空气质量与气象环境监测数据集AirQualityandMeteorologicalEnvironmentMonitoringDataset-kirishimazhao
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 气象数据, PM2.5, PM10, 污染监测, 环境科学, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自特定区域的空气质量和气象环境监测数据，记录了空气污染物浓度和气象要素随时间的变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据来源于特定区域，由siteid（站点编号）标识。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：datetime（日期时间）、siteid（站点编号）、pm25（PM2.5浓度）、pm10（PM10浓度）、so2（二氧化硫浓度）、o3（臭氧浓度）、co（一氧化碳浓度）、no2（二氧化氮浓度）、tem（温度）、vis（能见度）、rhu（相对湿度）、prs（气压）、pre（降水）、win_s（风速）、win_d（风向）。
数据格式：CSV格式，包含多个以“train_aqi_qx_A[编号]csv”命名的文件，其中“[编号]”代表站点编号，便于按站点进行数据分析。
来源信息：数据来源于公开的环境监测站点，已进行标准化处理。
该数据集适合用于环境科学研究、空气质量分析和气象预测等领域。
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：适用于空气质量与气象环境相关的学术研究，如污染物扩散模型构建、空气质量预测、污染物来源分析等。
行业应用：可以为环保部门、气象部门提供数据支持，特别是在空气质量预警、环境监测、城市规划等方面。
决策支持：支持政府部门制定空气污染防治策略，优化城市环境管理。
教育和培训：作为环境科学、气象学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量和气象环境的相互作用。
此数据集特别适合用于探索空气污染物浓度与气象要素之间的关系，预测未来空气质量趋势，并为改善城市环境提供数据支持。
