空气质量项目的数据、模型与看板链路

数据链路

空气质量项目按“采集 - 清洗 - 统计分析 - 建模 - API - 看板”处理数据。历史数据、实时采集结果和模型输出经过同一套接口提供给前端，避免不同页面使用不同来源的结果。

数据与分析

数据包括浙江 11 个地市的月度 AQI、城市历史天气，以及通过 API 获取的实时 AQI 与天气信息。历史数据用于趋势、季节性和城市比较；实时数据用于更新当前状态和预警提示。

统计分析先回答基础问题：哪些城市 AQI 更高、是否存在季节变化、天气因素与 AQI 是否相关、污染物如何分布。它是建模结果的对照基础。

模型职责

机器学习模块承担回归预测、等级分类、城市或时段聚类，以及时间序列观察。模型输出必须和统计图表一起展示，避免只给出预测值而没有数据背景。

API 与看板边界

Flask API 整理采集、分析和模型结果；Three.js 负责空间入口，ECharts 负责趋势、对比和统计解释。实时数据写入 SQLite，后端读取最新记录并转换为前端可用的 JSON。

相关内容：Three.js 3D 地图实现、空气质量项目页。