中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(CHAP)是由美国马里兰大学韦晶助理研究科学家、李占清教授团队研究生产的一套基于多源卫星遥感技术,融合丰富地基观测、大气再分析、排放清单和模式模拟等大数据,利用人工智能,考虑了大气污染的时空异质特性,生产得到的我国长时间序列、全覆盖、高时空分辨率和高精度的不同种类近地表...
CHAP)数据集中6种常规环境空气污染物,包括细颗粒物(PM 2.5)、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O 3)、二氧化氮(NO 2)、二氧化硫(SO 2)和一氧化碳(CO),在国家青藏高原科学数据中心发布,用户可开放获取,同时该数据集将在本数据中心不断更新,为数据用户提供遍历。
342015年的空气污染物数据集 35北京PM2.5数据集 36空气质量数据集(含9358个每小时平均响应数据) 07印度的空气污染 08空气污染物示例 092008-2018年斯科普里空气污染 010有害空气污染物 × 帕依提提提温馨提示 该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用 点击前往新渠道下载 注:部分数据正在处理中,未能直接...
数据大小:759.64 MB 数据时间范围:2011-01-01 00:00:00 — 2018-12-31 00:00:00 元数据更新时间:2022-04-15 16:36:38 【数据文件命名方式和使用方法】: 数据的引用 王灿, 王嘉琛. (2022). 中国历史空气污染物排放数据集(1990-2015逐年). 国家青藏高原科学数据中心,DOI:10.5281/zenodo.4509372. Wang...
有害空气污染物 1. 概述有害空气污染物,也称为有毒空气污染物或空气毒物,是已知或怀疑会导致癌症或其他严重健康影响(例如生殖影响或先天缺陷或不利的环境影响)的那些污染物。环境保护署(EPA)跟踪187种空气污染物。有关更多信息,请参见https://www.epa.gov/haps/。 2. 数据2.1. 数据描述每日摘要文件包含环境保...
数据集应用社区圈7个主题内容 AI大学圈2个主题内容 应用案例:双目作为3D相机,仿照人类双眼感知世界 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) BP(back propagation)神经网络 独立同分布(iid,independently identically distribution) SOM 自组织映射神经网络
中国高分辨率高质量近地表空气污染物(ChinaHighAirPollutants, CHAP)数据集中6种常规环境空气污染物,包括细颗粒物(PM 2.5)、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O 3)、二氧化氮(NO 2)、二氧化硫(SO 2)和一氧化碳(CO),在国家青藏高原科学数据中心发布,用户可开放获取,同时该数据集将在本数据中心不断更新,为数据用户...
中国高分辨率高质量近地表空气污染物(ChinaHighAirPollutants, CHAP)数据集中6种常规环境空气污染物,包括细颗粒物(PM 2.5)、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O 3)、二氧化氮(NO 2)、二氧化硫(SO 2)和一氧化碳(CO),在国家青藏高原科学数据中心发布,用户可开放获取,同时该数据集将在本数据中心不断更新,为数据用户...
中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(CHAP)是一套基于多源卫星遥感技术,融合丰富地基观测、大气再分析、排放清单和模式模拟等大数据,利用人工智能,考虑了大气污染的时空异质特性,生产得到的我国长时间序列、全覆盖、高时空分辨率和高精度...