1．內(nèi)容及要求：

隨著工業(yè)化和城市化進程的加快，空氣污染已成為全球面臨的主要環(huán)境問題之一。二零二零年我國提出“碳達峰碳中和”的目標，更加深刻我國走可持續(xù)發(fā)展道路的腳步。在我國，特別是某些大城市，由于車輛排放、工業(yè)排放和其他人為活動，空氣質(zhì)量問題日益嚴峻。不同地區(qū)的空氣質(zhì)量參差不齊，造成空氣污染的污染物種類繁多，空氣污染不僅對人體健康造成嚴重威脅，也對環(huán)境造成了不可逆轉(zhuǎn)的影響。因此，監(jiān)測和預測空氣質(zhì)量的變化，對于改善空氣質(zhì)量、保護公眾健康具有重要意義。

本課題的研究內(nèi)容及要求如下：

1. 數(shù)據(jù)獲取：通過編寫爬蟲程序，自動從指定的空氣質(zhì)量網(wǎng)站獲取相關的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。獲取的數(shù)據(jù)應該包括包括日期、城市、AQI指數(shù)、SO2、PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等污染物濃度。
2. 數(shù)據(jù)存儲：將獲取的數(shù)據(jù)保存為csv文件中，以方便后續(xù)進行預測與可視化分析。
3. 數(shù)據(jù)清洗：對獲取的數(shù)據(jù)進行清洗，進行空缺值處理，去除不必要的信息或者修復錯誤的數(shù)據(jù)。
4. 特征選擇：基于數(shù)據(jù)探索性分析確定對AQI指數(shù)預測最有影響的環(huán)境因子；
5. 模型開發(fā)與訓練：分別使用隨機森林算法、ARIMA算法構建預測模型，并通過交叉驗證方法優(yōu)化模型參數(shù)；
6. 模型評估：采用均方誤差（MSE）和決定系數(shù)（R^2）等指標評價模型性能；
7. 數(shù)據(jù)可視化分析：運用時間序列圖、箱型圖和散點圖矩陣等方法，分析AQI指數(shù)的時間變化趨勢、分布特性及與其他污染物之間的相關性。

1. 主要技術指標：

1. 爬蟲技術：使用Python編寫爬蟲程序，通過模擬http請求獲取空氣質(zhì)量相關數(shù)據(jù)，并使用正則表達式或BeatifulSoup等庫進行數(shù)據(jù)解析和提取。
2. 數(shù)據(jù)預處理：使用Pyhon相關庫，對獲取到的數(shù)據(jù)進行清洗和修復，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。
3. 構建預測模型：對AQI指數(shù)相關環(huán)境因子進行相關性分析，選取特征向量、搭建隨機森林、ARIMA預測模型，預測特定地區(qū)AQI指數(shù)，并進行模型評估，對兩個預測模型進行比較。
4. 可視化技術：使用Python的數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，設計并繪制合適的圖表，對空氣質(zhì)量情況進行深入分析。

1. 研究目標或提交成果：

本課題的研究目標如下：

1. 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動獲取、存儲、清洗，可視化分析全國23年年底空氣質(zhì)量的情況，并通過機器學習方法預測福州地區(qū)2024年度的空氣質(zhì)量走勢；
2. 精確預測福州地區(qū)的空氣質(zhì)AQI指數(shù)，幫助政府和相關環(huán)保機構制定更為有效的空氣質(zhì)量管理策略，及時響應污染事件，減少污染物對環(huán)境和人體健康的影響；
3. 通過分析影響AQI指數(shù)的關鍵因素，如PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等，深入理解空氣污染的成因，為制定針對性的減排措施提供科學依據(jù)。
4. 數(shù)據(jù)可視化分析，直觀展示全國目前的空氣質(zhì)量情況、空氣污染的主要污染物、污染物分布情況、污染物間的相關性分析等，有助于公眾更好地理解空氣質(zhì)量狀況，提高公眾對環(huán)境保護的意識。

通過綜合運用機器學習和數(shù)據(jù)分析方法，推進環(huán)境科學領域的研究。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-841903.html

到了這里，關于基于大數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量預測與可視化分析的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！