数据集概述
该数据集包含2020年在瑞士伦茨堡Engelmatte合流制溢流（CSO）池和Langmatt污水处理厂（WWTP）入口收集的高频电导率、铵浓度测量数据，以及当地降雨数据，用于研究干湿天气下污染物动态和入流特征。
文件详解
该数据集以ZIP压缩包形式存储，内部包含三个主要目录，具体说明如下：
- CSO_Engelmatte目录：
- 数据文件：CSO_Engelmatte.csv（CSV格式，CSO池监测数据）
- 元数据文件：metadata_CSO_Engelmatte.json（JSON格式，元数据信息）
- 说明文档：README_CSO_Engelmatte.md（Markdown格式，文档说明）
- WWTP_Langmatt目录：
- 数据文件：WWTP_Langmatt.csv（CSV格式，污水处理厂入口监测数据）
- 元数据文件：metadata_WWTP_Langmatt.json（JSON格式，元数据信息）
- 说明文档：README_WWTP_Langmatt.md（Markdown格式，文档说明）
- Rainfall_Lenzburg目录：
- 数据文件：Rainfall_Lenzburg_BOAGLB.csv（CSV格式，降雨数据）
- 元数据文件：metadata_Rainfall_Lenzburg.json（JSON格式，元数据信息）
- 说明文档：README_Rainfall_Lenzburg.md（Markdown格式，文档说明）
- 公共文件：common/license.txt（文本格式，许可说明）
适用场景
- 环境工程研究：分析干湿天气下污水处理系统的污染物动态变化
- 水文模型构建：结合降雨数据与污水监测数据，建立入流特征预测模型
- 城市水资源管理：评估合流制溢流对水环境的影响，优化污水处理策略
- 气候变化影响研究：探究极端天气对城市排水系统和污水处理厂运行的影响
