【源码】基于机器学习的大范围PM2.5浓度时空变化特征和健康影响研究系统

项目简介

本项目运用机器学习技术，结合遥感数据与地理信息，研究北美洲尤其是加拿大地区在特定年份（如2023年）因野火事件导致的大范围PM2.5浓度时空变化特征，以及其对公众健康的影响。通过数据下载、预处理、模型构建与验证、时空变化分析和健康影响估算等步骤，为空气质量预测、环境监管和公共卫生政策制定提供支持。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理与集成：从多个数据源下载环境数据（如PM2.5浓度、人口数据、燃烧面积等），并进行格式转换、缺失值处理、坐标转换等预处理和集成操作，确保数据质量和一致性。
2. 模型构建与预测：使用XGBoost等机器学习算法，基于历史数据训练模型，并用新数据进行验证和预测PM2.5浓度。
3. 时空变化分析：绘制空间分布图和时间序列图，分析PM2.5浓度的时空变化特征，同时估算不同年龄层过早死亡人数，并分析其与PM2.5浓度的关联。
4. 可视化结果展示：利用matplotlib等库，以图形方式展示PM2.5浓度的空间分布、模型性能、预测结果等研究成果。

安装使用步骤

假设用户已下载项目的源码文件： 1. 安装依赖库：通过pip安装项目所需的Python库，如numpy、pandas、geopandas、matplotlib等。 2. 配置环境变量：设置文件路径、临时目录等。 3. 运行主程序：执行main.py文件，开始数据处理、模型构建、结果展示等任务。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】