大气环境PM2-5预测数据集AtmosphericEnvironmentPM2-5PredictionDataset-bobbubblebee
数据来源：互联网公开数据
标签：PM2.5, 气象数据, AOD, 机器学习, 环境监测, 污染预测, 气候变化, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的环境与气象数据，用于PM2.5浓度预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个时间段的环境信息，具体时间跨度需要根据各CSV文件中的“year_month”字段确定，推测涵盖数年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据集包含AOD(气溶胶光学深度)数据，推测可能覆盖特定区域或城市。
数据维度：数据集包括多种环境与气象指标，如AOD、湿度、降水、温度、风速、NDVI(归一化植被指数)、土地利用类型、DEM(数字高程模型)以及PM2.5浓度。部分文件包含PM2.5_Avg字段，用于训练和测试。
数据格式：CSV格式，包含AOD_merged.csv、autumn.csv、spring.csv、test.csv、train_autumn.csv、train_spring.csv、train_with_PM2.5.csv七个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开环境监测数据与遥感数据，经过整合和预处理。
该数据集适合用于环境科学、气象学和机器学习领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于大气污染、气候变化、环境监测等领域的研究，如PM2.5浓度预测、气象因素对空气质量的影响分析等。
行业应用：可以为环境监测部门、气象服务机构提供数据支持，尤其在空气质量预报、污染源分析等方向。
决策支持：支持政府部门制定空气质量改善策略，评估环境治理措施的效果。
教育和培训：作为环境科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解空气污染问题。
此数据集特别适合用于探索PM2.5与其他环境因素之间的关系，构建预测模型，并评估不同时空尺度下的污染变化规律。
