使用 Python 构建可靠的环境数据累积管道

Source: Dev.to

整合美国 EPA 数据进行污染评估

类别：科学数据工程
标签：Python、ETL、美国 EPA、环境数据、化学属性、污染分析

挑战

环境数据集通常：

• 来自多个外部来源
• 使用不同的格式和参数定义
• 在使用前需要科学验证

手动收集数据既耗时又容易出错，尤其是在进行监管评估时。

解决方案

我创建了一个基于 Python 的数据累积系统，该系统：

• 自动从权威来源（如美国环境保护署（US EPA））检索参考数据
• 收集物理、化学和环境参数
• 将数据结构化为可直接分析的格式
• 保持可追溯性和来源可信度

该程序充当科学 ETL 管道，针对环境研究和监管使用进行了优化。

影响

该系统：

• 加强了污染分析的科学可信度
• 促进了对土壤、水体和空气中化学行为的更深入解释
• 减少了人工工作量并提升了可重复性
• 支持基于证据的环境决策制定

可靠的数据累积对于将环境监测转化为可操作的科学至关重要。