空气质量查询API促使空气数据可视化

2023-11-04 03:10

本文主要是介绍空气质量查询API促使空气数据可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

在当今的现代化社会中,关注和改善空气质量已成为人们共同的关切。随着科技的不断发展,空气质量查询API为我们提供了一种前所未有的方式来实时监测、分析和改善我们所处的环境。这一工具不仅让我们更深入地了解空气质量,还鼓励了空气数据的可视化,使其更易于理解和利用。

空气质量查询API促进数据可视化

其中最引人注目的特点之一是这些数据的可视化。空气质量查询API为开发者提供了丰富的信息,使他们能够创建引人入胜的数据可视化工具。以下是一些数据可视化的方式:

  1. 空气质量地图:通过将数据在地图上展示,人们可以一目了然地查看城市、地区的空气质量情况。这种可视化方式对于旅行者、城市规划者以及公共卫生专业人员都非常有帮助。
  2. 趋势图表:将不同时间段的空气质量数据绘制成趋势图表,有助于人们识别季节性和周期性变化,以及特定日期的突发事件。这对于政府、研究机构和公众健康管理者非常重要。
  3. 空气质量预测:利用历史数据和实时数据,可以开发出预测模型,帮助人们提前了解未来空气质量可能的变化,从而采取相应的措施。
  4. 城市排名:将不同城市的空气质量数据进行排名,有助于市民和政府官员比较不同地区的环境状况,鼓励改进。

空气质量查询API推荐

在这里为大家推荐一款优质的空气质量查询 API 服务 —— APISpace 的 空气质量查询,它支持国内3400+个城市的整点观测,并附带空气质量监测点(全国共2335个)的整点观测数据。获取指定城市的整点观测空气质量,包含空气质量指数(AQI)、首要污染物、空气质量等级(优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染)、6要素(CO、NO₂、O₃、PM10、PM2.5、SO₂)浓度(除了CO浓度单位为mg/m³之外,其余5种单位均为μg/m³)等。

可查询空气质量实况、实施排行、昨日排行、过去24小时空气质量、逐小时空气质量、逐日空气质量。接口功能非常齐全。

返回示例:

{“status”: 0,“result”: {“location”: {“areacode”: “101010100”,    //城市ID“name”: “北京”,        //城市中文名“country”: “中国”,        //所属国家中文名“path”: “北京,北京市,北京市,中国”    //行政区划路径},“realtimeAqi”: {“aqi”: 124,            //空气质量指数“aqi_level”: “轻度污染”,    //空气质量等级“pm10”: 59,        //PM10浓度,单位: 微克/立方米“pm25”: 94,        //PM2.5浓度,单位: 微克/立方米“no2”: 18,            //二氧化氮浓度,单位: 微克/立方米“so2”: 3,            //二氧化硫浓度,单位: 微克/立方米“co”: 1.0,            //一氧化碳浓度,单位: 毫克/立方米“o3”: 36,            //臭氧浓度,单位: 微克/立方米“pollutant”: “一氧化碳”,    //首要污染物,有时为空“data_time”: “2020-02-14 09:00:00”,    //实况数据时间“stations”: [{“stationID”: “1011A”,    //站点编号“lon”: 116.73,        //站点经度“lat”: 39.68,        //站点纬度“name”: “永定门”,        //站点名称“aqi”: 68,            //实时空气质量指数“aqi_level”: “良”,        //空气质量等级“pm10”: 0,            //PM10浓度,单位: 微克/立方米“pm25”: 49,        //PM2.5浓度,单位: 微克/立方米“no2”: 27,            //二氧化氮浓度,单位: 微克/立方米“so2”: 2,            //二氧化硫浓度,单位: 微克/立方米“co”: 1.0,            //一氧化碳浓度,单位: 毫克/立方米“o3”: 30,            //臭氧浓度,单位: 微克/立方米“pollutant”: “细颗粒物(PM2.5)”,    //首要污染物,有时为空},……                //其它站点实况信息]}“last_update”: “2020-02-14 09:44:00”,    //数据更新时间}
}

结束语

总之,空气质量查询API的出现为我们提供了丰富的数据资源,促进了空气质量数据的可视化。通过这些可视化工具,我们不仅能更深入地了解环境状况,还能采取更有针对性的措施来改善空气质量,保护我们的健康和环境。这个技术在公共卫生、城市规划和环境保护领域都具有巨大的潜力,将继续在未来产生积极的影响。

这篇关于空气质量查询API促使空气数据可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/342803

相关文章

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

使用SQL语言查询多个Excel表格的操作方法

《使用SQL语言查询多个Excel表格的操作方法》本文介绍了如何使用SQL语言查询多个Excel表格,通过将所有Excel表格放入一个.xlsx文件中,并使用pandas和pandasql库进行读取和... 目录如何用SQL语言查询多个Excel表格如何使用sql查询excel内容1. 简介2. 实现思路3

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档

Python中的可视化设计与UI界面实现

《Python中的可视化设计与UI界面实现》本文介绍了如何使用Python创建用户界面(UI),包括使用Tkinter、PyQt、Kivy等库进行基本窗口、动态图表和动画效果的实现,通过示例代码,展示... 目录从像素到界面:python带你玩转UI设计示例:使用Tkinter创建一个简单的窗口绘图魔法:用

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编

MySQL不使用子查询的原因及优化案例

《MySQL不使用子查询的原因及优化案例》对于mysql,不推荐使用子查询,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,本文给大家... 目录不推荐使用子查询和JOIN的原因解决方案优化案例案例1:查询所有有库存的商品信息案例2:使用EX