海洋水质理化性质预测数据集OceanWaterQualityPhysicochemicalPropertiesPrediction-benversteeg
数据来源：互联网公开数据
标签：海洋学, 水质监测, 理化性质, 机器学习, 预测模型, 环境科学, 深度学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含海洋水质理化性质的测量数据，记录了多个海洋环境参数的观测值，可用于预测和分析海洋环境的变化。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态观测数据。
地理范围：数据来源于特定海洋区域，具体位置信息由经纬度坐标（Lat_Dec, Lon_Dec）表示。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括：id（观测点唯一标识符），Lat_Dec（纬度），Lon_Dec（经度），NO2uM（亚硝酸盐浓度），NO3uM（硝酸盐浓度），NH3uM（氨浓度），R_TEMP（水温），R_Depth（水深），R_Sal（盐度），R_DYNHT（动力高度），R_Nuts（营养盐），R_Oxy_micromolKg（溶解氧浓度），PO4uM（磷酸盐浓度），SiO3uM（硅酸盐浓度），TA1（总碱度），Salinity1（盐度），Temperature_degC（水温）。
数据格式：CSV格式，包含test.csv, train.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于海洋环境监测项目，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于海洋环境科学研究、水质预测模型构建、以及环境监测数据分析等。
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：适用于海洋生态学、环境科学等领域的学术研究，如海洋水质变化规律研究、污染物扩散模拟、以及海洋生态系统健康评估等。
行业应用：可以为海洋环境监测、海洋资源管理等行业提供数据支持，例如，预测特定区域的水质状况，辅助决策者进行环境治理。
决策支持：支持海洋环境保护政策的制定和实施，以及海洋生态风险评估。
教育和培训：作为海洋科学、环境工程等相关专业的教学案例，帮助学生深入理解海洋环境的复杂性，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测海洋中各种化学物质的浓度，并分析它们之间的关系，以支持海洋环境的保护和可持续发展。
