openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
可通过 importAURN 和 importKCL 函数从英国数百个空气监测站获取数据可以非常容易的处理大气成分数据通过 windRose 和 pollutionRose 很容易绘制污染风玫瑰图可以非常灵活的绘制时间类型图，比如时间序列、日历图等更复杂的二元极坐标和条件概率函数，以帮助描述不同的污染源获取NOAA Hysplit预先计算了96小时的后向轨迹，以及许多绘图和分析函数，如轨迹频率、潜在源贡献函数和轨迹聚类使用上述灵活的方法对空气质量模型进行评估的许多功能，例如，类型选项可以方便地按季节、小时等对模型进行评估。这些包括关键模型统计、泰勒图、条件分位数图。openair的功能非常强大，有非常详细的说明文档和配套的在线书籍，其中在线书籍的内容非常丰富，几乎涵盖了空气质量数据分析的每一个方面。唯一的缺点可能就是没有Python版本了。
安装安装非常很方便，只需要执行如下命令即可：
代码语言：javascript复制require(devtools)
install_github('davidcarslaw/openair')
示例官方文档和在线书籍提供了大量的示例，在线书籍共22个章节，去除引言和包的介绍部分，其余20个章节分别介绍了：空气质量和气象数据获取、风和污染玫瑰图、极坐标图、时间序列图、时间变化分析、时间比例图(大气成分)、时间趋势热力图、日历图、散点图、轨迹分析、模式评估、泰勒图、趋势分析、条件分位数、其它工具函数等。
这里仅展示其中几个示例，感兴趣的可以直接前往官方文档或在线书籍查看。
风玫瑰图
趋势热力图
日历图
泰勒图
后向轨迹浓度
参考链接：
1. https://davidcarslaw.github.io/openair/
2. https://bookdown.org/david_carslaw/openair/