今天给大家分享一份 2014 年 5 月 13 日～2025 年 12 月 31 日中国各城市空气污染小时与日度数据，原始数据是来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，日度更新。该网站提供了自 2014-05-13 以来 365 个城市每小时的实时空气质量数据，包含如下指标：
- aqi：空气质量指数(AQI)，即air quality index，是定量描述空气质量状况的无纲量指数
- area：城市名称
- position_name：监测点名称
- station_code：监测点编码
- so2：二氧化硫1小时平均
- so2_24h：二氧化硫24小时滑动平均
- no2：二氧化氮1小时平均
- no2_24h：二氧化氮24小时滑动平均
- pm10：颗粒物（粒径小于等于10μm）1小时平均
- pm10_24h：颗粒物（粒径小于等于10μm）24小时滑动平均
- co：一氧化碳1小时平均
- co_24h：一氧化碳24小时滑动平均
- o3：臭氧1小时平均
- o3_24h：臭氧日最大1小时平均
- o3_8h：臭氧8小时滑动平均
- o3_8h_24h：臭氧日最大8小时滑动平均
- pm2_5：颗粒物（粒径小于等于2.5μm）1小时平均
- pm2_5_24h：颗粒物（粒径小于等于2.5μm）24小时滑动平均
- primary_pollutant：首要污染物
- quality：空气质量指数类别，有“优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染”6类
- time_point：数据发布的时间
数据概览
为了方便大家使用，我们把这份数据整理成了三组文件：
第一组是每小时的各种污染物浓度 csv 数据（单个文件），一共包含 3895 万条观测值：
各变量含义如下：
| type | 数据类型 | 单位 |
|---|---|---|
| AQI | AQI实时值 | N/A |
| PM2.5 | PM2.5实时浓度 | (微克/立方米) |
| PM2.5_24h | PM2.5 24小时滑动均值 | (微克/立方米) |
| PM10 | PM10实时浓度 | (微克/立方米) |
| PM10_24h | PM10 24小时滑动均值 | (微克/立方米) |
| SO2 | SO2实时浓度 | (微克/立方米) |
| SO2_24h | SO2 24小时滑动均值 | (微克/立方米) |
| NO2 | NO2实时浓度 | (微克/立方米) |
| NO2_24h | NO2 24小时滑动均值 | (微克/立方米) |
| O3 | O3实时浓度 | (微克/立方米) |
| O3_24h | O3 24小时最大值 | (微克/立方米) |
| O3_8h | O3 8小时滑动均值 | (微克/立方米) |
| O3_8h_24h | O3 8小时滑动均值 的24小时最大值 | (微克/立方米) |
| CO | CO实时浓度 | (毫克/立方米) |
| CO_24h | CO 24小时滑动均值 | (毫克/立方米) |
第二组是每日的各种污染物浓度 xlsx 数据：
第三组是每小时的各种污染物浓度 xlsx 数据（分年），以 2025 年为例，数据预览如下：
为了方便大家对这份数据有一个直观的感受，我还使用 R 语言绘制了一些图表来展示 2025 年中国各城市日均 AQI、PM2.5 和 SO2 的情况：
代码
为方便大家学习，附件中还提供了数据处理和绘图代码以供参考：
数据引用格式
由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：
RStata 数据中心: 2014-05-13～2025-12-31各城市空气污染小时与日度数据. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/
英文文献可以使用下面的格式引用：
RStata Data Center: Panel Data on Hourly and Daily Air Pollution by City, May 13, 2014 – December 31, 2025. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：2014-05-13～2025-12-31各城市空气污染小时与日度数据
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