基于Python空气质量可视化及预测

摘 要

随着社会的发展和工业化进程的加速，环境问题日益凸显，尤其是空气质量问题对人们的生活和健康产生了重大影响。为了更好地了解和预测空气质量，本文设计并实现了一个基于Python爬虫、Flask框架和ECharts的天气质量预测及可视化系统。该系统通过爬取网络上的空气质量数据，结合时间信息，利用数据分析和机器学习算法对未来的空气质量进行预测，并通过ECharts进行直观的可视化展示，使用户能够方便快捷地了解当前和未来的空气质量状况。
关键词:python爬虫；Flask框架；ECharts；数据可视化
1 引言
1.1 研究背景
随着全球工业化和城市化的快速发展，环境问题已经成为全球性的关注焦点，尤其是空气质量问题。空气污染不仅影响着自然生态系统的平衡，还直接威胁到人类的健康和生活质量。在许多国家和地区，空气质量问题已经成为一个紧迫的公共安全问题，需要采取有效的措施进行监控和管理。
在这种背景下，对空气质量的实时监控和准确预测变得尤为重要。传统的空气质量监测方法通常依赖于固定的监测站点和设备，这些方法在覆盖范围、数据实时性和成本效益方面存在一定的局限性。随着信息技术和互联网的发展，利用网络资源进行空气质量数据的收集和分析成为了一种新的趋势。
Python作为一种强大的编程语言，其爬虫技术能够有效地从互联网上抓取和处理数据。结合轻量级的Web应用框架Flask，可以快速构建起一个动态的、可扩展的空气质量监测和预测系统。此外，ECharts作为一个开源的数据可视化库，能够将复杂的数据以图形和图表的形式直观展现出来，极大地提高了数据的可读性和用户体验。在当前全球化和信息化时代背景下，环境监测和管理的现代化需求日益增长。空气质量作为环境监测的重要组成部分，其监测数据对于环境保护政策的制定、城市规划的优