
县级日度夜间灯光
一行是一个县区一天的夜间灯光平均强度。覆盖全国的县、县级市和市辖区,也有港澳台的县市。
v2 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险农业保险时间跨度:2012 年 1 月–2024 年 11 月数据出处 出处待核实
- 记录
- 1313 万
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 98.3%
- 字段完整度
9 个字段,5 个没有空值,2 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 2 个。非空率按当前版本的 13,129,506 行计算。
关于这个数据集
一行是一个县区一天的夜间灯光平均强度。覆盖全国的县、县级市和市辖区,也有港澳台的县市。县区名称在全国只有一个的,补了 6 位行政区划代码、省和地级市,重名的(例如朝阳区)和区划表里没有的留空。用来看一个县的经济活跃程度和灾后恢复情况,辅助企业财产险和农业保险的区域风险评估。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 县区county含义:地区键:区县名称。样本里格式符合 98.8%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表只有名称。重名的县区在原表里只有一行,分不清是哪一个 | ||
| 行政区划代码region_code规律 1:行政区划代码的字段规律字段规律:region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 admin-division | 文本 | 原生 | 96% | 按名称从“全国行政区划代码”数据集补的 6 位代码。名称重名或查不到时为空 | ||
| 省province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 96% | 随代码补的 | ||
| 地级市city含义:地区键:城市名称。样本里格式符合 98.2%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 96% | 随代码补的 | ||
| 指标名称indicator含义:名称 | 文本 | 原生 | 100% | 都是 mean(均值) | ||
| 日期date规律 1:日期的字段规律字段规律:date_year由日期扩增得出。含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | — | ||
| 灯光均值value | 小数 | 原生 | 100% | 县区范围内夜间灯光强度的平均值 | ||
| 行政区划代码(现行)region_code_current规律 1:行政区划代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义:代码或编号键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.7% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:行政区划代码(现行) | 96%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 行政区划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 | ||
| 年份date_year规律 1:年份的字段规律字段规律:date_year由日期扩增得出。含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:年份 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 从日期算出的年份 |
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。
| # | 县区county | 行政区划代码region_code | 省province | 地级市city | 指标名称indicator | 日期date | 灯光均值value | 行政区划代码(现行)region_code_current | 年份date_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 丁青县 | 540324 | 西藏自治区 | 昌都市 | mean | 2012-01-19 | 0.7296927571296692 | 540324 | 2012 |
| 2 | 七星关区 | 520502 | 贵州省 | 毕节市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 520502 | 2012 |
| 3 | 七星区 | 450305 | 广西壮族自治区 | 桂林市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 450305 | 2012 |
| 4 | 七里河区 | 620103 | 甘肃省 | 兰州市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 620103 | 2012 |
| 5 | 万全区 | 130729 | 河北省 | 张家口市 | mean | 2012-01-19 | 0.1705452054738998 | 130708 | 2012 |
| 6 | 万宁市 | 469006 | 海南省 | — | mean | 2012-01-19 | 1.258209466934204 | 469006 | 2012 |
| 7 | 万安县 | 360828 | 江西省 | 吉安市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 360828 | 2012 |
| 8 | 万山区 | 520603 | 贵州省 | 铜仁市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 520603 | 2012 |
| 9 | 万州区 | 500101 | 重庆市 | 重庆市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 500101 | 2012 |
| 10 | 万年县 | 361129 | 江西省 | 上饶市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 361129 | 2012 |
| 11 | 万柏林区 | 140109 | 山西省 | 太原市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 140109 | 2012 |
| 12 | 万源市 | 511781 | 四川省 | 达州市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 511781 | 2012 |
| 13 | 万秀区 | 450403 | 广西壮族自治区 | 梧州市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 450403 | 2012 |
| 14 | 万荣县 | 140822 | 山西省 | 运城市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 140822 | 2012 |
| 15 | 万载县 | 360922 | 江西省 | 宜春市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 360922 | 2012 |
| 16 | 三元区 | 350403 | 福建省 | 三明市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 350404 | 2012 |
| 17 | 三原县 | 610422 | 陕西省 | 咸阳市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 610422 | 2012 |
| 18 | 三台县 | 510722 | 四川省 | 绵阳市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 510722 | 2012 |
| 19 | 三水区 | 440607 | 广东省 | 佛山市 | mean | 2012-01-19 | 0 | 440607 | 2012 |
| 20 | 三江侗族自治县 | 450226 | 广西壮族自治区 | 柳州市 | mean | 2012-01-19 | 0.01624244451522827 | 450226 | 2012 |
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 v22026/11/13 发布
生效中13,129,506 行 · 9 个字段 · 初始导入(比 v1 字段增加 5 个)
版本 v12026/11/13 发布
历史版本13,129,506 行 · 4 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 12,655,500 行有区县- 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 12,485,226 行(95%)
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 province_code、region_code、valid_from按区县对上本数据集 12,485,226 行(95%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、division_year、region_code按区县对上本数据集 12,485,226 行(95%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、division_year、province按区县对上本数据集 12,485,226 行(95%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year、county_code、province_code按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、province、issue_date按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
- 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 12,480,624 行(95%)
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 year、county_code_2、province_name按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
- 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 12,480,624 行(95%)
- 区县人口分布(格网汇总)区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按区县对上本数据集 12,480,624 行(95%)
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 12,655,500 行有省份- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year、province_name按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month、origin_province按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_date、province按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 地级市市辖区社会经济指标区域底数 · 86.6 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 12,655,500 行(96%)
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 12,655,500 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 12,480,624 行(95%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 county_code、province_code按区县对上本数据集 12,476,022 行(95%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 village_code、province_code按区县对上本数据集 12,476,022 行(95%)
- 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 12,476,022 行(95%)
- 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 12,466,818 行(94%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 12,439,206 行(94%)
- 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 12,282,738 行(93%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 11,721,294 行(89%)
- 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 9,793,056 行(74%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 9,093,552 行(69%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 8,237,580 行(62%)
- 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 6,111,456 行(46%)
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 12,655,500 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 old_code、valid_from按区县对上本数据集 12,485,226 行(95%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code、start_date按区县对上本数据集 12,383,982 行(94%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 12,195,300 行(92%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 11,238,084 行(85%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 10,948,158 行(83%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code、change_year按区县对上本数据集 9,862,086 行(75%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 applicant_address_county_code、pub_date按区县对上本数据集 8,058,102 行(61%)
- 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 6,465,810 行(49%)
- 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 3,414,684 行(26%)
- 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 3,299,634 行(25%)
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 2,995,902 行(22%)
- 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 2,089,308 行(15%)
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 12,655,500 行有省份- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,655,500 行(96%)
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 12,655,500 行有区县- 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 12,655,500 行(96%)
- 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 12,618,684 行(96%)
- 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 12,609,480 行(96%)
- 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 12,383,982 行(94%)
- 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 12,301,146 行(93%)
- 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 11,845,548 行(90%)
- 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 11,725,896 行(89%)
- 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 9,585,966 行(73%)
- 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 7,666,932 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 5,720,286 行(43%)
- 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 5,301,504 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 722,514 行(5.5%)
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2
- 扩增得出
date_year由日期扩增得出。
来自字段扩增县级日度夜间灯光县级日度夜间灯光 - 扩增得出
region_code_current由行政区划代码扩增得出。
来自字段扩增县级日度夜间灯光县级日度夜间灯光
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-daily/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"county","op":"eq","value":"丁青县"}],"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。