目錄TOC\o"1-3"\h\u15254摘要 頁共24頁基于數(shù)據(jù)可視化的城市空氣質(zhì)量監(jiān)測與分析研究──以重慶市為例摘要：城市空氣質(zhì)量與人們的日常生活有著密切的關(guān)系，空氣質(zhì)量的好壞對人們的日常出行和身體健康等有非常大的影響。重慶市作為中國超大城市之一，各類產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市化進(jìn)程快速推進(jìn)，面臨著嚴(yán)峻的空氣質(zhì)量挑戰(zhàn)，需要我們引起重視。而在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)將人們的感知判斷能力與計算機(jī)強(qiáng)大的分析處理能力相結(jié)合，能夠更好地幫助人們高效地探索隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，以一種更直觀的方式獲取更有價值的數(shù)據(jù)信息。因此，本文以重慶市為例，通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，對城市空氣質(zhì)量監(jiān)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。采集重慶市2019年1月-2024年1月每日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后使用Tableau工具對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示并構(gòu)建時間序列預(yù)測模型，再運用統(tǒng)計分析方法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律、識別主要污染物、分析并預(yù)測空氣質(zhì)量的變化趨勢等。最后，將分析結(jié)果通過可視化界面發(fā)布，使決策者和公眾能夠方便地查看。本研究的結(jié)果顯示，在重慶市的空氣質(zhì)量監(jiān)測與分析方面，數(shù)據(jù)可視化在提供直觀信息和洞察力方面具有重要作用。通過對城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的可視化分析，讓我們能夠更好地了解城市的空氣污染情況，識別主要污染物，并預(yù)測未來的變化趨勢，從而為環(huán)境保護(hù)和治理決策制定提供科學(xué)依據(jù)。關(guān)鍵詞：空氣質(zhì)量；Tableau；數(shù)據(jù)處理；可視化；預(yù)測模型Abstract：Urbanairqualityiscloselyrelatedtopeople'slives,andthequalityofairdirectlyaffectstheirphysicalhealthanddailytravel.Chongqing,asoneofChina'smega-cities,isundergoingrapidindustrializationandurbanization,facingseverechallengesinairquality.Inthecontextofbigdata,datavisualizationanalysisintegrateshumanperceptionwiththeanalyticalandprocessingcapabilitiesofcomputers,whichcanbetterhelppeopleefficientlyexplorepatternshiddenindataandobtainmorevaluableinformation.Therefore,thisthesistakesChongqingasanexampletoanalyzeandstudyurbanairqualitymonitoringdatathroughdatavisualizationtechnology.DailyairqualitydatafromJanuary2019toJanuary2024inChongqingwerecollectedasthedatasourceandpreprocessed.Tableautoolswereusedtovisualizethepreprocesseddataandbuildtimeseriesforecastingmodels.Statisticalanalysismethodswerethenappliedtodiscoverpatternsinthedata,identifymajorpollutionsources,andanalyzethechangingtrendsinairquality.Finally,theanalysisresultswerepublishedthroughavisualizationinterfaceforeasyaccessbydecision-makersandthepublic.TheresultsofthisstudyshowthatinthemonitoringandanalysisofairqualityinChongqing,datavisualizationplaysanimportantroleinprovidingintuitiveinformationandinsights.Throughthevisualizationofairqualitydata,wecanbetterunderstandthecity'sairpollutionsituation,identifymajorpollutionsources,andpredictfuturetrends,therebyprovidingscientificbasisforenvironmentalprotectionanddecision-making.Keywords：AirQuality;Tableau;DataProcessing;Visualization;ForecastingModel緒論課題背景與研究意義近年來，隨著社會的快速發(fā)展，人們的生活水平有了很大提升，對高質(zhì)量生活環(huán)境的追求也在不斷提升。因此，城市空氣質(zhì)量成為人們關(guān)注的重點之一。城市空氣污染對居民健康、生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定都會構(gòu)成嚴(yán)重威脅，根據(jù)世界衛(wèi)生組織發(fā)布的《全球空氣質(zhì)量指導(dǎo)值和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)報告》顯示，99%的人口暴露在超出指導(dǎo)值濃度水平的空氣污染中[1]。2023年，國務(wù)院印發(fā)《空氣質(zhì)量持續(xù)改善行動計劃》，全面部署開展空氣質(zhì)量改善推進(jìn)計劃，提出了啟動環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)技術(shù)規(guī)范修訂研究工作[2]。重慶市作為中國西部重要的城市之一，也面臨著嚴(yán)峻的空氣質(zhì)量挑戰(zhàn)。在這個背景下，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展為空氣污染治理帶來新的機(jī)遇。通過將大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易懂的圖表形式，不僅可以使數(shù)據(jù)更具有說服力，并且能夠促進(jìn)公眾對環(huán)境問題的理解和關(guān)注。同時，基于數(shù)據(jù)可視化的分析方法和預(yù)測模型，也能夠幫助決策者更快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律和問題，制定更加科學(xué)有效的環(huán)境保護(hù)措施，以有效應(yīng)對問題、改善空氣質(zhì)量。綜上，本研究旨在利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，結(jié)合重慶市的實際情況，對城市空氣質(zhì)量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析與預(yù)測，清晰地呈現(xiàn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、識別污染源、預(yù)測空氣質(zhì)量趨勢等方面的研究。一方面為人們報告空氣質(zhì)量狀況問題，讓人們能夠及時做好健康風(fēng)險和保護(hù)措施，另一方面為重慶市空氣質(zhì)量管理相關(guān)政府部門、決策者當(dāng)前的環(huán)境治理提供科學(xué)依據(jù)，也為其他類似城市的空氣質(zhì)量治理，環(huán)境保護(hù)工作提供借鑒和參考。同時，本研究也可以為數(shù)據(jù)可視化在空氣環(huán)境治理領(lǐng)域的應(yīng)用提供一定的實踐經(jīng)驗和方法借鑒，具有一定的理論與實踐意義。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前在城市空氣質(zhì)量狀況研究方面，國內(nèi)外已有較多學(xué)者提出了多種研究方法。國外的研究學(xué)者在研究空氣質(zhì)量狀況的時候，大多數(shù)使用線性模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、綜合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和聚類算法等研究方法，而國內(nèi)的研究學(xué)者主要利用支持向量機(jī)、時間序列方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、指數(shù)平滑法以及灰色系統(tǒng)等方法對空氣進(jìn)行分析與預(yù)測[3]。Qu等人[4]在天氣數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)中將改進(jìn)的平行坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系嵌入，用于展示香港地區(qū)的空氣污染質(zhì)量情況和不同氣象因素之間的聯(lián)系，以此綜合分析和評估香港地區(qū)存在的空氣質(zhì)量問題。Suárez[5]等人采用2006-2008年的數(shù)據(jù)，通過支持向量機(jī)（SVR）模型的方法對空氣中存在的三種污染物的濃度進(jìn)行了預(yù)測，最終得出較好的預(yù)測效果。鄢移凌[6]提出一種基于改進(jìn)優(yōu)化的密度峰值聚類方法，建立了一個城市群空氣質(zhì)量可視分析的系統(tǒng)，更好幫助使用者發(fā)現(xiàn)污染物變化異常的時期或地區(qū)。瞿海情[3]選取武漢市2019-2021年的每一天的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用ARIMA模型和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型對武漢市的空氣質(zhì)量指數(shù)AQI進(jìn)行研究。\t"5:81/interlibSSO/goto/1/+jmr9bmjh9mds/kcms2/article/_blank"顧嬌嬌[7]以中部六省城市作為研究范疇，圍繞2016-2021年的城市空氣質(zhì)量指數(shù)、六種主要污染物濃度數(shù)據(jù)以及六個氣象影響因素的數(shù)據(jù)，展開方法研究和實證分析。趙桉[8]選取哈爾香坊紅旗、動力和平、道里建國等七個地區(qū)監(jiān)測點，以此為分析基礎(chǔ)，建立了基于平行坐標(biāo)的環(huán)境空氣質(zhì)量可視化聚類分析模型。上述研究中提出了很多新穎的方法，對于本課題擬進(jìn)行城市空氣質(zhì)量可視化分析提供了許多借鑒和啟發(fā)。但是這些方法仍然有一些局限性，例如數(shù)據(jù)結(jié)果不夠可視化、可視化模型難以理解和操作、公眾受益低等。因此，本文基于數(shù)據(jù)可視化的城市空氣質(zhì)量監(jiān)測與分析能更加形象地呈現(xiàn)出重慶市空氣質(zhì)量的變化趨勢，從而更好為相關(guān)決策者和公眾提供行動依據(jù)。論文工作方法及安排本文首先利用采集工具后裔采集器采集重慶市2019年1月-2024年1月每日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，采集完成后再使用python編程語言對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理完成后利用TableauDesktop工具對空氣質(zhì)量和影響空氣質(zhì)量的各項數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析和建立預(yù)測模型，利用統(tǒng)計分析方法來發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律、識別主要污染物、分析空氣質(zhì)量變化趨勢等，最后通過TableauServer工具對數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過可視化界面發(fā)布，便于決策者和公眾查看。本論文詳細(xì)工作一共分為五個板塊，每一個部分結(jié)構(gòu)安排和具體內(nèi)容研究如下：第一章緒論：主要闡述空氣質(zhì)量監(jiān)測與可視化分析的研究背景和研究意義，并對其研究現(xiàn)狀進(jìn)行敘述與分析，最后介紹本文的工作方法及安排。第二章空氣質(zhì)量指數(shù)的介紹：主要介紹AQI的定義內(nèi)容、空氣質(zhì)量等級劃分和不同等級影響危害，介紹影響空氣質(zhì)量的六項污染物等級濃度限值、本文后續(xù)研究分析選取的標(biāo)準(zhǔn)及可視化工具。第三章數(shù)據(jù)獲取與處理：主要介紹數(shù)據(jù)采集的工具和技術(shù)，然后介紹數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容和詳細(xì)操作，同時對數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容和不同處理方式進(jìn)行闡述。第四章重慶市空氣質(zhì)量可視化分析：主要介紹數(shù)據(jù)分析情況，整體介紹了重慶市空氣質(zhì)量總體情況，對AQI指數(shù)和六項污染物進(jìn)行可視化分析，分析主要污染物，發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律和趨勢。第五章2024年重慶市空氣質(zhì)量指數(shù)及主要污染物預(yù)測：通過可視化分析得出AQI指數(shù)和六項污染物2024年每月的預(yù)測數(shù)據(jù)并總結(jié)其規(guī)則，最后對預(yù)測的結(jié)果與部分實際數(shù)值對比做誤差分析，證明預(yù)測的科學(xué)合理性。第六章研究結(jié)果發(fā)布：主要介紹數(shù)據(jù)如何發(fā)布及發(fā)布的操作步驟。第七章總結(jié)與展望：對整篇論文進(jìn)行總結(jié)并指出論文存在的不足之處以及未來需要進(jìn)一步改進(jìn)與拓展的地方?？諝赓|(zhì)量指數(shù)及可視化工具Tableau介紹AQI定義與等級劃分AQI指數(shù)是一個用于描述空氣質(zhì)量狀況的數(shù)值，它通常根據(jù)空氣中特定污染物的濃度來計算，包括致癌物質(zhì)、一氧化碳（CO2）、二氧化硫（SO2）、臭氧（O3）和顆粒物等。不同國家或地區(qū)會有略微不同的計算方法，但大多都以數(shù)值來表示空氣質(zhì)量?？諝赓|(zhì)量指數(shù)計算公式如下：AQI=maxIAQI1,IAQ其中IAQIp代表空氣質(zhì)量分指數(shù)，n代表污染物項目，IAQIp中的最大值即AQI。根據(jù)我國環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的相關(guān)文件，將環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）以數(shù)值的大小來評價空氣質(zhì)量的好與壞，并將其分為了六個等級，分別為：第一層級表2-1AQI取值范圍和空氣質(zhì)量等級分布從表2-1數(shù)據(jù)可以得出如下結(jié)果：當(dāng)空氣指數(shù)級別顯示優(yōu)和良的時候，此時的空氣質(zhì)量較好，不影響人群活動或只影響極少數(shù)人群活動，是理想生活的空氣環(huán)境；當(dāng)空氣指數(shù)級別顯示輕度及以上時，此時的空氣質(zhì)量對各類人群的健康均會造成一定的傷害，尤其對于小孩、老年人和肺病心臟病患者會產(chǎn)生很大影響，嚴(yán)重影響人們的出行與生活。所以我們應(yīng)該盡力去避免和改善存在污染程度的空氣狀況。分指數(shù)介紹AQI指數(shù)只代表一個總的空氣污染程度，并不等各項具體污染物的濃度值。因此,通過空氣污染物計算公式，在評價各項污染物時根據(jù)不同的污染物目標(biāo)濃度限值折算成空氣質(zhì)量指數(shù)AQI，而單項污染物指數(shù)即為IAOI。參與空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）評價的主要污染物及各項污染物的分級濃度限值數(shù)值對應(yīng)見表2-2。表2-2空氣質(zhì)量分指數(shù)及對應(yīng)的污染物項目濃度限制空氣質(zhì)量分指數(shù)計算公式如下：IAQIp=IAQ其中，IAQIp是空氣質(zhì)量的分指數(shù)，Cp是測量得出的污染物質(zhì)量濃度值，BPHi，BPLo分別是研究分析選取標(biāo)準(zhǔn)本研究分析評價，標(biāo)準(zhǔn)均依據(jù)國家環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3095—2012）、《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定（試行）》（HJ633—2012）及《環(huán)境空氣質(zhì)量評價技術(shù)規(guī)范》（HJ663—2013），以此確保分析結(jié)果的科學(xué)性[10]。TableauDesktop工具本研究數(shù)據(jù)可視化分析采用的大數(shù)據(jù)可視化常用工具TableauDesktop是Tableau公司開發(fā)的一款用于實現(xiàn)交互的、可視化分析的數(shù)據(jù)分析工具，可以連接到各種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、云服務(wù)、平面文件以及在線分析處理（OLAP）數(shù)據(jù)源，并能實時進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。它提供了豐富的數(shù)據(jù)可視化功能，用戶可以創(chuàng)建交互式儀表板、圖表、地圖和故事板，以便更好地理解數(shù)據(jù)并講述數(shù)據(jù)背后的故事。除了數(shù)據(jù)可視化外，TableauDesktop還提供了強(qiáng)大的分析功能，包括趨勢分析、預(yù)測、聚類等，幫助用戶從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)洞察力。用戶還可以通過拖放操作和簡單的拖放式界面輕松創(chuàng)建和定制報表，而無需編寫復(fù)雜的代碼。此外，TableauDesktop支持將創(chuàng)建的工作簿發(fā)布到TableauServer或TableauOnline上，以便用戶共享查看分析結(jié)果和協(xié)作工作等。TableauServer工具TableauServer是一款企業(yè)級商業(yè)智能軟件，用于在用戶內(nèi)共享、協(xié)作和管理Tableau制作的數(shù)據(jù)可視化工作，它提供了一個集中式的平臺，用于存儲、共享和傳播數(shù)據(jù)分析和可視化。用戶可以將他們創(chuàng)建的Tableau工作簿（workbook）和數(shù)據(jù)源發(fā)布到TableauServer上，使得其他人能夠訪問并與之交互，從而促進(jìn)團(tuán)隊內(nèi)部和跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作。同時，TableauServer能夠自動刷新數(shù)據(jù)、生成報告，并按計劃向相關(guān)人員發(fā)送通知，從而簡化工作流程，并且還支持Web瀏覽器訪問，可以直接通過Web瀏覽器直接訪問TableauServer上發(fā)布的數(shù)據(jù)可視化工作，而無需安裝TableauDesktop軟件。TableauServer支持對多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行連接，包括數(shù)據(jù)庫、云服務(wù)、數(shù)據(jù)倉庫等，使得用戶能夠在單個平臺上匯聚多源數(shù)據(jù)，具有良好的伸縮性，能夠適應(yīng)不同規(guī)模的用戶需求和數(shù)據(jù)量。用戶可以選擇在自己的服務(wù)器上部署TableauServer，從而更好地控制數(shù)據(jù)和安全性。TableauServer也可以在云端環(huán)境中部署，如AWS、Azure等，為用戶提供更靈活的訪問和擴(kuò)展選項。數(shù)據(jù)獲取與處理數(shù)據(jù)獲取工具后裔采集器后裔采集器是由前谷歌技術(shù)團(tuán)隊傾力打造，基于人工智能算法，通過簡單操作步驟生成復(fù)雜的采集規(guī)則，任何網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)都能輕松采集。該軟件擁有豐富的功能，支持多種數(shù)據(jù)導(dǎo)出方式，支持EXCEL、CSV和HTML等多種文件格式。使用采集器采集的數(shù)據(jù)可以選擇導(dǎo)出到本地中，也可以選擇直接發(fā)布到MySQL、SQLServer、PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫中，以滿足不同需求，不同條件用戶使用。數(shù)據(jù)采集本研究利用數(shù)據(jù)采集工具—后裔采集器，以“天氣后報網(wǎng)”（http://www.）為數(shù)據(jù)源平臺[11]，以日為單位，獲取了重慶市近五年左右的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)（2019年1月-2024年1月）。其中每個字段的信息包括空氣質(zhì)量等級、AQI指數(shù)、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3六項污染物的濃度，共計1841條數(shù)據(jù)。在后裔采集器中，首先輸入“天氣后報網(wǎng)”中需要采集數(shù)據(jù)的具體網(wǎng)絡(luò)鏈接，然后設(shè)定采集規(guī)則，頁面類型選擇自動設(shè)置，分頁類型選擇瀑布流模式（分頁加載），采集范圍選擇從當(dāng)前頁到最后一頁，設(shè)置完成后即可自動采集數(shù)據(jù)，最后將采集完成后的數(shù)據(jù)選擇為excel數(shù)據(jù)源格式進(jìn)行導(dǎo)出即可完成數(shù)據(jù)采集工作。圖3-1數(shù)據(jù)采集界面數(shù)據(jù)處理在采集到原始數(shù)據(jù)后，需要對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以此為后續(xù)可視化分析研究奠定基礎(chǔ)。在預(yù)處理過程中包括對缺失數(shù)據(jù)、多余數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等的處理。首先是對數(shù)據(jù)的格式進(jìn)行規(guī)范化設(shè)置，修正數(shù)據(jù)類型，將字段命名、數(shù)據(jù)類型進(jìn)行統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換。然后篩查并刪除不相關(guān)數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)[12]。對于缺失數(shù)據(jù)處理視具體情況主要采用如下方法：（1）采用相鄰日期數(shù)值；（2）采用前后兩日的算術(shù)平均值；（3）人工補(bǔ)充，從其他相關(guān)數(shù)據(jù)網(wǎng)站中查找對應(yīng)日期數(shù)值進(jìn)行添加。圖3-2數(shù)據(jù)清洗代碼數(shù)據(jù)處理完成，最后再對數(shù)據(jù)做可用性確認(rèn)，從樣本統(tǒng)計角度重新審視數(shù)據(jù)，判斷當(dāng)前經(jīng)過清洗后的數(shù)據(jù)是否處理過多；檢查清洗后的數(shù)據(jù)是否符合格式要求和邏輯錯誤等，確保數(shù)據(jù)的真實、規(guī)范、可用性和科學(xué)性。最后，將清洗和預(yù)處理完后的數(shù)據(jù)excel文件命名為“重慶市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)共1張表格，1841行，9個字段，每個字段含義分別為日期、質(zhì)量等級、AQI指數(shù)、PM2.5數(shù)值、PM10數(shù)值、SO2數(shù)值、NO2數(shù)值、CO2數(shù)值、O3數(shù)值，其中，第1個字段數(shù)據(jù)類型為日期、第2個字段數(shù)據(jù)類型為文本，第3—9個字段數(shù)據(jù)類型為數(shù)值。圖3-3重慶市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)表前20行數(shù)據(jù)重慶市空氣質(zhì)量可視化分析重慶市空氣質(zhì)量總體情況近年來，重慶市加強(qiáng)對空氣質(zhì)量的監(jiān)測和治理體系建設(shè)，建立提前預(yù)警機(jī)制，一旦監(jiān)測出現(xiàn)重污染天氣，即刻采取相對應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)措施，將重污染天氣對公眾身體健康和日常出行的影響降到最低。通過實施一系列的措施，城市空氣質(zhì)量的監(jiān)測和治理取得了良好成效[13]，重慶市空氣質(zhì)量總體趨于良好，空氣質(zhì)量不斷上升，下面是重慶市空氣質(zhì)量總體情況研究的具體操作過程和結(jié)果分析。在TableauDesktop中導(dǎo)入重慶市空氣質(zhì)量日數(shù)據(jù)表，獲取數(shù)據(jù)源，之后打開工作表，將“日期”拖入“列”中，單位設(shè)置為“年”，再將“質(zhì)量等級”拖入“行”中，設(shè)置“度量”為“計數(shù)”，同時編輯表計算，將“計算百分比”設(shè)置為“合計百分比”，“將計算依據(jù)”設(shè)置為“表（向下）”，最后將“質(zhì)量等級”拖入標(biāo)記“顏色”和“標(biāo)簽”中。結(jié)果如圖4-1。分析顯示，從2019年1月到2023年12月的五年間，重慶市空氣質(zhì)量為優(yōu)的總數(shù)為980天，每年分別為151、191、208、223、207天；平均占比為53.62%，每年占比分別為41.26%、52.19%、56.99%、61.10%、56.56%，總變化趨勢上升。空氣質(zhì)量為良的總數(shù)為726天，每年分別為182、162、128、126、128天；平均占比為39.71%，每年占比分別為49.73%、44.26%、35.07%、34.52%、34.97%，總體變化趨勢下降?？諝赓|(zhì)量為輕度污染及以上污染天數(shù)五年共計122天，每年合計分別為33、13、29、16、31天；平均占比為6.67%，每年合計占比分別，9.01%、3.55%、7.95%、4.39%、8.47%，總體變化趨勢平穩(wěn)。圖4-1重慶市近五年各年空氣質(zhì)量等級數(shù)量圖4-2重慶市近五年空氣質(zhì)量等級占比由上述分析結(jié)果可知，從2019年到2023年，重慶市空氣質(zhì)量等級為優(yōu)和良的總數(shù)為1706天，優(yōu)良率占比為93.33%，空氣質(zhì)量等級為優(yōu)的天數(shù)占比總體呈現(xiàn)上升趨勢，中度污染及以上天氣數(shù)量五年總數(shù)量僅有一天。綜上可得出，重慶市空氣質(zhì)量總體較好，優(yōu)質(zhì)天氣數(shù)量不斷增加。AQI指數(shù)可視化分析AQI指數(shù)總體情況在工作表中，將“日期”導(dǎo)入“列”，將AQI指數(shù)分別拖入“行”和“標(biāo)記”中，設(shè)置“度量”為平均數(shù)，可得出從2019年到2023年AQI指數(shù)各年的平均值，分別為60.78、51.53、52.45、49.02、54.58，2023年AQI指數(shù)較2019年下降了約10.2%。可得出結(jié)論：AQI指數(shù)總體上呈現(xiàn)下降趨勢，重慶市空氣質(zhì)量不斷改善。圖4-3重慶市空氣質(zhì)量指數(shù)AQI年平均值A(chǔ)QI指數(shù)具體情況在工作表中，將“日期”分別放入“列”1次，“行”2次，將列中日期單位設(shè)置為天，將“行”中“日期”單位分別設(shè)置為“季度”和“月”，將AQI指數(shù)相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組，AQI指數(shù)為0-50的天數(shù)設(shè)置為優(yōu)組，50-100的天數(shù)設(shè)置為良組等[14]，分組后拖入標(biāo)記的“顏色”中，并將日期放入篩選器，以年為變量更改所需分析年份。經(jīng)過上述步驟可得出2019年-2023年每一天AQI的空氣質(zhì)量等級及數(shù)值，如下圖所示（由于各年分析圖示大體一致，為了不做冗余，僅展示2023年圖）。進(jìn)行統(tǒng)計分析可得出，2019年-2023年間，未出現(xiàn)過嚴(yán)重污染天氣（AQI指數(shù)＞300）；重度污染天氣（201≤AQI指數(shù)≤300）僅2019年出現(xiàn)過1天；輕中度污染累計天數(shù)最多是2019年，為33天，最少的是2018年，為13天。空氣質(zhì)量在2、3季度最好，在1、4季度最差，呈現(xiàn)春冬和夏秋兩極分化。圖4-42023年每日AQI指數(shù)六項污染物狀況國家環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3095—2012）對環(huán)境功能區(qū)調(diào)整了分類，將環(huán)境空氣功能區(qū)分為兩類，第一類是自然環(huán)境保護(hù)區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)和其他需要特殊保護(hù)的區(qū)域，這些區(qū)域執(zhí)行一類區(qū)標(biāo)準(zhǔn)；第二類是居民居住區(qū)、商業(yè)交通居民混合區(qū)、文化區(qū)、工業(yè)區(qū)和農(nóng)村地區(qū)，這些區(qū)域執(zhí)行二類區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。各類標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)的污染物濃度限值如下表4-1。表4-1不用類污染物基本濃度限值PM2.5、PM10、NO2可視化分析在分析表中將PM2.5、PM10、SO2污染物濃度按上表中二級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組，并添加“常量線”和“平均線”，在“列”，“行”中分別拖入日期和需要分析的污染物指標(biāo)，并根據(jù)分析需求更改時間單位和度量單位，可得出2019-2023年間各項污染物濃度平均值、達(dá)標(biāo)情況和變化趨勢，最后通過儀表盤整合3張工作表，如下圖所示。圖4-5PM2.5、PM10、NO2可視化分析通過可視化可得出，5年間PM10平均濃度范圍為47.96-58.21μg/m3，五年平均濃度是53.03μg/m3，五年來總體呈現(xiàn)下降趨勢；濃度超過二級標(biāo)準(zhǔn)天數(shù)共16天，分別為5、3、1、1、6，總體呈現(xiàn)下降趨勢，但23年同比有較大幅度上升。PM2.5平均濃度范圍為30.76-37.24μg/m3，五年平均濃度是37.09SO2、CO、O3可視化分析通過與上述PM2.5、PM10、NO2同樣可視化分析方法可得出，5年間SO2平均濃度范圍約為6.80-8.52μg/m3，五年平均濃度約是8.09μg/m3，五年來總體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢；五年間未出現(xiàn)過濃度超過二級標(biāo)準(zhǔn)天數(shù)。CO平均濃度范圍為0.70—0.86mg/m3，5年平均濃度為0.76mg/m3，五年來總體呈現(xiàn)緩慢下降趨勢；五年間未出現(xiàn)過濃度超過二級標(biāo)準(zhǔn)天數(shù)。5年間O3平均濃度范圍為40.25-51.33圖4-6SO2、CO、03可視化分析影響空氣質(zhì)量主要污染物在工作表中將等級質(zhì)量分為優(yōu)良和輕度污染以上，然后計算出六項污染物各年度的數(shù)值，通過IAQI計算公式可得出各項污染物指標(biāo)的IAQI數(shù)值，再根據(jù)AQI計算公式，可得出每年各優(yōu)良和輕度污染以上空氣質(zhì)量中的主要污染物（當(dāng)AQI＞50時候，各污染物分指數(shù)IAQI中最大的數(shù)值即為AQI）。通過制作條形圖，可得出每年優(yōu)良和輕度污染以上空氣質(zhì)量中各項污染物的平均值大小。結(jié)果顯示，在優(yōu)良和輕度污染以上的空氣質(zhì)量中，對應(yīng)IAQI數(shù)值計算得出的數(shù)值最大的主要值為PM2.5、PM10。因此，可以得出結(jié)論：影響重慶市空氣質(zhì)量的主要污染物為PM2.5、PM10。再通過制作散點圖，建立AQI與各污染物之間的關(guān)系，可得出結(jié)論：對AQI影響程度從高到低排序依次為PM10、PM2.5、CO、NO2、SO2、O3。圖4-7優(yōu)良和輕度污染以上的空氣質(zhì)量中各污染物平均值圖4-8不同污染物與AQI指數(shù)關(guān)系2024年空氣質(zhì)量指數(shù)及主要污染物預(yù)測預(yù)測結(jié)果通過TableauDesktop工具的預(yù)測功能，選取2019年1月-2023年12月間的AQI和六項污染物數(shù)據(jù)作為預(yù)測數(shù)據(jù)源，以此來建立時間序列預(yù)測模型，向前預(yù)測2024年1月-2024年12月間每個月的AQI和六項污染物數(shù)值。預(yù)測結(jié)果如表5-1所示。表5-12024年每月AQI和六項污染物預(yù)測數(shù)值圖5-12024年AQI預(yù)測趨勢圖5-22024年P(guān)M2.5、PM10、NO2預(yù)測趨勢圖5-32024年SO2、CO、O3預(yù)測趨勢預(yù)測結(jié)果表明，2024年7月空氣質(zhì)量最好，空氣質(zhì)量指數(shù)AQI為41.77；空氣質(zhì)量最差為1月，空氣質(zhì)量指數(shù)AQI為84.96。整體上看空氣質(zhì)量整體較好，呈現(xiàn)下降趨勢；隨季節(jié)性變化特征表現(xiàn)明顯，夏秋空氣質(zhì)量較好，秋冬空氣質(zhì)量較差。而造成這種變化的主要原因是PM2.5和PM10指標(biāo)數(shù)值的上升，特別是在1月與12月，PM2.5和PM10指標(biāo)數(shù)值達(dá)到一年中最高。預(yù)測結(jié)果科學(xué)性分析將2024年1月的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果比較得出：2024年1月預(yù)測AQI指數(shù)為84.96，實際AQI指數(shù)為83；PM2.5的1月預(yù)測平均數(shù)據(jù)為64.06μg/m3，實際平均數(shù)據(jù)為61μg/m3；PM10的1月預(yù)測平均數(shù)據(jù)為81.83μg/m3，實際平均數(shù)據(jù)為77μg/m3；NO2的1月預(yù)測平均數(shù)據(jù)為34.27μg/m3，實際平均數(shù)據(jù)為35μg/m3；SO2的1月預(yù)測平均數(shù)據(jù)為8.03分析和預(yù)測結(jié)果發(fā)布Tableau發(fā)布工作簿TableauServer是基于瀏覽器的分析技術(shù)，可以發(fā)布和管理TableauDesktop中制作的工作表和數(shù)據(jù)源等，相關(guān)人員可以通過瀏覽器訪問上傳至TableauServer中的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享。在TableauDesktop中將完成數(shù)據(jù)分析的工作表打包成工作簿方式，打包完成的工作簿中包含本地文件數(shù)據(jù)源的副本、背景可視化文件和自定義的數(shù)據(jù)等[15]。分析的工作表打包完成后在工具中查找并選擇服務(wù)器選項，在對話窗口“TableauServer登錄”對話框中輸入服務(wù)器名稱或URL地址連接到服務(wù)器，輸入用戶名和密碼登錄到TableauServer站點，然后將數(shù)據(jù)源和工作簿發(fā)布到TableauServer中。在輸入框中可以更改發(fā)布的工作簿名稱，其他項選擇可以根據(jù)需求自定義設(shè)置，設(shè)置完成后點擊發(fā)布就完成了工作簿的發(fā)布工作，整個操作過程簡單易上手?？偨Y(jié)與展望主要研究成果總結(jié)本論文通過以重慶市空氣質(zhì)量為實例，通過可視化技術(shù)來分析空氣質(zhì)量、建立空氣質(zhì)量預(yù)測模型、進(jìn)行可視化結(jié)果的發(fā)布等，為決策者治理環(huán)境提供理論依據(jù)，也為公眾出行提供一定的參考作用，同時也能加強(qiáng)人們對空氣質(zhì)量的重視度，增強(qiáng)環(huán)保意識。主要內(nèi)容總結(jié)如下：1、詳細(xì)闡述了研究背景及意義，介紹了空氣質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)、計算公式和采集數(shù)據(jù)源的方法、工具及進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。2、在可視化分析中，分析了空氣質(zhì)量整體情況、AQI數(shù)值及各項主要污染物數(shù)值情況，得出5年間空氣質(zhì)量優(yōu)良率、各質(zhì)量等級天數(shù)、整體變化趨勢、主要污染物以及六項污染物的年均濃度、達(dá)標(biāo)天數(shù)、變化趨勢。3、建立了時間序列預(yù)測模型，對2024年各月的空氣質(zhì)量及污染物數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，并分析發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，識別主要污染源，最后進(jìn)行可視化發(fā)布。不足與展望本文在寫作過程中閱讀了大量與選題有關(guān)的相關(guān)參考文獻(xiàn)，特別是在建立時間序列預(yù)測模型和可視化分析結(jié)果對外發(fā)布方面。雖然通過查閱文獻(xiàn)，在閱讀文獻(xiàn)過程中得到了許多啟發(fā)，但因自身學(xué)習(xí)能力有限，所以仍然存在許多不足。例如，存在觀測點地理位置數(shù)據(jù)缺失、建立預(yù)測模型所采用的研究方法十分單一、數(shù)據(jù)可視化發(fā)布存在缺陷和不足等問題。因此，在未來需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)和完善，主要有以下幾個方面：1、觀測點地理位置方面，采集區(qū)域內(nèi)各觀測站點數(shù)據(jù)參與研究分析，通過地理信息數(shù)據(jù)，將空氣AQI數(shù)據(jù)與地圖結(jié)合起來，分析不同地區(qū)的空氣質(zhì)量情況，找出空氣污染的熱點區(qū)域。在數(shù)據(jù)采集與處理方面，一是采集更多天氣數(shù)據(jù)參與研究分析，如氣溫、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)等；二是