各省、286个地级市、2850个县PM2.5浓度 空气质量数据(2014-2021)

2023-11-04 03:10

本文主要是介绍各省、286个地级市、2850个县PM2.5浓度 空气质量数据(2014-2021),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、中国各省级PM2.5年均浓度

1、数据来源:来自Washington University的Atmospheric Composition Analysis Group对全球地表PM2.5浓度的测算数据。

2、时间跨度:2000-2018

3、区域范围:全国各省

4、指标说明:包括行政区划代码,省份,年份,年均浓度(微克/立方米,人口加权),年均浓度(微克/立方米,地理加权),人口覆盖率%,地理覆盖率%,总人口(百万人)

二、286个地级市PM2.5数据

1、数据来源:

达尔豪斯大学大气成分分析组

2、时间跨度:2000-2018年

3、区域范围:全国

4、指标说明:

分享的数据为经栅格处理,匹配286地级市矢量地图后的浓度均值数据。数据精度很高,并保证了统计口径的一致性,适用于长时序分析。

部分数据截图如下:

三、中国2850个县PM2.5数据

1、数据来源:

达尔豪斯大学大气成分分析组

2、时间跨度:2000-2018年

3、区域范围:全国2850个县

4、指标说明:

部分数据如下

四、中国空气质量历史数据

1、数据来源:

| 中国气象历史数据 |(quotsoft.net)

2、时间跨度:历史数据更新至2021年8月

3、区域范围:全国

4、指标说明:

包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO六类大气污染物

(1)数据格式说明

全国监测点列表(CSV/XLSX格式,下载见网盘“站点列表-20xx.xx.xx起.csv”)

第一列为监测点编码,第二列为监测点名称,第三列为所属城市,第四、五列为经纬度。

(2)数据格式说明

type       数据类型       单位

AQI AQI实时值    N/A

PM2.5    PM2.5实时浓度   (微克/立方米)

PM2.5_24h   PM2.5 24小时滑动均值     (微克/立方米)

PM10    PM10实时浓度    (微克/立方米)

PM10_24h    PM10 24小时滑动均值      (微克/立方米)

SO2 SO2实时浓度       (微克/立方米)

SO2_24h       SO2 24小时滑动均值 (微克/立方米)

NO2       NO2实时浓度      (微克/立方米)

NO2_24h      NO2 24小时滑动均值 (微克/立方米)

O3  O3实时浓度  (微克/立方米)

O3_24h  O3 24小时最大值       (微克/立方米)

O3_8h    O3 8小时滑动均值     (微克/立方米)

O3_8h_24h   O3 8小时滑动均值 的24小时最大值     (微克/立方米)

CO  CO实时浓度 (毫克/立方米)

CO_24h CO 24小时滑动均值   (毫克/立方米)

(3)乱码处理

数据所提供的所有CSV都是采用UTF-8编码,有几种情况可能遇到乱码:

如果直接用Excel打开CSV,会看到汉字乱码,数字显示正常。正确的打开方法是:在Excel中点击“数据”-“文本”,选择CSV文件,选中“分隔符号”,编码选择UTF-8,下一步,勾选“逗号”,去掉“Tab键”。这样打开后就能显示汉字了。

如果是用程序处理CSV文件,注意读文件内容时使用UTF-8编码。

如果下载的单日CSV文件乱码乱得一塌糊涂,连数字都看不出来,那可能是下载工具或浏览器的问题。请换个下载工具,或直接到网盘下载打包数据。

这篇关于各省、286个地级市、2850个县PM2.5浓度 空气质量数据(2014-2021)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/342806

相关文章

python处理带有时区的日期和时间数据

《python处理带有时区的日期和时间数据》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在Python中使用pytz库处理时区信息,包括获取当前UTC时间,转换为特定时区等,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录时区基本信息python datetime使用timezonepandas处理时区数据知识延展时区基本信息

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义

SpringMVC 通过ajax 前后端数据交互的实现方法

《SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法》:本文主要介绍SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价... 在前端的开发过程中,经常在html页面通过AJAX进行前后端数据的交互,SpringMVC的controll

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Spring 请求之传递 JSON 数据的操作方法

《Spring请求之传递JSON数据的操作方法》JSON就是一种数据格式,有自己的格式和语法,使用文本表示一个对象或数组的信息,因此JSON本质是字符串,主要负责在不同的语言中数据传递和交换,这... 目录jsON 概念JSON 语法JSON 的语法JSON 的两种结构JSON 字符串和 Java 对象互转

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题

《SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题》:本文主要介绍SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录SpringBoot使用GZIP压缩反回数据1、初识gzip2、gzip是什么,可以干什么?3、Spr

SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能

《SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能》milvus支持的语言比较多,支持python,Java,Go,node等开发语言,本文主要介绍如何使用Java语言,采用springboo... 目录1、Milvus基本概念2、添加maven依赖3、配置yml文件4、创建MilvusClient

SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式

《SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式》本文将深入探讨SpringValidation的核心功能,帮助开发者掌握约束注解的使用技巧和分组校验的高级应用,从而构建更加健壮和可... 目录引言一、Spring Validation基础架构1.1 jsR-380标准与Spring整合1