集为长期趋势研究、政策制定以及环境健康风险评估提供了丰富的素材资源;对于深入理解和改善中国的环境质量具有重要的参考价值。
  • 202315汽车销据分析
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    本报告深入分析了2023年1月至5月中国汽车市场的销售数据,涵盖了各类车型及品牌的表现趋势、市场份额变化和消费者偏好等关键信息。 本报告主要针对2023年1月至5月的汽车销量进行深度的数据分析与可视化呈现,旨在揭示这一时间段内中国汽车市场的动态变化、品牌竞争格局以及消费者偏好趋势。报告结合了SQL数据库查询结果和PowerPoint展示,为汽车行业从业者、分析师及决策者提供了宝贵的洞察。 我们从一个包含这段时间内各汽车品牌的销售数据文件入手,利用SQL(Structured Query Language)这种用于管理关系数据库的标准语言对这些数据进行统计和分析。通过这样的处理手段,我们可以计算每个月的总销量、各品牌销量排名以及销售额等关键指标。 接着,在`2023年1-5月汽车销量可视化分析报告.pptx`中,我们利用图表将复杂的数据转化为易于理解的形式。PowerPoint中的柱状图可以清晰地展示各品牌的销售对比情况;折线图则能够揭示销量随时间的变化趋势;热力地图或许被用来显示不同地区的销售表现;饼图则能反映市场份额的分布情况。 在分析过程中,我们关注以下几个关键知识点: 1. **市场总览**:总体销量增减状况、与去年同期相比的增长率,以及宏观经济和政策因素对市场的潜在影响。 2. **品牌竞争**:各品牌的销售对比数据及其市场份额的变化趋势;新晋品牌的市场表现也值得关注。 3. **车型分析**:轿车、SUV及MPV等不同车型的销售情况,新能源汽车在其中所占的比例也是一个重要指标。 4. **地域差异**:不同省份或城市的销量表现揭示了城乡和区域间的消费习惯区别。 5. **销售趋势**:月度销量波动的情况以及对未来走势的预测。例如季度性规律及节假日效应等现象也会影响市场动态。 6. **消费者行为**:通过分析销售数据可以推测出消费者的购车偏好,如价格区间、车型选择倾向等。 这份报告借助SQL数据库和可视化技术深入剖析了2023年1月至5月间的汽车销量情况,并揭示了市场的多维度信息。对于汽车制造商而言,这些洞察将有助于制定生产计划、优化产品线及实施针对性的营销策略;而对投资者与政策制定者来说,则提供了评估行业健康状况的重要依据。 总结来看,本报告结合SQL数据库和可视化技术手段,全面分析2023年1月至5月期间中国汽车市场的销量变化情况,并为相关利益方提供有价值的数据支持和决策参考。
  • 20207-20211336个实体门店据分析.pdf
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    本报告基于2020年7月至2021年1月期间的数据,深入分析了中国336个城市的实体门店运营状况和发展趋势,为零售行业提供详实的市场参考。 全国实体门店数据报告(2020年7月至2021年1月),涵盖了国内336座城市的详细情况。
  • 2013120137移动联通电信基站据更新
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    该文档包含2013年1月至2013年7月期间中国移动、联通和电信三大运营商在全国范围内所有基站的数据更新情况,包括新增、变更及移除的基站信息。 全国移动联通电信基站数据(2013年1月至2013年7月的更新数据)总计有10万条;这些数据都是从网络中查找并整理,本人不保证数据的准确性。