基于大数据的空气质量预测与可视化分析

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1.内容及要求:

随着工业化和城市化进程的加快,空气污染已成为全球面临的主要环境问题之一。二零二零年我国提出“碳达峰碳中和”的目标,更加深刻我国走可持续发展道路的脚步。在我国,特别是某些大城市,由于车辆排放、工业排放和其他人为活动,空气质量问题日益严峻。不同地区的空气质量参差不齐,造成空气污染的污染物种类繁多,空气污染不仅对人体健康造成严重威胁,也对环境造成了不可逆转的影响。因此,监测和预测空气质量的变化,对于改善空气质量、保护公众健康具有重要意义。

本课题的研究内容及要求如下:

  1. 数据获取:通过编写爬虫程序,自动从指定的空气质量网站获取相关的空气质量数据。获取的数据应该包括包括日期、城市、AQI指数、SO2、PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等污染物浓度。
  2. 数据存储:将获取的数据保存为csv文件中,以方便后续进行预测与可视化分析。
  3. 数据清洗:对获取的数据进行清洗,进行空缺值处理,去除不必要的信息或者修复错误的数据。
  4. 特征选择:基于数据探索性分析确定对AQI指数预测最有影响的环境因子;
  5. 模型开发与训练:分别使用随机森林算法、ARIMA算法构建预测模型,并通过交叉验证方法优化模型参数;
  6. 模型评估:采用均方误差(MSE)和决定系数(R^2)等指标评价模型性能;
  7. 数据可视化分析:运用时间序列图、箱型图和散点图矩阵等方法,分析AQI指数的时间变化趋势、分布特性及与其他污染物之间的相关性。
  1. 主要技术指标:
  1. 爬虫技术:使用Python编写爬虫程序,通过模拟http请求获取空气质量相关数据,并使用正则表达式或BeatifulSoup等库进行数据解析和提取。
  2. 数据预处理:使用Pyhon相关库,对获取到的数据进行清洗和修复,确保数据的准确性和一致性。
  3. 构建预测模型:对AQI指数相关环境因子进行相关性分析,选取特征向量、搭建随机森林、ARIMA预测模型,预测特定地区AQI指数,并进行模型评估,对两个预测模型进行比较。
  4. 可视化技术:使用Python的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn等,设计并绘制合适的图表,对空气质量情况进行深入分析。
  1. 研究目标或提交成果:

本课题的研究目标如下:

  1. 实现数据的自动获取、存储、清洗,可视化分析全国23年年底空气质量的情况,并通过机器学习方法预测福州地区2024年度的空气质量走势;
  2. 精确预测福州地区的空气质AQI指数,帮助政府和相关环保机构制定更为有效的空气质量管理策略,及时响应污染事件,减少污染物对环境和人体健康的影响;
  3. 通过分析影响AQI指数的关键因素,如PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等,深入理解空气污染的成因,为制定针对性的减排措施提供科学依据。
  4. 数据可视化分析,直观展示全国目前的空气质量情况、空气污染的主要污染物、污染物分布情况、污染物间的相关性分析等,有助于公众更好地理解空气质量状况,提高公众对环境保护的意识。

通过综合运用机器学习和数据分析方法,推进环境科学领域的研究。

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