海洋水质理化性质数据集OceanWaterPhysicochemicalProperties-rosemaryjuarez

数据来源：互联网公开数据

标签：海洋学，水质监测，理化性质，环境科学，数据分析，地球科学，机器学习，环境监测

数据概述：该数据集包含来自特定区域的海洋水质理化性质测量数据，记录了海洋环境中多种关键参数的数值。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据。地理范围：数据覆盖特定海域，具体地理位置信息包含在经纬度数据中。数据维度：数据集包含多项关键水质指标，包括：经度（Lon_Dec）、纬度（Lat_Dec）、亚硝酸盐浓度（NO2uM）、硝酸盐浓度（NO3uM）、氨浓度（NH3uM）、水体温度（R_TEMP）、水体深度（R_Depth）、盐度（R_Sal）、动力高度（R_DYNHT）、营养盐（R_Nuts）、溶解氧浓度（R_Oxy_micromolKg）、磷酸盐浓度（PO4uM）、硅酸盐浓度（SiO3uM）、总碱度（TA1）、盐度1（Salinity1）、温度（Temperature_degC）等。数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于海洋环境监测项目，已进行基本的清洗和预处理。该数据集适合用于海洋环境研究、水质监测、生态系统分析等领域。

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：适用于海洋学、环境科学等领域的学术研究，例如水质变化规律分析、海洋生态系统建模等。行业应用：可以为海洋环境监测、海洋资源管理等行业提供数据支持，例如水质污染评估、海洋生态环境风险评估等。决策支持：支持海洋环境决策制定和海洋资源管理策略优化。教育和培训：作为海洋学、环境科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解海洋环境的复杂性。此数据集特别适合用于探索海洋水质理化性质的时空变化规律，以及不同参数之间的相互关系，从而帮助用户深入了解海洋生态环境，支持相关领域的科学研究和应用。