1．内容及要求：
随着工业化和城市化进程的加快，空气污染已成为全球面临的主要环境问题之一。二零二零年我国提出“碳达峰碳中和”的目标，更加深刻我国走可持续发展道路的脚步。在我国，特别是某些大城市，由于车辆排放、工业排放和其他人为活动，空气质量问题日益严峻。不同地区的空气质量参差不齐，造成空气污染的污染物种类繁多，空气污染不仅对人体健康造成严重威胁，也对环境造成了不可逆转的影响。因此，监测和预测空气质量的变化，对于改善空气质量、保护公众健康具有重要意义。
本课题的研究内容及要求如下：
数据获取：通过编写爬虫程序，自动从指定的空气质量网站获取相关的空气质量数据。获取的数据应该包括包括日期、城市、AQI指数、SO2、PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等污染物浓度。
数据存储：将获取的数据保存为csv文件中，以方便后续进行预测与可视化分析。
数据清洗：对获取的数据进行清洗，进行空缺值处理，去除不必要的信息或者修复错误的数据。
特征选择：基于数据探索性分析确定对AQI指数预测最有影响的环境因子；
模型开发与训练：分别使用随机森林算法、ARIMA算法构建预测模型，并通过交叉验证方法优化模型参数；
模型评估：采用均方误差（MSE）和决定系数（R^2）等指标评价模型性能；
数据可视化分析：运用时间序列图、箱型图和散点图矩阵等方法，分析AQI指数的时间变化趋势、分布特性及与其他污染物之间的相关性。
主要技术指标：
爬虫技术：使用Python编写爬虫程序，通过模拟http请求获取空气质量相关数据，并使用正则表达式或BeatifulSoup等库进行数据解析和提取。
数据预处理：使用Pyhon相关库，对获取到的数据进行清洗和修复，确保数据的准确性和一致性。
构建预测模型：对AQI指数相关环境因子进行相关性分析，选取特征向量、搭建随机森林、ARIMA预测模型，预测特定地区AQI指数，并进行模型评估，对两个预测模型进行比较。
可视化技术：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，设计并绘制合适的图表，对空气质量情况进行深入分析。
研究目标或提交成果：
本课题的研究目标如下：
- 实现数据的自动获取、存储、清洗，可视化分析全国23年年底空气质量的情况，并通过机器学习方法预测福州地区2024年度的空气质量走势；
- 精确预测福州地区的空气质AQI指数，帮助政府和相关环保机构制定更为有效的空气质量管理策略，及时响应污染事件，减少污染物对环境和人体健康的影响；
- 通过分析影响AQI指数的关键因素，如PM2.5、PM10、NO2、CO和O3等，深入理解空气污染的成因，为制定针对性的减排措施提供科学依据。
- 数据可视化分析，直观展示全国目前的空气质量情况、空气污染的主要污染物、污染物分布情况、污染物间的相关性分析等，有助于公众更好地理解空气质量状况，提高公众对环境保护的意识。
通过综合运用机器学习和数据分析方法，推进环境科学领域的研究。
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