Cities and Regions of Russia
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资源简介:
一个关于俄罗斯城市和地区的数据集,数据来源于开放数据,主要是维基百科。数据以JSON格式提供,便于集成到各种项目中。
This is a dataset focused on Russian cities and regions. The data is collected from open sources, primarily Wikipedia. It is provided in JSON format to facilitate integration into various projects.
创建时间:
2026-08-06
原始信息汇总
数据集概述:俄罗斯城市与地区数据集
基本信息
该数据集收录了俄罗斯各联邦主体及其所属城市的信息,数据来源于开放数据源,主要以维基百科(英文版和俄文版)为基础。数据以 JSON 格式提供,便于集成到各类项目中。
数据来源与许可
- 数据来源:维基百科(英文版“List of cities and towns in Russia”及俄文版“Список городов России”)
- 数据许可协议:Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
数据文件与结构
数据文件为 cities_regions.json,主体是一个名为 data 的数组,每个元素对应一个区域(联邦主体)对象,其中包含该区域下的城市对象列表。
区域对象字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
region |
字符串 | 联邦主体名称(共和国、边疆区、州等) |
regionUrl |
字符串 | 该区域在维基百科中的页面链接 |
cities |
数组 | 属于该区域的城市对象列表 |
城市对象字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
number |
字符串 | 城市在该列表中的序号 |
coatOfArms |
字符串 | 城市徽章缩略图(40px)的链接 |
cityName |
字符串 | 城市名称 |
cityUrl |
字符串 | 该城市在维基百科中的页面链接 |
gfz |
字符串 | 联邦主体(通常与 region 一致,用于分类) |
regionUrl |
字符串 | (重复)区域维基百科页面链接 |
federalDistrict |
字符串 | 俄罗斯联邦管区(如“Сибирский”/西伯利亚) |
population |
数字 | 城市人口(来源:维基百科) |
foundation |
字符串 | 城市建立年份(或日期) |
cityStatus |
字符串 | 获得城市地位的年份 |
formerNames |
字符串 | 城市旧称(逗号分隔) |
cityInfo |
对象 | 关于城市的附加详细信息 |
cityInfo 对象字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
cityUrl |
字符串 | (重复)城市维基百科页面链接 |
regionUrl |
字符串 | (重复)区域维基百科页面链接 |
cityName |
字符串 | (重复)城市名称 |
region |
字符串 | (重复)区域名称 |
phoneCode |
字符串 | 电话区号(含“+”) |
postalCode |
字符串 | 邮政编码 |
okato |
字符串 | OKATO 代码(俄罗斯行政分类代码) |
density |
数字 | 人口密度(人/平方公里) |
population |
数字 | (重复)人口数值(可能与主字段略有差异) |
timeZone |
字符串 | 时区(如 UTC+7:00) |
coordinates |
对象 | 地理坐标 |
coordinates.lat |
数字 | 纬度(十进制度数) |
coordinates.lon |
数字 | 经度(十进制度数) |
flagImage |
字符串 | 城市旗帜图像(250px)链接 |
coatOfArmsImage |
字符串 | 城市徽章图像(120px)链接 |
gallery |
数组 | 城市图库图像对象数组 |
gallery[].src |
字符串 | 图库图像链接 |
gallery[].alt |
字符串 | 图像替代文本(可为空) |
galleryCaption |
字符串 | 图库标题(通常为空) |
注意事项
部分字段存在重复(如 population、regionUrl),这些字段直接来自维基百科信息框的解析结果,数值可能略有不同。
适用场景
该数据集适用于需要俄罗斯城市与区域基础信息(名称、人口、坐标、行政归属、徽章、旗帜等)的应用开发、数据分析与可视化项目。
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集源自维基百科等开放数据源,通过系统化地抓取与解析俄罗斯各城市及联邦主体的信息而构建。数据以JSON格式组织,整体结构为一个包含区域对象的数组,每个区域对象下辖若干城市对象。城市对象详细记录了其名称、所属联邦区、人口、建立年份、城市地位、曾用名等信息,并嵌套了额外的城市详情对象,涵盖电话区号、邮政编码、OKATO代码、人口密度、时区、经纬度坐标、旗帜与徽章图像链接以及图片画廊等丰富元数据。数据抓取过程充分利用了维基百科信息框的格式化优势,确保了内容的完整性与一致性,同时保留了原始来源的部分重复字段以忠实反映数据原貌。整个数据集遵循CC BY-SA 4.0许可协议,为后续的地理信息分析、区域研究及可视化应用奠定了坚实的数据基础。
特点
该数据集的一大特色在于其多层级、多维度的信息整合能力,不仅囊括了俄罗斯所有联邦主体及其下属城市的行政区划对应关系,还细致入微地涵盖了从宏观人口统计到微观地理坐标的全面数据。每个城市条目均配备了维基百科链接,便于用户溯源验证,而嵌套的详细对象则提供了包括电话区号、邮政代码、行政分类代码、人口密度、时区、经纬度、旗帜徽章图像以及画廊图片在内的丰富属性,极大地增强了数据集的实用性与研究价值。数据集中部分字段的冗余设计虽源于信息框的直接解析,但恰恰反映了数据来源的原始真实状态,为研究者提供了多重校验的可能性。此外,数据覆盖范围广泛,从联邦区级到市级粒度层次分明,适用于人口学、地理信息系统、城市规划及历史变迁等多学科交叉分析。
使用方法
该数据集以标准JSON格式存储于单一文件`cities_regions.json`中,可直接无缝集成至各类应用程序、数据分析管线或可视化平台。用户可通过编程语言(如Python的`json`模块)轻松加载数据,依据`region`字段进行区域分组,遍历`cities`数组提取具体城市信息。数据结构的层级化设计允许用户灵活地按需访问:顶层`data`数组提供所有区域的概览,区域对象内的`cities`列表便于区域级聚合分析,而城市对象中的`cityInfo`则提供深度细节。建议用户利用`population`和`density`字段进行人口统计研究,利用`coordinates`进行地理空间可视化,利用`cityUrl`和`regionUrl`跳转至维基百科进行扩展阅读。由于数据源自维基百科,使用时需遵循CC BY-SA 4.0许可,在引用或再分发时保持署名并采用相同许可协议。
背景与挑战
背景概述
俄罗斯城市与地区数据集(Cities and Regions of Russia)诞生于开放数据运动与地理信息科学交叉的前沿,由致力于数据民主化的开发者依托维基百科开放知识库构建。该数据集以结构化的JSON格式,系统性地整合了俄罗斯联邦各主体及其下辖城市的多元属性,涵盖人口统计、地理坐标、行政编码、历史沿革乃至视觉符号等维度,为区域研究、城市计算与社会模拟提供了宝贵的数据基石。其价值在于弥合了原始百科条目与结构化研究数据之间的鸿沟,推动了俄罗斯区域研究的定量化与可复现性进程,成为连接人文地理与数据科学的桥梁。
当前挑战
该数据集面临的核心挑战在于数据质量的保障与语义的一致性问题。构建过程中,自动解析维基百科信息框(infobox)不可避免引入了字段重复与数值偏差(如主population字段与cityInfo内population字段可能存在差异),以及URL参数冗余等噪声。从领域应用角度看,数据覆盖的完整性与时效性受限于维基百科的编辑动态,人口等关键指标的更新滞后可能影响基于人口动态的城乡规划与资源配置研究。此外,跨区域数据规范化处理,如统一历史名称、坐标格式与行政区划变更,也是提升数据集可用性所需攻克的技术难点。
常用场景
经典使用场景
该数据集以结构化的JSON格式,系统性地收录了俄罗斯各联邦主体及其下辖城市的丰富信息,涵盖地理坐标、人口数据、行政划分、历史沿革及文化符号等多元维度。其典型应用场景聚焦于地理信息系统(GIS)的构建与空间数据可视分析,研究者可借其开展城市分布格局、人口密度梯度、区域经济差异等领域的量化探究,亦可作为基础数据层整合进各类地图应用与城市规划模型之中。
解决学术问题
该数据集有效填补了俄罗斯城市级行政与地理信息的结构化空白,为区域科学、城市地理学及人口统计学等领域的实证研究提供了规范化的数据支撑。其详尽的双语字段设计与数据源的公开可溯性,极大降低了学者在跨国比较研究中的数据采集与清洗成本,促进了关于俄罗斯城市体系演化、城镇化进程及区域发展不均衡等核心学术议题的深入探讨。
衍生相关工作
此数据集的推出,为后续研究奠定了重要基础,催生了一系列衍生工作。研究者可基于其字段信息,开展城市网络分析、人口流动建模,或结合自然语言处理技术构建城市百科知识图谱。同时,该数据集亦为开发机器学习模型(如人口预测、城市分类)提供了宝贵的训练语料,推动了数据驱动的地理学研究范式发展。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



