【2022帆软杯·数据可视化分析】生态环境数据分析

团队介绍

团队成员：曹炎浩，向晓羽

指导老师： 黄慧华

学 校： 中南林业科技大学

背景

近年来，越来越多的生态问题展现在我们眼前，像日本往大海倾倒核废水，全球干旱，热带雨林大面积火灾，全球最高温，温度突变，极端天气，等都将生态问题展现在我们面前。当代生态环境问题，是人类不合理的活动引起的生态要素减少、生态结构瓦解、生态功能损害、环境质量下降、自然灾害频繁,转而又直接危害人的利益，威胁人类生存和发展的一种现象。就其实质而言，它不是天灾,而是人祸;不是单一问题，而是由一系列全球性问题交织在一起而形成的综合性问题。

生产活动是人类的基本活动,这一活动的进行不可避免地具有正负两种效应。生产活动作为人与自然之间的物质、能量与信息变换过程,其实质是改造物质对象，打破自然平衡，从而创造社会物质财富的过程。这一过程的进行必然出现三个方面的重要后果:一是从自然界获得物质资料并对客观物质对象进行改造的过程中必然要打破自然界原有的平衡;二是在进行生产活动的过程中必然有一定数量的废物排出,最终排放到自然界中去;三是生产活动生产出一定的产品，也就是物质财富。很显然，前面两个方面是对自然界平衡和秩序的打破、干扰,是生产活动的负效应，只有后一个方面才是对人类的积极作用，是其正效应。不难理解,生产活动始终是正负两种效应同时存在的一个统一过程。既然这样,伴随着生产活动的发展及其水平的提高，其正反两种效应也必然同时增长。

人类活动改变了生态环境，那么也可以说生态环境体现人类的活动，我们将收集生态环境的数据，体现生态环境的发展，并与人类重大活动连接，以数据探寻生态环境的变化发展和未来趋势，并以数据可视化图表（仪表板）的形式将其清晰明了的展现出来。

作品亮点

1.对生态环境的数据分析，从四个维度出发分别是：环境基础数据，濒危物种基础数据，绿地基础数据和污染基础数据。且这四个维度逻辑嵌套，一层层的将生态环境的信息展现出来。

以环境基础数据开始碳排放和平均温度的变化将生态环境的问题展现在我们面前，而基础数据带来的是濒危物种，南极海冰的变化，范围的缩小。近些年，为减少濒危物种的数量，绿地的开发是不可避免。然而绿地的开发与环境污染产生冲突。

2.使用FineBi对生态环境的四个维度的数据的关联度进行数据挖掘，建模分析。

3.采用多样化配色方案，结合图片组件，过滤组件，文本组件等丰富仪表板的故事可读性和层次性，且主题突出，以四个基础维度的数据逻辑结构为故事线，将生态环境的故事以数据可视化的形式娓娓道来。

4.仪表板模块化分布合理，使得数据可视化思路清晰，逻辑严谨，无论是专业人士还是非专业人士均能从展示作品中看出生态环境的维度数据和趋势发展。

5.逻辑结构清晰，分析合理，结合国际具体事件分析，发挥数据分析的主观能动性，以数据驱动故事内核，把生态环境的故事讲好，讲清楚，以数据分析展现数据本质。

制作流程

4.1分析思路

图4.1 生态环境数据分析思路图

对生态环境数据的分析，我们从四个维度出发（环境基础数据，濒危物种基础数据，绿地基础数据和污染基础数据），通过上图对四个维度的指标进行分析，从而实现生态环境数据分析。

其中四大维度中指标如下：

1. 环境基础数据：月平均气温（年份），碳排放量（国家），总碳排放量（年份），温度年平均差异（月份）。
2. 濒危物种基础数据：南极海冰范围（月份），濒危哺乳动物（国家），濒危两栖动物（国家），濒危地衣种树（国家），濒危淡水鱼种数（国家），濒危无脊椎动物种数（国家），濒危苔藓种数（国家）。
3. 绿地基础数据：国家公园占地面积（国家），自然保护区占地面积（国家），荒野区占地面积（国家），景观地占地面积（国家），栖息地占地面积（国家）。
4. 污染基础数据：国家产生废物（国家），塑料周期预测（年份），塑料流向预测（年份），城市垃圾（国家，年份），塑料积累量（年份），PM2.5量（国家）。

数据来源

1. 数据取自经合组织统计局（OECD Statistics）和国家统计局。
2. 原始数据源文档（15个xlsx文档）：09年气温.xlsx，99年平均气温.xlsx，1980-2016月份气温.xlsx,1980-2022温度异常.xlxs，2021按管理目标划分保护区占地面积.xlsx，本地威胁物种总数.xlsx,部门废物产生.xlsx,城市垃圾产生.xlsx，国家和地区的PM2.5.xlsx,受威胁物种总数.xlsx，塑料生命周期的生命气体排放.xlsx，温室气体排放量.xlsx，占土地专属经济区总面积的百分比.xlsx，主要城市平均气温.xlsx,主要城市相对湿度.xlsx。
3. 数据源处理表（18个xlsx文档）：09年气温.xlsx，99年平均气温.xlsx，1980-2016月份气温.xlsx,1980-2022温度异常.xlxs，2021按管理目标划分保护区占地面积.xlsx，本地威胁物种总数.xlsx,部门废物产生.xlsx,城市垃圾产生.xlsx，国家和地区的PM2.5.xlsx,受威胁物种总数.xlsx，塑料生命周期的生命气体排放.xlsx，温室气体排放量.xlsx，占土地专属经济区总面积的百分比.xlsx，主要城市平均气温.xlsx,主要城市相对湿度.xlsx，本地威胁物种总数转置表.xlsx，初始维度.xlsx，温室气体排放量转置.xlsx。
4. 数据处理工具：finebi，excel，OpenRefine。

数据加工

4.3.1 数据字段

1.环境基础数据基础字段

图4.2 环境基础数据字段

2.濒危物种基础数据

图4.3 濒危物种基础数据字段

3.绿地基础数据

图4.4 绿地基础数据字段

4.污染基础数据

图4.5 污染基础数据字段

4.3.2 数据加工过程

1. 09年气温.xlsx

使用excl中的数据获取，选择“从网站中获取数据”，输入打开的国家统计局页面网站，将原数据表导入，使用“填充”将源文件中的英文全部转化为汉字、再使用“填充”将数字格式纠正为即可，并将空值的列行删去，即可。

1. 99年平均气温.xlsx

使用excl中的数据获取，选择“从网站中获取数据”，输入打开的国家统计局页面网站，将原数据表导入，使用“填充”将源文件中的英文全部转化为汉字、再使用“填充”将数字格式纠正为即可，并将空值的列行删去，即可。

1. 1980-2016月份气温.xlsx

使用excl中的数据获取，选择“从网站中获取数据”，输入打开的国家统计局页面网站，将原数据表导入，使用“填充”将源文件中的英文全部转化为汉字、再使用“填充”将数字格式纠正为即可，并将空值的列行删去，即可。

1. 1980-2022温度异常.xlxs

使用excl中的数据获取，选择“从网站中获取数据”，输入打开的国家统计局页面网站，将原数据表导入，使用“填充”将源文件中的英文全部转化为汉字、再使用“填充”将数字格式纠正为即可，并将空值的列行删去，即可。

1. 2021按管理目标划分保护区占地面积.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“2021按管理目标划分保护区占地面积”，导出选择“excel”，得到的excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 本地威胁物种总数.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“本地威胁物种总数”，导出选择“excel”，得到的本地威胁物种总数.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 部门废物产生.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“本地威胁物种总数”，导出选择“excel”，得到的本地威胁物种总数.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 城市垃圾产生.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“城市垃圾产生”，导出选择“excel”，得到的城市垃圾产生.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 国家和地区的PM2.5.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“国家和地区的PM2.5”，导出选择“excel”，得到的国家和地区的PM2.5.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 受威胁物种总数.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“受威胁物种总数”，导出选择“excel”，得到的受威胁物种总数.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 塑料生命周期的生命气体排放.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“塑料生命周期的生命气体排放”，导出选择“excel”，得到的塑料生命周期的生命气体排放.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 温室气体排放量.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“温室气体排放量”，导出选择“excel”，得到的温室气体排放量.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 占土地专属经济区总面积的百分比.xlsx

在经合组织网中选择“数据库”，选择“环境”，找到“占土地专属经济区总面积的百分比”，导出选择“excel”，得到的占土地专属经济区总面积的百分比.excel表格，全选，右键单击“删除超链接”，“删除标注”，删除表中空值列和行，将excel复制，粘贴到新建的页面sheet1中，选择新建表格，选择当前数据，将最上面的空值行删除。

1. 本地威胁物种总数转置表.xlsx

打开得到的本地威胁物种总数表，下载插件“方方格子”，点击选择数据操作，选择行列倒置，可得转置数据表。

1. 温室气体排放量转置.xlsx

打开得到的温室气体排放量表，下载插件“方方格子”，点击选择数据操作，选择行列倒置，可得转置数据表。

成果展示

5.1 仪表板布局示意图

图5.1 仪表板布局图

5.2 模块一 环境基础数据分析

5.2.1 图表制作

1. 1880-2022年月平均气温彩虹图

图5.2 1880-2022年月平均气温彩虹图

制作方法：导入数据表“1980-2016年月份气温.xlsx”，图表类型中选择“多系列折线图”，将维度中“月份”拖向横轴，将指标1880-2022年的所有指标拖动到纵轴，为体现重点，我们点击2022，选择“特殊显示”，选择“动画”，确定“2s”，设计颜色样式，按彩虹色排列，删去图例。

数据分析：通过1880-2022年月平均气温彩虹图，经过40年数据统计，发现7月气温为每一年气温峰值，且每一年的平均气温在升高，全年高温日益严重。

1. 1990温室气体排放地图（co₂千吨）

图5.3 1990温室气体排放地图

制作方法：导入数据表温室气体排放量（CO₂）.xlsx，右击维度“国家”，选择地理字段，生成地理字段“国家（经度）”，“国家（纬度）”，把两个地理纬度拖至横纵轴，生成地图，将指标1990拖至颜色，标签，生成1990碳排放量区域地图。

数据分析：通过对1990年全球碳排放量地图分析，看见颜色最深的地区是美国，所以1990年温室气体排放量最高的是美国，其次是俄罗斯，那是俄罗斯和美国是属于经济强国，国内的经济蓬勃发展，碳排放量也居于世界前列。美国1990年碳排放量高达6453450.22千吨。

1. 2020世界温室气体排放地图（CO₂千吨）

图5.4 2020世界温室气体排放地图

制作方法：如1990世界温室气体排放地图。

数据分析：通过对2020年全球碳排放了地图分析，看见颜色最深的地区是中国，中国2020世界温室气体排放量最高。制造产业中心在中国，在疫情影响下，中国合理管控，科学引导，使得中国的制造产业居于世界前茅，提供全球大部分的产值。

1. 1980年-2022年温度的年平均值差异折线图

图5.5 1980年-2022年温度的年平均值差异折线图

制作方法：导入数据源1980-2022温度异常.xlsx，将月份拖至横轴，选择多系列折线图，将1980-2022年的指标依次拖拽到纵轴，设置每条折线的颜色，取消图例，取消数值轴标题，给2022年指标添加注释和动画特殊显示。、

数据分析：1929-1978每年温度年平均值降低，1978年后年平均温度升高；2002年开始每月年平均温度变化波动较大，尤其是1月到5月波动比较明显。可以看出，每一年的温度都在平均上升。

1. 全球30年碳排放量趋势图

图5.6 全球30年碳排放量趋势图

制作方法：导入数据库表温室气体排放量转置表.xlsx，添加计算字段“合计”，将所有国家求和，将指标合计拖放至纵轴，将年份拖放至横轴，在计算字段“合计”中，添加注释，选择条件或，添加最大的一个和最小的一个的注释，点击添加设置分析线，选择趋势线，指标选择“求和”，出现一条趋势线。

数据分析：近30年里，碳排放量的峰值是2007年。2018年全球碳排放开始下降，2018年11月欧盟通过了《欧盟2050战略性长期愿景》，要求欧盟从能源、建筑、交通、土地利用、农业、工业、循环经济等多方面入手，推动欧盟全面降低碳化发展。2020年全球疫情影响下，碳排放量减少5.9%，碳排放为320.79亿吨。世纪70年代至今，随着全球经济发展，碳排放和人均排放均有大幅增长。

1. 1990温室气体排放组合图

图5.7 1990温室气体排放组合图

制作方法：导入数据表温室气体排放量.xlsx，图形属性中选择对比柱状图，将纬度中国家拖拽至纵轴，将1990指标拖拽至横轴，将国家拖拽至颜色，将1990拖拽至标签，将1990拖拽至筛选，设置显示前20个国家，在纵轴中选择轴逆序，选择降序排列，按指标“1990”，不显示图例。至1990中添加特殊显示，选择调降“最大的一个”，取消数值轴的标题显示。

再按源数据表，添加一个玫瑰图，设置筛选，只显示前5个数据，显示标签，在图形外，设置只显示最大最小值，将玫瑰图设置悬浮，拖拽至对比柱状图内。

数据分析：欧盟30年碳排放量减少1936864.12千吨，位居碳排放量减少值第一；世界总碳排放量从1990到2020降低了4155110.7千吨；

1. 2020世界温室气体排放组合地图

图5.8 2020世界温室气体排放组合地图

图表制作：制作方法如1990世界温室气体排放组合图。

数据分析： 具体到国家碳排放量来看，中国、美国、印度是全球碳排放前三位国家，排放量远超其他国家，但碳排放走势有所不同。中国、印度的碳排放量逐年上升；美国的碳排放呈下降趋势。中国与印度工业发展相较美国起步较晚，目前，美国已经发展成为发达国家，而中国与印度仍是处于发展中国家，因此经济发展仍需要大量的煤炭能源消耗，碳排放量仍在增长。中国碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。印度在格拉斯哥联合国气候峰会上承诺，将在2070年前实现净零碳排放。而美国已逐渐调整能源结构，早在2007年便实现碳达峰，碳排放量已进入下降通道。

5.2.2 成果展示

图5.9 模块1成果展示图

5.3 模块二 濒危物种基础数据分析

5.3.1 图表制作

1. 南极海冰范围折线图

图5.10 南极海冰范围折线图

图表制作：导入数据表南极海冰范围.xlsx，把纬度月份拖入横轴，把1989-2022指标拖入纵轴，选择多系列折线图，将2022的折线设置为虚线，加入动画，和标注点。设置折线颜色和样式，取消数值轴标题和图例。

数据分析：从2014到2020南极海冰范围变化折线图不难看出，从2014年到2017年，在近4年的时间里，“南极损失的冰几乎和北极近40年损失的一样多”，且南极海冰融化的速度一直在加快。目前，研究人员对这一现象还没有合理解释

最近几十年，随着全球变暖持续，北极海冰早就呈现逐年减少的倾向，而南极海冰则呈现强烈波动，甚至直到2015年之前，南极海冰面积都在逐步增长。但这一切在2015年发生了变化。2016年到2017年间，南极海冰面积经历了历史性的下跌，短短两年间就损失了120万平方公里，相当于两个法国面积。

这引起科学家们的高度紧张。难道全球变暖加速了？一年之中，南极海冰范围最广的是10月；1-2月南极海冰范围减少，3-10月南极海冰范围不断增大，11-12月南极海冰范围减少；从2015-2020南极海冰范围一直在减少；

1. 濒危哺乳动物数量前20国家矩形树图

图5.11 濒危哺乳动物数量前20国家矩形树

图表制作：导入数据表本地威胁物种总数.xlsx，选择矩形树图，把国家拖拽至颜色和标签，把哺乳动物指标拖拽至大小。对指标哺乳动物筛选，选择的最大的前20个，调整颜色，组件样式中选择不显示图例，选择标题下划线，背景颜色为透明。

数据分析：澳大利亚的濒危哺乳动物数量最高；澳大利亚的濒危哺乳动物种类有107种；濒危哺乳动物影响：1、对生态系统长期的未知影响。2、不可估量的基因价值的损失。

1. 淡水鱼濒危物种前20警示图

图5.12 淡水鱼濒危物种前20警示图

图表制作：导入数据表本地威胁物种.xlsx，把纬度国家拖拽至纵轴和颜色，把淡水鱼拖拽至横轴，选择自定义图表，图形属性中选择“点”，形状中选择“红绿灯”，纵轴国家排序按淡水鱼降序排列，对淡水鱼筛选，只显示前20国家，给国家淡水鱼濒危第一加入动画显示。不显示图例，背景设置透明，标题样式选择“双下划线”。

数据分析：就第一点来说，单纯濒危动物的灭绝，在整个生物演化史上来说，根本不算什么。甚至从长远的角度来说，濒危动物的灭绝，甚至不一定是负的影响。 墨西哥的濒危淡水鱼种类数量最高；墨西哥的濒危淡水鱼种类有70种；

1. 两栖动物饼图

图5.13两栖动物饼图

图表制作：导入数据表本地威胁物种总数.xlsx，把国家拖拽至颜色，标签和细粒度，把两栖动物拖拽至大小，选择饼图。不显示图例，对国家筛选，只显示前30国家。

数据分析：通过各种濒危生物的数据分析，我们可以得出：墨西哥的两栖动物和爬行动物濒危数量最多；

1. 无脊椎动物仪表盘

图5.14 无脊椎动物仪表盘

图表制作：导入数据表本地威胁物种.xlsx，选择仪表盘，把国家拖拽至指针值，颜色，大小和细粒度，把无脊椎动物拖拽至目标值。

数据分析：德国维管束动物和无脊椎动物濒危数量最多。

1. 地衣濒危物种柱状图

图5.15 地衣濒危物种柱状图

图表制作：导入数据表本地威胁物种总数.xlsx，把国家拖拽至颜色和横轴，把地衣拖拽至纵轴，选择duoxilie1柱状图，对地衣指标筛选，只显示前10个国家，横轴按地衣的降序排列，且数值轴选择逆排序，加入趋势线和警戒线如图。不显示图例，背景色选择透明，适应性显示选择整体适应。

数据分析：德国地衣濒危物种数量最高

1. 各国苔藓濒危种数柱状图

图5.16 各国苔藓濒危种数柱状图

图表制作：制作方法如地衣濒危物种柱状图。

数据分析：德国苔藓濒危物种数量最高

1. 多种濒危物种对比折线图

图5.17 多种濒危物种对比折线图

图表制作：导入数据表本地威胁物种总数.xlsx，把国家拖拽至横轴，把其他濒危物种拖拽至纵轴，将鸟类和哺乳动物设置为虚线，选择特殊显示，选择“注释”，加入动画效果，不显示图例，整体显示，数值轴不显示标题。

数据分析：通过多种濒危物种对比折线图，我们可以发现濒危数最高的物种就是鸟类其次是哺乳动物，且濒危地都属澳大利亚濒危数最高，因为澳大利亚地理环境特殊，四周环海，离大陆比较远，其生态系统处于一个保护的模式，一旦出现外来物种，本地很难抵抗生物入侵，生态系统不够完善，最著名的就是澳大利亚的“兔子问题”。

5.3.2 成果展示

图5.18 模块二成果展示图

5.4 模块三 绿地基础数据分析

5.4.1 图表制作

1. 国家公园占地面积气泡图

图5.19 国家公园占地面积气泡图

图表制作：打开数据表2021管理目标划分保护区.xlsx，把纬度国家拖拽至颜色，标签和细粒度；把指标国家公园拖拽至大小，形状，标签，选择聚合气泡图，形状选择“正误”，不显示图例，设置颜色，对国家公园指标筛选，显示前30个国家，标题样式选择双下划线。

数据分析：自从1872年美国建立黄石国家公园以来，国家公园的概念在美国乃至世界各地生根发芽。现在，世界各地都在规划新的国家公园，受保护的每一寸土地都代表着人类与自然和谐相处的进步。近年来，我国也在逐渐规划国家公园，目前已规划了10个试点，计划将在2020年实现第一批国家公园建设。

通过对现如今统计的国家公园占地面积地图，不难看出国家公园在南美洲占地较多，国家公园占地面积中，澳大利亚圣诞岛国家公园占该国家面积最大，高达62.22%；

1. 景观地面积气泡图

图5.20 景观地面积气泡图

图表制作：制作过程如国家公园占地面积气泡图。

数据分析：截至2020年，至少17%的陆地与内陆水域以及10%的海岸与海洋得到保护，尤其是对于生物多样性和生态系统服务具有特殊重要性的区域。

景观地面积中，马提尼克岛国家景观地占该国地面积最大。

1. 自然保护区雷达图

图5.21 自然保护区雷达图

图表制作：打开数据表2021管理目标划分保护区.xlsx，把国家拖拽至颜色和横轴，把严格自然保护区拖拽至纵轴，选择折线雷达图，不显示图例，对严格自然保护区筛选。

数据分析：自然保护区占地面积中，巴西自然保护区占地最高，其中“热带雨林”着重保护，亚马孙热带雨林是世界上现存面积最大的雨林。

1. 国家公园占地面积前5玫瑰图

图5.22 国家公园占地面积前5玫瑰图

图表制作: 打开数据表2021管理目标划分保护区.xlsx，选择玫瑰图，把纬度国家拖拽至颜色，标签；把指标国家公园拖拽至半径，角度和标签。对国家公园进行筛选，只显示前5个国家，加入特殊显示，对最大的国家公园设置动画显示效果。

数据分析：对气泡图的补充说明。

1. 景观地前5玫瑰图

图5.23 景观地前5玫瑰图

图表制作:如国家公园占地面积前5玫瑰园。

数据分析：对气泡图的补充说明。

1. 国家荒野区前10折线图

图5.24 国家荒野区前10折线图

图表制作: 打开数据表2021管理目标划分保护区.xlsx，把国家拖拽至横轴和颜色，把荒野区拖拽至纵轴。在连线中设置“虚线”，对荒野区指标筛选，选择只显示前10个，横轴设置降序排列按荒野区，设置轴逆序。加入动画和特殊显示。

数据分析：在荒野区数据分析进行国家排序时，斯瓦尔巴和扬马延国家荒野区占比最高。

1. 栖息地前10折线图

图5.25 栖息地前10折线图

图表制作:如国家荒野区前10折线图。

数据分析：在对栖息地数据分析时对国家排序发现，法属南部和南及土地栖息地占该地比例最高。

1. 各国绿地面积堆积柱状图

图5.26 各国绿地面积堆积柱状图

图表制作: 打开数据表2021管理目标划分保护区.xlsx，把国家拖拽至横轴，把国家公园，荒野区，栖息地，自然保护区，景观地等拖拽至纵轴，选择堆积柱状图，添加计算字段“总和”，把所有字段全部求和。

数据分析：在对折线图分析时，发现卢森堡荒野区和栖息地占比几乎一样，原因时卢森堡的特殊地理位置和国土面积不大；各国绿地面积占比堆积图中，我们发现布维岛几乎全是荒野区，而南部和南极土地全是栖息地。

5.4.2 成果展示

图5.27 模块三成果展示图

5.5 模块四 环境污染基础数据分析

5.5.1 图表制作

1. 国家产生废物折线图

图5.28 国家产生废物折线图

图表制作：导入数据表国家产生废物.xlsx,把国家拖拽至横轴，颜色和形状，把2004和2006指标拖拽至纵轴，选择自定义图表，图像样式选择点，形状选择几何，不显示图例。

数据分析：根据生态环境部最新发布的数据：2020年，全国共有196个大、中城市向社会发布了2019年固体废物污染环境防治信息。其中，应开展信息发布工作的47个环境保护重点城市和53个环境保护模范城市均已按照规定发布信息，另外还有96个城市自愿开展了信息发布工作。经统计，此次发布信息的大、中城市一般工业固体废物产生量为13.8亿吨，工业危险废物产生量为4498.9万吨，医疗废物产生量为84.3万吨，城市生活垃圾产生量为23560.2万吨。

1. 国家产生废物04-06，06-08，10-21对比柱状图

图5.29 国家产生废物对比折线图

图表制作：导入国家产生废物.xlsx，把纬度国家拖拽至颜色和纵轴，把两个年份拖拽至横轴，选择纵轴按年份降序/升序排列，选择左值轴轴逆序，不显示图例，选择对比柱状图。其余做法相同。

数据分析：根据2018年12月世界银行发布的调查报告：2016年全球城市生活垃圾产生量为20.1亿吨。东亚太平洋地区是目前产生垃圾最多的区域，占世界垃圾总量的23%。尽管高收入国家仅占全球人口的16%，但产生的垃圾量却超过世界垃圾总量的三分之一。世行报告预测：随着快速城市化、人口增长和经济发展，全球垃圾量2030年将达到25.9亿吨，2050年将达到34亿吨。增长最快的地区将是撒哈拉以南非洲和南亚，预计到2050年，这两个地区垃圾产生总量将分别增加2倍和1倍，占世界垃圾总量35%。

垃圾分类迫在眉睫。

根据2018年12月世界银行发布的调查报告：2016年全球城市生活垃圾产生量为20.1亿吨。东亚太平洋地区是目前产生垃圾最多的区域，占世界垃圾总量的23%。尽管高收入国家仅占全球人口的16%，但产生的垃圾量却超过世界垃圾总量的三分之一。世行报告预测：随着快速城市化、人口增长和经济发展，全球垃圾量2030年将达到25.9亿吨，2050年将达到34亿吨。增长最快的地区将是撒哈拉以南非洲和南亚，预计到2050年，这两个地区垃圾产生总量将分别增加2倍和1倍，占世界垃圾总量35%。

随着城市人口快速增长和人民生活水平的提高，产生的生活垃圾也逐渐增多，无害化处理水平亟待提高。目前，城市生活垃圾无害化处理厂在中国大部分城市建立。2019年中国生活垃圾无害化处理厂有1183座，同比增长8.4%。

1. 至2053年塑料周期图

图5.30 至2053年塑料周期图

图表制作：导入至2053年塑料周期.xlsx，把名称拖拽至横轴，把2019-2053年份拖拽至纵轴。

数据分析：

目前尚未形成塑料生命周期循环。全球塑料年产量从2000年的2.34亿吨飙升至2019年的4.6亿吨。塑料垃圾从2000年的1.56亿吨增加至2019年的3.53亿吨。

尽管塑料使用量总体下降，但新型冠状病毒肺炎（COVID-19）增加了一次性塑料垃圾。2020年的疫情封锁和经济活动的下降使塑料使用量比2019年的水平减少了2.2%。塑料生命周期的碳足迹非常重要。塑料具有显著的碳足迹，其整个生命周期的温室气体排放量占全球温室气体排放总量的3.4%。2019年，塑料产生了18亿吨温室气体排放，其中90%来自塑料的生产和化石燃料的转化。

1. 塑料流向30年预测图

图5.31 塑料流向30年预测图

图表制作：做法如模板一的预测图。

数据分析：如果塑料需求按照目前的趋势发展，到2060年，全球塑料废物量将从2020年的每年10.944亿吨增加到每年34.846亿吨，使已经严重的环境问题上升到一个全新的水平。

全球性的塑料垃圾污染引发了消费者的强烈不满，促使监管机构在许多地区，尤其是欧盟，禁止或限制塑料的使用。

海洋塑料污染一直是公众关注的重点，然而，当考虑到塑料垃圾回收的潜力时，海洋塑料污染最好被理解为是高度可见的冰山一角。

化学工业、主要的消费工业、废物工业以及更广泛的社会一直缺少的是一幅清晰的前景图，在这幅图中，被丢弃的大量塑料可以被回收和再利用。

1. 2017年城市垃圾的产生和处理趋势图

图5.32 2017年城市垃圾的产生和处理趋势图

图表制作：做法如上。

数据分析：对2017年各国城市垃圾统计，我们可得，城市垃圾的数量排名依次是美洲，欧洲，美国，中国，亚洲等。

根据经合组织数据统计生成的图表：2017年全球美洲城市生活垃圾产生量为2.85亿吨。东亚太平洋地区是目前产生垃圾最多的区域，占世界垃圾总量的23%。尽管高收入国家仅占全球人口的16%，但产生的垃圾量却超过世界垃圾总量的三分之一。世行报告预测：随着快速城市化、人口增长和经济发展，全球垃圾量2030年将达到25.9亿吨，2050年将达到34亿吨。增长最快的地区将是撒哈拉以南非洲和南亚，预计到2050年，这两个地区垃圾产生总量将分别增加2倍和1倍，占世界垃圾总量35%。

1. 国家PM2.5暴露情况折线图

图5.33 国家PM2.5暴露情况折线图

图表制作：做法如上折线图。

数据分析：受新冠疫情的影响，防护设备及其附加包装所产生的大量塑料垃圾被直接丢弃到环境中，使得污染状况进一步加剧。如果对塑料进行生命周期分析，2015 年全球塑料释放的PM2.5为17亿吨二氧化碳当量 。预计到 2050 年这一数字将增加到大约65亿吨二氧化碳当量，占全球碳预算的 15%。

5.5.2 成果展示

图5.34 模块四成果展示图

5.6 图表联动

1.联动设置：将图表按“年份”连接。连接如图所示：

图5.35 联动设置“年份”图

2.联动设置：将图表按“国家”字段连接，连接的图表如图所示：

图5.36 联动设置“国家”图

总结和分享

根据对数据的分析，结合以时事说明，我们对生态环境的治理提出以下建议总结：

1. 碳排放：

·建立和实施不同时间尺度上的环境调控政策。控制经济发展过程中的碳排放,应建立实施碳排放法律法规、技术标准、碳交易、碳排放的企业准入门]槛、节能减排等政策措施降低碳排放量。

·积极推进产业结构向节能型、高级化发展,并大力发展环保产业。按照/减量化、再利用、资源化原则和走新型工业化道路的要求,采取各种有效措施,进一步改进 产业结构和能源结构从而降低碳排放。调整产业结构就要大力发展第三产业和高新技术产业,尤其是要大力发展环保产业。

·推行削减碳排放的技术,提高能源利用效率;发展低碳能源和可再生能源,改善能源结构。

1. 濒危物种：

·中国是濒危动物分布大国，且濒危物种繁多。据不完全统计，被列入《濒危野生动植物种国际贸易公约》附录的原产于中国的濒危动物有120多种，被列入《国家重点保护野生动物名录》的有257种，被列入地方各级单位的重点保护野生动物更有成百上千种。这些濒危动物的野外数量以及种群数量稀少，而且呈持续下降趋势，不同种类的濒危动物其濒危程度也各不相同，因而种群数量有异。

·就目前情况而言，我国保护稀有动物的态势不容乐观，加强对稀有动物的保护已迫在眉睫。

·自然保护区的建立无疑是保护野生动物、维持生物多样性最有效的途径之一，也是人类社会文明进步发展到一定阶段的必然产物。

·我国一些传统的经济动物，如黄羊、狍子等，在很多地区野外数量也有不同程度的下降，有些地方已经绝迹。因此，我们除了要对珍稀动物严加保护以外，对这些传统的经济动物，也要加强保护，积极饲养，合理利用，以保证它们种群的延续。

1. 绿地：

·来自美国宇航局（NASA）的数据显示，与20年前相比，世界变得更绿了——自2000年代初以来，全球绿叶面积增加了5％，该面积相当于所有亚马逊雨林的面积，而在这当中，至少有25％的贡献来自中国，也就是说中国正在引领全球土地绿化的增长。NASA同时也指出，这种影响主要来自中国雄心勃勃的植树造林计划。

·中国的森林扩大计划对绿化的贡献程度非常高，约占对全球绿化贡献的42％，制定这些企划起初的原因是为了改善生态环境、减少水土流失、空气污染、应对风沙和沙漠化等一系列问题，因为在中国干旱/半干旱的内陆地区，因为此前长期的植被受损，类似的环境问题非常严重，而通过植被恢复等一系列治理近年来减轻了环境问题。

1. 塑料污染：

·重点针对易向环境泄露的一次性塑料制品进行治理。

·应用循环经济理念开展塑料污染的整体综合治理。源头减量只是政策治理逻辑中的一个环节，本轮政策措施基本涵盖了塑料制品生产、流通、使用、回收、处置全过程和各环节，充分体现出全生命周期管理的系统性和整体性，彰显了“减量化、再利用、资源化”的循环经济理念。

·强化科技支撑，推动塑料污染治理达到更高水平，科学技术对塑料污染治理起到重要的支撑作用。

·中国将在全球塑料治理中发挥无可替代的影响，世界应以更客观公正的眼光看待中国塑料污染治理的努力。

·中国在塑料污染治理方面所做努力将影响深远。当前，欧盟一直积极推动塑料治理国际合作，希望在国际层面上发挥领导作用，促进全球塑料协议的达成，并推广欧盟在塑料循环经济领域采用的方法。日本也期望将其关于塑料治理的技术、革新、环境基础设备推广到全世界。中国作为塑料生产和消费的世界第一大国，除了解决自己的问题，也必将在全球塑料治理的合作中发挥无可替代的作用。

仪表板制作心得分享：

1. 故事要讲清楚，将明白，要有逻辑性，数据要可靠，来源稳定。要讲好故事，清晰明了，仪表板的布局要突出重点，图表要配备数据分析的文字。
2. 熟练运用数据处理软件，包括excel里自带的爬虫，和excel里面的插件运用和finebi里面的处理数据的功能，包括连结和血缘等。
3. 积极运用不同的组件，丰富仪表板，包括过滤组件，tab组件，图片组件，适当讲图表悬浮，可达到组合图表的效果，帮助读者理解仪表板。