摘要
城市空气质量与我们的生活息息相关，甚至对我们的身体健康状态和生活质量有着较大的影响。而我国当前正处于社会经济高速发展时期，城市交通和工业生产的废气排放量不断升高，一氧化碳和二氧化硫等有毒气体以及固体污染物的大量增加，严重影响了人们的正常生活。通过调查数据分析显示，我国每年感染呼吸道疾病的人数有逐渐上升趋势，并且发现空气污染对人体造成的危害主要体现在对呼吸系统的危害，甚至可能会诱发哮喘、慢性阻塞性肺等疾病。因此为了有效减少空气污染，预防因空气污染带来的不良影响，我们需要对城市空气质量的数据进行分析。
本论文的相关研究数据来源于我国的空气质量信息网站，通过查阅大量相关文献，选取出对城市空气质量影响最大的因子，运用Python对部分热门城市的这部分数据进行网络信息爬取，从而获得了从近年来该城市的空气质量相关数据，其中包括一氧化碳浓度、二氧化硫浓度等参数。进而对数据进行数据清洗与数据预处理，并将处理后的数据保存到数据库中。同时运用pandas和NumPy第三方库对数据进行数据分析。本文亮点在于采用Arima时序建模算法对未来气温走势进行预测，用户可以通过输入城市和起止日期来预测未来一段时间的城市气温变化的趋势。该系统运用Flask搭建后台服务，bootstrap+echarts前端渲染可视化，对数据进行直观展示。
关键词：网络爬虫,数据分析,空气质量预测,数据可视化
目录
摘要I
Abstract II
第1章绪论1
1.1选题背景与研究意义1
1.2国内外研究现状1
1.3主要研究内容与章节结构2
第2章城市空气质量数据分析系统的关键组成技术3
2.1 ARIMA时序建模算法3
2.2 NumPy pandas第三方库3
2.3 Flask后端框架4
2.4数据库技术4
2.5爬虫技术5
本章小结5
第3章城市空气质量数据分析系统需求分析6
3.1数据获取功能需求分析6
3.2数据预处理功能需求分析7
3.3数据管理功能需求分析7
3.4数据分析模块功能需求分析8
3.5空气质量预测模块功能需求分析8
本章小结9
第4章城市空气质量数据分析系统的设计与实现10
4.1系统整体架构及主要功能的设计10
4.2数据获取功能的设计与实现11
4.3数据预处理功能的设计与实现14
4.4数据管理功能的设计与实现16
4.5数据分析模块功能的设计与实现20
4.6空气质量预测模块功能的设计与实现22
本章小结25
第5章城市空气质量数据分析系统的部署与测试26
5.1测试环境26
5.2功能测试26
本章小结32
总结与展望33
参考文献34
致谢35
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