摘要
随着城市化和工业化的快速发展，空气污染问题日益严峻，严重威胁着人类健康和生态环境。
为了有效监测、分析和预测空气质量状况，面向空气质量的软件平台应运而生。
这类平台整合了传感器技术、数据库技术、数据可视化技术以及机器学习等先进技术，能够实现对空气质量数据的实时采集、存储、处理、分析和可视化展示，为政府、企业和公众提供科学决策依据和有效信息服务。
本文将从空气质量软件平台的相关概念出发，探讨其国内外研究现状、主要研究方法以及未来发展趋势。
关键词：空气质量；软件平台；数据可视化；机器学习；预测模型
近年来，空气污染问题日益突出，对人类健康和生态环境造成严重威胁。
空气质量监测和预警是环境保护的重要环节，传统的监测方法存在着成本高、覆盖面窄、数据分析能力弱等局限性。
随着传感器技术、数据库技术、数据可视化技术以及机器学习等技术的快速发展，面向空气质量的软件平台应运而生，为解决上述问题提供了新的思路和方法。
空气质量软件平台是指利用计算机软件技术构建的，用于采集、存储、处理、分析和可视化展示空气质量数据的综合性信息系统。
它能够整合来自各种来源的空气质量数据，例如地面监测站、遥感卫星、气象模型等，并利用数据挖掘和机器学习算法对数据进行深入分析，从而实现对空气质量状况的实时监测、污染溯源、趋势预测以及风险评估等功能。
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