1. 引言

1.1 研究背景

随着全球城市化进程的加速和工业的快速发展，空气质量问题已成为影响人类健康和生态环境的重要因素。世界卫生组织数据显示，全球超过 90% 的人口生活在空气质量超标的环境中，空气污染每年导致约 700 万人过早死亡。准确、及时地获取和分析空气质量数据，对于环境治理、公共健康保护和政策制定具有重要意义。

互联网上存在大量的空气质量监测平台，提供了丰富的实时和历史监测数据。如何高效地收集这些分散的数据，并通过直观的方式展示其特征和规律，成为环境数据分析领域的重要课题。网络爬虫技术为自动化数据收集提供了有效手段，而专业的数据可视化技术则能够将复杂的多维度环境数据转化为直观易懂的图形，帮助决策者和公众更好地理解空气质量状况。

matplotlib 作为 Python 中最常用的可视化库之一，其 Specialty Plots 模块提供了多种专业图表类型，特别适合展示多维度、复杂结构的数据。本研究旨在将网络爬虫技术与这些专业可视化工具相结合，构建一套从数据获取到深度分析的完整解决方案。

1.2 研究目的与意义

本研究的主要目的包括：