데이터셋 상세
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충청북도 청남대 미세먼지 정보
이 데이터는 청남대 지역에서 일별로 관측된 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 농도 정보를 기록한 자료입니다.각 항목은 미세먼지 농도, 초미세먼지 농도, 그리고 해당 수치가 관측된 발생일자로 구성되어 있습니다.데이터에는 2025년 10월 16일부터 2025년 11월 20일까지의 측정값이 포함되어 있으며, 일부 날짜는 미세먼지 또는 초미세먼지 값이 비어 있는 경우도 존재합니다.본 자료는 특정 기간 동안의 대기질 변화를 파악하거나 청남대 방문 시 대기환경 정보를 확인하는 데 활용할 수 있습니다.
데이터 정보
연관 데이터
경상남도 김해시 (초)미세먼지 및 오존 농도 현황
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김해시 대기환경측정망 5개소(도시대기 : 동상동, 삼방동, 장유동, 진영읍, 도로변대기 : 김해대로)에서 측정한 미세먼지, 초미세먼지, 오존에 대한 월별 농도를 제공하고 있습니다
충청북도 보건환경연구원 대기오염발령내역
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이 데이터는 충청북도에서 발령한 대기오염 경보 및 주의보 이력을 정리한 자료로, 권역별(PM10, PM2.5) 미세먼지 농도 상승 시점과 해제 시점을 기록하고 있습니다.각 행에는 발령 지역과 권역, 항목 종류, 발령 단계, 발령일자 및 시간, 해제 시각이 포함되어 있어 특정 기간 동안의 대기질 악화 상황을 시간 단위로 파악할 수 있습니다.이를 통해 도민의 건강 보호를 위한 경보 발령 현황을 확인하고, 행정기관은 대기질 관리 정책이나 계절별 오염 특성 분석에 활용할 수 있습니다.특히 권역별 발령 시각과 해제 시각이 상세히 제공되어 지역별 대기오염 수준 변화 추이를 비교하는 데도 유용한 공익적 자료입니다.
경기도 - 미세먼지 경보 조회 서비스
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경기도 미세먼지 경보 조회 서비스 입니다. *본 자료는 한국환경공단에서 운영하는 에어코리아에서 제공하는 데이터입니다.
경기도 용인시 미세먼지 농도 및 경보발령 현황 보고
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경기도 용인시 미세먼지 농도 및 경보발령 현황 보고입니다. 대기오염측정망 현황, 대기오염도 현, 경보발령 현황 등의 데이터를 제공합니다. ※ 데이터기준일자 : 2023-06-30
경기도 양주시 미세먼지 등 대기오염물질 일자별 현황
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경기도 양주시 미세먼지 등 대기오염물질 일자별 현황입니다.이와 관련된 데이터로서 년월일시, 미세먼지, 초미세먼지, 오존 등을 포함하고 있습니다.
충청북도 미동산수목원 미세먼지 정보
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이 데이터는 특정 기간 동안의 대기오염물질 농도를 일자별로 정리한 자료입니다.미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존, 이산화질소, 일산화탄소, 아황산가스의 측정값이 날짜별로 기록되어 있어, 해당 기간의 대기질 변화를 객관적으로 확인할 수 있습니다.각 항목은 대기오염의 대표 지표로 사용되며, 오염 수준의 증감 추세를 살펴보는 데 활용됩니다.이 자료는 환경관리, 대기질 모니터링, 건강 영향 분석 등 공익 목적의 기초 자료로 사용할 수 있으며, 지역의 대기오염 현황을 이해하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
충청남도 청양군 미세먼지 현황
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충청남도 청양군 미세먼지 측정소에서 측정한 미세먼지(PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)농도를 일자별로 제공합니다.
경기도 양주시 대기정보
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양주시 대기 정보를 요청한 데이터 간격으로 초미세먼지(PM2.5) 농도, 미세먼지(PM10) 농도, 초미세먼지(PM2.5) 1시간 등급, 미세먼지(PM10) 1시간 등급을 측정소와 발표시간으로 데이터를 제공
경상남도 대기환경측정망 시간평균 자료
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경상남도 대기환경측정망 시간평균 자료입니다. 경남보건환경연구원에서 설치 운영중인 도시대기측정소 및 도로변대기측정소의 미세먼지, 초미세먼지, 오존, 일산화탄소, 이산화황 및 이산화질소 등 대기오염물질 6개 항목 측정자료로서 각 측정소 설치시점부터 현재까지의 모든 자료를 엑셀파일로 제공합니다.
한국기상산업기술원 - 미세먼지 예측정보
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본 데이터는 기상조건(평균기온, 최저기온, 최고기온, 일교차, 풍속, 강수량 등)에 따른 미세먼지를 예측하여 1시간 예측에 활용되는 데이터입니다.ㅇ확장자: CSV, JSONㅇ제공자: (주)웨더아이열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람*sample 데이터 이므로 추가 필요시 담당자에게 연락 바람. 미세먼지 1시간 예측 데이터를 활용 사례