一年一度備受大家矚目的 Iron Viz比賽結束啦,本次榮獲冠軍作品的 Viz 圍繞全球范圍空氣污染狀況及其影響因素,透過數據從空氣質量、城市人口總量和 GDP 角度出發展開分析,深入解讀了空氣質量差異的原因。正值非常需要關注空氣質量的秋冬季節,本期小編就來跟大家分享下這篇冠軍 Viz 作品,一起關注空氣質量變化~
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https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/air-we-breathe?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day
根據世界衛生組織(WHO)的最新數據,在人口超過 10 萬的中低收入國家中,97% 的城市不符合世衛組織的空氣質量準則。在本期的可視化作品中,Iron Viz 冠軍 Christian Felix,組合了地圖、樹狀圖和散點圖,多角度地探索了空氣質量條件不平等和財富不平等之間的關系。大家一起來看看吧~
#科普知識
PM2.5 是指直徑小于 25 微米的大氣顆粒物(PM)。因為 PM2.5 可以深入到肺部,且由毒性更強的物質(如重金屬和致癌有機化合物)構成的,所以 PM2.5 可能比更大的顆粒 PM10 對健康有更嚴重的不利影響。因此,國際上一般根據 PM2.5 污染物顆粒在空氣中的濃度來檢測空氣質量。
>>>本文中,PM2.5濃度小于 12.1μg/m3 的空氣質量為健康,相應的數據線條和散點用綠色表示;在 12.1~35.4μg/m3 之間的空氣質量為一般,用白色表示;高于 35.4μg/m3的空氣質量為不健康,用黃色表示。
空氣質量在全球范圍內的差異
下面的地圖顯示了健康空氣的城市和不健康空氣的城市在全球范圍內的顯著地理差異。
作者統計了 159 個城市的空氣質量,在地圖中用不同顏色的圓點進行標記各個城市的空氣質量情況。同時,利用桑基圖的歸集、統計功能和柱狀圖的對比、統計功能,對三個層級空氣質量的城市進行了分析:在這些城市中,空氣質量為優的城市有55座,空氣質量一般的有 44 座,空氣質量較差的有 60 座。
從全球地理分布上來看,空氣質量為優的城市大多分布在歐洲、北美洲、大洋洲以及少數南美洲地區的國家。而除日本的札幌以外,大部分亞洲國家的空氣質量都是很差的,這一點我們從黃色圓點的集中程度可以看出。
選擇參數在城市和人口數量之間切換,從下圖中我們接著看看健康空氣的城市和不健康空氣的城市在人口方面的差異。
整體來看,黃色圓點和白色圓點的直徑要普通大于綠色圓點的直徑,而且處于不健康空氣質量狀態下的人較多。雖然空氣質量不健康的城市和健康的城市數量相差不多,但空氣質量不健康狀態下的人口數卻幾乎是空氣質量健康狀態下人口數的 3 倍多(260M:80M)。這可以大致說明:人口越多的城市空氣質量相對越差。但這并不是絕對的,點擊圓點我們來看看部分城市的詳細的數據。
紐約、波哥大(哥倫比亞首都)、利馬(秘魯共和國首都)這三個城市的人口數相差不多,且幾乎處于同一經度,但它們的空氣質量卻大相徑庭。因此我們說人口是影響空氣質量的重要因素,但且在一定程度上成反比例關系,但這并不是絕對的因素。
GDP 是空氣質量差異的一個主要因素
空氣質量的差異因素是一個多維度的問題,影響一個地區空氣質量狀況的因素很多。然而,其中一個主要因素是人均 GDP。在本篇可視化作品的右側,作者用二維坐標散點圖分析了 GDP 和空氣質量差異間的關系。
坐標軸的橫坐標為人均 GDP,縱坐標為 PM2.5 濃度。圓點的大小單擊左側地圖中的一個圓點,或者在散點圖中更新散點圖并顯示所選城市的 GDP/PM2.5 指標(在地圖中選擇哪個城市,在坐標系中代表這個城市的散點會被放大顯示,同時顯示相應的坐標數據標簽)。整體來看,人均 GDP 水平越高的城市,出現不健康空氣質量的概率會越小。空氣質量不健康的城市,人均 GDP 基本處于 $20k 以下的水平。
同時,作者通過名義人均 GDP 和空氣中 PM2.5 濃度之間的關系來演示名義 GDP 的增加如何改善世界各地城市的空氣質量。導航控制可以用來模擬 GDP 每增長 10%(增長10%、20%、30%)城市空氣質量的變化趨勢。整體來看,城市 PM2.5 的濃度是隨著 GDP 的增長,呈指數趨勢下降的。也就是說,對于空氣質量較差的城市,GDP 增加一點點,其空氣質量可能就會迎來較大的改善;而對于空氣質量處于優良狀態的發達城市,其 GDP 的增長對空氣污染物濃度的降低并不會起到很大的作用。
從左側地圖中的數據聯動可以看出,如果各個城市的人均 GDP 提高 30%,空氣質量為優的城市可由原來的 55 座提高到 64 座,相應的空氣質量不健康的城市,會減少到 52 座。像南非的約翰內斯堡,人均 GDP 的增長 30%,其 PM2.5 的濃度則會由原來的 36 降至 34.2,由空氣質量不健康的城市,變成為空氣質量一般的城市。
結語
正如世界衛生組織指出的,低收入城市的人口受不健康的空氣質量影響最大。根據最新的空氣質量數據顯示,居住人口超過 10萬的中低收入國家中,97% 的城市不符合世衛組織的空氣質量準則。然而,在高收入國家,這一比例降至 49%。本篇 Viz 的作者通過利用地圖、樹狀圖、散點圖聯動,同時從人口和經濟的角度分析了空氣質量差異的原因,有效地認證了這一結論。圖形選用精準,數據表達直觀全面、邏輯思路縝密,非常值得學習。
其實,影響空氣質量的因素有很多,因素之間又相互影響,是當今社會一直在探索研究的命題。城市的發展密度、地形地貌和氣象等也是影響空氣質量的重要因素。感興趣的小伙伴們可以嘗試從新的角度來探索一下,搭建屬于自己的可視化作品~
責任編輯:xj
原文標題:Iron Viz 冠軍作品!透過數據探索空氣質量差異的因素
文章出處:【微信公眾號:Tableau社區】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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