中国城市空气质量及污染源排放数据集-2015-2020年
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量,污染源,城市,环境监测,PM2.5,PM10,SO2,NO2,O3,排放清单,时间序列
数据概述：
本数据集包含了中国多个城市2015年至2020年的空气质量监测数据以及相关污染源排放信息。数据涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等主要空气污染物 daily 级别的浓度数据，以及各城市的工业源、交通源、生活源等主要污染源的排放量数据。 数据来源于中国国家环境监测总站、各省市生态环境部门及相关研究机构的公开数据。
数据用途概述：
该数据集适用于空气质量研究、污染源解析、环境政策评估、城市规划等多种场景。研究人员可以利用该数据分析不同城市空气污染的时空分布特征，评估污染源对空气质量的影响，建立空气质量预测模型。政府部门可以利用该数据评估环境治理政策的有效性，制定更精准的减排措施。此外，该数据集也适合用于环境科学教学，帮助学习者理解城市空气污染的复杂性及治理挑战。
数据来源：
本数据集主要来源于中国国家环境监测总站发布的城市空气质量日报数据，以及各省市生态环境部门发布的污染源排放清单数据。数据经过清洗、整理和整合，确保了数据的一致性和可靠性。
数据构成：
1. 空气质量数据： 包含各城市每日的PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等污染物浓度数据，以及AQI（空气质量指数）等指标。
2. 污染源排放数据： 包含各城市工业源、交通源、生活源等主要污染源的排放量数据，包括SO2、NOx、VOCs（挥发性有机物）等。
3. 城市地理信息： 包含各城市的经纬度、行政区划等信息，用于空间分析。
4. 时间信息： 包含数据的年、月、日等时间信息，用于时间序列分析。
数据特点：
1. 时间跨度长： 涵盖了2015年至2020年共6年的数据，可以进行长期趋势分析。
2. 城市覆盖广： 覆盖了中国多个主要城市，具有代表性。
3. 指标全面： 包含了主要的空气污染物和污染源排放信息，能够进行多维度分析。
4. 数据质量高： 数据经过清洗和整理，确保了数据的准确性和一致性。
应用案例：
1. 空气质量预测： 基于历史数据，建立空气质量预测模型，为城市空气质量预警提供支持。
2. 污染源解析： 通过分析不同污染源的排放量与空气质量的关系，识别主要污染源。
3. 环境政策评估： 评估不同环境治理政策对空气质量的影响。
4. 城市规划： 在城市规划中，考虑空气质量因素，优化城市布局和交通系统。
致谢：
感谢中国国家环境监测总站、各省市生态环境部门及相关研究机构，为本数据集的建立提供了数据支持。
