‘壹’ 能不能找一下世界垃圾污染具体数据
1、大气污染 中国的二氧化硫排放量居世界第一，烟尘排放量和工业粉尘的排放量也很高。而现在城市中汽车尾气的排放在迅速上升。
2、水体污染 中国七大水系中42%的水质已不能做饮用水源。75%以上的湖泊富营养化加剧，主要由氮、磷污染引起。对水体的污染有很大部分来自生活污水的排放。这应成为我们NGO的一个任务，要把这些信息传递给百姓。
3、垃圾污染 中国的废弃物排放在不断增加，生活垃圾达到无害化处理要求的不到10%。白色污染严重。
4、荒漠化 中国国土上的荒漠化土地已近三分之一的国土陆地面积。每年的沙尘暴和土地沙化引起的居民迁移问题带来了多种负面效应。
5、水土流失 山体植被的破坏使中国每年流失的土壤总量达50多亿吨，流失掉的土壤养分为4000万吨标准化肥，相当于全国一年的化肥使用量。数字惊人。这些具体数据如果我们都记在心中，平时做宣传教育时会很有用。
6、旱灾和水灾 近年来中国的旱灾和水灾频繁。黄河断流使黄河边上的老百姓吃水都困难。这一图片是在去年中国环境新闻工作者协会组织的环境警世图片展上发布的，触目惊心。
‘贰’ 垃圾数据和弱标签数据有什么区别
垃圾数据和弱标签数据是两个不同概念。垃圾数据是指无用、无效或者错误的数据。它可能是由于数据采集过程中产生的错误，或者是无法被有效利用的数据。垃圾数据对于数据分析和模型训练等任务是有害的，因为它们可能引入误导或错误的结果。
而弱标签数据是指标注或标记的不完整或不精确的数据。在许多任务中，我们需要为数据点分配标签来训练模型，但有时候标签可能很难获得或者存在一些不确定性。这时候就可以使用弱标签，它可以是一种模糊的、概率性的、不确定的标记方式。
具体来说，弱标签数据包括但不限于以下几种类型：
1. 不完全标记：只对部分数据点进行标记，而其他数据点未被标记；
2. 不准确标记：标记存在一定的错误或者误差；
3. 模糊标记：标签具有模糊性，即对一个数据点可能有多种标签选择；
4. 携带噪声标记：标签可能带有噪声或错误。
区别：
垃圾数据是指无用、无效或错误的数据，它对数据分析和模型训练有害；而弱标签数据是指不完整或不精确的标记数据，它可以作为一种可接受的标记方式来训练模型。两者的区别在于垃圾数据对于任务的负面影响，而弱标签数据通常是被认可的一种数据标记形式，可以被有效利用。