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WeatherDatasetThailand

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Hugging Face2026-08-07 更新2026-08-08 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集为泰国空气质量与天气数据集,由每小时从AIR4Thai(泰国污染控制部门)和OpenWeather API采集的数据组成,通过Airflow管道进行清洗、去重并构建成星型模式数据仓库。数据集包含四个CSV文件:air_stations.csv(原始追加日志,182,598行,记录每个站点每小时原始拉取数据)、dim_station.csv(站点维度表,177行,包含站点ID、泰/英区域名称、位置、类型、经纬度)、dim_date.csv(日期维度表,45行,覆盖数据中出现的日期属性)、fact_air_quality.csv(清洗去重后的事实表,141,275行,按(station_id, recorded_at)去重,是推荐用于分析的表)。主要字段包括站点ID、记录时间、官方泰国AQI值及主导污染物、PM2.5/PM10/O3/CO/NO2/SO2浓度及子指数,以及OpenWeather提供的空气质量与天气数据(如温度、湿度、风速等)。数据覆盖的收集时间为2026年6月8日至8月6日,但存在约11天的数据缺失(主要由Windows更新重启和SSL证书问题导致),因此不保证连续每小时覆盖。该数据集适用于空气质量分析、时间序列预测、污染源解析、环境机器学习等任务。数据以Apache-2.0许可证发布,语言为泰语和英语。

This dataset is a Thai air quality and weather dataset, composed of hourly data collected from AIR4Thai (Thailands Pollution Control Department) and the OpenWeather API, processed via an Airflow pipeline for cleaning, deduplication, and building a star-schema data warehouse. The dataset includes four CSV files: air_stations.csv (raw append log, 182,598 rows, recording hourly raw pulls per station), dim_station.csv (station dimension table, 177 rows, containing station ID, Thai/English region names, location, type, latitude/longitude), dim_date.csv (date dimension table, 45 rows, covering date attributes present in the data), and fact_air_quality.csv (cleaned and deduplicated fact table, 141,275 rows, deduplicated by (station_id, recorded_at), recommended for analysis). Key fields include station ID, recorded time, official Thai AQI value and dominant pollutant, PM2.5/PM10/O3/CO/NO2/SO2 concentrations and sub-indices, as well as air quality and weather data from OpenWeather (e.g., temperature, humidity, wind speed). The data collection period is from June 8 to August 6, 2026, but there is approximately 11 days of missing data (mainly due to Windows updates, restarts, and SSL certificate issues), so continuous hourly coverage is not guaranteed. This dataset is suitable for air quality analysis, time series forecasting, pollution source apportionment, environmental machine learning, etc. The data is released under the Apache-2.0 license, and the language is Thai and English.

创建时间:
2026-08-06
原始信息汇总

Thailand Air Quality & Weather Dataset 数据集详情

概述

该数据集为泰国空气质量与天气数据,基于 Apache-2.0 许可发布,涵盖泰语和英语两种语言。数据由 Airflow 流水线每小时采集,整合了 AIR4Thai(泰国污染控制部门)的空气质量读数及 OpenWeather API 的天气/空气污染数据,构建了一个小型星型模式数据集。

数据规模与配置

数据集总记录数在 10万 至 100万 之间,包含 4 个独立的配置(config),各配置表结构不同,不可合并使用:

配置文件 行数(截至2026-08-06) 说明
fact_air_quality 141,275 清洗去重后的事实表,按 station_id + recorded_at 唯一,推荐用于分析
air_stations 182,598 原始追加日志,未经清洗去重
dim_station 177 站点维度表(站点ID、泰/英区域名、坐标等)
dim_date 45 日期维度表(日历属性)

主要字段

  • 站点信息station_id(如 02t)、area_th/area_en(泰/英站名)、location(泰国省份)、lat/lon(坐标)
  • 时间戳recorded_at(曼谷当地时间,无时区标记)、created_at(数据入库时间)
  • 泰国官方空气质量指标aqiaqi_param(主导污染物)、各污染物浓度及子指数(pm25_value/pm25_aqipm10_value/pm10_aqio3_*co_*no2_*so2_*
  • OpenWeather 匹配数据ow_* 前缀):空气污染指标(ow_aqiow_coow_pm25ow_pm10 等)及气象数据(温度、湿度、气压、风速、云量等)

已知数据缺口

采集管道在 Windows 机器上运行,存在停机(主要是 Windows Update 重启及一次 SSL 证书故障),且 AIR4Thai 仅提供当前读数,错过的时段无法补采。在约 59 天(2026-06-08 至 2026-08-06)的收集期内,共有 17 个超过 1.5 小时的缺口,总计约 11 天数据缺失,主要缺口包括:

  • 2026-07-02 至 2026-07-06,约 4 天 8 小时(SSL 证书验证失败)
  • 2026-07-15 至 2026-07-19,约 3 天 12 小时(Windows Update 重启后未手动恢复)
  • 另有多个 2–12 小时不等的缺口(多为 Windows Update 重启导致)

使用时应注意:不能假定数据具有连续的小时级覆盖,在依赖严格小时规律(如时间序列插值或滞后特征)前需检查 recorded_at/created_at 的缺口。

数据来源与许可

数据来源于公开的 AIR4Thai API(泰国污染控制部门)和 OpenWeather API。商业性再分发衍生数据前,需查阅各数据提供方的服务条款。当前快照为手动导出,不保证持续同步更新。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset

加载事实表

fact = load_dataset("Datchthana/WeatherDatasetThailand", name="fact_air_quality")

加载站点维度表

stations = load_dataset("Datchthana/WeatherDatasetThailand", name="dim_station")

其他说明

  • 数据集中不包含地震数据,仅覆盖空气质量/天气相关部分。
  • 源数据库中每个站点单独的原始表(约184个)未包含在此数据集中,因为其内容已合并至 fact_air_quality.csv,避免重复发布。
搜集汇总
数据集介绍
WeatherDatasetThailand 数据集图片
构建方式
该数据集通过自动化Airflow管道每小时从泰国污染控制部门的AIR4Thai平台采集空气质量原始读数,并同步调用OpenWeather API获取与之匹配的气象与空气污染数据。原始数据以追加方式存储于air_stations表中,随后经过数据清洗、去重及越界值空置处理,构建出以station_id和recorded_at为唯一键的事实表fact_air_quality,并辅以维度表dim_station和dim_date,形成星型模型,为多维度分析奠定基础。
使用方法
使用者可通过HuggingFace datasets库加载指定配置文件,如load_dataset("Datchthana/WeatherDatasetThailand", name="fact_air_quality")获取事实表,或选择dim_station、dim_date进行维度查询。分析时需注意数据非连续小时覆盖,建议依据recorded_at字段自行检查缺失区间。该数据集适用于空气质量预测、健康影响评估及气象关联研究等场景。
背景与挑战
背景概述
该数据集由研究者Datchthana于2026年发布,旨在整合泰国空气质量与气象数据,为环境监测与公共卫生研究提供可靠数据基础。其核心研究问题在于构建一个高质量、高时间分辨率的空气质量数据集,以支持时空分析、污染溯源及健康影响评估。数据源自泰国污染控制部门的AIR4Thai平台,并融合OpenWeather API的补充气象信息,通过Airflow管道实现每小时自动采集与星型模型构建。该数据集在环境数据科学领域具有重要价值,为发展中国家城市空气质量研究提供了宝贵范例,促进了数据驱动政策制定与公众健康预警研究。
当前挑战
该数据集面临多重挑战。在领域问题层面,空气质量受气象、地形及人为活动多因素影响,时空变异性强,需高精度、高频率观测数据支撑建模,而现有数据源覆盖不均、更新延迟等问题制约了预测与归因分析的准确性。在构建过程中,采集管道遭遇了显著困难:依赖Windows家用机运行,频繁因Windows更新重启及SSL证书验证失败导致数据缺口,累计缺失约11天数据,且因AIR4Thai仅提供当前读数,错过时段无法回溯补采。此外,原始记录存在冗余与异常值,需经过清洗去重及范围校验才能生成可靠事实表。这些挑战凸显了数据基础设施稳定性对连续监测数据集构建的关键性。
常用场景
经典使用场景
该数据集汇聚了泰国全境空气质量监测站的小时级观测数据,并融合了来自OpenWeather的气象与污染协同信息,形成了以星型模型组织的结构化数据仓库。其经典使用场景聚焦于时空序列分析与环境质量评估,研究者可基于事实表与维度表构建细粒度的空气质量预测模型,探索污染物浓度与气象要素之间的动态耦合关系,亦可应用于区域空气污染热点识别、季节性变化规律挖掘以及公共卫生政策制定的数据支撑。
解决学术问题
该数据集解决了环境科学领域长期面临的多源异构数据整合难题,通过统一的模式融合官方监测站数据与第三方气象数据,为探究热带地区空气质量演变机制提供了可靠基础。其科学的维度建模设计支持跨粒度分析,有效支撑了污染物源解析、暴露评估及气候变化交互影响等学术问题的实证研究,推动了数据驱动型环境管理方法的发展,对理解发展中国家快速城市化进程中的空气质量演变具有重要学术价值。
实际应用
在实际应用中,该数据集为泰国环境监测部门、城市规划机构及健康研究组织提供了关键的数据资产,可用于实时空气质量预警系统的校准与验证,帮助识别高污染时段与区域。同时,其数据支持移动健康应用开发,为用户提供个性化的户外活动建议,并可辅助交通管理策略的制定,例如在污染严重时段实施限行或调整工业排放。此外,该数据对旅游业和跨国企业决策亦有参考价值,助力其评估环境风险并优化运营布局。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集聚焦于泰国地区空气质量与气象数据的时空关联分析,采用星型模式构建事实表与维度表,为城市环境监测提供了细粒度、多源融合的数据基础。在当前全球气候变化与空气污染治理的背景下,此类数据集支撑了空气质量预测模型的训练与验证,推动了基于深度学习的污染物浓度估计、健康风险评估以及环境政策制定等前沿研究。其兼具官方站点与第三方API的互补性数据,以及明确标注的数据缺口,为研究数据缺失处理与时间序列插值技术提供了宝贵样本,进而促进了环境数据科学方法论的完善。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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