开源共享的力量:CN-AIR空气质量数据的许可证、来源与使用规范全解读
开源共享的力量:CN-AIR空气质量数据的许可证、来源与使用规范全解读
【免费下载链接】CN-AIR项目地址: https://ai.gitcode.com/GewisLab/CN-AIR
空气质量数据是环保研究、健康科普与数据可视化的"硬通货",但要找到一份可靠、长期、可自由使用的数据并不容易。CN-AIR 正是为解决这一痛点而生的开源空气质量数据集:它收录了 2014 年至今全国数百个主要城市的 AQI、PM2.5、PM10 等核心指标,并提供宽松的 MIT 许可证。本文将从许可证、数据来源、使用规范三个维度,为你全面解读这份"中国空气质量历史数据"开源宝库,让新手也能放心上手、用得明白。
什么是 CN-AIR?持续更新的中国空气质量历史数据集
CN-AIR 是一个开源共享的中国空气质量历史数据集,时间跨度从 2014-05-13 一直延续至今,数据按年份分目录存放,每天一个 CSV 文件。
- 城市覆盖面广:包含北京、上海、广州、深圳等全国数百个城市与地区
- 监测指标齐全:AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO 七大常规污染物一应俱全
- 小时级粒度:每行数据对应某天 0-23 时的逐小时观测值,能精细还原空气质量变化过程
上图正是基于 CN-AIR 数据绘制的北京、上海年均 AQI 趋势:2014 年北京年均 AQI 约 110,到 2025 年已降至 50 左右,十年间改善幅度超过一半。这就是开源数据的魅力——任何人都可以用真实数据讲述可信的故事。
空气质量数据来源全解析:可靠的数据从哪来?
使用任何数据之前,弄清来源都是第一原则。CN-AIR 的数据来源非常透明,在项目说明文件README.md中有明确记录:
- 中国环境监测总站(CNEMC):官方权威的空气质量监测数据源,保证数据具有公信力;
- quotsoft.net:负责数据的整理与发布,保证了格式统一、持续更新,方便研究者直接使用。
从上图可以看出,北京 PM2.5 年均浓度从 2014 年的 78 μg/m³ 降至 2025 年的 28 μg/m³,降幅超过六成,且已连续多年低于国标二级限值(35 μg/m³)。这些分析结论,都建立在 CN-AIR 提供的十余年连续数据之上,充分体现了官方数据源 + 开源整理的价值。
许可证全解读:MIT 许可证下你能做什么?
CN-AIR 采用MIT 许可证,这是开源世界中最宽松、最友好的许可证之一,对新手极为友好。
| 维度 | 具体说明 |
|---|---|
| ✅ 允许 | 自由使用、复制、修改、分发,甚至可用于商业项目 |
| 📌 要求 | 分发时保留原始版权声明与许可证文本 |
| ⚠️ 不提供 | 任何明示或默示的担保,使用风险由使用者自行承担 |
对普通用户来说,MIT 意味着"几乎零门槛":无论是个人研究、课程作业、论文写作、新闻报道,还是自研的空气质量可视化产品,都可以放心使用。这正是"开源共享"力量的直接体现——一份好数据,惠及千万人。
空气质量数据使用规范:四条红线要牢记
许可证宽松,不等于可以随意使用。CN-AIR 的使用规范中,以下几点务必牢记:
- 非商业用途优先:项目免责声明明确"数据仅供研究和参考使用,请勿用于商业用途",涉及商业场景请先自行评估风险;
- 自行验证数据:数据可能存在缺失或误差,正式发布分析结论前请抽样核对,尤其是极端数值;
- 注明数据来源:引用时建议标注"数据来源:CN-AIR(基于中国环境监测总站数据)",这是对开源贡献者的基本尊重;
- 遵守 MIT 条款:如对数据进行再分发,须保留原始版权声明与许可证文本。
上图展示的优良天数比例同样印证了空气质量改善的大趋势:北京优良天数占比从 2014 年的 56% 提升至 2025 年的 94% 左右。有了规范的使用方式,这些数据才能被放心地用于研究与传播。
数据结构与快速上手:一张表看懂 CSV
CN-AIR 的数据组织非常规整,例如 城市_20240101-20241231/城市_20240101-20241231/china_cities_20240101.csv 这类路径下,每天一个 CSV 文件,表头结构如下:
date,hour,type,北京,天津,石家庄,... 20240101,0,AQI,55,78,86,... 20240101,0,PM2.5,29,57,64,...字段含义:date为日期(YYYYMMDD 格式)、hour为小时(0-23)、type为数据类型(AQI、PM2.5、PM10 等),后续每一列对应一个城市。想快速读取并转换为便于分析的长格式?几行 pandas 即可完成:
import pandas as pd df = pd.read_csv('城市_20240101-20241231/城市_20240101-20241231/china_cities_20240101.csv') df_long = df.melt(id_vars=['date', 'hour', 'type'], var_name='city', value_name='value')常见问题 FAQ
Q1:CN-AIR 的空气质量数据可以商用吗?许可证层面 MIT 允许商用,但项目免责声明建议仅供研究和参考使用,商业用途请自行评估风险并注明来源。
Q2:数据多久更新一次?项目持续更新,已覆盖 2014-05-13 至今,按日新增 CSV 文件,年份目录清晰易查。
Q3:为什么 CSV 里会出现空值?监测站点可能因设备维护、数据传输延迟等原因缺失数据,这属于正常现象,分析时请结合 24 小时均值等字段自行处理。
Q4:如何获取完整数据?仓库使用 Git LFS 管理大文件,克隆前先执行git lfs install,然后执行:
git clone https://gitcode.com/GewisLab/CN-AIR结语
从许可证到数据来源,从使用规范到快速上手,CN-AIR 用一份开源数据集完整诠释了"开放共享"的价值:官方权威数据、透明可溯来源、宽松 MIT 许可、持续多年更新。无论你是做学术研究、撰写科普文章,还是开发空气质量可视化应用,这份中国空气质量数据都值得收藏。现在就克隆仓库,用数据讲述你身边的空气故事吧!
【免费下载链接】CN-AIR项目地址: https://ai.gitcode.com/GewisLab/CN-AIR
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
