基于Web的AirVis：空气质量数据多视图可视分析系统

本文档深入探讨了"AirVis：一个基于Web的空气质量数据可视分析系统"这一研究主题。在当今社会，随着中国经济发展带来的环境问题加剧，空气质量数据的管理和分析变得尤为重要。传统的数据处理方法已难以应对日益庞大的环境数据，因此，研究人员将注意力转向了信息可视化和可视分析技术的应用。 论文首先指出，环境监测机构面临着海量复杂数据的处理挑战，例如台湾学者李升暾和许莅彦利用小波变换、聚类分析和自组织映射神经网络对空气污染数据进行了深度挖掘。这些方法展示了数据挖掘在环境数据分析中的潜力，但作者认为，单纯的数据挖掘不足以充分揭示数据背后的深层次信息，因此他们开发了AirVis系统。 AirVis系统是一个基于Web的设计，它整合了多种可视化工具，如平行坐标图、时间序列图、日历图以及GIS地图，为用户提供了一个全方位的空气质量数据交互分析平台。平行坐标图和改进后的极坐标被用于展示数据的多维度分布，使得用户能直观理解不同污染物之间的关系和时空变化。时间序列图则呈现了空气质量随时间的变化趋势，有助于识别季节性和周期性模式。GIS地图则结合地理位置信息，使用户能够定位污染热点区域。 Chad A. Steed等人先前的工作对散点图和brushing等可视化技术进行了探讨，这些技术在AirVis系统中也得到了应用，增强了用户对数据的理解和探索能力。通过这些可视化手段，AirVis系统能够有效地揭示空气质量数据的高维性和时空特性，同时帮助分析污染物之间的关联性，这对于环保决策制定和公众健康预警具有重要意义。 总结来说，这篇论文不仅介绍了AirVis系统的研发背景和技术架构，还展示了其在实际应用中的价值。通过将信息可视化技术融入空气质量数据的处理，AirVis系统提高了数据理解和分析的效率，为环境监测和管理提供了有力的支持工具。这项研究对于推动环境保护和可持续发展具有积极的理论和实践意义。