（1）以2021年数据为例，探究全国主要城市空气污染物排放情况与空气质量情况之间有无显著关系；如果有，构建模型概括全国主要城市空气污染物排放情况与空气质量情况之间的相关性，画图。

好的，我可以帮您回答这个问题。首先，我们需要获取2021年全国主要城市的空气质量和空气污染物排放数据。常见的数据源包括国家环保部门的监测数据和一些第三方数据平台，例如空气质量指数（AQI）和全国城市空气质量排名等。

接下来，我们可以使用统计学和机器学习的方法来探究空气污染物排放情况与空气质量情况之间的关系。一种常见的方法是使用相关性分析，即计算不同污染物排放量与空气质量指数之间的相关系数。如果相关系数较高，表明污染物排放量与空气质量指数之间存在明显的关系。此外，我们还可以使用线性回归和多元回归等模型来概括这种关系。

下面是用Python进行相关性和回归分析的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
air_quality = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = air_quality.corr()

# 画相关性热力图
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
X = air_quality[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO']]
y = air_quality['AQI']
model.fit(X, y)

# 输出模型系数和截距
print('Coefficients: ', model.coef_)
print('Intercept: ', model.intercept_)

# 画出预测值和真实值的散点图
plt.scatter(model.predict(X), y)
plt.xlabel('Predicted AQI')
plt.ylabel('Actual AQI')
plt.show()

这个示例代码假设数据已经被存储为名为`air_quality_data.csv`的CSV文件。在这个文件中，每一行代表一个城市，包含空气质量指数（AQI）、PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO等空气污染物的排放量等数据。

代码中的相关性分析使用了Seaborn库中的热力图函数来画出相关系数矩阵的可视化图像。同时，多元线性回归模型使用了Scikit-Learn库中的LinearRegression类来构建，然后用预测值和真实值的散点图进行可视化。

需要注意的是，这个示例代码仅仅是一个简单的例子，实际的分析需要更加复杂和全面。