注意：該項目只展示部分功能
1 開發(fā)環(huán)境
發(fā)語言：python
采用技術(shù)：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技術(shù)框架
數(shù)據(jù)庫：MySQL
開發(fā)環(huán)境：PyCharm
2 系統(tǒng)設(shè)計
隨著我國城市化進程加速和工業(yè)化發(fā)展，空氣污染問題日益嚴重，對公眾健康和社會經(jīng)濟發(fā)展造成重大影響，傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測方式難以滿足海量多源異構(gòu)環(huán)境數(shù)據(jù)的實時處理和深度分析需求，亟需運用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段構(gòu)建智能化的空氣質(zhì)量分析平臺，為環(huán)境治理決策提供科學支撐。技術(shù)架構(gòu)方面，系統(tǒng)采用分布式計算框架，利用Hadoop進行海量環(huán)境數(shù)據(jù)的存儲管理，通過Spark引擎實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和分析計算，運用Python進行復(fù)雜的統(tǒng)計建模和相關(guān)性分析算法實現(xiàn)，前端基于Vue框架開發(fā)交互界面，集成Echarts圖表庫實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)可視化展示，底層采用MySQL數(shù)據(jù)庫確保數(shù)據(jù)的持久化存儲和快速查詢。
功能模塊方面，系統(tǒng)涵蓋五大核心分析維度：一是空氣污染時間規(guī)律分析模塊，實現(xiàn)主要污染物年際變化趨勢、季節(jié)性特征、月度變化規(guī)律、日內(nèi)變化模式以及周末效應(yīng)的深度挖掘；二是空間分布特征分析模塊，對北京、上海、廣州、成都、深圳等重點城市進行橫向?qū)Ρ?，分析各城市污染物?gòu)成差異和空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例；三是污染物成分關(guān)聯(lián)分析模塊，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)算法探究PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3六大污染物間的伴生關(guān)系，計算PM2.5/PM10比值判斷污染來源類型；四是氣象影響探索分析模塊，量化分析風速、風向、溫濕度等氣象要素對污染物擴散和二次生成的作用機制；五是數(shù)據(jù)可視化展示模塊，將所有分析結(jié)果以交互式圖表形式呈現(xiàn)，為環(huán)境決策和公眾健康防護提供科學依據(jù)。
3 系統(tǒng)展示
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5 部分功能代碼
def analyze_seasonal_city_differences(self, df):
"""
城市群季節(jié)性污染差異對比分析
Args:
df: 多城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)DataFrame
Returns:
dict: 季節(jié)性城市差異分析結(jié)果
"""
# 按城市和季節(jié)雙維度分組分析
seasonal_city_analysis = df.groupBy("city", "season").agg(
avg("PM2.5").alias("avg_PM2_5"),
avg("AQI").alias("avg_AQI"),
count("*").alias("data_count")
)
seasonal_differences = []
# 構(gòu)建季節(jié)-城市矩陣分析
for season in ["春季", "夏季", "秋季", "冬季"]:
season_data = seasonal_city_analysis.filter(col("season") == season).collect()
# 找出該季節(jié)污染最重和最輕的城市
season_sorted = sorted(season_data, key=lambda x: x.avg_PM2_5)
best_city = season_sorted[0] if season_sorted else None
worst_city = season_sorted[-1] if season_sorted else None
city_season_data = []
for row in season_data:
city_season_data.append({
"city": row.city,
"avg_PM2_5": round(row.avg_PM2_5, 2),
"avg_AQI": round(row.avg_AQI, 2),
"data_count": row.data_count
})
seasonal_differences.append({
"season": season,
"city_data": city_season_data,
"best_city": {
"name": best_city.city if best_city else "無數(shù)據(jù)",
"PM2_5": round(best_city.avg_PM2_5, 2) if best_city else 0
},
"worst_city": {
"name": worst_city.city if worst_city else "無數(shù)據(jù)",
"PM2_5": round(worst_city.avg_PM2_5, 2) if worst_city else 0
},
"seasonal_variance": round(worst_city.avg_PM2_5 - best_city.avg_PM2_5, 2) if (worst_city and best_city) else 0
})
# 分析哪個季節(jié)城市間差異最大
max_variance_season = max(seasonal_differences, key=lambda x: x["seasonal_variance"])
return {
"seasonal_analysis": seasonal_differences,
"max_variance_season": max_variance_season["season"],
"analysis_insight": f"{max_variance_season['season']}是城市間污染差異最大的季節(jié)，最大差值為{max_variance_season['seasonal_variance']}μg/m3"
}
def _classify_pollution_type(self, city_row):
"""
根據(jù)污染物濃度特征分類城市污染類型
Args:
city_row: 城市污染物數(shù)據(jù)行
Returns:
str: 污染類型分類結(jié)果
"""
# 基于SO2、NO2、PM2.5的相對濃度判斷污染類型
if city_row.avg_SO2 > 30 and city_row.avg_PM2_5 > 50:
return "工業(yè)型污染" # 高SO2 + 高PM2.5
elif city_row.avg_NO2 > 40 and city_row.avg_CO > 1.5:
return "交通型污染" # 高NO2 + 高CO
elif city_row.avg_O3 > 100:
return "光化學污染" # 高O3
elif city_row.avg_PM2_5 > 35 and city_row.avg_PM10 > 70:
return "顆粒物污染" # 高PM
else:
return "復(fù)合型污染" # 多種污染物均較高
def save_analysis_results(self, results, table_name):
"""
將分析結(jié)果保存到MySQL數(shù)據(jù)庫
Args:
results: 分析結(jié)果數(shù)據(jù)
table_name: 目標數(shù)據(jù)表名
"""
# 建立MySQL連接
connection = pymysql.connect(
host=self.mysql_config['host'],
port=self.mysql_config['port'],
user=self.mysql_config['user'],
password=self.mysql_config['password'],
database=self.mysql_config['database'],
charset='utf8mb4'
)
源碼項目、定制開發(fā)、文檔報告、PPT、代碼答疑
希望和大家多多交流
