上海海事大学邓伟团队完成上海市16区空气质量时空重构数据集整理

• ：上海海事大学邓伟团队
        
• ：2026-11-05

近期，上海海事大学邓伟团队通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2014年7月至2025年9月上海市及16个行政区时空连续空气质量数据集。相关研究成果以“Reconstructing a 16-District Spatio-Temporal Air Quality Inventory for Shanghai (2014-2025): Reverse Backcasting via Hierarchical Multi-Layer Stacked Generalization”为题发表在Scientific Data期刊。

2014至2019年，上海区县空气质量记录多以单一指标为主，部分气态污染物和AQI优良率缺少连续记录，难以直接比较各区的长期变化。团队围绕这一数据缺口，整理城市和区县月度监测资料，并补全缺失的污染物维度。

团队以上海市生态环境局月报等原始资料为基础，保留原始数据和计算数据两个层次。研究采用自动化多层堆叠泛化方法，先以高完整度时期的污染物关系回溯城市尺度历史序列，再将城市信息下推至16个区，并以区县PM2.5为锚点补齐历史区县多污染物记录。计算数据包含PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO和AQI优良率，可用于空气质量长期变化、环境治理评估、暴露研究和时空分析。

图1 数据制备方法示意图：层级时空重构框架。

计算版数据覆盖135个全市月度记录和2160个区县月度记录，共2295条，时间范围为2014年7月至2025年9月。文稿采用掩蔽与重插补方案检验模型性能；重构数据为比较上海各区污染物的长期变化和空间差异提供了统一的月度基础。

图2 上海各区PM2.5、PM10和O3的时间变化及区域差异。

本研究获上海市科学技术委员会上海地方高校能力建设项目资助，项目编号23010502100。

论文信息：Deng, W., Yang, H. Reconstructing a 16-District Spatio-Temporal Air Quality Inventory for Shanghai (2014–2025): Reverse Backcasting via Hierarchical Multi-Layer Stacked Generalization. Scientific Data, 2026. DOI: 10.1038/s41597-026-07922-9.

数据链接：2014年7月至2025年9月上海市及16个行政区时空连续空气质量数据集