数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据，那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈，毫无利用价值。
机器学习和深度学习的训练也依赖于数据的输入。最近两年机器学习和深度学习在气象领域的应用也逐渐火热起来，而且不少机构都在举办机器学习和深度学习在气象应用的比赛。
近些年来人们也越加关注大气污染的情况，尤其是空气质量，关乎到人们生活的各个方面。考虑到目前国内没有多少关于空气质量数据共享的平台。除了环保部总站提供的实时数据之外，也有一些网站提供了国控站的实时数据以及历史数据，但是这些数据站提供的数据仅是空气质量的数据，而且除了总站平台之外，其余的实时数据分享平台(比如pm25.in)提供的数据有时会因为某些原因导致数据中断。因此出于项目需要，调查了不少提供空气质量数据的网站，然后找到 aqicn.org 网站可以获取空气质量数据，此外还提供了一些气象数据(比如温度，气压，湿度和风速)。但是由于此网站不提供历史数据接口，因此只能通过其提供的实时数据API获取数据。
多源数据库的构建具有不可忽视的意义。尤其是对于利用机器学习和深度学习来预测空气质量的项目来说，仅仅需要空气质量数据是远远不够的，因为空气质量的变化依赖于很多因素：比如气象条件，大气的环流背景会对污染物的传输具有非常重要的影响，而且污染源的排放对于污染物的变化也具有非常重要的影响。
微软亚洲研究院曾利用大数据对空气质量进行了预测：
其中利用的不仅仅是空气质量数据，而且还有气象数据以及其它的一些数据。所用到的厂矿数据和人口数据类似数值模式中所使用的人为排放源。
本文不对这些细节进行过多探讨，关于这些内容的讨论将放到后面。上述的讨论只是想说明构建多数据源数据库的重要性。
本来此项目是想作为第一个正式项目来维护的，但是由于一些原因，比如国控站太多，又由于python的GIL锁限制导致下载数据的时候会需要不少资源(测试了12个核，可以在30分钟左右获取到所有国控站数据，这不仅取决于服务器可分配资源，而且还受到网络响应的影响)，导致无法继续单独维护此项目运行。
目前程序已经持续运行一个月左右，由于我能使用的资源有限，目前仅持续获取了大概600个站点一个月左右的数据。
简单的对此项目进行一下介绍：
waqip项目是为了从aqicn.org网站下载中国各国控站的空气质量数据以及气象数据，并且存储到数据库。
其中包括了四个主要脚本：
aqi.py : 可以根据pm2.5, pm10, co, no2, so2, o3的值计算IAQI和AQI，也可以根据各个要素的分指数计算各要素的值。
waqip.py : 下载空气质量数据(包括各要素的分指数以及AQI)以及气象数据(包括温度，气压，湿度和风速等数据)。
get_cities_china.py : 获取中国所有国控站的链接。
get_waqip_all.py : 下载数据并存储到数据库。采用多进程下载，脚本中测试时使用了12个核。
(注意:为了能够成功下载数据，必须要从aqicn.org网站申请token。)
waqip.sh 脚本可用于设置 crontab 定时任务，而 cities_china_url.csv 文件中包含了中国所有国控站的信息。
程序已经上传到Github，链接见文末。无论你是对这个项目本身感兴趣，还是想学习python，都可以关注一下。
https://github.com/bugsuse/waqip
本文分享自微信公众号 - 气象杂货铺（meteogs）。
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