Python与空气质量数据：时间序列分析技术原创

2024-11-21 16:49

引言

随着环境问题的日益严峻，空气质量数据的监控和分析变得至关重要。时间序列分析作为一种统计技术，能够帮助我们理解空气质量数据随时间的变化趋势和模式。Python，作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种强大的库来处理和分析时间序列数据，本文将详细介绍如何使用Python进行空气质量数据的时间序列分析。

数据采集

在进行时间序列分析之前，我们需要从空气质量监测站或公开API获取数据。由于网络访问限制，我们可能需要使用代理服务器来访问这些数据。我们将使用requests库来获取数据，并配置代理信息。

以下是一个配置代理并获取数据的示例：

python

import requests

proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

proxies = {
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
}

def get_air_quality_data(api_url):
    try:
        response = requests.get(api_url, proxies=proxies, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        return data
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error fetching data: {e}")
        return None

api_url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/air_pollution?appid=YOUR_API_KEY&lat=35&lon=139"
air_quality_data = get_air_quality_data(api_url)
print(air_quality_data)

请将YOUR_API_KEY替换为你的实际API密钥。

数据处理

获取到数据后，我们需要对其进行处理，以便进行时间序列分析。这通常包括数据清洗、转换和特征提取。我们将使用pandas库来处理数据。

以下是一个数据处理的示例：

python

import pandas as pd

def process_data(data):
    # 假设数据中包含'list'键，其中包含空气质量数据
    df = pd.DataFrame(data['list'])
    # 转换时间戳为可读格式
    df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt'], unit='s')
    # 选择需要的列
    df = df[['dt', 'main', 'components']]
    # 将时间列设置为索引
    df.set_index('dt', inplace=True)
    return df

processed_data = process_data(air_quality_data)
print(processed_data.head())

时间序列分析

时间序列分析是理解空气质量数据随时间变化的关键步骤。我们可以使用statsmodels库来进行时间序列分析。

以下是一个时间序列分析的示例：

python

import statsmodels.api as sm

def analyze_time_series(data):
    # 以CO为例，进行时间序列分析
    ts = data['components']['co']
    ts = ts.dropna()  # 移除缺失值
    model = sm.tsa.ARIMA(ts, order=(5,1,0))  # 自回归积分滑动平均模型
    model_fit = model.fit()
    print(model_fit.summary())
    return model_fit

model_fit = analyze_time_series(processed_data)

数据可视化

数据可视化可以帮助我们更直观地理解时间序列分析的结果。我们将使用matplotlib库来创建图表。

以下是一个数据可视化的示例：

python

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_time_series(data, model_fit):
    # 绘制原始数据和拟合数据
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(data.index, data['components']['co'], label='Original')
    plt.plot(data.index, model_fit.fittedvalues, label='Fitted', color='red')
    plt.legend()
    plt.title('Air Quality CO Levels Over Time')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('CO Level')
    plt.show()

visualize_time_series(processed_data, model_fit)

实时分析

为了实现实时分析，我们需要将上述步骤集成到一个循环中，不断从API获取最新数据并更新分析和可视化。我们可以使用schedule库来定时执行任务。

以下是一个实时分析的示例：

python

import schedule
import time

def job():
    air_quality_data = get_air_quality_data(api_url)
    if air_quality_data:
        processed_data = process_data(air_quality_data)
        model_fit = analyze_time_series(processed_data)
        visualize_time_series(processed_data, model_fit)

# 每10分钟执行一次
schedule.every(10).minutes.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)