区域空气污染扩散数据可视化技术的研究的中期报告首先，我们对区域空气污染扩散数据进行了搜集和整理，并选取了一定的样本数据，包括不同地区、不同时段的数据。针对数据可视化技术的研究，我们采用了以下方法：1.数据预处理对数据进行清洗、去重、去除空值等操作，使数据达到可分析的标准。2.数据可视化我们使用了Python中的matplotlib和basemap库来进行数据可视化。具体步骤包括：（1）将区域空气质量数据用散点图展示，使得数据的分布情况更加直观。（2）使用颜色渐变来反映污染物浓度的不同等级，使用不同的颜色表示不同等级的污染。（3）将地图和区域污染数据进行叠加，使得研究人员可以更方便地了解污染物的扩散范围和强度。3.结果分析通过对可视化结果的分析，可以得出以下结论：（1）污染物的主要来源地为大气污染物排放源和周边地区的空气污染。（2）风向和气象因素是影响污染物扩散的主要因素。（3）污染物扩散的范围和强度与地形、城市建筑物密集程度等因素有关。4.未来展望在今后的研究中，我们将进一步提高数据可视化的精度和实用性，采用更加先进和专业的工具和算法，为区域空气污染治理提供更加准确和科学的数据支持。