空气质量预测数据集AirQualityPredictionDataset-victorolufemi
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 污染物, 预测, 机器学习, 城市空气, PM2.5, 气象数据, 卫星遥感
数据概述：
该数据集包含来自AirQo项目的空气质量监测数据，记录了多个城市空气质量相关指标，用于预测PM2.5浓度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含日期和小时信息，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括经纬度信息，方便进行地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个指标，包括：
id: 唯一标识符
site_id: 监测站点ID
site_latitude: 监测站点纬度
site_longitude: 监测站点经度
city: 城市名称
country: 国家
date: 日期
hour: 小时
sulphurdioxide_so2_column_number_density: 二氧化硫柱浓度
sulphurdioxide_so2_column_number_density_amf: 二氧化硫柱浓度均一化因子
sulphurdioxide_so2_slant_column_number_density: 二氧化硫斜柱浓度
sulphurdioxide_cloud_fraction: 云层覆盖率
sulphurdioxide_sensor_azimuth_angle: 传感器方位角
sulphurdioxide_sensor_zenith_angle: 传感器天顶角
sulphurdioxide_solar_azimuth_angle: 太阳方位角
sulphurdioxide_solar_zenith_angle: 太阳天顶角
sulphurdioxide_so2_column_number_density_15km: 15km范围内二氧化硫柱浓度
month: 月份
carbonmonoxide_co_column_number_density: 一氧化碳柱浓度
carbonmonoxide_h2o_column_number_density: 水汽柱浓度
carbonmonoxide_cloud_height: 云层高度
carbonmonoxide_sensor_azimuth_angle: 传感器方位角
carbonmonoxide_sensor_zenith_angle: 传感器天顶角
carbonmonoxide_solar_azimuth_angle: 太阳方位角
carbonmonoxide_solar_zenith_angle: 太阳天顶角
ozone_o3_column_number_density: 臭氧柱浓度
ozone_o3_column_number_density_amf: 臭氧柱浓度均一化因子
ozone_o3_slant_column_number_density: 臭氧斜柱浓度
ozone_cloud_fraction: 云层覆盖率
ozone_sensor_azimuth_angle: 传感器方位角
ozone_sensor_zenith_angle: 传感器天顶角
ozone_solar_azimuth_angle: 太阳方位角
ozone_solar_zenith_angle: 太阳天顶角
cloud_albedo: 云层反照率
cloud_fraction: 云层覆盖率
cloud_top_pressure: 云顶气压
cloud_top_height: 云顶高度
cloud_base_pressure: 云底气压
cloud_base_height: 云底高度
air_pressure: 气压
air_temperature: 气温
air_temperature_2m: 2米处气温
relative_humidity: 相对湿度
dew_temperature: 露点温度
wind_speed: 风速
wind_direction: 风向
u10m: 10米处u分量风速
v10m: 10米处v分量风速
pm2_5: PM2.5浓度（预测目标）
数据格式：CSV格式，包含Train.csv、Test.csv和SampleSubmission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据来源于AirQo项目，提供了城市空气质量监测数据，结合了地面监测和卫星遥感数据。
该数据集适合用于空气质量预测、污染源分析和环境科学研究。
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：适用于空气质量预测、污染物浓度建模、环境污染与气象因素关系研究等学术研究。
行业应用：为环保部门、气象部门、健康管理机构等提供数据支持，用于空气质量预报、污染预警、健康风险评估等。
决策支持：支持城市规划、环境保护政策制定、空气质量改善措施优化等决策。
教育和培训：作为环境科学、数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估PM2.5浓度预测模型，探索气象因素、卫星遥感数据与空气质量之间的关系，并为城市空气质量改善提供数据支持。
