globe_history_2026

该数据库是ADSB.lol已知的所有数据的集合，每日上传。包括来自ADSB.lol馈送器、FlyItalyADSB和TheAirTraffic.com的数据。

This database is a collection of all data known to ADSB.lol, and is uploaded daily. It includes data sourced from ADSB.lol feeders, FlyItalyADSB, and TheAirTraffic.com.

原始信息汇总

adsblol/globe_history_2026 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: adsblol/globe_history_2026
• 数据规模: 165 GiB
• 许可协议: Open Database License (ODbL 1.0)，详情见 http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/

数据集内容与来源

• 内容描述: 该数据库是ADSB.lol已知的所有数据的集合，每日更新上传。
• 数据来源:
  • ADSB.lol馈送器及其合作伙伴（详见 https://www.adsb.lol/docs/acknowledgements/partners/）
  • FlyItalyADSB（https://flyitalyadsb.com/）
  • TheAirTraffic.com（https://theairtraffic.com）

数据发布与获取

• 发布方式: 所有文件可通过本仓库的Releases页面下载（地址：https://github.com/adsblol/globe_history_2024/releases）。

• 发布周期: 每个版本包含1天的飞行数据。

• 文件说明: 每日数据通常包含两个文件（来自prod或staging环境）。若某日某个环境的文件显著较小，则可忽略。

• 数据提取: 数据以tar归档格式存储并分割。提取时需合并分割文件并使用tar命令解压。示例命令如下：

  mkdir 2025.05.18 cat v2025.05.18-planes-readsb-prod-0.tar.aa v2025.05.18-planes-readsb-prod-0.tar.ab | tar -xf - -C 2025.05.18

技术细节

• 数据来源路径: 来自adsb.lol planes容器的 /var/globe_history 目录转储。
• 文件格式: 文件由readsb写入，存储为gzip压缩的JSON格式。
• 文件格式文档: 详见 https://github.com/wiedehopf/readsb/blob/dev/README-json.md#trace-jsons
• 服务环境: 主要使用prod环境，若其宕机则使用staging环境。prod环境有两个副本，staging环境有一个副本。
• 目录结构:
  • heatmap 目录: 用于 https://adsb.lol?r 的回放功能。
  • traces 目录: 用于显示特定航空器的历史数据。

致谢

• 感谢分享数据的用户，共同构建了公开的飞行记录开放数据集。
• 感谢现有的开源软件，adsb.lol主要基于以下软件的成熟配置：
  • readsb（https://github.com/wiedehopf/readsb）
  • tar1090（https://github.com/wiedehopf/tar1090）
  • mlat-server（https://github.com/wiedehopf/mlat-server）
• 感谢GitHub存储和提供飞行历史的开源/开放数据发布。
• 感谢其他大多数航班聚合器，以及ADSBHub（https://www.adsbhub.org/）和OpenSky Network（https://opensky-network.org/）的激励。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在航空数据共享领域，globe_history_2026数据集通过分布式数据采集网络构建而成。其数据源整合了ADSB.lol自有的馈送器、合作伙伴系统如FlyItalyADSB以及TheAirTraffic.com等多个公开航空监视平台，每日持续汇聚全球航班动态信息。原始数据经由readsb软件实时处理，以gzip压缩的JSON格式结构化存储，形成按日期归档的完整飞行轨迹记录库。

特点

该数据集的核心特征在于其开放性与高时效性，遵循开放数据库许可协议，每日更新发布单日全球航班数据。数据内容涵盖航班位置、高度、速度等多维轨迹信息，文件采用标准化JSON格式并配备详细文档说明，确保机器可读性与跨平台兼容性。数据集通过GitHub版本控制系统管理，提供稳定的历史数据追溯与批量下载通道。

使用方法

研究人员可通过GitHub发布页获取按日期分割的数据文件，需同时下载同一日期的分卷压缩包进行合并解压。解压后的JSON文件可直接导入数据分析工具链，结合readsb项目提供的格式文档进行解析。数据集支持航空流量模式分析、历史轨迹回溯研究等应用场景，用户可利用其构建航班热力图或特定航空器的历史轨迹可视化系统。

背景与挑战

背景概述

在航空监视与空中交通管理领域，公开可用的飞行数据对于提升透明度、促进学术研究及技术创新具有关键意义。globe_history_2026数据集由ADSB.lol社区于2024年创建并维护，核心研究人员包括Wiedehopf等开源贡献者，依托ADSB.lol、FlyItalyADSB及TheAirTraffic.com等多个数据源合作构建。该数据集旨在系统收集全球广播式自动相关监视（ADS-B）信号生成的实时与历史飞行轨迹，解决航空数据封闭性问题，为航空安全分析、交通流量建模及环境监测提供开放基础，推动了航空数据民主化进程，增强了公众对空域活动的认知与监督能力。

当前挑战

该数据集致力于应对航空监视数据领域的核心挑战：传统飞行记录多由商业机构或特定网络垄断，导致数据可及性低、格式异构，难以支持跨区域、长时序的宏观研究。构建过程中，技术挑战尤为突出，需整合全球分布式ADS-B接收器产生的海量实时流数据，确保数据采集的连续性与完整性；同时，原始信号易受天气干扰、设备误差及传输延迟影响，对数据清洗与标准化提出较高要求。此外，每日超165 GiB的数据规模对存储架构、压缩算法及分发效率构成持续压力，需平衡处理性能与资源开销，以维持数据集的可用性与可扩展性。

常用场景

经典使用场景

在航空交通监控与数据分析领域，globe_history_2026数据集作为全球航班历史记录的开放资源，其经典使用场景集中于飞行轨迹的可视化与回放。研究人员通过解析每日更新的压缩JSON文件，能够重构特定日期内飞机的完整航迹，进而支持空中交通流量的时空模式分析。这一过程不仅依赖于ADS-B技术的实时数据采集，还整合了多源馈送器的贡献，为宏观交通态势的还原提供了高保真基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要包括开源社区对readsB和tar1090等工具的持续优化，这些工具构成了数据采集与可视化的核心框架。此外，基于轨迹数据的机器学习模型研究日益活跃，例如用于飞行意图预测或冲突检测的算法开发。这些工作不仅拓展了航空数据智能应用的边界，也巩固了开放数据生态在行业创新中的基石地位。

数据集最近研究

最新研究方向

在航空监视与数据科学领域，ADS-B数据的开放共享正推动全球航班历史轨迹分析的前沿探索。globe_history_2026数据集作为公开的飞行记录集合，其每日更新的特性为研究者提供了实时且连续的全球空中交通动态视图。当前研究热点聚焦于利用该数据集进行航班模式识别、异常检测以及空中交通流量优化，特别是在气候变化背景下航空碳排放的精准评估与可持续航空路径规划方面展现出重要价值。此外，结合机器学习算法，该数据集还被用于提升航班延误预测的准确性，并支持航空安全事件的回溯分析，为航空管理政策制定与应急响应提供了可靠的数据支撑，彰显了开放数据在促进航空业透明化与智能化转型中的深远意义。