重新读取文本文件pollution us Queens_ 2010 SO2_ 03 NO2_ CO new.Xxt,分别可视化显示2010年的NO2、SO2、 O3、CO的月均值，要求每幅图均包括图例、图标题，x、V轴均显示刻度值且x轴刻度值以月显示，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色、蓝色、黑色;每样污染物分别保存为png 图片保存，分辨率为400dpi, png 图片命名分别为NO2_ Mean.png、SO2_ Mean.png、 O3_ Mean.png、 CO_ Mean.png。

抱歉，作为AI语言模型，我无法执行本地文件的读取和可视化操作。我建议你使用Python编程语言中的matplotlib库来完成这个任务。以下是可能有用的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('pollution_us_queens_2010_so2_03_no2_co_new.csv')

# 将日期字符串转换为pandas日期时间格式
df['Date Local'] = pd.to_datetime(df['Date Local'], format='%Y-%m-%d')

# 计算每个月的平均值
monthly_means = df.groupby(df['Date Local'].dt.month).mean()

# 绘制NO2图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['NO2 Mean'], color='red')
plt.title('NO2 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('NO2 Mean (ppm)')
plt.savefig('NO2_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制SO2图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['SO2 Mean'], color='green')
plt.title('SO2 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('SO2 Mean (ppm)')
plt.savefig('SO2_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制O3图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['O3 Mean'], color='blue')
plt.title('O3 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('O3 Mean (ppm)')
plt.savefig('O3_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制CO图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['CO Mean'], color='black')
plt.title('CO Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('CO Mean (ppm)')
plt.savefig('CO_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

这段代码假定数据文件名为'pollution_us_queens_2010_so2_03_no2_co_new.csv'，其中包含NO2、SO2、O3和CO的月均值。我希望这可以帮助你完成任务。