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中国各城市PM2.5数据间的相关分析相关分析（correlation analysis）是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。分类: 线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度,用相关系数r来描述。常用的三种计算方式有Pearson相关系数、Spearman和Kendall相关系数。偏相关分析：当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程。如控制年龄和工作经验的

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数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法|附代码数据

R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）

由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题。全球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个关键变量，以可视化和分析空气污染的趋势和模式。PM2.5代表直径小于2.5微米的颗粒物浓度，AQI是综合考虑所有主要污染物的空气污染状况的整体指标。具体来说，此工作的数据源列出如下：

R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）|附代码数据

由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题

高维数据 | R语言数据可视化之日历图

日历图，在环境与生态指标的动态监测中应用普遍，特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。在金融行业中检测股票收盘价、回测信号等指标中也很常见。生物医药领域的血糖或血压日记录值，新型冠状病毒的逐日确诊数量等等。通过时间分布的日历图动态监测数据，以弥补普通线图的不足。

中国高分辨率高质量PM2.5数据集2000-2021

中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2021，年度）利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至2021年全国无缝隙地面PM10数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为21.12 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1km，单位为µg/m3。

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化

气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。

R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化

随着社会的发展，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。而大数据的意义并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

如何自己动手制作一个靠谱的PM2.5检测仪

气象专家和医学专家认为，由细颗粒物造成的灰霾天气对人体健康的危害甚至要比沙尘暴更大。粒径10微米以上的颗粒物，会被挡在人的鼻子外面；粒径在2.5微米至10微米之间的颗粒物，能够进入上呼吸道，但部分可通

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中国高分辨率PM10数据集（2000-2021，日/月/年度）

中国高分辨率高质量PM10数据集（2000-2021，年度）利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至2021年全国无缝隙地面PM10数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为21.12 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1km，单位为µg/m3。

来做一个数据可视化报表--遇见大数据可视化系列文章之三

上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础，将数据进行设计可视化后，可以让我们有一种全新的方式去认识数据，改变对数据的呈现和思考方式。那现在就让开始做一份数据的可视化表，一步步的来看下我们如何获取数据，以及

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好文速递：环保烟花真的对空气质量“绿色”吗？深圳2019年国庆烟花汇演的研究

摘要：烟花在世界范围内得到广泛使用，并可能在短时间内造成严重的空气污染。在世界范围内已经进行了许多努力来减少由烟花引起的空气污染的水平，例如限制烟花的使用和开发环境友好的烟花。研究表明，在烟花中使用环保收费可以减少排放，尽管其对环境空气质量的影响尚未量化。在这里，我们使用化学迁移模型，基于对烟花排放物的详细估算和可用于模拟验证的密集观测值，研究了环保烟花在减少环境PM2.5方面的优势。我们的结果表明，与传统烟花相比，环保烟花可以使周围的PM2.5降低约50％（在15-65％的范围内，考虑到不确定因素，“中心”值为35％）。但是，由于使用了大量的烟花，空气质量仍显着恶化，使用两倍数量的环保烟花对空气质量的影响可与传统烟花相比。我们的结果表明，环保烟花实际上不是“绿色”的。为了使它们变得绿色，必须严格限制一次使用的烟花总数。

好文速递：COVID-19引起的封锁导致中国174个城市的空气污染物排放的短期控制效果

摘要：区域失衡与一刀切政策之间的矛盾是当前中国空气污染控制的最大挑战之一。随着最近针对中国COVID-19大流行的第一级公共卫生应急响应（FLPHER）实施（到2020年2月22日确诊病例共77041例），全国范围内的人类活动大大减少，几乎所有经济活动活动被暂停。在这里，我们表明，这种情况代表了一个空前的“空窗期”，以探讨城市一级空气污染的短期排放控制效果。我们量化了第一级公共卫生应急响应引起的中国174个城市中NO2，SO2，PM2.5和PM10水平的变化。通过将广义加性模型，随机效应Meta分析以及天气研究和预测模型与化学分析相结合，建立了空气污染的机器学习预测模型。通过比较FLPHER期间的预测结果和观测结果，估算每个城市当前能源结构下的短期控制效果。我们发现，所有城市的短期排放控制效果在53.0％–98.3％范围内，而南部城市的效果明显强于北部城市（P <0.01）。与特大城市相比，中小城市对NO2和SO2的控制效果相似，但对PM2.5和PM10的影响更大。

数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法

最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

美使馆9年pm2.5数据分析：雾霾到底是不是加重了？

作者 | 张弢那天看到同学发的环保部的数据，于是想去验证下环保部数据的真伪，于是发现居然美大使馆提供了中国各大城市的PM 2.5数据，还是excel版本，作为一个曾经热血的新能源研究员来说，怎么能够

遇见大数据可视化：来做一个数据可视化报表

本文通过数据可视化的方式，展示了成都市空气质量的相关数据，包括PM2.5值、AQI指数等。作者通过分析这些数据，揭示了成都市空气质量的变化趋势，并提出了改善空气质量的建议。

Google Earth Engine——MERRA-2 M2T1NXAER：1980-2022年气溶胶逐日数据集

M2T1NXAER（或 tavg1_2d_aer_Nx）是现代时代回顾分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 中每小时时间平均的二维数据收集。该集合包括同化气溶胶诊断，例如气溶胶成分（黑碳、灰尘、海盐、硫酸盐和有机碳）的柱质量密度、气溶胶成分的表面质量浓度和总消光（和散射）气溶胶光学厚度(AOT) 在 550 nm。总 PM1.0、PM2.5 和 PM10 可以使用常见问题解答中描述的公式得出

基于Windows 10平台的PM2.5检测器制作

本篇文章详细讲解了如何利用SDS011激光式PM2.5传感器、HC-06蓝牙模块和Windows 10设备完成一个简单的PM2.5检测器及其应用程序的开发。该检测器使用蓝牙完成数据输出，方便设备连接，使用UWP模板创建的应用可以运行在Window 10 for PC、Window 10 for Mobile和树莓派(Window 10 IoT Core)平台，通过该应用查看PM2.5和PM10的动态数据。 1. 使用的硬件首先，我们需要选择一款PM2.5的传感器，通过淘宝搜索发现，PM2.

自制一个 LoRa PM2.5 监测器

年前整理医院发票，发现小孩一整年看病花了快3000块，幸好买的保险能报销大部分。病历基本都是支气管炎、上呼吸道感染、咽炎，还有一次发展成了肺炎去拍了胸片。小孩这拍胸片的频次都快赶上我小时候过节去拍照片的频次了。

【IoT迷你赛】智能空气质量和自来水检测净化系统

一、视频：介绍作品中各个系统架构和实用功能如何运作，整个视频20分钟；（顺利使用TencentOS tiny 及联网中间件完成腾讯云IoT平台对接的，需要提供图片或视频结果）

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[警惕]雾霾大数据：你生活城市的空气质量排第几

摘自：绿色和平微信号：Greenpeace-CN 网站：www.greenpeace.org.cn 有一句话叫“浪潮退去，才知道谁在裸泳” 今天，绿色和平要说“数据公开，才知道谁在雾霾” 2015年

深度学习模型的可解释能力在大气环境领域的应用

近日，我院晏星老师联合李占清教授、赵传峰教授及其合作者在深度学习模型的可解释性研究中取得重要进展。作为人工智能模型的一种，深度学习模型一直被认为是“暗箱”算法，尽管它精度很高，但其可解释性与其它模型相比是最差的（图1）。

好文速递：碳排放交易是否减少了中国的 PM2.5？

今天的中国迫切需要制定低碳政策，同时解决当地的空气污染问题。本研究使用差异中的差异模型来估计直接解决 CO2 排放的中国排放交易计划 (ETS) 也通过减少 PM2.5 产生协同效益的程度。利用2005年1月至2017年12月中国297个城市的月PM2.5浓度和天气数据，我们发现（1）中国ETS使PM2.5浓度降低了4.8%，而且这种降低效果在夏季最强。结果通过稳健性测试得到证实，包括倾向得分匹配、马氏距离匹配、两个安慰剂测试和控制大气策略。（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。（3）中国碳交易试点在碳交易量大、碳交易价格高的地区协同效益更大。(4)中国ETS造成的PM2.5浓度降低，每年可能避免23363人死亡，节省413.8亿美元的GDP。

Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘

利用机器学习构建我国历史PM2.5浓度数据集

自2013年以来我国建立了覆盖全国的空气质量观测站点来实时监测近地面PM2.5浓度。但是这些观测数据受限于较短的时间覆盖以及不均匀的空间分布，很难用来描述我国长期PM2.5变化特征。目前国内外很多研究已经利用卫星反演的气溶胶光学厚度（AOD）产品来近似估算中国近地面PM2.5浓度。而卫星数据在很大程度上受反演算法的影响，且受限于时间覆盖，很难用于研究长期PM2.5浓度变化趋势及其对环境和气候变化的影响。

【警惕】雾霾大数据，你的家乡排第几？

有一句话叫“浪潮退去，才知道谁在裸泳” 今天，绿色和平要说“数据公开，才知道谁在雾霾” 2015年一季度，中国公开PM2.5浓度数据的城市增至367座，城市空气质量数据公开首次迎来如此大的规模。

中国团队两冠一亚包揽KDD CUP三项大奖，作者亲述技术细节

【新智元导读】近日，有数据挖掘领域“奥运会”之称的KDD Cup 2018比赛结果出炉。今年的主题为空气质量预测，中国团队Getmax包揽三项大奖，获得两项第一，一项第二的好成绩。本文带来该团队亲述算法思路与技术细节。

Python北京空气质量数据处理

这是我接单的一个单，看了数据源，马发现很有印象，马上就知道来源kaggle中国北京上海广州成都，沈阳的Pm2.5数据集，对应的链接：https://www.kaggle.com/uciml/pm25-data-for-five-chinese-cities，数据集去kaggle下载，在kaggle上就是一个时间序列的问题。

方舟子：pm2.5对肺癌发生的影响究竟有多大？

欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “医疗大数据”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，附自我介绍及微信ID，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。摘自：新语丝作者：方舟子柴静制品的纪录片《穹顶之下》把雾霾作为近年来北京肺癌发病率增加的主要因素，引起了争议。其实这个不争议并不新颖。早在2013年两会期间，钟南山对媒体说“灰霾对肿瘤的影响是肯定的，北京地区肺癌患病率增加2.42%”，我就曾和他有过一番你来我

ACP&GRL | 气科院张小曳院士团队：中尺度模式中新添加的PM2.5气溶胶湍流扩散系数对污染物模拟的影响研究

本研究基于混合长理论，利用高分辨率湍流数据、颗粒物通量数据以及梯度数据，建立了颗粒物的湍流扩散系数并嵌入到WRF-Chem模式进行在线评估验证：新添加的PM2.5气溶胶湍流扩散系数可以显著改善中国东部夜间稳定边界层污染物浓度被高估的现象，但湍流扩散对华北复杂地形区域（太行山沿山）的污染物浓度模拟不太敏感。

手搓一个分布式大气监测系统（三）使用 Nucleo LoRa 开发套件打造 PM2.5 监测终端

鹅民大气监测项目前期已搭建了5个种子监测点，接下去将吸引更多的志愿者来搭建终端，接入系统，一起搭建监测网络。从二期开始，大气监测项目组的同事优选了几款开发套件完成了验证测试，志愿者可根据挑选的开发套件来完成相应的监测终端。

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气象编程 | Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制

前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下：

PM2.5这个锅背的值吗？数据科学家建模给你论证下

当看到诸如“我们都在等待第一批死在北京的人”等一些耸人听闻的新闻标题时，我真的很想知道，近年来北京的空气质量到底是有所改善还是逐步恶化？

KDD CUP 2018 前4 名解决方案公开: AI预测空气质量

今年的KDD将关注空气质量问题。在过去几年中，空气质量问题已经影响了很多发展中国家的大城市。2011年，康奈尔大学空气质量专家Dane Westerdahl在接受《洛杉矶时报》的采访时表示，有些时候，发展中国家城市的空气质量和“森林大火下风口的空气质量”相当。在众多空气污染物中，悬浮颗粒（particulate matters，简称PM）是最致命的一种之一。直径小于或等于2.5 μm的悬浮颗粒可以进入肺部深处，进入血管，导致DNA突变和癌症，中枢神经系统损伤，和过早死亡（premature death）。

大连市2016年空气质量数据可视化~

前几天发现了一个很有趣的包——openair，可以将年度时间序列刻画成周年日历热图，感觉这种形式非常适合用于呈现年度空气质量可视化，所以抓空爬了一些大连市2016年年度空气质量数据拿来玩玩，目标网站网页结构比较简单，爬取过程很轻松，界面部分很规律，感觉这个代码可以作为模板用，感兴趣的小伙伴儿可以试着玩一玩！ library(RCurl) library(XML) library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(l

Matplotlib数据关系型图表（4）

平行坐标系是可视化高维几何和分析多元数据的常用方法。克服了传统笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题。平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。

空气污染和噪声与老年人局部脑结构的关系

了解空气污染和噪声与神经认知能力丧失之间的关系很重要，本文在老年人中评估了住宅空气污染和噪声与神经认知测试表现以及局部脑萎缩的标志物-局部回指数(LGI,local gyrification index)之间的关系。对以German Heinz Nixdorf Recall研究为基础的1000 BRAINS中的615名被试进行研究，使用土地利用回归和化学迁移模型，评估了暴露在空气中的颗粒物（PM10, PM2.5, PM2.5abs），累积模式颗粒物数量(PNAM)和氮氧化物(NOx，NO2)。根据欧洲噪声标准对24小时加权噪声和夜间噪声进行建模。使用多元线性回归并根据人口和个人特征进行调整，评估了被试2006-2008年住址的空气污染和噪音暴露与神经认知测试表现和磁共振成像中LGI值(n=590)的关系，这两项都是在2011-2015年间评估的。结果发现，空气污染和噪声与语言和短期/工作记忆以及额顶网络(FPN)的局部萎缩有关，加速大脑生理性衰老过程。本文发表在环境类知名杂志Environmental Health Perspectives上。

福赛生物解读2022上半年大气环境变化，VOCs治理依然是破局关键

日前，生态环境部有关负责人通报了2022年1-6月全国生态环境质量状况，其中地表水环境质量持续向好，土壤环境状况、地下水环境质量、自然生态状况、声环境质量总体稳定。空气质量虽然整体也有所改善，但全国地级及以上城市臭氧浓度为144微克/立方米，同比上升4.3%；长三角地区、汾渭平原优良天数比例同比分别下降5.4个百分点和5.1个百分点，PM2.5浓度同比分别上升2.9%和4.3%。

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Matplotlib数据关系型图表（1）

本篇文章主要介绍了matplotlib的数据关系型图表的分类、对每个类别做了简介，并初步对数值关系型常见图表的实现方式做了探讨。

一位 TalkingData 员工学习人大统计学课程的笔记及感想

本文讲述了一场关于统计学课程的讨论，作者从课程回顾、作业提交、薛老师讲解、同学提问和课后交流等方面展示了学习经历和收获。同时，通过一道题目的解答，展示了统计学习题的解答过程，最后总结了统计学习的重要性。

Steve Boswell:The Future of Wearable Technologies

本期，讲堂君接着跟大家同步跟分享11月10日WE大会视频。第十期分享青蛙设计亚太区的总经理Steve Boswell在WE大会上分享的关于《The Future of Wearable Technologies》的主题演讲，他在演讲主要为我们介绍在持续的雾霾天气让口罩成了抢手货，但由于PM2.5是非常细微的颗粒，如何避开空气污染区域。演讲中主要分享了以下几点： 1、由于PM2.5是非常细微的颗粒，市面上许多口罩并不能有效阻隔它。 2、我们真的拿PM2.5没办法了吗？ 3、如何才能有效的避开PM2

期待各位引用：PM2.5、SO2和臭氧的1km分辨率数据集

预印本：中国区域2015-2020年PM2.5、SO2和臭氧的序列时空分布（含数据集）

动态规划问题——最长上升子序列(LIS)(二)

一天，小凯同学震惊的发现，自己无内的PM2.5指标是有规律的！小凯采样了PM2.5数值，发现PM2.5数值以小时为周期循环，即任意时刻的PM2.5总是和一小时前相等！他的室友小文同学提出了这样一个问题，在t小时内的所有采样点中，选取若干采样点的数值，能否找到一个PM2.5不曾下降过的序列？这个序列最长是多少？

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