Iron Viz比赛冠：透过数据探索空气质量差异的因素

一年一度备受大家瞩目的 Iron Viz 比赛结束啦，本次荣获冠军作品的 Viz 围绕全球范围空气污染状况及其影响因素，透过数据从空气质量、城市人口总量和 GDP 角度出发展开分析，深入解读了空气质量差异的原因。正值非常需要关注空气质量的秋冬季节，本期小编就来跟大家分享下这篇冠军 Viz 作品，一起关注空气质量变化~

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https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/air-we-breathe?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day

根据世界卫生组织（WHO）的最新数据，在人口超过 10 万的中低收入国家中，97% 的城市不符合世卫组织的空气质量准则。在本期的可视化作品中，Iron Viz 冠军 Christian Felix，组合了地图、树状图和散点图，多角度地探索了空气质量条件不平等和财富不平等之间的关系。大家一起来看看吧～

#科普知识

PM2.5 是指直径小于 25 微米的大气颗粒物（PM）。因为 PM2.5 可以深入到肺部，且由毒性更强的物质（如重金属和致癌有机化合物）构成的，所以 PM2.5 可能比更大的颗粒 PM10 对健康有更严重的不利影响。因此，国际上一般根据 PM2.5 污染物颗粒在空气中的浓度来检测空气质量。

＞＞＞本文中，PM2.5 浓度小于 12.1μg/m³ 的空气质量为健康，相应的数据线条和散点用绿色表示；在 12.1～35.4μg/m³ 之间的空气质量为一般，用白色表示；高于 35.4μg/m³ 的空气质量为不健康，用黄色表示。

空气质量在全球范围内的差异

下面的地图显示了健康空气的城市和不健康空气的城市在全球范围内的显著地理差异。

作者统计了 159 个城市的空气质量，在地图中用不同颜色的圆点进行标记各个城市的空气质量情况。同时，利用桑基图的归集、统计功能和柱状图的对比、统计功能，对三个层级空气质量的城市进行了分析：在这些城市中，空气质量为优的城市有55座，空气质量一般的有 44 座，空气质量较差的有 60 座。

从全球地理分布上来看，空气质量为优的城市大多分布在欧洲、北美洲、大洋洲以及少数南美洲地区的国家。而除日本的札幌以外，大部分亚洲国家的空气质量都是很差的，这一点我们从黄色圆点的集中程度可以看出。

选择参数在城市和人口数量之间切换，从下图中我们接着看看健康空气的城市和不健康空气的城市在人口方面的差异。

整体来看，黄色圆点和白色圆点的直径要普通大于绿色圆点的直径，而且处于不健康空气质量状态下的人较多。虽然空气质量不健康的城市和健康的城市数量相差不多，但空气质量不健康状态下的人口数却几乎是空气质量健康状态下人口数的 3 倍多（260M:80M）。这可以大致说明：人口越多的城市空气质量相对越差。但这并不是绝对的，点击圆点我们来看看部分城市的详细的数据。

纽约、波哥大（哥伦比亚首都）、利马（秘鲁共和国首都）这三个城市的人口数相差不多，且几乎处于同一经度，但它们的空气质量却大相径庭。因此我们说人口是影响空气质量的重要因素，但且在一定程度上成反比例关系，但这并不是绝对的因素。

GDP 是空气质量差异的一个主要因素

空气质量的差异因素是一个多维度的问题，影响一个地区空气质量状况的因素很多。然而，其中一个主要因素是人均 GDP。在本篇可视化作品的右侧，作者用二维坐标散点图分析了 GDP 和空气质量差异间的关系。

坐标轴的横坐标为人均 GDP，纵坐标为 PM2.5 浓度。圆点的大小单击左侧地图中的一个圆点，或者在散点图中更新散点图并显示所选城市的 GDP/PM2.5 指标（在地图中选择哪个城市，在坐标系中代表这个城市的散点会被放大显示，同时显示相应的坐标数据标签）。整体来看，人均 GDP 水平越高的城市，出现不健康空气质量的概率会越小。空气质量不健康的城市，人均 GDP 基本处于 $20k 以下的水平。

同时，作者通过名义人均 GDP 和空气中 PM2.5 浓度之间的关系来演示名义 GDP 的增加如何改善世界各地城市的空气质量。导航控制可以用来模拟 GDP 每增长 10%（增长10%、20%、30%）城市空气质量的变化趋势。整体来看，城市 PM2.5 的浓度是随着 GDP 的增长，呈指数趋势下降的。也就是说，对于空气质量较差的城市，GDP 增加一点点，其空气质量可能就会迎来较大的改善；而对于空气质量处于优良状态的发达城市，其 GDP 的增长对空气污染物浓度的降低并不会起到很大的作用。

从左侧地图中的数据联动可以看出，如果各个城市的人均 GDP 提高 30%，空气质量为优的城市可由原来的 55 座提高到 64 座，相应的空气质量不健康的城市，会减少到 52 座。像南非的约翰内斯堡，人均 GDP 的增长 30%，其 PM2.5 的浓度则会由原来的 36 降至 34.2，由空气质量不健康的城市，变成为空气质量一般的城市。            

结语

正如世界卫生组织指出的，低收入城市的人口受不健康的空气质量影响最大。根据最新的空气质量数据显示，居住人口超过 10 万的中低收入国家中，97% 的城市不符合世卫组织的空气质量准则。然而，在高收入国家，这一比例降至 49%。本篇 Viz 的作者通过利用地图、树状图、散点图联动，同时从人口和经济的角度分析了空气质量差异的原因，有效地认证了这一结论。图形选用精准，数据表达直观全面、逻辑思路缜密，非常值得学习。

其实，影响空气质量的因素有很多，因素之间又相互影响，是当今社会一直在探索研究的命题。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。感兴趣的小伙伴们可以尝试从新的角度来探索一下，搭建属于自己的可视化作品～

责任编辑：xj

原文标题：Iron Viz 冠军作品！透过数据探索空气质量差异的因素

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