全球城市空气质量预测PM2-5数据集-新冠疫情期间-alexandrelemercier
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量,PM2.5,城市,污染,卫星数据,气象数据,预测模型,COVID-19,非洲,Sentinel 5P,世界空气质量指数
数据概述：
本数据集源自Zindi竞赛，旨在预测全球城市PM2.5（细颗粒物）浓度，PM2.5是衡量空气质量的重要指标。该数据集结合了气象数据和Sentinel 5P卫星观测的污染物数据，涵盖了全球数百个城市，时间跨度为过去三个月。数据包含PM2.5浓度、气象因素（如温度、湿度、风速等），以及Sentinel 5P卫星监测的各种大气污染物浓度。该数据集旨在应对因COVID-19疫情而加剧的城市空气污染问题，尤其关注缺乏地面监测站的地区。
数据用途概述：
该数据集可用于空气质量预测、污染趋势分析、城市环境研究等多种场景。研究人员可以利用此数据构建预测模型，评估不同城市空气质量的变化趋势；城市规划者可以基于预测结果制定空气污染治理策略；环保部门可以利用数据评估政策的有效性；公众可以通过数据了解所在城市的空气质量状况。此外，数据集也适用于学术研究，例如探讨气候变化、疫情对空气质量的影响，以及开发更精准的空气质量监测方法。该数据集特别适用于分析非洲城市等缺乏地面监测站的地区，为制定针对性空气质量改善措施提供数据支持。
