国省控站点空气质量实时数据集
收藏合肥数据要素流通平台2025-12-18 更新2025-12-20 收录
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资源简介:
该数据集是以国控站点、省控站点为基本单位的结构化数据,根据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)及修改单、《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)、《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663-2013)等有关要求,经自主加工后形成全面、系统且具有时效性的空气质量信息汇总,可直观反映不同城市在特定时间段内的空气质量状况,为AI模型在环境预测、污染溯源、智能预警等场景下的建模与优化提供高质量、可计算的数据支撑。
时间范围:2019年11月4日至今
时间维度:小时数据。
涵盖范围:全国超9000个国省控站点,覆盖610个城市。
指标参数:PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度、空气质量指数(AQI)、空气质量等级、首要污染物、地理信息(经纬度)等。
数据提供方式:可按时间尺度或者按地域提供相关数据集,形式多样。
This dataset is structured data using national-controlled and provincial-controlled air quality monitoring stations as basic units. Processed independently in accordance with the requirements of relevant standards including Ambient Air Quality Standard (GB 3095-2012) and its amendment, Technical Regulation on Ambient Air Quality Index (AQI) (HJ 633-2012) (for trial implementation), and Technical Specification for Ambient Air Quality Assessment (HJ 663-2013) (for trial implementation), it forms a comprehensive, systematic and timely collection of air quality information. It can intuitively reflect the air quality status of various cities within specific time periods, and provide high-quality, computable data support for the modeling and optimization of AI models in scenarios such as environmental prediction, pollution source tracing, and intelligent early warning.
Time Range: November 4, 2019 to Present
Temporal Granularity: Hourly data
Coverage: Over 9,000 national and provincial-controlled stations across China, covering 610 cities
Indicator Parameters: PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO, O3 concentrations, Air Quality Index (AQI), air quality grade, primary pollutant, geographic information (latitude and longitude), etc.
Data Provision Method: The dataset can be provided by time scale or geographical region, with diverse delivery formats.
提供机构:
天津天融环境科技发展有限公司
创建时间:
2025-12-18
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集是一个全国性的空气质量实时监测数据集,基于国控和省控站点,覆盖全国超9000个站点和610个城市,提供从2019年11月4日至今的小时级数据,包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度、AQI等关键指标。它遵循环境空气质量标准,旨在为AI模型在环境预测、污染溯源和智能预警等场景提供高质量的数据支撑,适用于软件信息服务、交通运输、人工智能等多个行业领域。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



