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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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

介绍

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：

• 监测人员每天的PM 2.5浓度水平和AQI指数数据;

• 县一级的AQI年度摘要。

数据预处理

每日站点数据包含每个地面站与PM2.5相关的各种属性。有关站信息，污染物的关键变量通过以下代码从原始数据中过滤掉。重命名过滤后的数据框的列名，以方便以下分析。

#导入数据
aqi <- read_csv("aqi.csv")

daily<- read_csv("daily.csv")

names(data) <- c( "date", 
                     "pm25", "aqi",  "long", "lat")

统计摘要

对点级PM2.5浓度和县级AQI指数的基本统计描述可以帮助更好地理解这两个变量。在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。就空气污染水平而言，通常可以将天气分为四类，包括良好，中度，不健康和危险。

本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量，代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。根据直方图，大多数县在整年总体空气质量良好，这可以通过良好''分布的偏斜来表示，不健康''和危险''的0天左右的分布间隔非常窄。此外，良好''和中等''的分布显示出相反的偏斜，这表明空气质量中等的日子在全年并不典型，因为中等''的分布集中在50天以下，而``良好''的分布在250天以上。

## 县域内aqi的直方图
vi <-
  aqi %>% 
  select(`好', `中等', `不健康', `危险') %>%

ggplot(data = vi )

县级数据代表空气污染的平均水平。来自地面站的PM2.5和AQI的点级测量描述了空气污染的详细情况和当地情况。

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站级的PM2.5和AQI的分布如下所示。两种分布都显示出正偏度，AQI聚集在50附近，而PM2.5低于25。在这一年中，很少出现两个变量都具有高值的站点。

## ＃＃AQI和PM2.5的直方图
  pmaqi  %>%
ggplot(data) +
  geom_histogram(aes(x = value), bins = 35) +

ggplot(data) +
  geom_boxplot(aes(x =class,  y = value))

时间变化

每日数据记录了2018年监测站点每天的观测时间序列，可用于探索PM2.5和AQI的趋势。首先，针对每种数据对每种状态下站点的测量值求平均。选择了七个州的时间序列以显示其一年中的变化，如下所示。从该图可以看出，南部和西部各州在年初就经历了严重的空气污染问题。趋势曲线的高峰表明，下半年的空气质量均较差。

##按州和日排列
vis <- 
  select(state, date, pm25, aqi) %>%
  group_by(state, date) %>%
  summarise(pm25 = mean(pm25), aqi = mean(aqi)) %>%

ggplot(data = vis)

为了显示总体变化，每天汇总来自所有监视的测量值。一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式，而夏季和冬季的空气污染更为严重。

##按天数计算
  select(date, pm25, aqi) %>%
  group_by(date) %>%
  summarise( mean(pm25), mean(aqi)) %>%
ggplot(data = vis) +

空间分布

汇总了针对不同州的县级AQI指数，以探索每个州的空气质量的空间变化。下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。

##按州汇总aqi（区域水平）。

vis <- 
  aqi %>%
  group_by(State) %>%


ggplot() +
  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = good)

下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。

ggplot() +
  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group ,  fill ),          
  scale\_fill\_distiller

每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值。下图显示了美国年平均PM2.5浓度的空间分布。绿色点表示较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。

## 数据的汇总
###用于pm2.5
  pmaqi %>%
  summarise(pm25 = mean(pm25), aqi = mean(aqi), long = mean(long), lat = mean(lat)) %>%
ggplot() +
  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group)

AQI可以提供更全面的空气状况度量。站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物，因此与PM2.5的模式相比，AQI的分布显示出不同的模式。

###aqi指数
vi<- vi\[class == "aqi", \]
ggplot(vi) +
  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group)

结论

本报告利用了空气污染数据和R的可视化，从时空维度探讨了空气污染的分布和格局。从数据中可以识别出PM2.5和AQI的时空变化。夏季和冬季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易遭受空气污染问题。

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本文选自《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）》。

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