空气质量是影响人类健康和生态环境的重要因素，随着工业化和城市化的发展，空气污染问题日益严重，对人类的生命安全和社会经济发展造成了巨大的威胁。根据世界卫生组织（WHO）的报告，全球每年有约万人死于与空气污染相关的疾病，其中90%发生在低收入和中等收入国家。因此，及时、准确、全面地监测空气质量，对于制定有效的环境保护政策，预警和应对空气污染事件，提高公众的环境意识和参与度，具有重要的意义。

传统的空气质量监测系统主要依靠固定的、分布稀疏的、成本高昂的监测站点，通过专业的仪器设备，对空气中的主要污染物进行定点、定时、定量的采样和分析。这种方式虽然可以提供较高的数据精度和可靠性，但也存在以下几个方面的局限性：

空间覆盖不足：由于监测站点数量有限，往往只能覆盖部分城市区域或重点区域，无法反映城市内部或区域之间的空气质量差异和变化趋势。例如，根据中国环境保护部（MEP）发布的《年中国城市环境状况公报》，全国共有个地级及以上城市建立了国家控制站点共个，平均每个城市只有4.2个站点。

时间延迟较大：由于监测数据需要经过采样、传输、处理、审核等多个环节，往往需要数小时甚至数天才能向公众发布，无法实时反映空气质量状况和变化。例如，根据中国环境保护部（MEP）发布的《年中国城市环境状况公报》，全国个地级及以上城市中只有个城市实现了小时数据发布。

数据共享不充分：由于监测数据涉及多个部门和机构的利益和责任，往往存在数据孤岛、数据壁垒、数据不透明等问题，导致数据利用效率低下，无法形成有效的数据协同和数据驱动。例如，根据中国科学院（CAS）发布的《中国空气质量科学评估报告》，全国共有约1.5万个空气质量监测站点，但只有约10%的数据向社会公开。

公众参与不够：由于监测数据缺乏个性化、互动性和可视化等特点，往往难以引起公众的