大气环境质量预测数据集AtmosphericEnvironmentQualityPrediction-zhangxuanfw

数据来源：互联网公开数据

标签：大气质量, 预测模型, 可视化, 深度学习, 时间序列分析, 环境监测, 气象数据, 图像数据

数据概述：该数据集包含大气环境质量相关数据，结合了时间序列数值数据与图像数据，用于大气环境质量预测模型的构建与分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2018年12月。地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但数据集结构显示其可能与特定区域的大气环境监测相关。数据维度：数据集包括时间（Time）、能见度（Visibility）、气溶胶光学厚度（AOD）、相对湿度（RH）等数值型数据，以及大量的JPG格式图像数据，可能与大气环境的视觉表现或图像特征相关。数据格式：数据集主要包含CSV格式的标签文件（train_labels.csv和test_labels.csv），记录了时间序列的数值型环境指标，以及大量的JPG图像文件，用于图像分析和模型训练。来源信息：数据来源可能为环境监测站、气象观测站等，已进行标准化处理。该数据集适合用于大气环境质量预测、时间序列分析、图像识别和深度学习模型的开发与研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于大气环境科学、气象学、环境工程等领域的学术研究，如大气污染预测、环境质量评估、气象要素建模等。行业应用：可以为环保部门、气象部门、城市规划部门提供数据支持，特别是在环境监测、空气质量预报、污染源分析等方面。决策支持：支持政府和企业进行环境治理决策，优化空气质量改善策略，辅助制定可持续发展规划。教育和培训：作为大气科学、环境工程、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解大气环境监测与预测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索大气环境质量与多种因素之间的关系，构建预测模型，并结合图像数据进行可视化分析，帮助用户实现空气质量预测、污染预警等目标。