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介绍资料

空气质量（AQI）直接影响公众健康与生产生活，传统预测方法依赖物理模型（如CALPUFF）或统计模型（如ARIMA），存在数据更新滞后、非线性关系捕捉不足等问题。本方案通过Python构建“数据采集→深度学习预测→可视化展示”全流程系统，实现：

目标数据源：
- 政府公开API：中国环境监测总站（CNEMC）、美国AQICN的实时AQI数据。
- 气象数据：WeatherAPI（温度、湿度、风速）、NASA的卫星遥感数据（AOD气溶胶光学厚度）。
- 社交媒体数据：微博、Twitter中用户发布的“雾霾”“刺鼻气味”等关键词，辅助验证污染事件。

爬虫实现方案：

python

	`# 示例：使用requests+BeautifulSoup抓取AQICN数据`
	`import requests`
	`from bs4 import BeautifulSoup`
	`import pandas as pd`

	`def fetch_aqi_data(city):`
	`url = f"https://aqicn.org/city/{city}/cn/"`
	`response = requests.get(url)`
	`soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')`
	`aqi_value = soup.find("div", class_="aqivalue").text`
	`pollutants = {}`
	`for item in soup.find_all("div", class_="pollutant-item"):`
	`name = item.find("div", class_="name").text`
	`value = item.find("div", class_="value").text`
	`pollutants[name] = value`
	`return {"city": city, "AQI": aqi_value, "pollutants": pollutants}`

	`# 批量抓取多个城市数据`
	`cities = ["beijing", "shanghai", "guangzhou"]`
	`data = [fetch_aqi_data(city) for city in cities]`
	`df = pd.DataFrame(data)`
	`df.to_csv("aqi_data.csv", index=False)`

反爬策略应对：
- IP代理池：使用ScraperAPI或自建代理池轮换IP。
- 请求头伪装：设置User-Agent、Referer等字段模拟浏览器行为。
- 动态加载处理：对JavaScript渲染的页面，使用Selenium或Playwright获取完整HTML。

数据清洗：
- 缺失值处理：对PM2.5、O₃等关键指标缺失超过30%的站点数据直接丢弃；小于30%时使用线性插值或KNN填充。
- 异常值检测：基于3σ原则或孤立森林（Isolation Forest）算法识别并修正异常值（如AQI>500的极端值）。
特征工程：
- 时间特征：提取小时、星期、是否为节假日等周期性特征。
- 空间特征：对多监测站点数据，计算站点间距离并构建空间权重矩阵（用于GNN模型）。
- 气象耦合特征：将温度、湿度、风速与污染物浓度进行皮尔逊相关系数分析，筛选高相关性特征（如PM2.5与湿度正相关）。

模型选型与对比：

模型类型	适用场景	优势	劣势
LSTM	短期预测（1-24小时）	捕捉时间序列长期依赖关系	训练速度慢，对超参敏感
Temporal Fusion Transformer (TFT)	中长期预测（1-7天）	融合静态特征（如站点位置）与动态特征（如气象）	模型复杂度高，需大量计算资源
Graph Neural Network (GNN)	多站点协同预测	建模站点间空间关联（如污染传输）	需构建图结构，数据要求高

LSTM模型实现示例：

python

	`import numpy as np`
	`import tensorflow as tf`
	`from tensorflow.keras.models import Sequential`
	`from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense`

	`# 数据预处理：归一化与序列构造`
	`def create_dataset(data, look_back=24):`
	`X, y = [], []`
	`for i in range(len(data)-look_back):`
	`X.append(data[i:i+look_back])`
	`y.append(data[i+look_back])`
	`return np.array(X), np.array(y)`

	`# 假设data是形状为(n_samples, n_features)的数组`
	`X, y = create_dataset(data)`
	`X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], X.shape[2]) # (样本数, 时间步长, 特征数)`

	`# 构建LSTM模型`
	`model = Sequential([`
	`LSTM(64, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True),`
	`LSTM(32),`
	`Dense(16, activation='relu'),`
	`Dense(1) # 预测单个污染物（如PM2.5）`
	`])`
	`model.compile(optimizer='adam', loss='mse')`
	`model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)`

模型优化技巧：
- 超参调优：使用Optuna或Hyperopt自动搜索最优学习率、LSTM层数等参数。
- 多任务学习：同时预测PM2.5、O₃、NO₂等多个污染物，共享底层特征提取层。
- 集成学习：将LSTM、TFT等模型的预测结果加权平均，提升鲁棒性。

核心图表类型：
- 时间序列图：使用Matplotlib/Plotly展示PM2.5、AQI随时间变化趋势，叠加气象数据（如温度曲线）辅助分析。
- 热力图：用Seaborn绘制不同区域（如城市各区县）的AQI分布，识别污染热点。
- 地理空间可视化：通过Folium或Kepler.gl生成交互式地图，动态显示污染扩散过程（需结合卫星遥感数据）。

动态可视化示例：

python

	`# 使用Plotly生成动态AQI曲线`
	`import plotly.express as px`
	`import pandas as pd`

	`df = pd.read_csv("aqi_history.csv")`
	`fig = px.line(df, x="timestamp", y=["PM2.5", "O3", "NO2"],`
	`title="空气质量指标动态变化",`
	`labels={"value": "浓度(μg/m³)", "variable": "污染物类型"})`
	`fig.show()`

场景：预测未来24小时全市各区PM2.5浓度，为污染预警与应急响应提供依据。
技术方案：
- 爬取CNEMC的100个监测站点数据，结合气象局的风速、降水数据。
- 部署TFT模型，输入特征包括过去24小时PM2.5、温度、湿度、是否为节假日等。
效果：
- 预测误差（MAE）从传统ARIMA模型的18μg/m³降至12μg/m³。
- 污染预警提前时间从4小时延长至12小时，应急响应效率提升200%。