india-cpcb-aqi

印度每小时、站点级别的AQI测量数据集。来源于中央污染控制委员会（CPCB）AQI存储库。

Hourly, station-level AQI measurement dataset in India, sourced from the AQI repository of the Central Pollution Control Board (CPCB).

原始信息汇总

印度中央污染控制委员会空气质量指数数据集概述

数据来源

• 数据源自印度中央污染控制委员会(CPCB)的AQI存储库：https://airquality.cpcb.gov.in/ccr/#/caaqm-dashboard-all/caaqm-landing/aqi-repository

数据内容

• 包含印度各监测站每小时AQI测量数据
• 提供两种数据格式：
  • Parquet文件：data/cpcb-aqi.parquet
  • 压缩CSV文件：data/cpcb-aqi.csv.gz

数据可视化

• 包含德里英迪拉·甘地国际机场的AQI可视化示例：viz/igi.png

数据处理脚本

• fetch.py：获取包含AQI数据的XLSX文件列表
• download.py：下载包含AQI数据的XLSX文件
• parse.py：解析XLSX文件生成Parquet和压缩CSV数据集

许可证信息

• 采用开放数据库许可证(ODbL 1.0)：http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/
• 部分数据库内容受CPCB版权保护
• 使用要求包括署名、相同方式共享和保持开放

数据生成方法

1. 安装Python及requirements.txt中的依赖
2. 执行以下脚本：
   • python fetch.py
   • python download.py
   • python parse.py

数据探索

• 可通过以下链接在线探索数据集：https://hyparam.github.io/demos/hyparquet/?key=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FVonter%2Findia-cpcb-aqi%2Fmain%2Fdata%2Fcpcb-aqi.parquet

致谢

• 主要数据来源：印度中央污染控制委员会(CPCB)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于印度中央污染控制委员会（CPCB）的空气质量指数（AQI）数据构建，通过自动化脚本流程实现高效采集与处理。具体而言，首先利用fetch.py脚本获取包含AQI数据的XLSX文件列表，随后通过download.py下载原始监测数据，最终采用parse.py将分散的Excel文件解析整合为结构化的Parquet和压缩CSV格式。整个过程充分考虑了数据源的权威性和处理流程的可复现性，原始数据来自CPCB官方监测站点的逐小时观测记录。

特点

数据集以时空高分辨率见长，囊括印度全境监测站点的逐小时AQI数据，为大气污染研究提供了细颗粒度的分析基础。技术层面采用列式存储的Parquet格式优化查询效率，同时提供CSV.gz格式兼顾兼容性。数据字段完整保留原始监测指标，包括但不限于PM2.5、PM10、NO2等关键污染物浓度，并附带完整的元数据描述。可视化示例中德里英迪拉·甘地机场的AQI时序图表征了数据集的时空分析潜力。

使用方法

研究者可通过HyParquet在线平台直接探索数据集交互式可视化，或下载Parquet/CSV文件进行本地分析。使用前需确认Python环境及requirements.txt列出的依赖库，运行fetch-download-parse三阶段脚本可完成数据更新。根据ODbL许可要求，任何公开使用需注明CPCB数据来源并保持相同授权协议。对于需要构建衍生数据集的情况，建议参考DATA.md文件中的详细字段说明，确保数据解读的准确性。

背景与挑战

背景概述

印度中央污染控制委员会空气质量指数数据集（india-cpcb-aqi）由印度中央污染控制委员会（CPCB）发布，旨在提供印度境内各监测站点每小时更新的空气质量指数（AQI）数据。该数据集源自CPCB的空气质量监测网络，覆盖了印度多个城市和地区的实时空气质量状况。作为环境科学和公共健康研究的重要资源，该数据集为研究人员和政策制定者提供了评估空气污染水平及其对公众健康影响的量化依据。通过开源共享，该数据集促进了跨学科研究，特别是在空气污染建模、健康风险评估和环境保护政策制定等领域发挥了重要作用。

当前挑战

该数据集在应用过程中面临多重挑战。在领域问题层面，空气质量数据的时空异质性使得建立统一的污染评估模型变得复杂，不同地区的监测站点覆盖密度不均可能导致数据代表性不足。在数据构建层面，原始数据以分散的XLSX文件格式存储，需要经过复杂的提取、转换和加载（ETL）流程才能形成结构化数据集。此外，监测设备的校准差异和偶尔的数据缺失也对数据质量构成挑战。这些技术难题要求研究者在数据分析前进行严格的质量控制和预处理，以确保研究结果的可靠性。

常用场景

经典使用场景

在环境科学领域，空气质量指数（AQI）是评估空气污染程度的重要指标。india-cpcb-aqi数据集提供了印度各监测站每小时更新的AQI数据，为研究人员提供了宝贵的时间序列分析资源。该数据集常用于分析印度不同地区的空气污染模式，识别污染热点区域，以及研究污染物浓度的季节性变化。通过整合地理空间信息，研究者能够进一步探索污染源分布与气象条件之间的关联。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括印度城市群空气污染传输模拟、低成本传感器数据校准算法开发等。多项工作聚焦于机器学习在AQI预测中的应用，如时间序列模型构建和污染源贡献率解析。这些研究不仅验证了数据集的可靠性，也推动了环境数据科学方法论的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

随着全球环境问题日益严峻，印度空气质量数据集india-cpcb-aqi为环境科学领域提供了宝贵的研究资源。该数据集收录了印度各监测站每小时采集的空气质量指数（AQI）数据，为研究人员深入分析区域空气污染特征及其时空分布规律奠定了数据基础。近年来，基于该数据集的研究主要集中在空气质量预测模型的构建与优化、污染源追踪与贡献率分析、以及空气污染对公共健康影响的评估等方面。特别是在深度学习技术的推动下，结合卫星遥感数据和社会经济因素的多源数据融合分析成为新的研究热点。该数据集的开放共享不仅促进了印度本土环境治理政策的科学制定，也为全球发展中国家应对空气污染问题提供了重要参考。