江苏南京：数字赋能描绘生态宜居画卷

数字之光照亮南京，空气质量可视化大屏引领绿色发展

引言

在创新科技的浪潮中，南京市以“数字之光”点亮了空气质量治理的新篇章。依托大数据技术与 Python 语言，南京市打造了先进的空气质量可视化大屏系统，为政府、企业和市民提供全方位的数据支持，描绘出一幅碧水蓝天、生态宜居的城市图景。

数字赋能，开启绿色发展新时代

实时监测，尽握城市呼吸状况

空气质量可视化大屏系统通过遍布全市的监测点，实时采集空气质量数据，包括 PM2.5、PM10、二氧化硫和氮氧化物等多种污染物浓度。这些数据一览无余地呈现在大屏上，为环境治理部门提供了及时、准确的数据支持，助力快速发现污染源，制定科学应对方案，保障城市空气质量。

数据分析，描绘环境治理图谱

系统不仅能够实时监测，还能对海量数据进行综合分析。运用多元化统计方法，可以识别和提取空气质量变化规律，为政府制定科学政策提供依据。同时，通过历史数据的对比，系统及时发现环境治理的成效，为下一步工作提供指导。

可视化展现，唤起全民环保意识

数据可视化是系统的一大亮点。它利用地理信息技术和多媒体技术，将空气质量数据生动地呈现在大屏上。通过颜色变化、图表对比等方式，系统直观地展现空气质量的优良程度，让市民清晰了解当前城市空气质量状况。这种直观的数据展示方式，有效增强了市民对空气质量的感知，唤起全民共治的环保意识。

多维治理，擘画天蓝气清新画卷

政府主导，统筹治理

南京市政府充分发挥主导作用，多部门联动，综合治理。以大气污染物排放总量控制为目标，制定了一系列大气污染治理方案，强化机动车尾气治理、工业污染治理和扬尘污染治理，有效遏制了空气污染。

企业响应，绿色发展

企业作为污染源的主体之一，在空气质量治理中发挥着重要作用。南京市积极引导企业采用清洁生产技术，鼓励企业使用清洁能源，推动企业转型升级。通过政府引导与企业自觉，南京市企业绿色发展之路越走越宽。

公众参与，全民共治

空气质量治理不是政府和企业的单打独斗，还需要公众的积极参与。通过空气质量可视化大屏系统，市民能够实时了解空气质量状况，并通过绿色出行、减少污染排放等行为，为改善城市空气质量贡献力量。

数字驱动，展望绿色未来

深化数据挖掘应用

未来，南京市将进一步挖掘空气质量大数据，利用人工智能、机器学习等技术，提升数据分析能力，为政府和企业提供更加精准的决策依据，实现城市空气质量治理的精准化、智能化。

完善公共服务功能

南京市将加强空气质量可视化大屏系统的公共服务功能，通过手机 APP、微信公众号等平台，让市民能够随时随地查询空气质量信息，了解城市环境治理进展，践行绿色生活方式，携手共建美丽宜居的家园。

探索跨区域联动治理

南京市将积极探索与周边城市在空气质量治理领域的合作，构建跨区域联动治理机制，共同监测、分析和治理区域内的空气污染问题，推动区域空气质量协同改善，为长三角地区乃至全国的环境治理提供南京样本。

结语

数字赋能，擘画绿色发展新图景；数字驱动，描绘宜居生态新画卷。南京市将继续以空气质量可视化大屏系统为契机，推动数字技术与环境保护深度融合，用科技之光照亮宜居之路，让天蓝气清成为南京的新常态。

常见问题解答

1. 空气质量可视化大屏系统如何采集数据？
系统通过遍布全市的监测点，实时采集空气质量数据，包括 PM2.5、PM10、二氧化硫和氮氧化物等多种污染物浓度。

2. 系统如何分析空气质量数据？
系统运用多元化统计方法，对海量数据进行综合分析，识别和提取空气质量变化规律，为政府制定科学政策提供依据，及时发现环境治理的成效，为下一步工作提供指导。

3. 系统如何展示空气质量数据？
系统利用地理信息技术和多媒体技术，将空气质量数据生动地呈现在大屏上。通过颜色变化、图表对比等方式，系统直观地展现空气质量的优良程度，让市民清晰了解当前城市空气质量状况。

4. 系统如何促进政府、企业和公众参与空气质量治理？
系统为政府、企业和公众提供全方位的数据支持，增强了市民对空气质量的感知，唤起全民共治的环保意识。政府可以科学制定政策，企业可以转型绿色发展，公众可以通过绿色出行、减少污染排放等行为，为改善城市空气质量贡献力量。

5. 系统如何展望未来，推动绿色发展？
系统将深化数据挖掘应用，完善公共服务功能，探索跨区域联动治理，以数字赋能，擘画绿色发展新图景；数字驱动，描绘宜居生态新画卷。

代码示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取空气质量数据
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

# 绘制 PM2.5 浓度时序图
plt.plot(data['date'], data['PM2.5'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('PM2.5 (μg/m³)')
plt.title('PM2.5 Concentration in Nanjing')
plt.show()

# 计算 PM2.5 浓度与温度之间的相关性
corr = data['PM2.5'].corr(data['temperature'])
print(f'Correlation between PM2.5 concentration and temperature: {corr:.2f}')