县级年度夜间灯光
一行是一个区县一年的夜间灯光：平均亮度、总亮度和有灯光的像元占比。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布时间跨度：2013–2020 年数据出处 美国科罗拉多矿业学院地球观测组 NPP-VIIRS 年度夜间灯光（VNL v2，average_masked）的中国范围裁剪版；县界来自 P0310 的 2021 年全国行政区划图层，不是官方边界
- 记录
- 2.3 万
- 字段
- 10
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
10 个字段，9 个没有空值，1 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 10 个字段，其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 23,016 行计算。
关于这个数据集
一行是一个区县一年的夜间灯光：平均亮度、总亮度和有灯光的像元占比。覆盖全国约 2877 个县级单位，2013 至 2020 年。用的是去掉了火光、极光和背景噪声的年度合成影像。常用来近似地区的经济活动和人口聚集程度。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 区县代码region_code规律 1：区县代码的字段规律字段规律：region_code_current由区县代码扩增得出。键：县级区划代码（2020 年版）。样本里格式符合 100%，98.9% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 6 位行政区划代码，按 2021 年县界 | ||
| 区县county键：区县名称。样本里格式符合 99.8%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 地级市city键：城市名称。样本里格式符合 98%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份province键：省份名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 平均夜间灯光亮度radiance_mean | 小数 | 原生 | 100% | 县内像元的平均辐亮度，nW/cm²/sr | ||
| 夜间灯光总亮度radiance_sum | 小数 | 原生 | 100% | 县内像元辐亮度之和 | ||
| 有灯光的像元占比lit_share | 小数 | 原生 | 100% | 亮度大于 0 的像元占比，% | ||
| 像元数pixels | 整数 | 原生 | 100% | 约 15 角秒（约 450 米）一个像元 | ||
| 区县代码（现行）region_code_current规律 1：区县代码（现行）的字段规律字段规律：region_code_current由区县代码扩增得出。键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，98.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：区县代码（现行） | 99%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 区县代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 |
02样本
先看样本，再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 年份year | 区县代码region_code | 区县county | 地级市city | 省份province | 平均夜间灯光亮度radiance_mean | 夜间灯光总亮度radiance_sum | 有灯光的像元占比lit_share | 像元数pixels | 区县代码（现行）region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2013 | 340803 | 大观区 | 安庆市 | 安徽省 | 1.9213 | 2855.07 | 33.51 | 1486 | 340803 |
| 2 | 2013 | 340822 | 怀宁县 | 安庆市 | 安徽省 | 0.3443 | 2345.49 | 20.2 | 6813 | 340822 |
| 3 | 2013 | 340882 | 潜山市 | 安庆市 | 安徽省 | 0.1607 | 1472.3 | 7.99 | 9162 | 340882 |
| 4 | 2013 | 340826 | 宿松县 | 安庆市 | 安徽省 | 0.0601 | 770.51 | 5.05 | 12815 | 340826 |
| 5 | 2013 | 340825 | 太湖县 | 安庆市 | 安徽省 | 0.0824 | 910.55 | 5 | 11051 | 340825 |
| 6 | 2013 | 340881 | 桐城市 | 安庆市 | 安徽省 | 0.4013 | 3353.46 | 15.62 | 8356 | 340881 |
| 7 | 2013 | 340827 | 望江县 | 安庆市 | 安徽省 | 0.1886 | 1344.64 | 8.67 | 7128 | 340827 |
| 8 | 2013 | 340811 | 宜秀区 | 安庆市 | 安徽省 | 1.4397 | 3258 | 33.5 | 2263 | 340811 |
| 9 | 2013 | 340802 | 迎江区 | 安庆市 | 安徽省 | 2.6325 | 2953.65 | 54.99 | 1122 | 340802 |
| 10 | 2013 | 340828 | 岳西县 | 安庆市 | 安徽省 | 0.071 | 913.16 | 5.18 | 12870 | 340828 |
| 11 | 2013 | 340303 | 蚌山区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 11.8121 | 5858.79 | 92.94 | 496 | 340303 |
| 12 | 2013 | 340323 | 固镇县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 0.265 | 2020.25 | 17.72 | 7624 | 340323 |
| 13 | 2013 | 340321 | 怀远县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 0.2733 | 3354.98 | 22.29 | 12278 | 340321 |
| 14 | 2013 | 340311 | 淮上区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 1.4734 | 3349.05 | 52.27 | 2273 | 340311 |
| 15 | 2013 | 340302 | 龙子湖区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 5.7026 | 4710.36 | 91.28 | 826 | 340302 |
| 16 | 2013 | 340322 | 五河县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 0.2338 | 1851.43 | 22.7 | 7920 | 340322 |
| 17 | 2013 | 340304 | 禹会区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 4.1618 | 7462.14 | 72.89 | 1793 | 340304 |
| 18 | 2013 | 341623 | 利辛县 | 亳州市 | 安徽省 | 0.2337 | 2617.43 | 24.05 | 11198 | 341623 |
| 19 | 2013 | 341622 | 蒙城县 | 亳州市 | 安徽省 | 0.492 | 5871.51 | 21.99 | 11933 | 341622 |
| 20 | 2013 | 341602 | 谯城区 | 亳州市 | 安徽省 | 0.7676 | 9764.51 | 31.58 | 12721 | 341602 |
03版本
每次发布，都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本，旧版本保留。
版本 v12026/11/14 发布
生效中23,016 行 · 10 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集，按键连起来
按键连到地区，能和不少于 72 个数据集连接。另外，它带年份或日期，能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组，对上的行多的在前。
按 区县 + 省份 + 年份 能连
107 个数据集 · 本数据集 23,016 行有区县- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按区县对上本数据集 23,016 行（100%）
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 province、county_code、year按区县对上本数据集 23,016 行（100%）
- 区县人口分布（格网汇总）区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 23,008 行（99%）
- 县级土地利用构成区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 23,000 行（99%）
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code、province按区县对上本数据集 23,000 行（99%）
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code、province按区县对上本数据集 23,000 行（99%）
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、adcode、pname按区县对上本数据集 22,896 行（99%）
- 历年县级以上行政区划代码参照区域底数 · 14.3 万 行 · 连接字段 year、region_code、province_code按区县对上本数据集 22,768 行（98%）
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 region_code、valid_from、province_code按区县对上本数据集 22,768 行（98%）
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 22,768 行（98%）
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 region_code、province、layer_year按区县对上本数据集 22,768 行（98%）
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 year、province、county_code按区县对上本数据集 22,760 行（98%）
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 23,016 行有省份- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 date、region_code按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 date、province_code按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级逐月降水量自然灾害 · 5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级逐月风速自然灾害 · 3.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级逐月闪电自然灾害 · 4,080 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 census_year、province_code按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 省级矫正夜间灯光区域底数 · 1,054 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 23,016 行有区县- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 23,016 行（100%）
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code、village_code按区县对上本数据集 22,744 行（98%）
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 region_code、province_code按区县对上本数据集 22,736 行（98%）
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 22,736 行（98%）
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、county_code按区县对上本数据集 22,728 行（98%）
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 22,616 行（98%）
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 22,056 行（95%）
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 21,288 行（92%）
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 17,800 行（77%）
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 region_code、province_code按区县对上本数据集 16,280 行（70%）
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 14,984 行（65%）
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 10,896 行（47%）
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 23,016 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 valid_from、old_code按区县对上本数据集 22,768 行（98%）
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 start_date、region_code按区县对上本数据集 22,464 行（97%）
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 22,136 行（96%）
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 20,264 行（88%）
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 19,880 行（86%）
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 change_year、old_code按区县对上本数据集 17,808 行（77%）
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_county_code按区县对上本数据集 14,816 行（64%）
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 county_code、commissioning_year按区县对上本数据集 11,752 行（51%）
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 application_date、address_county_code按区县对上本数据集 6,352 行（27%）
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 county_code、date按区县对上本数据集 6,048 行（26%）
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 5,304 行（23%）
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 3,776 行（16%）
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 23,016 行有省份- 并购重组交易涉及方明细企业主体 · 32.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 23,016 行（100%）
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 23,008 行（99%）
- 地级市空间权重关系区域底数 · 38.4 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 全国养老机构明细医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 全国司法鉴定机构医疗药械 · 2,917 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 省级邻接空间权重区域底数 · 961 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,800 行（99%）
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 23,016 行有区县- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,512 行（97%）
- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,512 行（97%）
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,496 行（97%）
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 22,408 行（97%）
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,328 行（97%）
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 21,488 行（93%）
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 20,944 行（90%）
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 17,088 行（74%）
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 13,376 行（58%）
- 医院可达性验证交通运输 · 20.9 万 行 · 连接字段 dest_county_code按区县对上本数据集 10,456 行（45%）
- 全国 1 到 5 级河流自然灾害 · 1,830 行 · 连接字段 label_county_code按区县对上本数据集 9,416 行（40%）
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code按区县对上本数据集 1,496 行（6.5%）
只按年份能连：495 个数据集单独按年份连接多半没有意义，先看上面的组
按 年份 能连
495 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 year
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 美日韩港澳台传染病监测人口健康 · 502.5 万 行 · 连接字段 period_start
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据，不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
region_code_current由区县代码扩增得出。
来自字段扩增县级年度夜间灯光县级年度夜间灯光
06授权与接入
申请授权，一次调用就能用上
试用立即生效，并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口，按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量：export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/county-night-light-annual/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"340803"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端，用 OAuth 连接后通过工具查询。