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1 团队介绍成员：匡志钢、何怀号、谢全指导老师：李博我们作为室友，得知这次大赛。根据我们三人的能力不同，匡志钢擅长于使用工具进行数据分析，负责对数据进行可视化分析；何怀号文字功底好，表达逻辑清晰，负责文案的准备；谢全审美能力强，负责仪表盘的整体布局已经颜色的调配。大赛分析的整体方向进展由我们共同讨论决定。通过分工协作，使得这次的可视化数据分析进行得十分顺利。
2 作品背景（制作该数据可视化分析作品的原因，期望解决什么问题，改善何种事务或者发现某种真相）气候变化是当今人类面临的重大全球性挑战。我国为了积极应对气候变化提出碳达峰、碳中和目标,一方面是我国实现可持续发展的内在要求,是加强生态文明建设、实现美丽中国目标的重要抓手。另一方面也是我国作为负责任大国履行国际责任、推动构建人类命运共同体的责任担当。在这一背景下，世界各国以全球协约的方式减排温室气体，我国由此提出碳达峰和碳中和目标：二氧化碳的碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取到2060年前实现“碳中和”。此报告对近十二年的各种污染物排放进行分析，为实现碳中和提供可行性建议。我国城市化、工业化由于起步晚、发展快，导致近些年来污染物排放增长非常迅速，生态环境迅速恶化。自习近平主席上台来，提出既要绿水金山也要金山银山的理念，推出一系列的相关政策，改善污染物排放现状。我们希望通过此次分析得出我国的污染物排放地区差异和碳排放效率地区差异，分析出现此类情况的原因。然后根据碳排放效率提出相应的建议，达到2030年前实现CO2达峰的目标。
3 制作流程（背景驱动下，作品的数据来源、设计思路、逻辑、框架和实现方式等）数据来源：国家统计年鉴、环境统计年鉴（2000-2020）、各省统计年鉴、Wind数据库从统计局收集到数据之后，在Excel中对数据进行清洗、整理，将数据整理成我们所需要的、能进行可视化分析的数据。在后续分析的过程中也出现了数据格式不对的地方。但是我们通过fineBI自带的数据清洗功能和Excel再次对数据进行整理，确保数据能进行相应的分析。根据我们收集到的数据，第一步：分析2008年-2019年全国污染物的排放构成。第二步：分析各省市污染物现状与经济发展水平的关系第三步：单独分析2019年各省市污染物现状分析每个分析阶段都是根据收集到的数据、参考论文中的分析方法，对数据进行分析，得出相对应的图表。
4成果展示通过此次的数据分析发现，我国污染物排放、碳排放的分布格局基本上与我国的经济发展程度相适应，但是省际差异比较显著。要完成我国提出的2030年实现碳达峰的目标，就要在提高我国CO2排放效率方面下功夫。
模块一：全国污染物排放构成通过分析我国的污染物排放构成，初步了解我国污染物的排放现状。了解2008年到2019年的十二年间，主要污染物的变化趋势，做出初步的判断。
模块二：各省市污染物现状与经济发展水平的关系通过分析不同省市的经济发展水平与污染物排放之间的关系，发现其中的相关性，长三角、珠三角、京津冀等经济发展水平先进的地方，污染物排放量都名列前茅。根据地域经济划分五大城市群：京津冀、成渝、江浙沪、珠三角、长江中游。也发现各城市群的GDP与碳排放量之间呈现出相关性。长江中游区域出现异常情况，根据产业结构得知，该地区工业化开始早，处于重工业化主导向生产性服务业主导转变阶段。单位GDP的CO2排放量，从图中可以看出，2008年各省CO2排放强度较低的以北京、广东、上海、福建、浙江和江苏等沿海省市为主，较高的则以宁夏、山西、内蒙古、贵州等西部和北部省区为主。由此可见，这种分布格局基本上与我国的经济发展程度相适应，即大体上CO2排放效率较高的位于经济发达的沿海地区，而排放效率较低的多位于经济落后的西部、北部地区。到了2019年，虽然总体格局大致上还保持2008年的分布，但全国平均单位GDP的CO2排放量从2.67下降为1.46，变化率高达49%。各省市的CO2排放效率也在不同程度上获得了大幅度的提升，只有新疆地区CO2排放效率出现小幅度的下降。
模块三： 2019年各省市污染物现状分析从各省市碳排放图中可以看到，碳排放在前列的主要是：内蒙古、山西、山东、河北、江苏等省份，与能源消耗图中排名前列省份相同。这些省份大部分都是我国北方的能源输出大省或能源利用大省，产业结构中重工业也占比较大比重。根据经济发展水平，将全国划分为四大经济区域：废水主要污染物排放，东部地区独占半壁江山，中部、西部和东北地区三大地区差距不大，与我国的地区经济发展水平呈现一致性，经济发达地区生产生活废水排放多。废气主要污染物排放，西部地区和东部地区两者占据将近2/3，其次为中部地区，东北地区最少。结合输出电量省份图表以及我国主要发电方式分析出，西部地区是我国电力输出大省，而主要采取火力发电，排放的废气污染较多。东部地区由于经济发达、城市生产生活排放了大量废气。将2019年的所有污染物进行堆积求和，很直观的看出，东部沿海地区无疑是主要污染排放地，其次为中部地区和西部地区，最后为东北地区。该排放情况分布与地区GDP占比情况十分符合，经济越发达的地区，污染物的排放量就越多。图表中江西的异常值，通过调查发现，是由于有色金属行业、污水处理厂等方面偷排废水所导致，后政府出台相关政策进行整治。
模块四：总结和建议5 总结与分享通过此次数据可视化分析大赛，我们认识到，一切的数据分析都是数据先行，没有准确的、完整的数据，一切的数据分析都无从谈起。在确定主题之前，一定要先去查看是否有完整的数据；数据源也是十分重要的，一般我们可以从国家统计局、统计年鉴寻找我们所需要的数据。这是最前期的准备工作，接下来才能去进行下面的步骤。正式开始分析之前，应当根据收集到的数据制作一个数据分析的整体框架、几大步骤，然后在大框架下进行细化，进行相应的分析。分析过程中也应当不断完善，发现问题，修改问题，打磨出优质的作品。同时，团队协作是十分重要的，队员之间要根据各自能力的不同明确分工，最大效率的完成工作。 |
