摘要：水质和污染监测数据集是一个面向环境监测、污染识别与智能水资源管理的合成时间序列数据集，用于模拟智能水质监测站在连续运行过程中采集的多参数水质数据。
数据集概述
水质和污染监测数据集是一个面向环境监测、污染识别与智能水资源管理的合成时间序列数据集，用于模拟智能水质监测站在连续运行过程中采集的多参数水质数据。数据覆盖水体理化指标、溶解氧状况以及典型重金属污染物，并为每条记录设置污染等级标签，可用于分析水质随时间变化的动态特征。该数据集能够支持人工智能模型对水体安全状态进行自动识别与预警，为环境监测、智慧城市建设和水资源管理研究提供结构化数据基础。
数据结构与关键特征
该数据集以时间序列记录为核心，每个时间点包含多项水质监测参数，包括 pH、浊度（NTU）、温度、溶解氧（DO）、生物需氧量（BOD），以及铅（Pb）、汞（Hg）和砷（As）等重金属浓度。目标变量为污染等级，共划分为 3 类：0 表示良好或安全状态，1 表示中等或警戒状态，2 表示受污染或不安全状态。由于同时包含连续数值型水质指标、时间维度和离散污染标签，该数据集既适合开展传统机器学习分类，也适用于时序预测、异常检测和深度学习建模。
应用价值与研究方向
该数据集可广泛应用于水质状态分类、污染预警、异常水质检测、污染趋势预测以及智能环境监测系统研究。研究人员可以使用随机森林、XGBoost、SVM 等模型分析不同水质参数与污染等级之间的关系，也可以采用 LSTM、GRU、TCN、Transformer 等时序模型学习水质指标的动态变化规律。此外，还可进一步研究重金属污染风险评估、多传感器数据融合、污染源异常识别以及基于物联网的实时监测与边缘智能，为智慧城市水环境管理、河流湖泊监测和水资源安全决策提供技术支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-388
文件大小：79K
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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