Machine_Learning_Based_SMOG危害评估与缓解研究数据_2024

数据集概述

本数据集为基于巴基斯坦拉合尔市2019至2023年五年SMOG数据的机器学习研究数据，是针对中低收入发展中国家SMOG危害的首项统计研究。通过Python编程实现数据分析，可评估空气质量差、污染水平高的区域，为靶向干预和限制措施提供支持，以保护社区健康、避免呼吸系统疾病。

文件详解

• 文件名称：Data_Set_File_Smog_Python_2024.docx
• 文件格式：DOCX
• 字段映射介绍：未提供具体字段信息，文件为包含拉合尔市2019-2023年SMOG数据及机器学习分析结果的文档，支持SMOG危害评估与缓解相关研究。

适用场景

• SMOG污染区域评估: 利用机器学习模型识别中低收入国家空气质量差、污染水平高的区域。
• 污染干预措施制定: 基于数据分析结果制定靶向性的SMOG污染限制与干预措施，保护社区健康。
• 呼吸系统疾病预防: 通过污染区域精准定位，为避免居民呼吸系统疾病提供数据支持。
• 环境健康机器学习应用: 探索机器学习技术在中低收入国家环境健康领域的实践与优化。