基于Tableau的合肥市空氣質(zhì)量可視化分析

蔣健 舒暢

摘 要：以“天氣后報網(wǎng)”為數(shù)據(jù)源，通過現(xiàn)實(shí)情況驗(yàn)證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，利用Python爬蟲技術(shù)，選用2014—2018年合肥市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，基于Tableau軟件對收集的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化分析。分別從空氣質(zhì)量指數(shù)、質(zhì)量等級、空氣質(zhì)量預(yù)測三個方面對合肥市空氣質(zhì)量進(jìn)行可視化分析和總結(jié)，揭示合肥市空氣質(zhì)量特征和未來空氣質(zhì)量發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：Tableau;空氣質(zhì)量;可視化

中圖分類號：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5168（2019）07-0153-03

Absrtact： Taking "weather report network" as the data source， verifying the accuracy of the data through the actual situation， using Python crawler technology， choosing the air quality data of Hefei City from 2014 to 2018， the collected air quality data were visualized and analyzed based on tableau software. The visual analysis and summary of air quality in Hefei were carried out from three aspects： air quality index， quality grade and air quality prediction. The characteristics of air quality and the future development trend of air quality in Hefei were revealed.

Keywords： Tableau;air quality;visualization

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，空氣質(zhì)量區(qū)域性特性日漸明顯。合肥市作為安徽省省會，經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的同時，環(huán)境污染問題也日漸突出。合肥市主要環(huán)境影響因素指標(biāo)有SO2、NO2、PM2.5、PM10、O3等。國內(nèi)外學(xué)者對空氣質(zhì)量評價建立了許多模型和評價方法。例如，賀愛香[1]等對合肥市空氣質(zhì)量進(jìn)行評價時，使用了灰色聚類法，同時通過模糊綜合評價對空氣質(zhì)量進(jìn)行評價。趙明艷[2]通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元線性回歸對空氣質(zhì)量進(jìn)行短期預(yù)測。李慧杰[3]等通過空間插值和灰色關(guān)聯(lián)度分析探究京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量影響因素。通過建立模型的方法固然能在一定程度上發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量的影響因素，并預(yù)測空氣質(zhì)量，但基于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的可視化能更加形象地呈現(xiàn)出合肥市空氣質(zhì)量的變化趨勢，從而使相關(guān)工作人員制訂出相應(yīng)的解決方案。因而，基于可視化研究的空氣質(zhì)量分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來源與可視化方法

分析報告以“天氣后報網(wǎng)”為數(shù)據(jù)源，使用Python爬蟲技術(shù)爬取了從2014年1月1日至2018年12月31日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，共獲得1 814個字段。每個字段的信息包括：AQI指數(shù)、AQI排名、質(zhì)量等級、當(dāng)天AQI排名、PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3等信息。最后，利用Tableau等軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。

2 合肥市空氣質(zhì)量總體概況

2.1 總體情況

從2014年到2018年的5年內(nèi)，平均空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例為69.86%。其中，2014年平均空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例為54.25%;2015年至2017年優(yōu)良天數(shù)比例為70%～75%;2018年的優(yōu)良天數(shù)比例為79.18%。從2016年平均年各項空氣指標(biāo)數(shù)據(jù)變化來看，2016年是合肥市空氣質(zhì)量變化的一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)。2016年以前，空氣質(zhì)量指數(shù)AQI、PM2.5和PM10均呈現(xiàn)快速下降趨勢，自2016年以來，雖然仍然呈現(xiàn)下降趨勢，但下降趨勢明顯變緩。從NO2和SO2的變化也可以明顯看出2016年作為轉(zhuǎn)折點(diǎn)這一特性，2016年以前，NO2呈現(xiàn)出上升趨勢，SO2呈現(xiàn)緩慢下降趨勢;而在2016年以后，NO2含量急速下降，SO2含量急速上升。

2.2 AQI指數(shù)

2018年平均AQI指數(shù)為77.36，較2017年下降了9.22%。近5年來，合肥市空氣質(zhì)量明顯好轉(zhuǎn)。使用Tableau做出2014年到2018年每一天AQI的空氣質(zhì)量等級（由于篇幅有限，僅展示2016年圖）。經(jīng)過統(tǒng)計分析可以看出，2014年合肥市全年空氣質(zhì)量處于中度污染和輕度污染，空氣質(zhì)量較差;到2018年，合肥市全年沒有一天出現(xiàn)嚴(yán)重污染等級。其中2014年有11天處于嚴(yán)重污染狀態(tài)，2015年有7天，2016年有2天，2017年3天，2018年全年沒有出現(xiàn)嚴(yán)重污染的天氣狀況。

從可視化結(jié)果可以看出，1月、2月、12月是空氣質(zhì)量最差的3個月。7月、8月和9月是全年空氣質(zhì)量最好的3個月。

2.3 主要污染物狀況

5年來，合肥市的主要大氣污染物有CO、SO2、NO2、O3、PM2.5和PM10。從2014年到2018年，首要污染物逐漸從PM10向O3轉(zhuǎn)變，污染物的總量有所下降。

在合肥市，2014年至2018年，PM10和PM2.5濃度同比有所下降，環(huán)比有所上升;NO2和CO濃度同比整體有所下降，環(huán)比有所下降;SO2同比上升，環(huán)比上升;O3濃度同比有所上升，環(huán)比有所下降。5年來，PM2.5的平均濃度為46.9～79.6μg/m3，每年的平均濃度為60.4μg/m3，5年來呈現(xiàn)下降趨勢;5年來，PM10平均濃度為68.8～110.6μg/m3，每年的平均濃度為86.3μg/m3，5年來呈現(xiàn)下降趨勢;5年來，NO2在平均濃度為6.1～42.7μg/m3，每年的平均濃度為27.74μg/m3，5年來呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢;5年來，SO2的平均濃度為13.8～39.2μg/m3，每年的平均濃度為23.28μg/m3，5年來呈現(xiàn)先下降后上升趨勢;5年來，CO的平均濃度為13.8～39.2mg/m3，每年的平均濃度為23.28mg/m3，5年來呈現(xiàn)下降趨勢。5年來，O3的平均濃度為33.5～66.4μg/m3，每年的平均濃度為53.56μg/m3，5年來呈現(xiàn)上升趨勢。

3 質(zhì)量等級分析

3.1 不同質(zhì)量等級污染物分布

在空氣質(zhì)量等級為優(yōu)良的天氣，O3是首要污染物，而在輕度污染以上的天氣，PM2.5和PM10則逐漸成為主要污染物?？梢姡諝馕廴镜闹饕蜻€是PM2.5與PM10等細(xì)顆粒物濃度提高。

由圖2可以看出，PM2.5和PM10在嚴(yán)重污染天氣中占比較大，其他污染物相對較少?？梢姡琍M2.5和PM10是造成空氣質(zhì)量變差的主要因素。

3.2 嚴(yán)重污染天氣分布

2014年至2018年，一共出現(xiàn)了23次嚴(yán)重污染的天氣。其中，2014年1月出現(xiàn)了7次，2月、6月、10月和11月各出現(xiàn)1次;2015年1月出現(xiàn)了2次，12月出現(xiàn)了5次;2016年1月和2月各出現(xiàn)1次;2017年1月出現(xiàn)1次，12月出現(xiàn)2次;2018年沒有出現(xiàn)過嚴(yán)重污染的天氣。綜上所述，嚴(yán)重污染天氣主要出現(xiàn)在1月和12月。

4 2019年空氣質(zhì)量指數(shù)及主要污染物預(yù)測

4.1 預(yù)測結(jié)果

通過Tableau的預(yù)測功能，可以預(yù)測出2019年每個月的PM10、PM2.5和AQI指數(shù)值。其中，AQI和PM10指數(shù)的誤差范圍不超過30μg/m3，PM2.5濃度的誤差范圍不超過20μg/m3。預(yù)測結(jié)果表明，2019年8月的空氣質(zhì)量最好，空氣質(zhì)量指數(shù)為67.64;1月的空氣質(zhì)量最差，空氣質(zhì)量指數(shù)為118.76。

從預(yù)測結(jié)果可以看出，空氣質(zhì)量指數(shù)整體呈現(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，春冬空氣質(zhì)量差。呈現(xiàn)這種變化的主要原因在于PM2.5和PM10等細(xì)顆粒物，尤其在1月和12月份，細(xì)顆粒物濃度達(dá)到頂峰。

4.2 結(jié)果分析

2019年1月份的平均AQI指數(shù)實(shí)際值為118.5μg/m3，2月份平均AQI實(shí)際值為87μg/m3，與估計的118.76μg/m3和84.5μg/m3相差極小;PM10的1月份實(shí)際平均濃度為70.94μg/m3，2月份實(shí)際平均濃度為50.89μg/m3，其估計值分別為62.1μg/m3和63.7μg/m3;PM2.5的1月和2月的實(shí)際平均濃度分別是85.65μg/m3和63.67μg/m3，估計值分別是82.58μg/m3和52.90μg/m3。各估計值均在誤差范圍內(nèi)，存在合理性。

5 結(jié)論

通過分析可視化結(jié)果得到如下結(jié)論。

①5年來，合肥市空氣質(zhì)量有了明顯改善?？諝赓|(zhì)量指數(shù)逐年遞減，優(yōu)良天數(shù)比例逐年增加，特別是2018年，沒有出現(xiàn)過空氣質(zhì)量等級為嚴(yán)重污染的天氣。

②分析AQI指數(shù)得出，合肥市2014年至2018年P(guān)M10和PM2.5等細(xì)顆粒物對空氣質(zhì)量影響最大，SO2、NO2、CO等氣態(tài)污染物相較于細(xì)顆粒物對空氣質(zhì)量的影響較低。隨著O3濃度的不斷增加，PM10和PM2.5等細(xì)顆粒物的不斷減少，主要污染物逐漸從細(xì)顆粒物轉(zhuǎn)為O3。

③細(xì)顆粒污染物減少，氣體污染物增多，不同污染物變化趨勢不同。PM10和PM2.5等細(xì)顆粒物呈現(xiàn)明顯下降趨勢。SO2濃度在2014年到2016年間略微減少，2016年后增多，上升趨勢明顯。NO2濃度在2014年到2016年間增多，2016年后減少，整體變化不大。CO濃度整體變化不大。而O3的濃度增大。整體來看，固定污染物明顯減少，氣體污染物有增有減。

④季節(jié)性變化明顯：從整體空氣質(zhì)量等級分布來看，近5年空氣質(zhì)量呈現(xiàn)春冬差，夏秋好的季節(jié)性變換，呈現(xiàn)這種變化的根本原因在于細(xì)顆粒物的季節(jié)周期性變化，秋天是全年空氣質(zhì)量最好的季節(jié)。

參考文獻(xiàn)：

[1]賀愛香，魏巧玲，范奎奎，等.基于灰色聚類法的合肥市空氣質(zhì)量綜合評價研究[J].安慶師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2019（1）：99-103，112.

[2]趙明艷.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2019（9）：10-12.

[3]李慧杰，王秀蘭，王計平，等.2013—2017年間京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量及影響因素分析[J].環(huán)境監(jiān)測管理與技術(shù)，2019（2）：21-25.