随着城市化进程加速，空气污染问题日益受到关注。为有效监测和管理城市空气质量数据，本文设计并实现了一套基于SpringBoot的城市空气质量数据管理系统。该系统集成了数据采集、存储、分析和可视化功能，为环境保护部门提供科学决策支持。
在硬件设计方面，系统采用分布式传感器网络部署于城市各监测点，实时采集PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物等关键空气质量指标。传感器节点通过4G/5G网络将数据传输至云端服务器，确保数据的实时性和准确性。服务器采用集群架构，配备高性能处理器和大容量存储设备，满足海量数据处理需求。
软件系统基于SpringBoot框架开发，采用分层架构设计：
- 数据接入层：负责接收传感器数据，进行格式校验和预处理
- 业务逻辑层：实现数据统计分析、预警判断等核心功能
- 数据持久层：采用MySQL进行结构化数据存储，Redis缓存热点数据
- 展示层：基于Vue.js开发响应式Web界面，支持多维度数据可视化
系统核心功能包括：
- 实时数据监测：动态展示各监测点空气质量指数
- 历史数据查询：支持按时间、区域等多条件组合查询
- 污染趋势分析：通过机器学习算法预测空气质量变化
- 预警通知：当污染物浓度超标时自动发送预警信息
- 报表生成：自动生成日报、月报等统计分析报表
在系统安全方面，采用Spring Security实现权限管理，区分管理员、操作员和公众用户等不同角色权限。数据传输采用HTTPS协议加密，确保数据安全。
经过测试验证，系统运行稳定，能够满足城市空气质量管理的实际需求。该系统不仅提高了环境监测效率，也为城市环境治理提供了可靠的数据支撑，具有较好的推广应用价值。未来可进一步扩展移动端应用，增强系统的便携性和实用性。
