有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
China Air Quality Historical Data|空气质量监测数据集|环境数据分析数据集
收藏www.cnemc.cn2024-10-26 收录
下载链接：
http://www.cnemc.cn/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
提供机构：
www.cnemc.cn
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
中国空气质量历史数据集的构建基于广泛的环境监测网络，涵盖了全国主要城市和地区的空气质量监测站点。数据采集自国家环境保护部门，通过自动监测设备实时记录空气质量指标，包括PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳和臭氧等。数据经过严格的质量控制和校准，确保其准确性和可靠性。数据集的时间跨度通常为数年，提供了详细的每日、每小时空气质量数据，为研究空气质量变化趋势和影响因素提供了丰富的数据支持。
使用方法
中国空气质量历史数据集可广泛应用于环境科学、公共卫生和城市规划等多个领域。研究人员可以利用该数据集进行空气质量模型构建和验证，分析空气质量与气象条件、地理因素的关系。公共卫生专家可以研究空气质量对健康的影响，制定相应的防护措施。城市规划者则可以基于空气质量数据优化城市布局，改善环境质量。数据集的开放性和标准化格式，使得其易于与其他数据源整合，进行跨领域的综合分析。
背景与挑战
背景概述
近年来，随着全球环境问题的日益突出，空气质量监测与分析成为环境科学领域的重要研究方向。中国作为世界上人口最多的国家之一，其空气质量状况对全球环境健康具有重要影响。China Air Quality Historical Data数据集应运而生，由清华大学环境学院与国家环境保护部联合创建，旨在提供中国主要城市自2013年以来的空气质量历史数据。该数据集的核心研究问题包括空气污染物的时空分布、变化趋势及其与人类活动的关联性。通过这一数据集，研究人员能够深入分析中国空气质量的长期变化，为制定有效的环境保护政策提供科学依据，同时也为全球空气质量研究提供了宝贵的数据资源。
当前挑战
尽管China Air Quality Historical Data数据集为空气质量研究提供了丰富的数据支持，但其构建与应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的质量控制是一个关键问题，由于监测设备的差异和环境条件的复杂性，数据的一致性和准确性需要严格校验。其次，数据的时空分辨率限制了其在精细尺度上的应用，尤其是在城市内部和区域间的空气质量变化分析中。此外，数据集的更新频率和覆盖范围也需要不断扩展，以适应快速变化的环境状况和日益增长的科研需求。最后，如何有效地整合和分析大规模的空气质量数据，以揭示其背后的复杂模式和机制，是当前研究中的一个重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
China Air Quality Historical Data数据集的创建时间可以追溯到2013年，当时中国政府开始公开空气质量数据以提高透明度。该数据集定期更新，最新数据通常每月发布一次，确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2015年，当时中国政府正式实施了《大气污染防治行动计划》，这一政策推动了空气质量数据的广泛收集和公开。此外，2018年，该数据集首次包含了全国范围内的PM2.5和PM10浓度数据，这一扩展极大地增强了数据集的实用性和研究价值。
当前发展情况
目前，China Air Quality Historical Data数据集已成为环境科学和公共卫生领域的重要资源。它不仅支持空气质量监测和预测模型的开发，还为政策制定者提供了关键的数据支持，以评估和改善空气质量管理措施。随着技术的进步，该数据集正逐步整合更多的环境参数和实时数据，以满足日益增长的研究和应用需求。
发展历程
- 中国环境保护部首次发布全国空气质量实时监测数据，标志着中国空气质量数据公开的开始。
- 中国空气质量数据集首次被应用于科学研究，特别是在大气污染和气候变化领域的研究中。
- 中国空气质量数据集开始被广泛应用于城市规划和公共卫生研究，为政策制定提供数据支持。
- 中国空气质量数据集的覆盖范围扩大，包括更多城市和监测站点，数据质量和更新频率显著提高。
- 中国空气质量数据集在国际上得到认可，成为全球空气质量研究的重要数据来源之一。
- 中国空气质量数据集开始支持机器学习和人工智能在环境监测中的应用，推动了数据分析技术的进步。
- 中国空气质量数据集的开放性和透明度进一步提升，公众可以通过多种渠道获取实时和历史数据。
- 中国空气质量数据集在应对新冠疫情期间发挥了重要作用，为环境健康研究提供了关键数据。
常用场景
经典使用场景
在环境科学领域，China Air Quality Historical Data数据集被广泛用于空气质量监测与分析。该数据集汇集了中国多个城市多年的空气质量指标，包括PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮等关键污染物浓度。研究者利用这些数据进行时间序列分析，以揭示空气质量的季节性变化和长期趋势，为制定有效的空气污染控制策略提供科学依据。
解决学术问题
China Air Quality Historical Data数据集在解决空气污染相关的学术研究问题中发挥了重要作用。通过分析该数据集，学者们能够量化不同污染物对公共健康的影响，评估现有污染控制措施的有效性，并预测未来空气质量变化趋势。这些研究不仅提升了对空气污染机制的理解，还为政策制定者提供了数据支持，推动了环境科学的发展。
实际应用
在实际应用中，China Air Quality Historical Data数据集被广泛用于空气质量预警系统的开发与优化。基于该数据集，城市管理者能够实时监测空气质量，及时发布预警信息，从而减少空气污染对公众健康的影响。此外，该数据集还支持智能交通系统的优化，通过分析空气质量数据，调整交通流量，减少尾气排放，进一步改善城市环境质量。
数据集最近研究
最新研究方向
在环境科学领域，中国空气质量历史数据集已成为研究空气质量变化趋势和影响因素的重要资源。最新研究方向聚焦于利用机器学习和深度学习技术，对长时间序列的空气质量数据进行预测和分析。这些研究不仅有助于揭示空气污染的时空分布特征，还为制定有效的环境政策提供了科学依据。此外，结合气象数据和地理信息系统（GIS），研究者们正在探索空气质量与气候变化之间的复杂关系，以期为全球气候治理提供新的视角和解决方案。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录
CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建，包含11,727个交通事故视频，总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口，还提供了详细的文本描述，包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息，提高交通事故预测的准确性和解释性，从而支持更安全的驾驶决策系统。
arXiv 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
github 收录
ElecBench
ElecBench是一个专为电力系统操作中的大型语言模型（LLM）评估而设计的数据集。该数据集旨在通过覆盖特定行业的场景和深化专业知识的测试，提高决策的精确性。数据集包括六个核心性能指标和24个子指标，用于评估LLM在电力系统操作中的应用能力。ElecBench的创建旨在解决现有评估基准的不足，特别是在处理电力系统操作中的复杂专业问题和高级技术知识方面。该数据集的应用领域主要集中在电力系统的优化、稳定性和经济效率的提升。
arXiv 收录