大气污染指的是由于人类生产活动或自然过程引起某些物质进入大气，当积累到一定浓度或范围后，直接或间接地对人体与生态环境造成急性或慢性的危害的现象。污染源的主要成分为硫氧、碳氢化物、氮氢化物与微粒等，主要通过工业废气、生活燃煤与汽车尾气等方式排放到大气中。
PM2.5指的是环境空气中直径小于或等于2.5微米的细颗粒物。这类细颗粒物的特点是粒径小、活性强、容易附带有毒有害物质，且能够较长时间悬浮在空气中。PM2.5是判断空气污染的重要指标，对能见度、大气环境和人体健康都有巨大的影响。
近些年来，世界环境问题频发。全球气候变暖、大气污染、水体污染等问题迫使环境保护问题成为关注的焦点。空气质量作为环境质量的重要组成部分，对大气污染以及PM2.5数据的分析能够帮助我们有效监测当地环境质量的变化，反应该地区污染程度，继而采取相对应的治理措施，实现可持续发展战略。
除此之外，长期暴露在含有二氧化硫、一氧化碳等有害空气中会降低人体免疫力，增加患有慢性呼吸道疾病乃至癌症的风险，当空气中微小颗粒物进入血液循环后，也极易导致心血管系统与神经系统疾病的发生。空气污染物也会同时有概率引发皮肤疾病，因此监测报告空气质量不仅是国家的法律要求，同时也与每个人的健康息息相关。
1.2创新点
首先，本研究运用了数据可视化的方法展现复杂的环境数据，相比于其它总结报告简化了大量的文本信息，使用图表更加直观的从多维度展现空气质量数据的对比与变化过程，提高阅读信息的效率。并且数据可视化更加方便展示季节性与地域性两大特点对空气质量数据的影响，有助于从中找出空气质量的变化规律与差异。
其次，本研究首次从时间与空间两个维度分别对空气质量进行分析。单城市不同天的空气质量变化能够有效反应该地环境情况，帮助相关人员有效评估该地长期内空气质量变化趋势与影响因素，是否受到季节或温度等气候因素影响，是否存在持续恶化或改善的情况。
空气质量往往不受地域限制，而多城市空气质量对比监测数据则能在地域性上研究我国空气质量是否存在地域性差异的情况，分析总结多地域空气质量数据有助于推动区域间环保合作与环境监控上的交流，共同解决多区域环境问题的联合治理。
国内现存相关文献主要集中在分析单一城市或较小区域内空气质量的一到两年内的时空变化特征，更长时间的持续监测分析与地域性差异探究几乎没有提及，这主要是受限于中国地域辽阔、采样分析数据繁杂等原因影响，难以在几年甚至更长时间或较大地域内寻找空气质量的共性特征。本研究在一定程度上弥补了这一空白，针对性分析不同地理环境的差异对空气质量可能产生的影响，以及不同地理条件可能导致环境质量出现差异的因素，并为多地区在因地制宜治理方针上提供可参考的数据支持。
2.数据分析：
2.1数据来源
2.2可靠性及可得性
中国环境监测总站：该站点作为中国生态环境部的直属单位，其数据发布具有权威性和可靠性，其提供了全国300多个城市的实时和历史环境数据，可得性强。（可靠性高，可得性高）
空气质量预报信息发布系统：该系统为中国生态环境部环境科学研究所的重点项目，其数据具有科学性和准确性，同时，该系统每天进行实时更新，可搜索历史数据，可得性较强。（可靠性高，可得性较高）
中国生态环境部：作为国家级的环保部门，其发布的数据具有权威性和准确性，同时，该部门的网站中有大量的环保数据可以获取，可得性高。（可靠性高，可得性高）
全国空气质量指数(AQI) PM2.5实时地图：网页使用了中国环境监测总站和各省市环保局提供的数据，其数据较为权威和准确，且可以实时监测全国空气质量指数，可得性高。（可靠性高，可得性高）
真气网全国风场气象辅合污染地图：真气网使用的数据主要来自于中国气象局、美国气象局、环保部环境卫星中心等机构，其数据具有一定的科学性和权威性，但需要确认其数据的获取和需要付费或其他限制。（可靠性适中，可得性适中）
3.分析思路与方法：
3.1介绍研究的整体思路和方法
近十年来，中国大城市的PM2.5浓度呈现出一定的趋势，受到了多种因素的影响。为了深入了解这些趋势和影响因素，我们采用了多种研究方法。
首先，收集近十年中国大城市PM2.5浓度的监测数据，通过对比不同年份、不同城市的数据，分析了PM2.5浓度的变化趋势。其次，运用多元线性回归模型探究PM2.5浓度的影响因素。该模型综合考虑了工业生产、能源消耗、机动车尾气排放、气象条件等多种因素。通过回归分析，确定各个因素对PM2.5浓度的影响程度。此外，还运用空间分析方法对PM2.5浓度在不同城市之间的分布进行比较。利用地理信息系统（GIS）技术，直观展示PM2.5浓度在不同地区的分布情况，揭示其空间分布特征。最后，进行案例研究。选取典型城市，深入剖析其PM2.5浓度的变化。通过对比不同城市之间的案例，更好地理解PM2.5浓度变化的内在机制。
通过综合运用数据收集、统计分析、空间分析和案例研究等多种方法，全面了解近十年中国大城市PM2.5浓度的趋势及其影响因素。
3.2描述分析框架和研究问题的具体设定
，本研究主要关注PM2.5浓度的变化趋势及其影响因素。这一研究问题的设定旨在为政策制定提供科学依据，以应对空气质量恶化的问题。
在分析方法上，本研究采用了时间序列分析和空间分析相结合的方式。时间序列分析用于揭示PM2.5浓度随时间的变化趋势，而空间分析则用于比较不同城市之间的浓度差异。通过这一分析方法，能够全面了解PM2.5浓度变化的规律和特征。
在影响因素方面，本研究设定了多个可能的影响因素，包括工业生产、能源消耗、机动车尾气排放、气象条件等。这些因素的设定基于现有的研究成果和常识判断，旨在全面覆盖可能影响PM2.5浓度的各种因素。
3.3阐述采用的统计分析方法和模型，如时间序列分析、回归分析等
（1）统计分析方法和模型
对于近十年中国大城市PM2.5浓度的趋势及影响因素的深入分析，主要采用了时间序列分析、多元线性回归模型和空间分析方法。
时间序列分析主要用于研究事物随时间发展变化的规律和趋势。在收集了近十年的PM2.5浓度数据后，按年份进行了整理，并绘制了时间序列图。通过图表，可以直观地观察PM2.5浓度的变化趋势。此外，利用ARIMA模型对未来的PM2.5浓度进行预测，为政策制定提供依据。
（3）多元线性回归模型
为探究PM2.5浓度的影响因素，采用了多元线性回归模型。该模型综合考虑多种因素对PM2.5浓度的影响，并给出各因素的具体影响程度。在模型构建过程中，选择工业生产、能源消耗、机动车尾气排放、气象条件等多个可能的影响因素作为自变量，PM2.5浓度作为因变量。通过回归分析，确定各个因素对PM2.5浓度的影响程度。
（4）空间分析方法
空间分析用于揭示事物在空间上的分布规律和特征。利用地理信息系统技术，对PM2.5浓度在不同城市之间的分布进行了比较。通过绘制空间分布图，直观展示PM2.5浓度在不同地区的分布情况，进一步揭示其空间分布特征。这有助于理解不同城市之间PM2.5浓度的差异及其原因。
4.分析框架与具体研究设定
4.1技术路径与工具
通过上述统计分析方法和模型的运用，可以全面了解近十年中国大城市PM2.5浓度的趋势及其影响因素，为政策制定提供科学依据。
经过阅读文章我们发现，其所使用的技术路径与工具有两方面：
首先，文章使用Cartopy和matplotlib库全球和区域的地图进行绘制，展示PM2.5浓度的分布情况，并且使用ggplot2库绘制折线图、柱状图、箱线图等多种图表，展示PM2.5浓度的时间变化趋势、区域差异、与其他污染物的关系等。
其次，在数据可视化方面其使用NumPy、pandas，展示数据的统计特征和分布情况，并且Shiny和plotly库实现可视化交互，用户可以通过点击、拖拽等方式查看不同地区的PM2.5浓度情况。
文章依次写出以下层面：该研究使用了卫星遥感数据、化学传输模型模拟、全球健康数据等多种数据源，并且结合机器学习、统计分析等方法，对全球细颗粒物（PM2.5）污染趋势进行预测和评估。在此基础上文章通过全球疾病负担研究（GBD）数据，包括全球死亡率、疾病负担等数据进行统计分析方法对预测结果进行评估。
4.1.1各方面的优势与适用范围
1）地图绘制：
Cartopy，matplotlib可以绘制各种类型的地图与图表，如全球、国家、城市地图等。
二者的优势在于他们都具备了容易使用的接口和高效的绘制性能，因此可以满足大多数地理空间分析以及大多数数据可视化的需求。
2）图表绘制：
ggplot2可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。其算法简洁清晰，图表美观，更便于进行数据可视化分析。
数据可视化：
NumPy、pandas可以处理各种类型的数据，如整数、浮点数、数组等，二者的优势在于其运算性能的高效性和分析使用的便利性，因此可以更好地观察可视化交互。
3）可视化交互：
Shiny、plotly提供了简单易用的接口和丰富的可视化交互功能，它们可以创建各种类型的可视化应用程序，如数据可视化、数据分析和数据报告等。而plotly的独特之处在于其高效的运行性能。
4.2数据工具及其特点
该文章共使用了三类数据工具，分别有数据处理工具，分析软件与编程语言。
4.2.1数据处理工具：
1）Python：包括了pandas、NumPy和matplotlib等。Pandas能过滤和排列数据；NumPy内置函数和方法，分析变得简单和高效；Matplotlib提供可视化图表，使数据容易理解和解释。
2）ggplot2和Plotly：二者用于统计分析和数据可视化，Plotly更进一步提供了可视化交互设计的功能。
4.2.2分析软件：
ArcGIS：强调空间分析。计算空气污染指数，并生成统计数据。提供地图制作、可视化和交互，支持3D可视化还能以三维形式呈现，更加生动和直观。
SPSS：用于统计分析以及数据预处理，可以方便地进行描述性统计分析、方差分析、回归分析等。
4.2.3编程语言：
Java：数据处理工具，用于处理和分析空气污染数据。根据数据新闻需求和项目选择合适的统计库、图表库和框架，实现相应的数据处理任务。
5.呈现方式和可视化
5.1视觉呈现：
整篇数据新闻报道以H5交互式网页的方式呈现，色调以蓝黄为主，冷暖色调碰撞，使数据呈现给人的感觉更沉稳，在该数据分析中，这个色调会让人看到我们在为环境改善做出的努力。报道风格偏数据陈述式，以数据为主，辅之图表，客观的陈述PM2.5浓度在近十年间的变化趋势。
5.2数据部分：
5.2.1.全国重点城市+重点区域近十年的PM2.5浓度变化特征
图表方式：静态+折线图
Y轴：浓度数值
理由说明：
1） 折线图清晰展示出PM2.5浓度随时间的变化趋势，以及关键变化点的信息。
2）在对比不同城市或区域时，能反映出PM2.5浓度变化曲线的差异和相似性。
5.2.2.各年主要环境事件与当年PM2.5变化的时间关联特点。
图表方式：动态+气泡图
Y轴/气泡大小：PM2.5的数值大小
交互：鼠标悬浮在气泡点上，出现该环境事件的标题和简介。
参考图如下：
理由说明：
1）. 动态气泡图可以展示两个变量：环境事件和PM2.5数值。气泡的大小表示PM2.5数值的大小，位置表示事件发生的时间。
2）. 以鼠标悬浮的交互方式，可以清晰地呈现事件与PM2.5变化之间的时间顺序关联特点。
3）. 通过动态气泡轨迹的变化形状，表示事件与PM2.5变化是否存在明显关联，是否在事件后出现明显的PM2.5数值波动，形成视觉印象。
5.2.3.典型城市的PM2.5在十年内的对比图
图表方式：堆叠柱状图
X轴：城市
Y轴：PM2.5的数值
图例：年份（2013、2014……、2022）
交互方式：鼠标点击某一个柱状图，可以展开详细的该城市在一年内每一天的PM2.5数值变化。
理由说明：
1. 直观展示多个城市在多个年份的PM2.5数值大小和对比情况，通过高低和色块面积大小形成视觉对比。
2. 点击柱状图交互来展开该城市一年全年数据，可以看到更丰富的细节变化，证明主图数据的可信度。
5.2.4全国PM2.5的热力趋势图（仅查看当前某一个时间的）
图表方式：地图+热力图
交互方式：可点击/鼠标滚轮放大某一区域，查看该区域的热力趋势
理由说明：
1. 热力图可以直观反映PM2.5浓度的高低，颜色越深表示污染越严重。
2. 基于地图展示不同区域PM2.5污染的分布情况。
3. 交互是可以鼠标滚轮放大，可以根据需求聚焦查看某一细分区域的PM2.5分布详情。
5.2.5全国在十年间的PM2.5浓度变化（查看十年内的变化）
交互方式：拖动时间轴来改变地图中PM2.5的数据，查看某一时间的PM2.5的热力分布
理由说明：
1.地图上标识城市位置，结合浓度热力的变化，可以更深入分析不同地区城市的PM2.5污染变化是否存在地域聚集性。
2. 时间轴的标注还可以包含当年出台的重要排污政策，与PM2.5变化曲线的转折点做对比，分析政策与污染改善效果之间的相关性。
3. 通过放大某个地区的聚焦观察，可以判断PM2.5变化是否存在明显的城乡差距或者与经济发展水平的关联性。
图表形式：柱状图
X轴：城市名称
Y轴：PM2.5浓度值
理由说明：
1. 柱状图可以直接通过高度展示不同城市的PM2.5浓度数值，直观反映污染严重程度，柱子高低顺序可以快速识别出PM2.5浓度从高到低的城市排行情况。
6.结论与讨论
6.1主要发现：
1.从1998年到2019年，全球细颗粒物空气污染浓度呈下降趋势。
2.中国的细颗粒物污染浓度下降趋势明显，主要得益于加强环境保护、推进清洁能源等。
3.全球细颗粒物空气污染趋势的逆转可以减轻全球气候变化的影响。
6.2结论：
1.全球细颗粒物空气污染趋势的逆转是一个积极信号，表明全球在减少细颗粒物污染方面取得了一定的成效且中国在此方面发挥了主导作用。
2.减少细颗粒物污染对全球健康至关重要，需要各国共同努力，加强环境保护和推进清洁能源是减少细颗粒物污染的关键。
6.3创新点对研究结果的意义与影响
1）研究方法：卫星观测数据、地面监测数据、全球疾病负担数据等，对全球细颗粒物空气污染趋势的逆转进行了全面的分析。
2）研究内容：探讨了其对全球气候变化和全球健康的影响，为全球环境保护和可持续发展提供了新思路。
6.4未来研究方向与建议
1）加强细颗粒物污染的监测和评估，提高监测数据的准确性和可靠性，为减少细颗粒物污染提供技术支持。
2）进一步加强细颗粒物污染对健康的影响研究，特别是对心血管疾病、呼吸系统疾病等的影响，为制定更加科学的细颗粒物污染控制政策提供健康风险评估依据。
3）加强细颗粒物污染的国际合作，制定全球性的细颗粒物污染控制政策，促进全球细颗粒物污染的下降。