由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题。全球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个关键变量，以可视化和分析空气污染的趋势和模式。PM2.5代表直径小于2.5微米的颗粒物浓度，AQI是综合考虑所有主要污染物的空气污染状况的整体指标。具体来说，此工作的数据源列出如下：

监测人员每天的PM 2.5浓度水平和AQI指数数据;

县一级的AQI年度摘要。

每日站点数据包含每个地面站与PM2.5相关的各种属性。有关站信息，污染物的关键变量通过以下代码从原始数据中过滤掉。重命名过滤后的数据框的列名，以方便以下分析。

为了显示总体变化，每天汇总来自所有监视的测量值。一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式，而夏季和冬季的空气污染更为严重。

汇总了针对不同州的县级AQI指数，以探索每个州的空气质量的空间变化。下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。

下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。

每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值。下图显示了美国年平均PM2.5浓度的空间分布。绿色点表示较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。

AQI可以提供更全面的空气状况度量。站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物，因此与PM2.5的模式相比，AQI的分布显示出不同的模式。