欧洲城市空气质量监测数据集2020-2023-yekenot

数据来源：互联网公开数据

标签：空气质量,环境监测,欧洲,城市,污染,时间序列,气象数据,地理信息,NO2,O3,PM10,PM2.5

数据概述：本数据集收录了2020年至2023年间，欧洲三个城市空气质量监测数据，数据的时间分辨率为每小时，空间分辨率为0.005度。数据集旨在深入理解空气质量的动态变化，并探索其与环境、气象和土地覆盖指数之间的关系。

数据集包含以下字段：

Date：观测日期和时间（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）。 NO2：大气中二氧化氮浓度（μg/m3）。 O3：大气中臭氧浓度（μg/m3）。 PM10：大气中直径小于10微米的颗粒物浓度（μg/m3）。 PM2.5：大气中直径小于2.5微米的颗粒物浓度（μg/m3）。 Latitude：地理纬度（度）。 Longitude：地理经度（度）。 station_name：空气质量监测站名称。 Wind-Speed (U)：U风速分量，平行于x轴（即经度）。正值表示风来自西方，负值表示风来自东方（m/s）。 Wind-Speed (V)：V风速分量，平行于y轴（即纬度）。正值表示风来自南方，负值表示风来自北方（m/s）。 Dewpoint Temp：露点温度，空气达到饱和状态时的温度。 Temp：空气温度。 Vegitation (High)：高植被覆盖度。 Vegitation (Low)：低植被覆盖度。 Soil Temp：土壤平均温度。 Total Percipitation：到达地面的水当量（雨或雪）总量（mm）。 Relative Humidity：空气中实际水蒸气含量与在当前温度下空气中可存在的水蒸气总量的比率（%）。 code：空气质量监测站代码。 id：空气质量监测站ID。

数据用途概述：该数据集可用于空气污染研究、环境健康评估、城市规划、气象学研究等多个领域。研究人员可以利用该数据分析空气污染物浓度的时间和空间分布特征，研究空气质量与气象条件、植被覆盖之间的关系，评估污染源对城市空气质量的影响，并进行空气质量模型的构建与验证。此外，该数据集也适用于教育和科普，帮助公众了解空气污染的成因、影响和监测方法。

致谢：

如果您在研究中使用此数据集，请引用原始作者：Angelis, G.-F. (2024)。Regional Datasets for Air Quality Monitoring in European Cities. 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IEEE IGARSS-24), Athens, Greece. https://doi.org/10.5281/zenodo.11220965