pm2.5标准范围多少正常？
pm2.5标准值为小于每立方米10微克。年均浓度达到每立方米35微克时，人患病并致死的几率将大大增加。目前，我国的pm2.5标准值为24小时平均浓度小于75微克/立方米为达标，这一数值与pm2.5国际标准相比，还相差甚远，仅达到世卫组织设定的最宽标准。我国的pm2.5标准值低于pm2.5国际标准，但只要认真了解相关内容，出现雾霾时谨慎出行，出行时戴质量可靠的pm2.5口罩，还是能从一定程度上抵制“无形杀手”对我们造成的危害的。pm2.5防护注意事项在PM2.5严重时，尽量不要开窗。确实需要开窗透气的话，应尽量避开早晚PM2.5高峰时段，可以将窗户打开一条缝通风，时间每次以半小时至一小时为宜。同时，家中以空调取暖的居民，要注意开窗透气，确保室内氧气充足。可以在自家阳台、露台、室内多种植绿植，绿萝、万年青、虎皮兰等绿色冠叶类植物，因其叶片较大，吸附能力相对较强。还可以使用空气净化器，市面上80%的空气净化器都以净化空气中的细微颗粒物为主，对PM2.5有很好的吸附效果，但在使用时要注意勤清洗、换过滤芯。
北京PM2.5浓度是多少？
北京市环保局近日发布消息，今年1月~7月，北京全市PM2.5平均浓度为55微克/立方米，同比下降14.1%。累计达标113天，达标率54.3%，同比上升1.2个百分点。重污染8天，同比减少10天。颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)浓度分别为85、7和40微克/立方米，同比分别下降9.6%、30.0%和13.0%。通过对重点领域的精细化管理，全市蓝天保卫战部分任务提前完成。在控车减油方面，截至7月底，北京市共报废转出国Ⅲ排放标准的柴油货车3.1万辆。加快推进汽油销售量超过2000吨的加油站油气回收在线监控改造，全市共完成84座。在能源清洁化方面，全市450个村散煤清洁能源替代工程全速推进，314个村的“煤改电”外部管线工程已进场施工，其中294个村完工。在治污减排方面，截至7月底，北京市已淘汰退出548家不符合首都功能定位的一般制造业企业，超额完成全年500家的任务目标。依法清理整治146家“散乱污”企业，实现“动态摸排、动态清零”。为强化移动源污染执法，北京市以重型柴油车为重点，针对非法销售柴油、非法流动加油倒罐等违法行为开展专项行动，并对重型柴油车实施闭环管理机制。截至7月底，人工检查重型柴油车121.7万辆次、处罚18.3万辆次;检查非道路移动机械5828台、拟处罚801台。各进京口现场拦截超标排放黑名单车辆1208辆。在扬尘污染管控方面，截至7月底，北京全市城管执法部门查处施工工地违法行为9911件，罚款4840.2万元;处罚渣土车10364辆次，联合惩处工地186家。市住房城乡建设委先后对145家扬尘治理不达标的企业进行全市通报批评，对问题较严重的24家企业停止在京投标30天至180天。为进一步压实环保责任，今年以来，北京环保、公安、城管执法等多部门联合，市、区、乡镇(街道)三级联动，在全市90多个乡镇(街道)开展“点穴式”执法。1月~7月，全市环保系统共立案处罚固定源环境违法行为2189起，处罚金额1.22亿元。
北京市PM2.5年均浓度为多少？
总体来看，北京市空气质量持续改善，污染物年平均浓度全面下降，空气质量达标天数增加，重污染天数减少。2017全年累计启动空气重污染预警12次26天，其中蓝色预警5次5天，黄色预警4次6天，橙色预警3次15天。北京市空气中细颗粒物PM2.5年平均浓度值为58微克/立方米，比上年下降20.5%，超过国家标准0.66倍；二氧化硫年平均浓度值为8微克/立方米，比上年下降20%，达到国家标准；二氧化氮年平均浓度值为46微克/立方米，比上年下降4.2%，超过国家标准0.15倍；可吸入颗粒物PM10年平均浓度值为84微克/立方米，比上年下降8.7%，超过国家标准0.2倍。北京市空气中一氧化碳24小时平均第95百分位浓度值为2.1毫克/立方米，比上年下降34.4%，达到国家标准。臭氧日最大8小时滑动平均第90百分位浓度值为193微克/立方米，比上年下降3%，超过国家标准0.21倍。《2017年北京市环境状况公报》指出，臭氧浓度5到9月份较高，超标主要发生在春夏的午后至傍晚时段。全市大气降水年平均PH值为6.75，无酸雨发生。来源：北京晨报
2017年北京为何前7个月PM2.5累计浓度能够创近5年同比最低？
据介绍，2017年7月，北京全市PM2.5月均浓度为52微克/立方米，同比下降24.6%，继3-6月后，再次实现历史同期最低。截至7月底，全市PM2.5累计浓度为64微克/立方米，为近五年最低，同比下降1.5%，较2013年同期下降34.7%。北京市环保局介绍，8月2日，北京市环保局、北京市政府督查室等牵头，对上半年空气质量排名靠后、工作落实不力、监管存在问题的14个街乡镇主要领导进行了集中约谈，指出各街乡镇突出的环境问题，提出整改要求及时限。被约谈的14个街乡镇诚恳接受约谈、正视问题，目前正在按要求制定整改方案，确保大气污染防治工作落到实处。据介绍，截至7月底，北京已经报废转出老旧机动车30万辆，已提前完成全年任务。此外，加强对外埠进京车辆检查执法，7月份共现场查处外埠车辆违反限制通行3.6万起。此外，环保、质监、安监、商委联合印发了加油站油气回收在线监控改造的通知，要求年销售汽油量大于2000吨（含）的加油站应开展油气回收在线监控改造工程；其中，大于5000吨（含）的，要在今年12月底前完成改造。照如此势头下去，北京的蓝天是要回来了。
北京PM2.5年均浓度继续下降，生态环境更好了吗？
雾霾的侵袭：在很多年之前，有人对于我们的这个雾霾做了一个记录片，讲诉雾霾所造成的危害，讲诉他对于环境的一些危害，对于人体的一些危害。而后人们认识到原来雾霾的危害原来这么的大，对于人来说产生的一些呼吸器官疾病都是由此而产生的，还有幼小的孩子也会因为在这样的环境中患上一些非常常见的疾病，当然都是非常普通的呼吸道疾病。这部纪录片可以说是引起了人们很大的反响，一时间在网上纷纷讨论着这样的雾霾对我们的一种危害。经济发展与环境的矛盾：但是这么多年过去了，我却看到了丁仲礼院士的一句话，叫做中国人是不是人。为什么这么说呢？要知道我们想要有质量的生活，想要发达国家的那种生活，那么我们面临的必要选择就是要发展。而在我们还未掌握了一些科技原则的时候，我们面临的必定是粗排放的一些企业，比如炼钢企业，化工企业。这些都会加重环境的污染程度，而形成雾霾。所以不是为了我们要形成雾霾，而是我们要生活，就像是瑞士的环保少女那样的大声疾呼，但是她只是不明辨是非，不明辨为何会形成这样的一个状态。而有人回击他的话，也更是好，非洲人民想不想要过上你们那样的生活。现代化的生活，要什么有什么的新生活。北京的生态环境更加的好了：我们国家当然面对这种环境的疾呼，也是进行了治理，并且喊出了口号，就是绿水青山就是金山银山。为了北京的雾霾治理，我们将周边的一些粗排放污染企业，比如钢铁企业，全部进行了搬迁，或者进行了升级。在冬天对于民众的取暖进行了改造，有煤改气，有下乡工程，这些措施都极大的缓解了空气质量。你生活在其中，可以说感触颇深，因为北京的PM2.5浓度下降，环境肯定有了非常大的改善。生态环境肯定也是更加的好了。
北京PM2.5年均浓度下降，大城市近些年的空气质量水平是否越来越好了？
众所周知，自然环境安全关乎着每一个我们生活在地球上的人类，我们每一个人都应该有义务与责任去积极保护环境、爱护环境，共同珍惜与守护我们共同赖以生存的家园。但是，面对世界多局的复杂性，一些国家保护环境的力度并没有引起足够的重视。反之，我们国家一直在倡导文明生态的这种立场上奋发有为，我们现在仿佛几乎看不到几十年前的黄沙漫飞与卫生脏差等情况，这些都归功于我们国家在生态文明的方面做出的贡献。一、爱护城市城市是我们居住的地方、是我们工作的地方，我们所有人在这里辛勤的工作与努力的付出。我们都希望自己的城市干净、卫生、整洁，讨厌河沟臭气熏天与街道垃圾满天飞。爱护与保护城市环境卫生健康就显得尤为重要，我们可以绿色出行、低碳消费、积极植树，共同营造温馨的家园。二、防沙固沙面对沙土对城市的侵袭，防沙固沙整治工作应运而生，这些年，通过国家不断的对于防沙固沙工程支持与鼓励，北方城市很难看到黄天漫天的景色了，这些都来源于我们积极的保护环境行为，不要让黄沙吞没了我们的城市。通过这些年的防沙固沙工作，我国防沙工作有了重大的转变与起色，沙漠不再是一片金黄沙土的地带，而是处处充满着绿色生机的景色。三、加大力度面对创造无烟城市与整洁城市的标准，国家相关部门更是重拳出击，对于违法的小作坊、随意排污水的企业、违法开采矿山的企业，对于他们的破坏自然环境问题予以重罚，严重者吊销营业执照，触犯法律的给予法律法规处罚，积极宣传环境卫生的重要性，让每一个人提高对环境卫生的重视。
如何快速成为数据分析师
诚然，任何一门技术都不可能一蹴而就，更不可能一夜成才。这世上，没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是专业、越是基层、收益周期越长的技能越是这样，数据分析师也不例外。但这并不代表，我们不能通过一些有效的方法，把学习的过程变得高效而有趣，让自己的数据分析师学成之旅起到事半功倍的作用。倘若真的想一口吃成一个胖子，到时去面试去工作，你会被自己的好不扎实的专业基底伤害得遍体鳞伤。学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。1、明确知识框架和学习路径数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，PythonorR；有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：1.需要获取外部数据分析师：python基础知识python爬虫SQL语言python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn统计学基础回归分析方法数据挖掘基本算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、matplotlib2.不需要获取外部数据分析师：SQL语言python基础知识python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn统计学基础回归分析方法数据挖掘基本算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、matplotlib接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。数据获取：公开数据、Python爬虫如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。外部数据的获取方式主要有以下两种。第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些Python的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）以及如何用成熟的Python库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从urllib和BeautifulSoup开始。（PS：后续的数据分析也需要Python的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。数据存取：SQL语言你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。对于数据预处理，学会pandas的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何你可以使用python的包Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。python数据分析如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多Python数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用Python实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林基本的聚类算法：k-means特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。系统实战这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。如何进行实战呢？上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如DataCastle为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：员工离职预测训练赛美国KingCounty房价预测训练赛北京PM2.5浓度分析训练赛种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
如何快速成为数据分析师
1、技能一：理解数据库。还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。3、技能三：懂设计说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。4、技能四：几项专业技能统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。5、技能五：提升个人能力。有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。6、技能六：随时贴近数据文化拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。扩展资料：企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示会用脚本语言进行数据分析，Python or R有获取外部数据的能力，如爬虫会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主参考资料：数据分析师_百度百科
北京冬季的气温是多少度？
截止2020年1月份，北京冬季平均温度是2°C~ 11°C。，北京冬天最冷达到零下22.8℃。1、根据历史上的气象记录显示：1951年，北京曾出现连续4天零下20℃的天气，1月13日更是达到零下22.8℃。所以北京最冷的时候能达到零下22.8℃，不过这种情并不常见。2、在2013年达到零下16.4℃，北京气象台的专家说，这也是近10年来北京的最低气温。去冬的这个时候，北京曾出现了零下14.9℃的低温，是前10年的最低。3、北京为暖温带半湿润大陆性季风气候，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。4、年平均气温10～12摄氏度，北京冬季，1月平均气温-5-10℃。一般冬天最冷的时候，也很少会低于零下10℃。扩展资料：注意事项1、北京的气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。全年无霜期180～200天，西部山区较短。2、2007年平均降雨量483.9毫米，为华北地区降雨最多的地区之一。降水季节分配很不均匀，全年降水的80%集中在夏季6、7、8三个月，7、8月有大雨。
北京现在气温是多少度
北京现在最高温度是29度，最低温度24度，天气app上显示几天后的温度会达到35度，这应该就是夏天的正确打开方式吧，对于能出汗的人来说，没有高温，只有更高，但是因为今年雨水比较多，相对来说感觉没有往年那么热，就还好，感觉这几天的天气每天都是灰蒙蒙的，随时准备来一场大雨。风雨过后总是有一个风和日丽的大晴天。无论天气好坏，愿我们都能带上自己的阳光。
8月北京PM2.5月均浓度为今年单月最低，改善生态环境应该做些什么？
在8月份，北京PM2.5月均浓度为今年单月最低，关于保护和改善生态环境方面，人类确实要加以重视了。如果想要更好的改善生态环境，首先就是做好垃圾分类。虽然现在很多人在倒垃圾的时候，都会把垃圾放进垃圾桶里。但是仍然有一些不爱护生态环境的人，总是喜欢到处乱扔垃圾。可能这些人都会想到自己仅仅只是扔了一个小垃圾，没有什么大不了的，殊不知，如果小垃圾的数量特别多，自然就变成了大垃圾。估计没有人整天都喜欢生活在垃圾堆里，所以为了保护好生态环境，也为了自己能够更好的生活，呼吸到新鲜空气，千万不要随便乱扔垃圾。在倒垃圾的时候，应当做好垃圾分类。在日常生活中，不仅要保护好森林，也要多种树。一旦发现有乱砍乱伐的行为，一定要及时的制止和举报。要知道大树不仅能够帮助我们吸收空气里面的二氧化碳，也能够降低温室效应，对保护生态环境方面是至关重要的。同时，在日常生活中应当要少用一些一次性物品，比如塑料袋或者是一次性筷子等，逛超市的时候可以提前准备一个购物袋。还有一次性的泡沫盒，更是要禁止使用，避免给生态环境造成白色污染。除此之外保护好水资源，对改善生态环境也是非常有用的。虽然在生活中水资源比较充足，但是对于一些长期干旱的地区来说，水资源可是十分珍贵。再加上地球上的水资源本来就是有所限制，所以在平时生活的时候，千万不要去浪费水资源，每个人都要做到节约用水。另外，还可以去向人们宣传保护生态环境的知识，毕竟人多力量大，这样一来，自然就可以有效的改善生态环境了。
