随着我国经济的快速发展，工业化和城市化进程不断加快，大气污染问题日益严重，已成为影响人民群众身体健康和社会和谐稳定的重要因素。本研究旨在设计与实现一套城市环境质量的分析与预测系统，以应对日益严重的大气污染问题。系统主要包括数据采集、数据预处理、数据分析与可视化以及管理系统四个模块。通过采集并整合大量的空气质量数据，包括AQI、SO2、PM2.5、PM10等指标，本研究利用Python中的Pandas库对数据进行预处理，确保了数据的质量和可用性。在此基础上，运用Spark框架和Sklearn机器学习库对数据进行深入分析，揭示了空气质量的时空分布特征及其影响因素，并通过Vue.js框架实现了数据的交互式可视化展示，为公众和决策者提供了直观的信息支持。
进一步地，本研究开发了一套管理系统，涵盖了个人中心、空气质量信息管理和预测管理等功能，极大地提升了系统的实用性和用户体验。该系统的设计与实现不仅为空气质量监测和研究提供了新的技术手段，也为环境管理和决策提供了科学依据，具有重要的现实意义和应用价值。通过本研究，期望能够为查看空气质量，促进绿色发展和提高人民生活质量做出贡献。管理系统则实现了个人中心，空气质量信息管理，空气质量预测管理等功能模块。系统功能结构如图3-1所示。
