CA/Datas/气象+空气/站点_20220101-20221231/china_sites_20220124.csv at 4df6c71628e9b0d60aec5640c4815b21e8afa930

akiba/CA

Files

Akiba So bc73351234 chore: configure git-lfs and migrate data to LFS

- Add .gitattributes with LFS tracking for binary/data files
- Migrate processed parquet/npy/npz files from regular git to LFS
- Add Datas/ raw data via LFS (DEM, weather, air quality, maps)
- Add outputs/ GIS analysis and street matching results
- Enable cross-machine development with full data portability

2026-06-07 06:28:30 +08:00

1.9 MiBLFS

Raw Blame History

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45	20220124	2	CO	2	1.4	1.8	1.9	2	1.7	1.8	2.2	2.1	2	2.1	1.8	1.6	1.5	1.4	1.5	1.2	1.3	0.7	1.6	1.2	1.5	1.3	1.4	1	1.4	1.8	0.9	2.1	2.2	2.2	2.2	1	0.6	0.8	0.7	1.5	1.3	1.4	1.2	1.4	1.5	1.3	1.3	1.2	1.1	1.1	1.2	1.3	1.8	1.4	2	1.3	1.2	1.9	2.1	1.8	0.4	0.4	0.5	0.5	0.6	1.2	1.4	1.1	1.1	1.1	1	1.2	1.2	1	1.1	1.4	2	1.6	1.8	1.6	1.9	1.5	1.2	1	1.1	1.1	1.2	1.1	1.1	0.9	0.9	1.3	1.1	1.2	1.5	1.3	1.4	0.9	1.3	1.4	1.2	1.1	1.1	1.5	1.5	1.4	0.7	1.5	1.3	1.5	1.3	2.1	1.8	1.2	3.3	1.2	3.5	1.9		1.9	2	2.7	1	0.8	0.8	0.9	0.4	1.3	0.8	0.8	0.6	1	0.7	0.6	0.6	0.7	1		1	0.8	0.6	0.8	0.7	0.7	0.8	0.4	0.7	0.7	0.7	0.8	0.8	0.7	0.7	1.3	1	1.1	1	0.9	1	1	0.6	1	1.1	1	1.2	0.7	0.9	1	0.8	1	1.1	0.9	0.8	1	0.8	0.9	0.5	0.9	1.1	0.9	1.1	0.7	0.7	0.6	0.7	0.6	0.5	0.6	0.7	0.7	0.6	0.7	0.7	0.6	0.6	0.7	0.5	0.7	0.6	0.6	0.7	0.4	0.6	0.7	0.5	0.7	0.4	0.5	0.4	0.3	0.4	0.5	0.4	0.5		0.6	0.5	0.5	0.7	0.4	0.6	0.6	0.6	0.8	0.7	0.7	0.9	0.7	0.7	1.1	0.7	0.5	1	0.6	0.5	0.4	0.5	0.5	0.6	0.1	0.8	1	1	1	0.9	0.8	1	1	1	1	0.8	1.1	1	0.8	0.7	1	0.9	1	1	0.8	1	1.1	1.3	1.4	1.8	1.6	1.8	1.3	1.2	1.5	1.4	1	0.9	1.2	1.1	0.9	1.3	1	0.9	1.1	0.8	0.9	1	0.9	1	1	1	0.9	1.1	1.1	1	1	1.1	1	0.9	0.5	1	0.7	0.9	0.6	0.7	0.8	0.8	0.7	0.4	1.1	0.5	0.5	0.7	0.5	0.6	0.6	0.4	0.5	0.8	0.9	1.1	1.2	0.8	0.6	0.7	0.9	0.7	0.7	0.5	1.2	1.3	0.8	1.4	0.8	0.8	0.7	0.8	0.8	0.8	0.9	0.8	0.7	0.7	0.6	0.7	0.6	0.9	0.7	0.8	0.8	0.7	0.5	0.6	0.4	0.5	0.4	0.3	0.3	1	0.9	1.1	1.3	0.9	1.4	0.7	0.8	1.1	0.8	1	1.4	1.1	0.8	1.1	0.7	1.2	1.2	0.6	0.6	0.5	0.8	0.8	0.8	0.9	0.7	0.8	0.7	0.4	0.3	0.5	0.3	0.4	0.3	0.4	0.4	0.4	0.9	0.3	0.3	1.3	1.3	1.2	1.2	1.1	1.1	1	1.1	1.3	0.9	1.6	1.2	1	1	0.7	0.9	2	0.4	1.6	2.1	1.4	1.5	1	1.1	1.6	1.2	1.2	1.2	0.8	1	0.7	0.5	0.9	0.3	0.6	0.7	0.8	0.8	1.2	0.9	1.4	1.8	1.4	2	2.1	1.5	1.4	1.2	1.1	1.9	0.8	0.6	0.7	0.8	1.2	1	0.9	1	0.9	0.9	0.9	0.8	0.7	0.8	0.6	0.4	0.5	0.4	0.6	0.5	0.9	1	0.6	0.3	0.5	0.7	0.7	0.7	0.9	0.6	0.5	0.6	0.5	1	0.9	0.9	0.9	1.3	0.9	1.2	1.3	0.8	1.2	0.3	1	0.8	0.8	0.8	0.8	0.4	0.6	0.7	1.3	1.1	1.2	0.6	0.8	0.7	0.9	0.7	0.6	0.5	0.7	0.8	0.5	0.5	0.4	0.4	0.4	0.6	0.5	0.4	0.5	0.5	0.7	0.4	0.6	0.5	0.7	0.6	0.6	0.6	0.7	0.8	0.6	0.6	1.2	1.1	0.8	0.7	1	0.8	0.9	0.8	0.5	0.6	0.8	1.1	1	1.4	1.2	1.2		1.1	1.4	1.2	1	1.2	1.5	1.6	1.6	1.6	1.3	1.5	1.5	1.4	1.3	1.7	1.7	1.2	1	1.1	2	1.4	1	1.1	0.9	1.1	1	0.9	0.8	1	1.1	1.5	1.2	1.3	0.9	1.1	0.6	0.4	1.5	0.9	0.9	1.9	1.6	1.9	1.3	2.1	1.1	1.3	1.9	1.5	1.5	0.6	1.3	1.1	0.5	1.2	1.6	2	1.5	1	1	0.8	0.8	0.8	0.9	1	1	0.8	1	1.1	1.1	0.8	1.1	0.8	0.9	0.7	1.1	0.7	1	1.6	2.4	1.7	1.8	1.7	1.4	1.7	1.5	1.2	0.8	1.1	1.1	1	1	0.6	0.8	0.8	0.7	1	1.3	1.1	1.2	0.9	1.3	0.8	1	1	1	0.5	0.6	0.5	0.4	0.8	1	1.2	0.9	0.6	0.9	0.4	0.6	0.8	1.1	2	1	0.8	1	0.5	0.4	0.8	0.8	0.7	0.5	0.9	0.9	0.8	0.9	0.8	1.1	0.8	2.9	0.8	0.6	1	0.7	0.8	0.8	0.9	0.9	0.8	0.7	0.9	0.7	0.9	0.6	0.9	0.7	0.9	0.9	1	0.3	0.3	1.6	1.3	1.8	1.1	0.9	1	1.1	1.2	0.9	1.2	1.3	1.2	1.3	1.6	1.4	1.3	1.1	1.4	1.2	1.4	1.1	0.7	0.9	0.7	1.9	1.5	2.1	3	0.8	1.1	0.9	0.6	0.2	0.4	0.4	0.8	0.8	1	1	1.7	0.9	1.3	1.4	1.1	1.2	1.7	1.7	1.7	1.5	0.5	1.3	1.5	1.5	1.4	0.8	1.5	1.6	1.5	1.4	1.6	0.9	0.9	1.2	1	0.8	1.5	1.3	1.1	1.1	1.1	1.6	1.4	2.3	0.8	1.4	1.4	1.5	1.5	1.9	0.9	0.6	1	0.7	0.6		0.8	0.8		1.1	1.2	1.1	0.8	1.1	1.6	1.2	0.9	0.9	1.6	1.7	1.4	0.9	0.9	1.5	1.3	0.9	1.1	1.2	1	2.6	1.3	1.6	1.3	0.8	0.8	0.7	0.1	0.2	0.5	0.4	0.8	2	0.8	0.8	0.8	0.4	0.4	0.3	0.8	0.7	2.1	0.7	0.6	0.8	0.4	0.4	0.4	0.8	0.8	0.3	0.9	0.9	0.9	0.8	0.8	0.8	0.9	0.6	0.7	0.7	0.9	0.9	0.9	0.7		0.9	1	0.7	0.7	0.6	0.9	0.7	0.3	0.5	0.6	0.6	0.8	1.2	1	0.7	0.7	0.6	0.8	1.2	1.3	0.7	0.6	0.6	0.6	0.7	0.5	0.6	0.7	0.6	0.8	0.8	0.8	1.4	0.8	0.7	0.6	0.5	0.5	0.7	0.4	0.5	0.5	0.4	0.3	0.8	0.4	0.7	0.6	1	1.2	1.1	1	0.8	0.9	1	0.8	0.9	0.5	0.4	0.5	0.1	0.6	1	1.1	0.8	1.4	1.2	0.9	0.9	0.7	0.8	1.2	1.2	1.2	1.2	0.9	0.8	0.9	1	0.7	0.9	0.5	0.9	2.2	2.1	1.9	1.5	1.3	1.4	1.9	1.9	1.8	1.2	1.5	1.4	1.3	1.4	1.3	1.1	1.1	1	1.1	1	1	1.2	1	1.1	1.1	1.6	1	0.8	0.8	1	0.8	0.5	0.7	0.7	1.3	1.1	1.1	1	0.7	0.3	1.1	0.7	0.9	1.1	1.2	1	1.1	1.2	1	1.2	1	1.3	1.4	1.5	1	1	0.7	0.9	0.9	0.9	0.7	0.8	1	0.9	0.8	1.2	0.9	1.2	1.4	1	0.9	0.8	0.8	0.8	0.7	1	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.9	0.6	0.8	0.8	0.9	0.8	0.9	0.8	0.9	0.7	0.4	0.9	1.2	1	1	0.9	0.7	1.2	0.7	0.8	0.6	1	0.9	1	1.1	1.1	0.5	1.1	1.2	1.3	1.5	0.9	0.8	0.9	0.9	0.9		1	1.1	0.8	0.5	1	0.7	0.7	0.8	0.7	0.7	1.2	1.1	0.8	0.9	1	1	1	1.1	0.7	1.4	1	1	0.9	1	0.5	0.8	0.7	0.7	0.7	0.8	0.8	0.7	0.9	1	1	1	0.8	0.5	0.6	0.6	0.5	0.7	0.6	1.1	0.8	1	0.7	0.8	0.9	0.9	0.9	0.5	0.6	0.8	0.8	0.8	0.8	0.6	0.6	0.5	0.4	0.7	1	0.5	0.6	0.5	0.5	1.1	0.7	0.6	0.6	0.8	0.3	0.4	0.6	0.5	0.6	0.4	0.5	0.7	0.6	1.3	0.8	0.5	0.8	0.6	0.5	0.5	1.2	0.6	0.4	0.3	0.8	0.9	0.8	1.1	0.9	1	1.2	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	1.3	1.4	0.9	1	0.9	1	0.8	0.9	1.1	1.1	0.6	0.7	1.2	1	1.1	1.3	0.6	0.8	1.2	0.6	0.6	0.5	0.7	0.1	0.6	0.3	3.2	2.6	1.2	1.5	1.8	1.5	1.4	3.3	2.4	1.2	1	0.2	0.5	0.5	0.7	2.7	1.4	0.8	4.6	2.4	5	2	1.8	1.9	0.8	0.6	1.5	1.4	1.2	1.3	0.4	1	1	1.5	1	1.2	1.5	0.8	1.2	1.6	0.8	0.7	0.7	0.5	0.7	0.9	0.5	0.7	0.8	0.7	2.1	0.9	0.5	0.9	0.7	1.1	0.9	1	0.6	0.7	1.9	0.5	0.5	1.2	1.9	1.3	2.5	0.8	0.6	1	0.7	0.8	0.8	1	1	0.9	0.9	0.9	0.7	0.9	0.9	0.8	1.6	1	1.5	1.3	1.8		1	0.9	0.9	0.7	1.5	1.6	0.7	0.3	1	0.8	1.2	0.4	1.6	1.7	0.7	1.3	1.8	0.7	0.4	0.6	0.4	0.4	1.2	0.9	1.4	0.7	0.9	0.5	1.2	0.5	1.4	1.3	1	1.2	1		0.9	1.8	1.5	1.2	0.6	0.6	1	0.9	1.8	1.5	1	0.7	0.7	0.5	0.4	0.8	0.8	1.3	0.8	0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