空气质量监测数据预测数据集AirQualityMonitoringDataPrediction-emmanuelronoh
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 污染预测, 机器学习, 时间序列, 环境科学, 气象数据, 站点监测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个空气质量监测站点的空气质量数据，旨在用于预测空气中PM2.5的浓度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了空气质量监测的时间信息，具体时间范围需根据数据集中“created_at”字段确定。
地理范围：数据覆盖了多个空气质量监测站点，具体地理位置信息由“site”、“lat”和“long”字段提供。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
ID：监测数据唯一标识符。
created_at：数据生成的时间戳。
site：监测站点名称。
pm2_5：PM2.5浓度。
pm10：PM10浓度。
s2_pm2_5：传感器2测量的PM2.5浓度。
s2_pm10：传感器2测量的PM10浓度。
humidity：湿度。
temp：温度。
lat：纬度。
long：经度。
altitude：海拔高度。
greenness：植被指数。
landform_90m：90米土地形态。
landform_270m：270米土地形态。
population：人口密度。
dist_major_road：距离主要道路的距离。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括Train.csv、Test.csv和SampleSubmission.csv三个文件，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的空气质量监测项目，经过了初步的数据收集和整理。
该数据集适合用于空气质量预测、时间序列分析和环境科学研究。
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：适用于空气污染预测、环境影响评估等学术研究，如基于时间序列的PM2.5浓度预测模型构建。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门提供数据支持，用于空气质量监测、污染源分析和环境治理决策。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定空气污染防治策略，优化城市空气质量管理。
教育和培训：作为环境科学、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解空气质量的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索空气质量的时空变化规律，构建预测模型，并评估不同因素对空气质量的影响，从而为改善城市空气质量提供数据支持。
