注意：该项目只展示部分功能
1 开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着我国城市化进程加速和工业化发展，空气污染问题日益严重，对公众健康和社会经济发展造成重大影响，传统的环境监测方式难以满足海量多源异构环境数据的实时处理和深度分析需求，亟需运用大数据技术手段构建智能化的空气质量分析平台，为环境治理决策提供科学支撑。技术架构方面，系统采用分布式计算框架，利用Hadoop进行海量环境数据的存储管理，通过Spark引擎实现高效的数据处理和分析计算，运用Python进行复杂的统计建模和相关性分析算法实现，前端基于Vue框架开发交互界面，集成Echarts图表库实现多维度数据可视化展示，底层采用MySQL数据库确保数据的持久化存储和快速查询。
功能模块方面，系统涵盖五大核心分析维度：一是空气污染时间规律分析模块，实现主要污染物年际变化趋势、季节性特征、月度变化规律、日内变化模式以及周末效应的深度挖掘；二是空间分布特征分析模块，对北京、上海、广州、成都、深圳等重点城市进行横向对比，分析各城市污染物构成差异和空气质量优良天数比例；三是污染物成分关联分析模块，通过皮尔逊相关系数算法探究PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3六大污染物间的伴生关系，计算PM2.5/PM10比值判断污染来源类型；四是气象影响探索分析模块，量化分析风速、风向、温湿度等气象要素对污染物扩散和二次生成的作用机制；五是数据可视化展示模块，将所有分析结果以交互式图表形式呈现，为环境决策和公众健康防护提供科学依据。
3 系统展示
4 更多推荐
计算机专业毕业设计新风向，2026年大数据 + AI前沿60个毕设选题全解析，涵盖Hadoop、Spark、机器学习、AI等类型
计算机专业毕业设计选题深度剖析，掌握这些技巧，让你的选题轻松通过，文章附35个优质选题助你顺利通过开题！
【避坑必看】26届计算机毕业设计选题雷区大全，这些毕设题目千万别选！选题雷区深度解析
【有源码】基于LTM模型+大数据的电信客户流失数据分析系统-基于机器学习的电信客户流失预测与分析系统-基于客户画像的电信流失用户识别与分析系统
【有源码】基于Hadoop+Spark的海洋塑料污染大数据分析与可视化系统-基于Python+K-Means聚类的海洋塑料污染数据挖掘与智能分析平台
5 部分功能代码
def analyze_seasonal_city_differences(self, df):
"""
城市群季节性污染差异对比分析
Args:
df: 多城市空气质量数据DataFrame
Returns:
dict: 季节性城市差异分析结果
"""
# 按城市和季节双维度分组分析
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 = []
# 构建季节-城市矩阵分析
for season in ["春季", "夏季", "秋季", "冬季"]:
season_data = seasonal_city_analysis.filter(col("season") == season).collect()
# 找出该季节污染最重和最轻的城市
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 "无数据",
"PM2_5": round(best_city.avg_PM2_5, 2) if best_city else 0
},
"worst_city": {
"name": worst_city.city if worst_city else "无数据",
"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
})
# 分析哪个季节城市间差异最大
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']}是城市间污染差异最大的季节，最大差值为{max_variance_season['seasonal_variance']}μg/m³"
}
def _classify_pollution_type(self, city_row):
"""
根据污染物浓度特征分类城市污染类型
Args:
city_row: 城市污染物数据行
Returns:
str: 污染类型分类结果
"""
# 基于SO2、NO2、PM2.5的相对浓度判断污染类型
if city_row.avg_SO2 > 30 and city_row.avg_PM2_5 > 50:
return "工业型污染" # 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 "光化学污染" # 高O3
elif city_row.avg_PM2_5 > 35 and city_row.avg_PM10 > 70:
return "颗粒物污染" # 高PM
else:
return "复合型污染" # 多种污染物均较高
def save_analysis_results(self, results, table_name):
"""
将分析结果保存到MySQL数据库
Args:
results: 分析结果数据
table_name: 目标数据表名
"""
# 建立MySQL连接
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'
)
源码项目、定制开发、文档报告、PPT、代码答疑
希望和大家多多交流
