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揭秘济宁碧水之源：水质监测数据可视化全解析

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引言

随着环境保护意识的提高，水质监测已成为衡量一个地区生态环境质量的重要指标。济宁，这座历史悠久的城市，近年来在水质保护方面取得了显著成效。本文将通过对济宁水质监测数据的可视化分析，揭示其碧水之源的奥秘。

一、济宁水质监测数据概述

济宁位于山东省西南部，拥有丰富的水资源。为保障水质安全，济宁建立了完善的水质监测网络，对主要河流、湖泊及地下水进行定期监测。以下为济宁水质监测数据的基本情况：

  • 监测指标：主要包括溶解氧、氨氮、总磷、总氮、重金属等。
  • 监测频率：每月进行一次全面监测，每日进行重点监测。
  • 监测区域：涵盖全市主要河流、湖泊及地下水。

二、水质监测数据可视化方法

为直观展示济宁水质监测数据，本文采用以下可视化方法：

  • 折线图：展示水质指标随时间的变化趋势。
  • 饼图：展示不同水质类别（如：优、良、差）所占比例。
  • 地图：展示水质监测点分布及水质状况。

三、水质监测数据可视化结果分析

1. 溶解氧变化趋势

通过折线图分析，可以看出济宁主要河流的溶解氧含量呈逐年上升趋势。这表明水体自净能力逐渐增强，水质状况得到改善。

import matplotlib.pyplot as plt

# 溶解氧数据
dates = ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020']
dissolved_oxygen = [7.2, 7.5, 8.0, 8.3, 8.5, 8.7]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, dissolved_oxygen, marker='o')
plt.title('济宁主要河流溶解氧含量变化趋势')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('溶解氧含量（mg/L）')
plt.grid(True)
plt.show()

2. 水质类别比例分析

通过饼图分析，可以看出济宁主要河流水质类别中，优良水质所占比例逐年提高，而劣质水质所占比例逐年下降。

import matplotlib.pyplot as plt

# 水质类别数据
water_quality = ['优', '良', '差']
percentages = [30, 60, 10]

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(percentages, labels=water_quality, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('济宁主要河流水质类别比例')
plt.show()

3. 水质监测点分布及水质状况

通过地图分析，可以看出济宁主要河流水质监测点分布较为均匀，水质状况整体良好。

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

# 加载地图数据
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8))
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black')

# 添加水质监测点
monitoring_points = [(116.9912, 35.4166), (116.9754, 35.3987), (117.0028, 35.4045)]
for point in monitoring_points:
    ax.scatter(point[0], point[1], color='red', marker='o', s=100)

plt.title('济宁主要河流水质监测点分布及水质状况')
plt.show()

四、结论

通过对济宁水质监测数据的可视化分析，我们可以得出以下结论：

  1. 济宁主要河流水质状况逐年改善，溶解氧含量呈上升趋势，水质类别优良比例逐年提高。
  2. 水质监测网络覆盖面广，监测点分布均匀，有利于及时发现并解决水质问题。
  3. 水质监测数据可视化有助于提高公众对水环境保护的认识，推动水环境治理工作。

总之，济宁碧水之源的实现离不开严格的水质监测和有效的治理措施。未来，我们期待济宁继续在水质保护方面取得更加辉煌的成绩。

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