大气质量与气象要素预测数据集AtmosphericQualityandMeteorologicalFactorPrediction-omkarmasurekar
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 气象要素, 污染预测, PM2.5, PM10, 线性回归, 数据分析, 环境科学
数据概述：
该数据集包含来自环境监测站点的空气质量和气象要素观测数据，记录了特定时间段内的空气污染物浓度和气象条件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖数年，起始与结束年份未明确，但包含年、月、日、小时的时间维度。
地理范围：数据来源于特定监测站点，具体地理位置未明确，但数据集中包含了站点的标识信息。
数据维度：数据集包括多种空气质量指标（PM2.5、PM10、NO2、CO、O3）以及气象要素（TEMP、PRES、DEWP、RAIN、wd、WSPM）。
数据格式：CSV格式，文件名为Regression_train.csv和Regression_test.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于环境监测站点的观测数据，经过了初步的整理和标准化，包含了多项关键的环境和气象指标。
该数据集适合用于空气质量预测、污染源分析和气象要素建模等研究。
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：适用于环境科学、大气物理学和统计学等领域的研究，如空气质量预测模型的构建、污染物扩散模拟、气象要素与空气质量的关联性分析等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门和气象部门提供数据支持，特别是在空气质量预报、污染预警、城市环境规划和气候变化研究等方面。
决策支持：支持环境决策的制定和环境政策的评估，例如，通过分析数据来优化城市空气质量管理策略。
教育和培训：作为环境科学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量和气象要素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索空气污染物浓度与气象条件之间的关系，建立预测模型，并进行长期趋势分析，从而提高空气质量预报的准确性和可靠性。
