空气质量站点监测数据简介

一、数据简介

环境质量不仅影响公众健康，还与经济的可持续发展息息相关。空气质量是我国环境治理的重要领域，其在日常生活中可感性高，直接影响人们的日常生产生活，还与经济环境、企业发展与盈利状况紧密相关，城市高质量发展愈发受到城市空气质量的约束，经济发展中持续的能源消耗上升以及环境恶化加剧会制约经济发展，使得经济发展质量下降。

空气质量指数（Air Quality Index，AQI）是我国现行的，用于定量描述空气质量状况的非线性无量纲指数，适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。 其指数分级计算参考的标准是GB 3095-2012《环境空气质量标准》（现行，2012年最新修订），参与评价的污染物为SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等，发布频率为每小时发布一次。

对空气质量的评定是由城市空气质量监测站对存在于大气、空气中的污染物质进行定点、连续或者定时的采样、测量和分析后得到相关的数据。 空气质量监测站位于各城市的建成区内，分布相对均匀，覆盖全部建成区，最终的空气质量指数是由城市中所有监测点的污染物浓度的算术平均值计算而来，代表所在城市建成区污染物浓度的总体平均值。因此，空气质量站点监测数据是评定空气质量的一手数据，且空气质量监测站点的选址也会影响对于空气质量的评定。

因空气污染物消散速度较快，对治理措施的反应迅速，以及日度数据的可得性等原因，空气质量数据常常被用于实证研究。CnOpenData平台的数据既包含各城市空气质量的日度数据，也包括各监测站点的位置信息和监测数据， 采集了自2014年5月13日以来的全部信息，为空气质量的相关研究提供了完整、可靠的数据来源。

二、时间区间

监测时间自2014.05.13开始

三、字段展示

监测站点列表

中文字段	字段中文释义
监测点编码	监测点编码
监测点名称	监测点名称
城市	城市
经度	经度
纬度	纬度

城市空气质量表

中文字段展示	字段中文释义
date	数据采集日期
hour	数据采集时刻
城市	数据采集城市
AQI	空气质量指数
PM2.5	颗粒物（粒径小于等于2.5μm）1小时平均值
PM2.5_24h	颗粒物（粒径小于等于2.5μm）24小时滑动平均值
PM10	颗粒物（粒径小于等于10μm）1小时平均值
PM10_24h	颗粒物（粒径小于等于10μm）24小时滑动平均值
SO2	二氧化硫1小时平均值
SO2_24h	二氧化硫24小时滑动平均值
NO2	二氧化氮1小时平均值
NO2_24h	二氧化氮24小时滑动平均值
O3	臭氧1小时平均值
O3_24h	臭氧日最大1小时平均值
O3_8h	臭氧8小时滑动平均值
O3_8h_24h	臭氧日最大8小时滑动平均值
CO	一氧化碳1小时平均值
CO_24h	一氧化碳24小时滑动平均值

站点空气质量表

中文字段展示	字段中文释义
date	数据采集日期
hour	数据采集时刻
站点	数据采集站点
AQI	空气质量指数
PM2.5	颗粒物（粒径小于等于2.5μm）1小时平均值
PM2.5_24h	颗粒物（粒径小于等于2.5μm）24小时滑动平均值
PM10	颗粒物（粒径小于等于10μm）1小时平均值
PM10_24h	颗粒物（粒径小于等于10μm）24小时滑动平均值
SO2	二氧化硫1小时平均值
SO2_24h	二氧化硫24小时滑动平均值
NO2	二氧化氮1小时平均值
NO2_24h	二氧化氮24小时滑动平均值
O3	臭氧1小时平均值
O3_24h	臭氧日最大1小时平均值
O3_8h	臭氧8小时滑动平均值
O3_8h_24h	臭氧日最大8小时滑动平均值
CO	一氧化碳1小时平均值
CO_24h	一氧化碳24小时滑动平均值

四、样本数据

检测站点列表

监测点编码	监测点名称	城市	经度	纬度
1001A	万寿西宫	北京	116.366	39.8673
1002A	定陵	北京	116.17	40.2865
1003A	东四	北京	116.434	39.9522
1004A	天坛	北京	116.434	39.8745
1005A	农展馆	北京	116.473	39.9716
1006A	官园	北京	116.361	39.9425
1007A	海淀区万柳	北京	116.315	39.9934
1008A	顺义新城	北京	116.72	40.1438
1009A	怀柔镇	北京	116.644	40.3937
1010A	昌平镇	北京	116.23	40.1952
1011A	奥体中心	北京	116.407	40.0031
1012A	古城	北京	116.225	39.9279
1013A	市监测中心	天津	117.151	39.097
1014A	南口路	天津	117.193	39.173
1015A	勤俭路	天津	117.145	39.1654
1016A	南京路	天津	117.184	39.1205
1017A	大直沽八号路	天津	117.237	39.1082
1018A	前进路	天津	117.202	39.0927
1019A	北辰科技园区	天津	117.1837	39.2133
1020A	天山路	天津	117.269	39.1337
1021A	跃进路	天津	117.307	39.0877
1023A	第四大街	天津	117.707	39.0343
1024A	永明路	天津	117.457	38.8394
1025A	航天路	天津	117.401	39.124
1026A	汉北路	天津	117.764	39.1587
1027A	团泊洼	天津	117.157	38.9194
1028A	化工学校	石家庄
1029A	职工医院	石家庄	114.4548	38.0513
1030A	高新区	石家庄	114.6046	38.0398
1031A	西北水源	石家庄	114.5019	38.1398
1032A	西南高教	石家庄	114.4586111	38.00583333
1033A	世纪公园	石家庄	114.5330556	38.01777778
1034A	人民会堂	石家庄	114.5214	38.0524
1035A	封龙山	石家庄	114.3541	37.9097
1036A	供销社	唐山	118.1662	39.6308
1037A	雷达站	唐山	118.144	39.643
1038A	物资局	唐山	118.1853	39.6407
1039A	陶瓷公司	唐山	118.2185	39.6679
1040A	十二中	唐山	118.1838	39.65782
1041A	小山	唐山	118.1997	39.6295
1042A	北戴河环保局	秦皇岛	119.5259	39.8283
1043A	第一关	秦皇岛	119.7624	40.0181
1044A	监测站	秦皇岛	119.6023	39.9567
1045A	市政府	秦皇岛	119.607	39.9358
1046A	建设大厦	秦皇岛	119.5369	39.9419
1047A	环保局	邯郸	114.5129	36.61763
1048A	东污水处理厂	邯郸	114.5426	36.6164
1049A	矿院	邯郸	114.5035	36.5776
1050A	丛台公园	邯郸	114.4965	36.61981

城市空气质量表

date	hour	城市	AQI	PM2.5	PM2.5_24h	PM10	PM10_24h	SO2	SO2_24h	NO2	NO2_24h	O3	O3_24h	O3_8h	O3_8h_24h	CO	CO_24h
20140513	18	张家界	103	77	67	105	87	8	13	15	14	81	114	86	109	1.637	1.372
20140513	18	湘潭	84	62	53	104	92	44	52	49	42	76	129	93	139	1.127	1.198
20140513	18	沧州	84	46	50	75	81	22	28	22	24	127	159	140	145	0.768	0.734
20140513	18	淄博	83	48	48	114	126	54	100	47	51	138	150	137	137	1.324	1.632
20140513	18	杭州	95	71	59	132	111	47	30	69	61	99	129	95	152	0.918	0.913
20140513	18	赤峰	113	19	37	174	135	12	27	11	29	66	79	72	83	0.657	1.316
20140513	18	福州	60	27	23	68	52	8	7	30	26	75	107	87	88	1.182	1.199
20140513	18	舟山	74	31	51	38	66	8	12	33	38	116	178	128	146	1.141	1.351
20140513	18	日照	121	76	65	169	155	30	48	43	66	240	240	180	180	0.871	1.376
20140513	18	宝鸡	63	37	57	75	117	20	14	33	44	59	96	36	75	1.784	1.963
20140513	18	韶关	78	57	42	73	57	45	25	44	29	34	42	31	49	2.705	2.188
20140513	18	河源	22	13	35	22	55	9	15	33	34	35	59	37	39	1.225	1.356
20140513	18	大庆	40	10	14	20	16	14	9	15	13	79	86	80	82	0.303	0.325
20140513	18	泉州	71	28	22	91	49	3	5	23	20	51	60	52	52	1.286	1.179
20140513	18	连云港	98	43	48	89	104	25	32	27	32	166	172	156	156	0.64	0.67
20140513	18	邯郸	123	90	79	195	151	37	40	56	45	111	149	114	135	1.078	1.188
20140513	18	攀枝花	49	18	26	48	61	8	35	15	23	83	91	84	84	1.213	1.527
20140513	18	潮州	52	15	32	52	50	12	14	9	19	36	83	63	67	0.497	0.835
20140513	18	石嘴山	82	20	54	113	233	34	53	8	22	107	143	105	139	0.257	0.519
20140513	18	南京	145	68	65	140	143	29	23	49	70	172	255	208	209	0.848	0.855
20140513	18	徐州	86	37	48	69	93	29	28	21	32	143	154	142	145	1.272	1.316
20140513	18	湖州	84	62	71	92	98	34	51	54	54	77	182	82	157	0.944	0.941
20140513	18	株洲	75	52	50	99	80	35	34	34	32	65	137	92	133	1.035	1.099
20140513	18	柳州	67	39	58	70	94	6	16	19	38	132	146	119	144	0.934	1.201
20140513	18	绍兴	52	30	29	53	49	14	28	53	51	92	132	94	157	1.116	1.055
20140513	18	金昌	75	12	23	43	59	5	3	6	6	126	139	129	143	0.78	1.151
20140513	18	重庆	77	56	59	93	101	21	29	39	41	49	57	28	36	1.115	1.305
20140513	18	营口	69	36	40	87	75	20	21	20	28	140	140	113	113	0.651	0.927
20140513	18	玉溪	60	14	16	37	32	5	12	6	15	116	114	111	111	1.2	1.443
20140513	18	蓬莱	106	37	38	82	80	11	32	45	48	164	179	165	175	0.841	0.825
20140513	18	乳山	123	39	49	57	76	18	16	13	21	208	208	184	184	1.025	1.031
20140513	18	瓦房店	101	74	46	135	99	46	22	23	26	200	200	153	153	0.47	0.377
20140513	18	莱州	111	54	46	146	129	30	35	33	31	164	196	171	171	0.636	0.633
20140513	18	葫芦岛	114	83	66	176	144	31	26	80	69	87	107	82	87	1.793	1.859
20140513	18	溧阳	68	44	51	85	102	27	33	59	53	79	141	115	150	0.657	0.638
20140513	18	兰州	83	39	47	115	125	33	24	26	37	116	120	97	113	1.01	1.092
20140513	18	遵义	64	44	39	77	68	8	14	27	29	54	64	39	68	0.346	0.646
20140513	18	自贡	108	81	109	115	148	11	18	11	16	22	31	22	25	1.497	1.523
20140513	18	常熟	98	17	40	41	64	18	28	61	53	116	186	156	215	0.389	0.533
20140513	18	乌鲁木齐	69	22	31	86	148	19	11	16	39	73	83	71	69	0.813	0.652
20140513	18	招远	96	40	58	112	116	31	31	29	39	166	173	154	154	0.531	0.533
20140513	18	咸阳	55	33	48	58	109	40	31	28	44	76	107	36	94	0.934	1.278
20140513	18	呼和浩特	63	14	31	75	127	8	21	15	38	58	65	57	62	1.05	1.822
20140513	18	拉萨	78	25	25	51	67	12	13	7	22	149	173	132	167	1.068	1.279
20140513	18	常德	69	50	78	69	98	17	27	24	30	54	127	52	118	1.715	1.512
20140513	18	洛阳	78	38	48	104	99	17	35	29	46	89	161	117	156	1.949	2.016
20140513	18	清远	52	20	53	52	91	18	25	34	31	71	107	69	69	1.696	1.887
20140513	18	句容	124	62	68	112	77	46	50	43	46	124	245	185	198	0.892	0.988
20140513	18	佛山	46	14	53	45	97	12	28	26	71	42	105	58	66	0.778	1.516

站点空气质量表

date	hour	站点	AQI	PM2.5	PM2.5_24h	PM10	PM10_24h	SO2	SO2_24h	NO2	NO2_24h	O3	O3_24h	O3_8h	O3_8h_24h	CO	CO_24h
20140513	18	1197A	60	36	58	70	111	17	26	60	61	142	172	146	159	0.701	0.72
20140513	18	1088A	69	38	59	88	166	25	46	27	68	129	129	89	119	0.967	1.654
20140513	18	1173A	103	43	55	75	102	22	23	30	32	206	220	206	206	0.75	0.717
20140513	18	1282A	42	29	35	42	65	17	15	20	12	72	107	89	89	0.991	0.97
20140513	18	1064A	93	24	36	136	109	10	30	16	24	140	142	106	139	0.317	0.738
20140513	18	1391A	25	5	51	25	79	7	64	15	61	47	397	58	94	0.357	1.339
20140513	18	1040A	132	100	73	141	135	26	27	37	43	205	224	180	180	0.998	1.054
20140513	18	1922A	137	104	86	147	117	14	20	79	49	7	28	9	38	1.711	1.349
20140513	18	1813A	62	44	55	72	96	12	27	38	57	69	137	102	135	2.492	2.52
20140513	18	1728A	24	14	19		74	25	33	24	26	75	75	45	45	2.153	2.441
20140513	18	1946A	51	12	37	51	122	24	172	28	68	159	165	146	170	0.442	1.939
20140513	18	1837A	127	96	64	133	149	28	43	61	36	19	78	45	131	1.634	1.364
20140513	18	1704A	28	11	52	28	67	30	42	32	37	72	113	69	69	1.235	1.767
20140513	18	1619A	76	50	87	101	226	42	65	95	74	99	152	135	135	0.939	1.587
20140513	18	1089A	151	111	107	252	256	103	102	55	83	139	149	106	126	1.341	1.223
20140513	18	1065A	81	6	37	112	132	3	49	12	54	128	132	106	121	0.332	0.962
20140513	18	1198A	58	35	60	66	114	29	47	46	59	129	157	131	153	0.956	1.266
20140513	18	1041A	133	101	64	193	136	44	49	53	57	197	212	170	170	0.81	1.41
20140513	18	1392A	33	11	15	33	33	12	12	21	21	36	50	41	60	0.627	0.616
20140513	18	1174A	84	40	46	73	104	29	35	17	20	187	197	183	183	0.772	0.797
20140513	18	1150A	55	33	56	59	81	15	19	41	41	123	167	157	182	0.601	0.683
20140513	18	1283A	62	25	24	73	45	7	5	39	35	70	111	90	90	1.36	1.38
20140513	18	1923A	97	72	69	129	117	21	23	56	51	7	44	4	44	2.042	1.964
20140513	18	1729A	58	22	27	66	86	29	33	20	24	76	92	71	92	0.752	0.802
20140513	18	1838A	128	97	53	103	95	12	25	31	21	46	96	58	131	1.222	1.048
20140513	18	1705A			31		45		14		35		67		76		1.49
20140513	18	1814A	96	34	52	142	116	14	33	46	65	99	170	131	167	1.384	1.567
20140513	18	1947A	70	18	43	90	157	3	15	4	19	110	143	106	137	0.065	0.248
20140513	18	1280A	37	22	13	36	39	8	8	13	22	116	118	96	96	1.353	1.425
20140513	18	1195A	81	47	62	112	142	25	42	67	64	103	141	119	150	1.26	1.35
20140513	18	1086A	116	64	63	181	197	83	69	59	81	78	83	62	75	0.991	0.933
20140513	18	1171A	79	42	81	108	151	30	62	72	95	98	153	123	160	0.599	0.857
20140513	18	1062A	85	44	43	119	105	5	33	27	50	71	134	76	132	0.173	0.878
20140513	18	1944A	54	9	17	57	66	2	2	8	6	111	124	116	128	0.962	0.831
20140513	18	1835A	186	140	83		152	30	59	72	51	31	72	50	123		0.851
20140513	18	1702A	71	25	48	92	133	10	12	39	29	75	116	74	74	1.582	1.706
20140513	18	1920A	62	44	45	65	132	61	36	40	61	59	93	24	80	0.71	1.239
20140513	18	1811A	78	31	54	105	122	9	35	22	40	120	244	145	192	1.452	2.082
20140513	18	1859A	128	97	71	110	88	12	15	24	18	85	99	77	98	2.199	1.852
20140513	18	1968A	106	56	41	109	93			25	34	212	212	190	190	0.715	0.568
20140513	18	1726A	97	28	42	143	110	8	22	19	28	63	66	61	67	0.663	1.228
20140513	18	1617A	219	169	70		121	117	90	42	61	76	115	87	87		1.782
20140513	18	1508A	85	63	53	73	76	29	28	46	43	77	119	88	128	0.903	1.051
20140513	18	1390A	22	9	51	22	57	4	37	18	35	47	293	62	71	0.363	1.115
20140513	18	1087A	207	157	81	178	188	57	73	52	83	67	69	51	60	1.118	1.304
20140513	18	1063A	76	11	16	101	83	2	31	28	53	111	130	100	111	0.302	4.746
20140513	18	1196A	70	51	70	82	121	32	37	56	53	136	136	61	66	0.73	0.981
20140513	18	1281A	51	24	24	51	68	9	6	40	35	67	98	77	83	0.924	1.002
20140513	18	1172A	69	33	75	87	131	45	57	106	83	65	172	127	186	0.683	0.882

五、相关文献

Dong, R., Fisman, R., Wang, Y., and Xu, N.H., 2019, “Air pollution, affect, and forecasting bias: Evidence from Chinese financial analysts”, Journal of Financial Economics, forthcoming.

Huang, J. K., Xu, N. H., and Yu, H.H., 2019, “Pollution and performance: Do investors make worse trades on hazy days?”, Management Science, forthcoming.

黄溶冰、赵谦、王丽艳，2019：《自然资源资产离任审计与空气污染防治:“和谐锦标赛”还是“环保资格赛”》，《中国工业经济》第10期。

沈永建、于双丽、蒋德权，2019：《空气质量改善能降低企业劳动力成本吗?》，《管理世界》第6期。

孙传旺、罗源、姚昕，2019：《交通基础设施与城市空气污染——来自中国的经验证据》，《经济研究》第8期。

陈硕、陈婷，2014：《空气质量与公共健康:以火电厂二氧化硫排放为例》，《经济研究》第8期。

郭峰、石庆玲，2017：《官员更替、合谋震慑与空气质量的临时性改善》，《经济研究》第7期。

罗知、李浩然，2018：《“大气十条”政策的实施对空气质量的影响》，《中国工业经济》第9期。

六、数据更新频率

年度更新

免费数据 | CnOpenData空气质量站点监测数据相关推荐

CNopendata空气质量站点监测数据
空气质量站点监测数据目录 **空气质量站点监测数据** 一.数据简介二.时间区间三.字段展示四.样本数据五.相关文献六.数据更新频率一.数据简介环境质量不仅影响公众健康,还与经济的可持 ...
arcgis插值不覆盖区划图_ArcGIS绘图—空气质量站点数据插值绘制等值线图
作者:吴琳: 陈天舒,山东大学环境科学(大气化学)博士在读数据(Excel格式):多站点污染物数据(国,省,市控点),站点经纬度信息绘图(以2017年山东国控点的PM2.5数据为例): 1. Ex ...
输入等值线参数绘制等值线图python_ArcGIS绘图—空气质量站点数据插值绘制等值线图...
作者:吴琳: 陈天舒,山东大学环境科学(大气化学)博士在读数据(Excel格式):多站点污染物数据(国,省,市控点),站点经纬度信息绘图(以2017年山东国控点的PM2.5数据为例): 1. Ex ...
免费数据 | CnOpenData国际足球比赛结果数据
** CnOpenData国际足球比赛结果数据 ** 目录 CnOpenData国际足球比赛结果数据一.数据简介二.时间区间三.字段展示四.样本数据五.字段更新频率一.数据简介足球是大量 ...
气象历史数据和空气质量历史数据资源汇总免费
气象数据和空气质量数据资源汇总 1.全球气象数据资源 WorldClim 网址:Global climate and weather data - WorldClim 1 documentation ...
基于Python的空气质量网络数据爬虫，构建面向深度学习数据预测的空气质量数据集
目录 1.目标 2. 思路 3.算法 3.1 算法流程 3.2 开发环境 4 核心代码 4.1 Header伪装 4.2 get_html_soup函数 4.3 get_city_link_list函 ...
经纬度画轨迹图_空气质量、实时路况、出租车轨迹，城市中海量数据如何高效管理？...
原创 JUST团队-何华均 JUST时空数据一.问题背景城市中超过80%的数据都与时空有关,如加油站点.出租车轨迹.交通路况等.这些数据多为半结构化和非结构化数据,并且需要管理的数据量巨大. 传统 ...
双向长短期记忆网络模型_基于深度双向长短期记忆网络的空气质量预测方法与流程...
[技术领域] 本发明涉及一种基于深度双向长短期记忆网络的空气质量预测方法,属于空气污染预测领域. 背景技术: 空气污染物浓度的预测拥有很强的学科交叉性,一直是环境.气象.数学.地理及计算机科学领域研究 ...
python空气质量分析与预测_干货！如何用 Python+KNN 算法实现城市空气质量分析与预测？...
原标题:干货!如何用 Python+KNN 算法实现城市空气质量分析与预测? 作者 | 李秋键责编 | 伍杏玲封图 | CSDN 付费下载自东方 IC 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) ...

免费数据 | CnOpenData空气质量站点监测数据