电力通信空气质量可视化系统研究

空气、气象、电力等基础数据的采集已经成为重要指数,长期的基础数据分析有助于加强的监管提高环境质量提升。通过对基础数据的监控进行充分调研,针对数据量大、难以形成有效利用的问题,采用空气质量、人体舒适度等算法,利用Web可视化技术为基础数据的检测设计了一套数据分析与可视化系统。测试结果表明,该系统可以稳定运行,且能有效地采集、传输相关的数据,并且通过对基础数据的分析,能够对数据做相应的可视化处理,对用户提供有益的推荐、对监管部门监管空气质量提供有效帮助。

区域环境质量可视化分析方法

为分析唐山区域环境质量,以2018年2—4月的空气成分数据为数据源,借助Python对其进行数据可视化分析,包括散点图、热力图,以及污染成分相关性分析等。研究结果表明:针对区域环境质量分析的问题,交互式散点图相对于热力图表现得更加精确实用;季节性变化和地理位置的变化对空气质量的影响程度非常大,PM2.5与空气湿度的变化趋势呈现负相关,可以通过控制湿度来改善空气质量;部分工厂地区PM2.5浓度达到130以上,明显高于其他区域;唐山地区各大工厂污染气体的排放是造成空气污染的主要原因,需要对这些区域进行重点管理。