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

在全球气候变化、人口增长和经济发展的多重驱动下，水资源短缺已成为制约可持续发展的关键瓶颈。传统的水资源管理方式往往局限于静态统计和单一维度分析，难以准确把握全球水资源利用的动态演变规律和复杂关联关系。随着大数据技术的快速发展，利用先进的数据处理和可视化技术对全球用水量数据进行深度挖掘和多维分析，已成为提升水资源管理决策科学性和有效性的重要途径。

基于大数据技术的全球用水量智能分析平台围绕全球水资源利用状况开展多维度、多层次的数据挖掘与分析研究。研究内容涵盖全球水资源消耗的时序演变规律、各国用水特征的横向对比、水资源稀缺性的专题归因分析、重点国家的深度剖析以及多维指标的关联与聚类探索等五个核心维度。通过运用时间序列分析、聚类算法、相关性分析等多种数据挖掘技术，系统能够从宏观到微观、从静态到动态、从单一到综合的角度，全面刻画全球水资源利用的现状、趋势和内在规律。研究旨在构建一个集数据整合、智能分析、可视化展示于一体的综合性平台，为全球水资源管理提供科学的数据支撑和决策依据，推动水资源的可持续利用和国际合作。

系统采用前后端分离架构，后端基于Python和大数据技术栈进行数据处理和分析，前端使用Vue框架结合ECharts进行数据可视化展示，数据存储采用MySQL数据库。主要功能模块包括：数据采集与预处理模块、时序分析模块、对比分析模块、关联分析模块、可视化展示模块和用户交互模块，形成完整的数据分析生态链。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏.png

大屏2.png

3.2 分析页面

高级分析.png

归因分析.png

横向对比.png

演变分析.png

3.3 基础页面

[图片上传中...(数据.png-e241a7-1757229747293-1)]

5 部分功能代码

 def temporal_evolution_analysis(self):
        """
        全球水资源消耗时序演变分析模块
        包含全球总用水量、人均用水量、用水结构、稀缺状况等时序分析
        """
        print("=" * 50)
        print("开始执行全球水资源消耗时序演变分析")
        print("=" * 50)
        
        # 1.1 全球总用水量年度变化趋势分析
        global_annual_consumption = self.data.groupby('Year')['Total Water Consumption (Billion Cubic Meters)'].sum().reset_index()
        
        # 计算年度增长率
        global_annual_consumption['Growth_Rate'] = global_annual_consumption['Total Water Consumption (Billion Cubic Meters)'].pct_change() * 100
        
        print("1.1 全球总用水量年度变化趋势：")
        print(global_annual_consumption.head())
        
        # 1.2 全球人均用水量年度变化趋势分析
        global_per_capita = self.data.groupby('Year')['Per Capita Water Use (Liters per Day)'].mean().reset_index()
        
        # 计算人均用水量变化趋势
        global_per_capita['Trend'] = np.where(global_per_capita['Per Capita Water Use (Liters per Day)'].diff() > 0, '上升', '下降')
        
        print("\n1.2 全球人均用水量年度变化趋势：")
        print(global_per_capita.head())
        
        # 1.3 全球用水结构年度演变分析
        water_structure = self.data.groupby('Year')[
            ['Agricultural Water Use (%)', 'Industrial Water Use (%)', 'Household Water Use (%)']
        ].mean().reset_index()
        
        # 计算各行业用水占比变化
        for col in ['Agricultural Water Use (%)', 'Industrial Water Use (%)', 'Household Water Use (%)']:
            water_structure[f'{col}_change'] = water_structure[col].diff()
        
        print("\n1.3 全球用水结构年度演变：")
        print(water_structure.head())
        
        # 1.4 全球水资源稀缺状况演变分析
        scarcity_evolution = pd.crosstab(self.data['Year'], self.data['Water Scarcity Level'])
        scarcity_evolution['Total_Countries'] = scarcity_evolution.sum(axis=1)
        
        # 计算各稀缺等级占比
        for level in ['High', 'Medium', 'Low']:
            if level in scarcity_evolution.columns:
                scarcity_evolution[f'{level}_Ratio'] = scarcity_evolution[level] / scarcity_evolution['Total_Countries'] * 100
        
        print("\n1.4 全球水资源稀缺状况演变：")
        print(scarcity_evolution.head())
        
        # 1.5 全球水资源补给与消耗平衡趋势分析
        balance_trend = self.data.groupby('Year')[
            ['Rainfall Impact (Annual Precipitation in mm)', 'Groundwater Depletion Rate (%)']
        ].mean().reset_index()
        
        # 计算水资源平衡指数（简化模型：降雨量/地下水消耗率）
        balance_trend['Balance_Index'] = balance_trend['Rainfall Impact (Annual Precipitation in mm)'] / (
            balance_trend['Groundwater Depletion Rate (%)'] + 1)  # 加1避免除零
        
        print("\n1.5 全球水资源补给与消耗平衡趋势：")
        print(balance_trend.head())
        
        return {
            'global_consumption': global_annual_consumption,
            'per_capita_trend': global_per_capita,
            'structure_evolution': water_structure,
            'scarcity_evolution': scarcity_evolution,
            'balance_trend': balance_trend
        }

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