城市空气质量分析与预测系统产品系统Vibe Coding

大气污染属于当今世界所面对的重大环境问题。世界卫生组织(WHO)的报告显示，全世界90%以上的人都长期处在未达到标准的污染空气中，每年由于空气污染造成大约700万人过早死亡[1]。随着我国经济的迅速发展和城市化的不断推进，以PM2.5、PM10、臭氧（O3）为主要污染物的复合型大气污染问题越来越严重，给人们的健康和生活质量带来了极大的影响[2]。
空气质量指数（Air Quality Index，AQI）是用以定量表示空气质量状况的无量纲指数，可以将各种污染物浓度转化为统一的指数值，方便公众理解以及政府监管。准确的空气质量预测，是做好污染预警、应急处置和公众健康保障工作的基本前提。传统的预测方法是以数值天气预报（NWP）模式为主，用模拟大气物理化学过程来预测污染物的扩散，但是计算成本高、时空分辨率低。
物联网技术的发展使得空气质量监测点越来越多，监测数据量也越来越大。中国环境监测总站每天收到全国数以千计的监测站点实时数据，年数据量达到TB级，传统的单机数据处理工具已经不能满足大规模数据的存储、处理和分析的要求。大数据技术的发展给该问题提供了解决思路，Apache Spark作为新一代分布式计算框架，具有内存计算、高效迭代、易用性好等特点，是大数据处理领域的主要技术。
本文以Spark为依托，创建了城市空气质量分析与预测系统，利用分布式存储、大规模并行计算、机器学习预测以及Web可视化技术对空气质量海量数据进行处理和预测，为环境管理工作以及公众服务提供技术支持。

本次研究完成系统整体架构搭建和功能实现，建立数据采集、存储、处理、分析、展示的全流程。系统搭建起完整的数据采集和存储架构，可以自动获取全国重点城市空气质量监测数据，使用HDFS实现分布式存储管理。基于Spark分布式计算框架，根据Spark SQL开发ETL处理流程，对数据进行清洗、格式转换、缺失值填充和特征工程等操作，得到日粒度、小时粒度多维分析结果。研究使用多步长分位数预测法，用LightGBM算法建立24到168小时的AQI区间预测模型，可以得到带有不确定性的预测结果。同时使用Flask和ECharts搭建Web可视化平台，实现对实时监测、历史趋势分析、预测预警等各方面的功能，给用户带来直观方便的数据交互方式。使用Linux Crontab定时任务服务对数据采集、处理、模型训练、缓存刷新等工作进行自动执行。从系统的测试结果可知，该平台可以很好地处理大量的历史监测数据，并且预测模型在验证集上的表现也较好，在硬件和软件环境得到改善之后，其实际应用的价值会更高。

（1）数据采集与存储层设计，使用Python爬虫获取全国城市空气质量监测数据，用HDFS分布式存储架构，可以处理大量的CSV文件。
（2）重点围绕Spark进行ETL处理流程，借助Spark的分布式内存计算框架对大规模数据进行清洗、格式转换、异常值处理，为后续的分析和建模提供数据支持。
（3）多步长分位数预测模型，根据24-168小时（7个步长）的预测需求，使用LightGBM分位数回归算法建立预测区间估计模型，度量预测的不确定程度。
（4）Web可视化分析平台，用Flask框架搭建B/S架构的分析预测系统，把ECharts集成到系统中实现地图可视化、趋势分析、排名统计等功能。
（5）定时任务自动调度，用虚拟机的Crontab服务来完成数据采集、数据处理、模型训练以及缓存刷新的自动化操作。