iqair dataset

该项目旨在提供一个关于空气质量的原始数据集，用于研究和分析。数据包括时间、城市名称、空气质量指数（AQI）、天气条件、风速和湿度等信息，以CSV格式存储，并每小时自动更新。

This project aims to provide a raw air quality dataset for research and analysis. The dataset includes information such as timestamp, city name, Air Quality Index (AQI), weather conditions, wind speed and humidity, and is stored in CSV format and automatically updated hourly.

原始信息汇总

数据集概述

数据集简介

该数据集旨在提供越南主要城市（如河内、岘港和胡志明市）的空气质量数据，以支持环境研究和分析。数据集通过自动化工具每小时从iqair.com网站抓取数据，确保数据的透明性和可追溯性。

技术栈

• GitHub Actions: 用于自动化数据收集，确保数据的透明性和历史变更的可追溯性。
• Python: 主要编程语言，用于数据抓取。
• CSV: 数据存储格式。

数据结构

数据以CSV文件格式存储，定期更新。数据文件位于result/目录下，按城市和月份组织。

数据文件结构

result/ ├── ha-noi/ │ ├── aqi_ha-noi_2025_jan.csv │ ├── aqi_ha-noi_2025_feb.csv │ └── ... ├── da-nang/ │ ├── aqi_da-nang_2025_jan.csv │ └── ... └── ho-chi-minh/ ├── aqi_ho-chi-minh_2025_jan.csv └── ...

数据列

• timestamp: 数据采集时间
• city: 城市名称
• aqi: 空气质量指数
• weather: 天气状况
• wind_speed: 风速
• humidity: 湿度

使用指南

1. 克隆仓库到本地： bash git clone https://github.com/nghiahsgs/iqair-dataset.git

2. 数据存储在result/目录下的CSV文件中。

3. 可以使用Power BI、Python、R等工具进行数据分析和可视化。

安装与运行

系统要求

• Python 3.8及以上
• pip（Python包安装工具）
• Chromium浏览器（自动安装）

安装步骤

1. 克隆仓库： bash git clone https://github.com/nghiahsgs/iqair-dataset.git cd iqair-dataset

2. 安装所需库： bash pip install -r requirements.txt

3. 安装Chromium： bash playwright install chromium

运行项目

1. 运行数据抓取脚本： bash python crawl_iqair.py

2. 抓取的数据将保存到result/目录下的CSV文件中。

更新频率

数据通过GitHub Actions每小时自动更新，确保数据的连续性和可靠性。

使用建议

• 分析一天中不同时间段的空气质量变化。
• 比较不同地区的空气质量。
• 研究交通、天气等因素对空气质量的影响。
• 使用Power BI等工具创建空气质量监控仪表盘。

免责声明

该项目仅从第三方来源收集和提供原始数据，不对数据的准确性负责。项目旨在为科学研究服务，不提供任何关于空气污染原因的结论或判断。

贡献

这是一个开源项目，欢迎任何形式的贡献。请通过创建pull request或issue来改进项目。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

iqair dataset的构建采用了自动化数据采集技术，通过GitHub Actions实现每小时一次的定时数据抓取。项目利用Python编写的爬虫脚本，从iqair.com网站获取空气质量数据，并将数据以CSV格式存储在指定目录中。数据的采集过程完全透明，确保了数据的可追溯性和一致性。

特点

该数据集涵盖了多个越南主要城市的空气质量信息，包括空气质量指数（AQI）、天气状况、风速和湿度等关键指标。数据以CSV文件形式存储，按城市和时间进行组织，便于用户进行多维度分析。数据集每小时更新一次，确保了数据的时效性和连续性。

使用方法

用户可以通过克隆GitHub仓库获取数据集，数据存储在`result/`目录下的CSV文件中。数据集支持多种分析工具，如Python、R和Power BI，用户可以根据需求进行数据可视化和深入分析。项目还提供了详细的安装和运行指南，帮助用户快速上手并自定义数据采集频率。

背景与挑战

背景概述

随着城市化进程的加速，空气污染问题日益严重，尤其是在越南等发展中国家的大城市中。为了应对这一挑战，iqair数据集应运而生，旨在提供公开透明的空气质量数据，供科学家和环境研究人员分析污染原因并寻找解决方案。该数据集由越南的研究团队创建，主要通过自动化工具从iqair.com网站每小时收集一次数据，涵盖多个城市的空气质量指数（AQI）、天气条件、风速和湿度等信息。自发布以来，该数据集为空气质量研究提供了宝贵的数据支持，推动了相关领域的科学进展。

当前挑战

iqair数据集在解决空气质量监测问题时面临多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据清洗和标准化成为一项艰巨任务，尤其是在不同城市和地区的空气质量监测标准不一致的情况下。其次，自动化数据采集过程中可能遇到的技术问题，如网络延迟或数据源网站的结构变化，可能导致数据缺失或错误。此外，数据的时间分辨率和空间覆盖范围仍需进一步优化，以支持更精细的空气质量分析和预测模型。这些挑战不仅影响了数据的准确性和完整性，也对研究人员的分析能力提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在环境科学领域，iqair dataset 提供了一个详尽的空气质量数据集，广泛应用于研究城市空气质量的变化趋势。研究者可以通过分析不同时间点的空气质量指数（AQI），探索空气污染的季节性和日变化规律，从而为城市规划和环境保护提供科学依据。

衍生相关工作

基于 iqair dataset，许多相关研究得以展开，包括空气质量预测模型的开发、污染源追踪技术的研究以及环境政策的评估。这些研究不仅推动了环境科学的发展，也为政策制定者提供了有力的数据支持，促进了环境保护和公共健康的改善。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着城市化进程的加速，空气质量问题日益成为全球关注的焦点。iqair数据集通过自动化工具定期收集越南主要城市的空气质量数据，为研究者提供了丰富的时间序列数据。这些数据不仅涵盖了空气质量指数（AQI），还包括天气条件、风速和湿度等多维度信息，使得研究者能够深入分析空气质量与气象因素之间的复杂关系。当前的研究方向主要集中在利用机器学习模型预测空气质量变化趋势，以及探索城市交通、工业排放等人类活动对空气质量的影响。此外，该数据集还被广泛应用于环境政策的制定与评估，帮助决策者更好地理解污染源及其动态变化，从而制定更为有效的治理措施。