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（一）研究目的

伴随着城市经济的迅速发展、人口的快速增长以及人类生产生活过程中造成的植被破坏，城市空气环境质量越 来越差，环境污染问题逐渐明显。

日益严重的温室效应、有毒有害工业废气以及各种寄生的病菌，都在对我们的生产生活造成一定的影响，甚至直接影响人们的身体健康。因此人们一方面提高生活水平，一方面越来越关心自己生活的环境，空气质量好坏变成人们关注的环保焦点。

解决城市的空气质量问题，需要通过研究环境空气质量及污染物变化情况，为环保类相关部门提供多方参考的相关依据。同时，还可以为群众提供一个多选择的了解自己所处生活环境的空气质量情况。海南即将封关，经济将得到大发展，随着经济的提高，来省居住人数也会增多，空气质量的好坏对城市和人群尤为重要。

（二）研究意义

在数字化时代背景下，空气质量的数据分析研究对于提升环境质量、制定科学合理的环境政策、增强公众环保意识以及推动社会可持续发展具有重要的意义和价值。

随着信息量的指数级增长和人民生活水平的不断提升，公众对环境质量的要求也越来越高，空气质量的数据分析能够帮助人们更好地了解空气质量状况，采取相应的措施改善生活环境。通过分析空气质量数据，可以提高环境管理的效率和效果，并在一定程度上为城市生态宜居一体化服务平台建设提供理论依据，促进环境质量的持续改善。

此外，空气质量的数据分析不仅有助于改善环境质量，还能提升居民的健康水平，增强公众对环境保护的意识，促进社会整体福祉。时间序列分析通过对历史空气质量数据的分析，可以揭示空气质量变化的规律性，从而预测未来的空气质量。这种方法不需要考虑其他外部因素，仅从数据序列本身出发，建立模型进行预测。

结合python编程语言对数据进行可视化，将复杂的空气质量数据分析结果转化为直观的图表和仪表板。

项目介绍

本研究主要分析XXX市（城市可以换）空气质量的变化规律，并利用时间序列模型进行预测。

数据来源于2017年至2025年的空气质量监测数据，包括AQI指数、PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃等污染物指标。同时，收集了与空气质量相关的气象数据，如温度、风速、风向和降水量。数据经过清理、去重、缺失值填补，并存入数据库，确保完整性和准确性。

对空气质量进行可视化分析。通过AQI日历图展示年度空气污染趋势，发现夏季空气质量较好，冬季污染较重。海南省不同城市之间空气质量存在明显差异，沿海地区空气流动性强，污染物易扩散，空气质量较优，而部分内陆城市污染较为明显。

使用层次聚类方法对空气质量数据进行分类。采用标准化方法处理数据，计算欧式距离，并使用Ward方法进行聚类。

手肘法和轮廓系数法确定最佳聚类数为2。聚类结果表明，空气质量随季节变化，春夏季空气污染较轻，秋冬季污染物浓度较高。聚类树展示了污染严重和污染较轻的月份，为后续治理提供参考。

应用ARIMA模型对空气质量进行预测。先对数据进行平稳性检验，使用一阶差分使序列平稳。通过ACF和PACF图确定模型参数，并自动优化选择ARIMA(3,1,1)模型。残差分析表明，模型拟合效果较好，预测结果显示未来AQI指数变化较小，预计维持在51-52之间。

接下来使用深度学习相关模型，例如LSTM、GRU门控神经单元等进行实验。

本研究结合层次聚类和时间序列分析，识别空气质量的季节性变化，并提供短期预测结果，为环境管理和政策制定提供数据支持。

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