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Comparison of Source Apportionment and Background PM<sub>2.5</sub> Contribution in Six U.S. Metropolitan Areas|空气质量数据集|PM2.5数据集
收藏DataCite Commons2025-01-29 更新2024-08-19 收录
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https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Comparison_of_Source_Apportionment_and_Background_PM_sub_2_5_sub_Contribution_in_Six_U_S_Metropolitan_Areas/26052976
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Total ambient PM<sub>2.5</sub> concentrations within six major metropolitan core-based statistical areas (CBSAs) were evaluated using a previously published approach that combines interpolation and fixed effect regression models to disentangle background from local PM<sub>2.5</sub> contributions. The results demonstrate differences and similarities across the cities, including seasonal patterns, the magnitude of total PM<sub>2.5</sub> concentrations, and local vs. background apportionment. Los Angeles generally had the greatest total and local PM<sub>2.5</sub> concentrations, and monitoring locations in Seattle generally had the lowest total and local PM<sub>2.5</sub> concentrations. In terms of seasonal change, mean total PM<sub>2.5</sub> concentrations varied the most in Dallas and the least in Tampa, while mean total PM<sub>2.5</sub> concentrations varied the most spatially in Los Angeles and the least spatially in Dallas. Additionally, mean local PM<sub>2.5</sub> concentrations varied the most seasonally in Los Angeles and the least seasonally in Tampa, while mean local PM<sub>2.5</sub> concentrations varied the most spatially in Seattle and the least spatially in Charlotte and Dallas. Local attribution in Charlotte, Dallas, Pittsburgh, and Tampa were most similar. Local attribution varied more widely in Los Angeles and Seattle. The analyses found distance to major U.S. roadways as an important indicator for total and local ambient PM<sub>2.5</sub> concentrations. Accurate distinctions of local vs. background contributions and point vs. non-point source contributions allow for regulatory, mitigatory, and community efforts to be optimized at the appropriate spatial levels (i.e., local, regional, state, or national) and target toward the most impactful source sectors when seeking to take steps that reduce total community PM<sub>2.5</sub> exposures (e.g., reducing vehicular emissions).
提供机构：
Taylor & Francis
创建时间：
2024-06-17
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
猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像，每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像，用于模型的训练和评估。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
Cultural Dimensions Dataset
该数据集包含了霍夫斯泰德文化维度理论（Hofstede's Cultural Dimensions Theory）的相关数据，涵盖了多个国家和地区的文化维度评分，如权力距离、个人主义与集体主义、男性化与女性化、不确定性规避、长期取向与短期取向等。这些数据有助于研究不同文化背景下的行为模式和价值观。
geerthofstede.com 收录