О ДАТАСЕТЕ
В основе проекта лежит открытый датасет «Состояние загрязнения атмосферы в городах России с 2007 года», содержащий данные о качестве воздуха в российских городах за период с 2007 по 2022 год. Датасет включает около 4 000 записей по 309 городам из 77 регионов России.
В датасете рассматриваются: / год наблюдения; / регион и город; / общий уровень загрязнения атмосферы; / основные загрязняющие вещества; / повторяемость превышения допустимых концентраций; / объемы выбросов твердых веществ, диоксида серы, оксидов азота и оксида углерода; / численность населения города; / количество станций наблюдения.
Особое внимание в проекте уделяется: / сравнению уровня загрязнения воздуха в разных городах России; / изменению экологической ситуации за период с 2007 по 2022 год; / выявлению регионов с наиболее чистым и наиболее загрязнённым воздухом;
Датасет объединяет многолетние результаты экологического мониторинга и позволяет проследить, как менялось качество атмосферного воздуха в российских городах, а также определить территории, где экологическая ситуация остается наиболее благоприятной или, наоборот, требует особого внимание.
О ТЕМЕ ПРОЕКТА
Проект посвящен исследованию качества атмосферного воздуха в России через визуализацию экологических данных.
Основная идея проекта — показать, как данные помогают сравнить экологическую ситуацию в разных регионах России и ответить на вопрос: где в России можно вдохнуть полной грудью?
Визуальный стиль вдохновлен: / экологическими картами; / научной инфографикой; / природными текстурами; / цветовой системой, отражающей уровень загрязнения воздуха.
Проект сочетает: / инфографику; / картографию; / сравнительный анализ данных; / визуализацию динамики загрязнения.
Через сочетание данных и графики проект наглядно показывает различия в качестве воздуха между регионами России и помогает определить территории с наиболее чистым и наиболее загрязненным воздухом.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Формат был выбран журнальный.
Были выбраны шрифты и цвета.
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
Перед началом анализа данные были очищены в Google Colab с помощью Python. Из исходной таблицы были удалены пустые строки, дубликаты, записи с некорректными значениями, а также столбцы, не использовавшиеся в дальнейшем анализе. После обработки была сформирована итоговая таблица, которая послужила основой для построения всех графиков и инфографики в LibreOffice.
График динамики загрязнения воздуха
Для анализа изменений качества воздуха данные были сгруппированы по годам. Для каждого года был рассчитан средний уровень загрязнения воздуха по всем городам, представленным в датасете. На основе полученных значений была построена линейная диаграмма, показывающая изменение среднего уровня загрязнения воздуха в России за исследуемый период.
Топ-10 регионов с самым грязным воздухом
Для определения наиболее загрязненных регионов данные были сгруппированы по субъектам Российской Федерации. Для каждого региона был рассчитан средний уровень загрязнения воздуха. После сортировки по убыванию были выбраны десять регионов с наибольшими значениями. На основе этих данных построена горизонтальная диаграмма, где длина каждой полосы соответствует среднему уровню загрязнения.
Топ-10 регионов с самым чистым воздухом
Аналогичным образом данные были сгруппированы по регионам, после чего был рассчитан средний уровень загрязнения воздуха. После сортировки по возрастанию были выбраны десять регионов с наиболее низкими показателями загрязнения. Полученные значения легли в основу сравнительной диаграммы.
Карта качества воздуха в России
Для визуализации пространственного распределения загрязнения были использованы города, присутствующие в очищенном датасете. Каждому городу был присвоен цвет в зависимости от уровня загрязнения воздуха: зелёный — низкий, жёлтый — повышенный, оранжевый — высокий, красный — очень высокий. Полученная карта позволяет наглядно сравнить экологическую ситуацию в разных частях страны и выявить территории с наиболее благоприятным и неблагоприятным качеством воздуха.
Визуальное оформление
Для разработки визуального оформления отдельных диаграмм также использовался ChatGPT. С его помощью были предложены графические решения, заменяющие стандартные столбцы на иллюстративные элементы в виде дыма и листвы, что позволило сделать инфографику более выразительной при сохранении информативности.
ИТОГОВАЯ ИНФОГРАФИКА
МОКАПЫ
Финальный журнальный разворот был выполнен в Figma, где были разработаны композиция, модульная сетка, типографика и общее визуальное оформление проекта. Для презентации итоговой работы использовался ChatGPT, с помощью которого были созданы реалистичные мокапы журнального разворота, демонстрирующие проект в контексте печатного издания.