2015年各月中国城市空气PM2.5浓度数据集

基于2015年中国城市1406个地面监测站的1200多万条空气质量监测原始数据，采用卡尔曼滤波的方法对其进行最优估算，并采用峰值信噪比评估滤波结果的有效性，获得全国322个城市2015年平均每小时、每月、全年的空气PM2.5浓度，即2015年各月中国城市空气PM2.5浓度数据集。该数据集由13个数据表组成，包括：全国322个城市2015年各月的空气质量指数数据和2015年年均PM2.5浓度数据。其中，每月的数据包括空气质量指数和主要监测要素（CO、NO₂、SO₂、PM10、PM2.5等）的每小时平均值、24小时滑动平均值等。数据集存储为1个Excel文件（.xlsx格式)，数据量为614 KB。该数据集的分析研究成果发表在《地球信息科学学报》2017年19卷第4期。

Based on more than 12 million original air quality monitoring records from 1,406 ground-based monitoring stations in Chinese cities in 2015, optimal estimation was performed using the Kalman filter method, and the effectiveness of the filtering results was evaluated via Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). The dataset of hourly, monthly and annual average PM2.5 concentrations across 322 Chinese cities in 2015, namely the monthly PM2.5 concentration dataset for Chinese cities in 2015, was established. This dataset contains 13 data tables, including air quality index data for each month in 2015 and annual average PM2.5 concentration data for 2015 across the 322 cities. The monthly data includes hourly average values and 24-hour moving averages of the Air Quality Index (AQI) and key monitoring pollutants (CO, NO₂, SO₂, PM10, PM2.5, etc.). The dataset is stored as a single Excel file in .xlsx format, with a size of 614 KB. The analytical research results of this dataset were published in *Journal of Geo-information Science*, Volume 19, Issue 4, 2017.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了2015年中国322个城市的月平均和年平均PM2.5浓度数据，基于超过1,200万条地面监测站原始数据，采用卡尔曼滤波方法进行优化估计，确保了数据质量。数据集以Excel格式存储，文件较小（614 KB），适用于城市空气污染研究和地理信息分析。