西安市9个监测点大气污染监测数据

针对污染溯源与预测问题，基于关中城市群的气象和大气污染物监测数据，以西安市为主要分析对象，系统分析城市大气污染物时空分布特征与关联因素，并在此基础上考虑大气污染扩散的物理机理，使用LSTM建立时空耦合的PM2.5预测模型，提高污染物浓度预测精度。数据集包括大气污染物监测数据和气象数据，大气污染物数据包含西安市9个监测点大气污染监测数据。污染物监测数据包括AQI监测值、PM2.5、PM10监测值、二氧化硫监测值、二氧化氮监测值、一氧化碳监测值、臭氧监测值、臭氧滑动8小时监测值。气象数据包括温度、露点温度、气压、风向、风速、1小时降雨量、6小时降雨量。Aiming at the problem of pollution source tracing and prediction, based on meteorological and air pollutant monitoring data of the Guanzhong Urban Agglomeration, taking Xi'an as the primary research object, this study systematically analyzes the spatio-temporal distribution characteristics and influencing factors of urban air pollutants. On this basis, incorporating the physical mechanism of air pollution diffusion, a spatio-temporal coupled PM2.5 prediction model is constructed using LSTM to enhance the prediction accuracy of pollutant concentrations. The dataset comprises air pollutant monitoring data and meteorological data. The air pollutant monitoring data covers records from 9 monitoring stations in Xi'an, including AQI, PM2.5, PM10, sulfur dioxide (SO₂), nitrogen dioxide (NO₂), carbon monoxide (CO), ozone (O₃), and 8-hour moving average ozone concentration. The meteorological data includes temperature, dew point temperature, atmospheric pressure, wind direction, wind speed, 1-hour rainfall, and 6-hour rainfall.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含西安市9个监测点的大气污染监测数据，旨在支持污染溯源与预测研究，覆盖了AQI、PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧等多种污染物指标以及温度、气压、风向、风速、降雨量等气象数据。数据集基于国家重点研发计划项目，用于分析大气污染时空分布特征，并采用LSTM模型提高PM2.5预测精度，数据格式为xlsx和docx，总数据量为5.23MB，包含10个文件，但存在部分数据缺失现象。