空气质量分析报告研究报告
2010 — 2024 · 历史研究预览 PDF
AIR QUALITY RESEARCH
北京 · 上海 · 哈尔滨

空气质量长期变化研究

基于 2010—2024 年公开统计记录,
观察城市空气质量的长期趋势与污染物差异。

大学计算机程序设计(Python)2026.10.20
3研究城市
15年历史观察窗口
45年度主表记录
29官方来源条目

02 / BEYOND A SINGLE NUMBER

六项污染物的城市比较

同一座城市,不同污染物的变化方向也可能不同。选择一项指标,比较 2024 年的三市浓度。

2024 · 城市对比

细颗粒物

PM2.5 年均浓度

μg/m³

来源:报告图 2、表 2、表 3,文献 [5][10][15][16][28]。各指标刻度独立;不同统计口径不相加,不以数值大小进行危害排序。

从同一起点,看改善幅度。

2020 → 2024 年均浓度变化率
负值为下降,正值为上升。

2020 至 2024 年污染物浓度变化率
城市PM2.5PM10NO₂SO₂
北京−19.7%−3.6%−17.2%−25.0%
上海−12.5%+4.9%−18.9%+16.7%
哈尔滨−14.9%缺失−9.4%−41.2%

上海 SO₂ 从 6 增至 7 μg/m³,绝对增量为 1,相对增幅为 16.7%。低基数会放大百分比;哈尔滨 2020 年 PM10 缺失,不计算变化率。来源:报告图 3。

03 / A DIFFERENT PERSPECTIVE

优良天数与臭氧污染

PM2.5 年均浓度描述单一污染物;优良天数占比来自综合空气质量评价。上海的记录,说明了两者的差别。

上海 · 2021 → 2022

两个指标,走向不同。

PM2.5 μg/m³27 → 25下降
优良天数占比91.8% → 87.1%−4.7 个百分点

颗粒物浓度下降的同时,优良率也下降了。需要把臭氧等其他污染物纳入视野。

上海 · 2022 年污染日构成

O₃ 41 天87.2%

PM2.5 6 天12.8%

这是首要污染物对应的天数构成,不是污染物质量占比,也不能精确分解优良率变化的原因。

上海空气质量等级

公报列示天数,两年均合计 365 天

优良轻度污染中度污染重度污染

2024 年优良天数为 323 天,仍有 3 天中度污染、1 天重度污染。等级天数较日历年少 1 天,原件未说明原因,保留公布记录。来源:报告图 6、表 4,文献 [8][10]。

04 / THE WIDER CONTEXT

季节差异与环境背景

黑龙江省 13 城市 · 2024

采暖期与非采暖期,
污染物表现并不一致。

采暖期 PM2.5 为 38 μg/m³,非采暖期为 18 μg/m³,约为后者的 2.11 倍。臭氧则相反:由非采暖期的 114 降至采暖期的 92 μg/m³。

这里是省级季节背景,不能当作哈尔滨城市数据,也不能据此分离供暖的净因果影响。

浓度 · μg/m³
非采暖期采暖期
PM2.5
1838
O₃
11492

来源:报告图 11,文献 [16]。PM2.5 为期间平均;O₃ 为日最大 8 小时平均 P90。

上海 · 酸雨频率

40.2% → 26.9%

2020—2024 年下降 13.3 个百分点。降水 pH 是对数指标,不按普通浓度计算百分比。

上海 · 道路扬尘

109 → 88 μg/m³

2020—2024 年降低 21 μg/m³;但 2022—2024 年由 82 回升至 88。

哈尔滨 · 区域昼间声级

52.5 → 53.5 dB(A)

2022—2024 年公布值上升。分贝不能按普通浓度相加或计算降幅。

扩展指标来源:报告表 5、表 6。不同指标分别解读,不合成为统一环境得分。

05 / BEHIND THE FINDINGS

数据来源与统计方法

先核对数据能否放在一起比较,再决定如何计算。报告采用公开原件核录,保留来源、单位与缺失标记。

01官方资料下载与原件留存
→
02人工核录来源绑定至记录
→
03Pandas / NumPy清洗与数值核验
→
04图表与解读保留统计口径
01时间窗口与缺失值 +

历史记录覆盖 2010—2024 年,共 45 条城市年度记录;PM2.5 可核验序列为 2013—2024 年,共 36 个有效值。2010—2012 年的 9 条缺失保留为空,不补零、不插值。数据固定截至 2024 年,不代表实时空气质量。

02标准、单位与可比性 +

2010—2012 年浓度原单位 mg/m³ 乘 1000 换算为 μg/m³。2013 年评价指标扩展,旧口径达标率不能与新口径 AQI 优良率直接比较。PM10 历史图在 2012 / 2013 年间断开连线。

CO 使用日均 P95,O₃ 使用日最大 8 小时平均 P90;不当作年均浓度。PM2.5 是 PM10 的一部分,两者不能相加解释为总颗粒物。

03比例分母与公布值差异 +

哈尔滨 2024:公报同时列出有效监测 365 天、优良 312 天、优良率 85.2%。312 ÷ 365 ≈ 85.5%,而 312 ÷ 366 ≈ 85.2%。报告保留公布比例,不自行纠正原件。

上海 2024:六类等级合计 365 天,323 ÷ 365 ≈ 88.5%;不改用 366 天计算,也不无依据解释为沙尘扣除。

北京 2024:公布浓度 32 → 30.5 对应约 −4.7%,与官方公布同比降幅 6.2% 不同。没有未取整底表,不倒推修改年值。

04计算方法与推断范围 +
浓度变化率=期末浓度 − 期初浓度期初浓度× 100%

累计降幅使用相反的差值;优良率差以“百分点”表示。Pearson 相关系数仅用每市 2020—2024 年的 5 个点:北京 −0.503、上海 −0.217、哈尔滨 −0.505。样本少且比例口径有局限,只作探索性描述,不作显著性、预测或因果证据。

三市只代表自身,不代表整个城市群或全国。省级结果只作背景,不填补城市缺失项。多张表有城市年度重叠,不能相加当作独立样本。

05程序组织与制作经验 +

报告附录包含 6 个程序:下载、准备与核验、常规绘图、语料词频、雷达/词云/矩阵瀑布、季节哑铃图。主要工具为 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 WordCloud。

研究的主要难点是比例分母、历史单位转换和跨期可比性。后续可增加城市与逐日数据,并纳入风速、降水、温度等因素。网页保留报告的图表与结论;完整源码见原报告第五章。

阅读程序与复现说明 ↗

VISUAL INDEX

图表与分析索引

保留报告原图,点击即可放大。趋势、分布、结构与文本,从不同角度补全观察。

SOURCES & REFERENCES

来源与参考文献

来源与编号沿用原报告。历史数据主要来自国家统计局,近期记录来自地方年度公报;以下为报告所列引用。

29 项

ABOUT THE PROJECT

项目说明与成员分工

《大学计算机程序设计(Python)》实践作业
作品名称:北京上海与哈尔滨空气质量分析

由于隐私保护,成员姓名已隐藏。此预览页与随附 PDF 仅保留原报告中的学号和任务分工。

08

选题与统筹、数据与程序、统计分析、图表设计及报告整合

12

资料链接与文件整理

09

表格录入与单位核对

13

图表标题与图例检查

14

参考文献格式整理

11

页码、命名及归档检查

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