💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
北京气象站数据可视化系统-系统功能
《基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统》是一套综合运用现代大数据技术栈构建的气象数据分析平台，系统采用Hadoop分布式存储框架和Spark大数据计算引擎作为核心技术架构，结合Python编程语言和Django Web框架，实现了对北京地区气象站历史数据的深度挖掘与可视化展示。系统在数据处理层面利用HDFS分布式文件系统存储海量气象数据，通过Spark SQL进行高效的数据查询和分析计算，配合Pandas和NumPy等科学计算库完成复杂的统计分析任务，数据存储采用MySQL关系型数据库确保数据的一致性和可靠性。在功能实现上，系统构建了四大核心分析维度：气象时间序列变化分析维度深入探索年度平均气温变化、降水量周期性规律及季节性气候特征；极端天气事件分析维度专注于高温天数趋势、历史极值温度排名等关键指标；气象地理空间分布分析维度运用K-Means聚类算法实现气候分区，分析海拔与气温降水的关联性；多变量综合关联分析维度则深度挖掘温湿度关系、人体舒适度指数等复合指标。前端采用Vue.js框架配合ElementUI组件库和ECharts可视化引擎，通过丰富的图表形式如折线图、热力图、雷达图等直观展示分析结果，为气象研究、城市规划和民生服务提供科学的数据支撑和决策依据。
北京气象站数据可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot
前端：Vue+ElementUI+Echarts
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark
数据库：MySQL
北京气象站数据可视化系统-背景意义
选题背景 近年来，气候变化问题日益突出，极端天气事件频发，据国家气象局统计数据显示，北京地区年平均气温在过去50年中上升了2.4℃，极端高温日数增加了约15天，降水分布也呈现明显的时空不均匀特征。传统的气象数据分析方法在面对海量、多维度的气象观测数据时显得力不从心，无法充分挖掘数据背后的深层规律和关联关系。与此同时，大数据技术的迅猛发展为气象数据分析带来了全新的机遇，Hadoop、Spark等分布式计算框架能够高效处理TB级别的气象历史数据，而机器学习算法的应用使得复杂的气候模式识别成为可能。北京作为我国首都，拥有密集的气象监测网络和丰富的历史观测资料，这些珍贵的数据资源亟需借助现代化的技术手段进行深度分析和可视化展示，以更好地服务于气候研究、城市管理和公众生活。在这样的背景下，构建一套基于大数据技术的北京气象站数据可视化分析系统具有重要的现实需求和技术价值。 选题意义 本课题的实施具有多重重要意义，在科学研究层面，系统通过对北京地区长期气象数据的深度挖掘，能够揭示区域气候变化的演变规律和驱动机制，为气候学研究提供有力的数据支撑和分析工具。在城市管理方面，系统生成的极端天气分布图、温度变化趋势分析等成果可以直接服务于城市规划部门，帮助制定更加科学的防灾减灾预案和基础设施建设标准，比如通过分析历史高温分布数据优化城市绿化布局，根据降水规律改进排水系统设计。对于公众生活而言，系统提供的人体舒适度指数、季节性气候特征分析等功能，能够为市民的日常出行、健康管理提供个性化的气象服务指导。从技术创新角度来看，项目将大数据处理、机器学习算法与气象领域深度融合，探索了Spark在气象数据分析中的应用潜力，为相关技术在其他领域的推广应用积累了宝贵经验。同时，系统采用的可视化展示方式大大降低了专业气象数据的理解门槛，让复杂的气候分析结果能够以直观友好的形式呈现给不同背景的用户群体。
北京气象站数据可视化系统-演示视频
北京气象站数据可视化系统-演示图片
北京气象站数据可视化系统-代码展示
def annual_temperature_trend_analysis(request):
connection = get_connection()
cursor = connection.cursor()
query = """
SELECT year, AVG(avg_temp) as yearly_avg_temp
FROM weather_data
WHERE avg_temp IS NOT NULL
GROUP BY year
ORDER BY year
"""
cursor.execute(query)
raw_data = cursor.fetchall()
cursor.close()
connection.close()
years = [row[0] for row in raw_data]
temperatures = [float(row[1]) for row in raw_data]
temperature_changes = []
for i in range(1, len(temperatures)):
change_rate = ((temperatures[i] - temperatures[i-1]) / temperatures[i-1]) * 100
temperature_changes.append({
'year': years[i],
'change_rate': round(change_rate, 2)
})
trend_analysis = {
'total_years': len(years),
'avg_temperature': round(sum(temperatures) / len(temperatures), 2),
'max_temp_year': years[temperatures.index(max(temperatures))],
'min_temp_year': years[temperatures.index(min(temperatures))],
'temperature_range': round(max(temperatures) - min(temperatures), 2),
'warming_trend': temperatures[-1] > temperatures[0]
}
result_data = {
'years': years,
'temperatures': temperatures,
'changes': temperature_changes,
'analysis': trend_analysis
}
return JsonResponse(result_data)
def extreme_weather_events_analysis(request):
connection = get_connection()
cursor = connection.cursor()
high_temp_query = """
SELECT year, SUM(days_over_35c) as total_hot_days
FROM weather_data
WHERE days_over_35c IS NOT NULL
GROUP BY year
ORDER BY year
"""
cursor.execute(high_temp_query)
hot_days_data = cursor.fetchall()
extreme_temp_query = """
SELECT station_name, MAX(max_temp) as highest_temp, MIN(min_temp) as lowest_temp
FROM weather_data
WHERE max_temp IS NOT NULL AND min_temp IS NOT NULL
GROUP BY station_name
ORDER BY highest_temp DESC
"""
cursor.execute(extreme_temp_query)
extreme_temps = cursor.fetchall()
temp_range_query = """
SELECT year, month, AVG(max_temp - min_temp) as avg_temp_range
FROM weather_data
WHERE max_temp IS NOT NULL AND min_temp IS NOT NULL
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month
"""
cursor.execute(temp_range_query)
temp_ranges = cursor.fetchall()
cursor.close()
connection.close()
hot_days_trend = []
for row in hot_days_data:
hot_days_trend.append({
'year': row[0],
'hot_days': int(row[1]) if row[1] else 0
})
station_extremes = []
for row in extreme_temps:
station_extremes.append({
'station': row[0],
'max_temp': float(row[1]) if row[1] else 0,
'min_temp': float(row[2]) if row[2] else 0,
'temp_difference': float(row[1] - row[2]) if row[1] and row[2] else 0
})
monthly_ranges = {}
for row in temp_ranges:
year_month = f"{row[0]}-{row[1]:02d}"
monthly_ranges[year_month] = round(float(row[2]), 2) if row[2] else 0
extreme_analysis = {
'total_hot_days': sum([item['hot_days'] for item in hot_days_trend]),
'hottest_station': max(station_extremes, key=lambda x: x['max_temp'])['station'],
'coldest_station': min(station_extremes, key=lambda x: x['min_temp'])['station'],
'max_temp_range': max(monthly_ranges.values()) if monthly_ranges else 0
}
return JsonResponse({
'hot_days_trend': hot_days_trend,
'station_extremes': station_extremes,
'monthly_ranges': monthly_ranges,
'analysis': extreme_analysis
})
def spatial_distribution_clustering_analysis(request):
connection = get_connection()
cursor = connection.cursor()
spatial_query = """
SELECT station_name, longitude, latitude, altitude,
AVG(avg_temp) as avg_temperature,
SUM(precipitation) as total_precipitation,
AVG(min_relative_humidity) as avg_humidity
FROM weather_data
WHERE longitude IS NOT NULL AND latitude IS NOT NULL
GROUP BY station_name, longitude, latitude, altitude
"""
cursor.execute(spatial_query)
station_data = cursor.fetchall()
cursor.close()
connection.close()
stations_info = []
features_for_clustering = []
for row in station_data:
station_info = {
'name': row[0],
'longitude': float(row[1]),
'latitude': float(row[2]),
'altitude': float(row[3]) if row[3] else 0,
'avg_temp': round(float(row[4]), 2) if row[4] else 0,
'total_precip': round(float(row[5]), 2) if row[5] else 0,
'avg_humidity': round(float(row[6]), 2) if row[6] else 0
}
stations_info.append(station_info)
features_for_clustering.append([
station_info['avg_temp'],
station_info['total_precip'],
station_info['altitude'],
station_info['avg_humidity']
])
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
scaler = StandardScaler()
normalized_features = scaler.fit_transform(features_for_clustering)
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(normalized_features)
for i, station in enumerate(stations_info):
station['cluster'] = int(cluster_labels[i])
cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
cluster_analysis = {}
for i in range(4):
cluster_stations = [s for s in stations_info if s['cluster'] == i]
cluster_analysis[f'cluster_{i}'] = {
'station_count': len(cluster_stations),
'avg_temp_center': round(float(cluster_centers[i][0]), 2),
'precip_center': round(float(cluster_centers[i][1]), 2),
'altitude_center': round(float(cluster_centers[i][2]), 2),
'humidity_center': round(float(cluster_centers[i][3]), 2),
'stations': [s['name'] for s in cluster_stations]
}
altitude_temp_correlation = np.corrcoef(
[s['altitude'] for s in stations_info],
[s['avg_temp'] for s in stations_info]
)[0, 1]
altitude_precip_correlation = np.corrcoef(
[s['altitude'] for s in stations_info],
[s['total_precip'] for s in stations_info]
)[0, 1]
return JsonResponse({
'stations': stations_info,
'clusters': cluster_analysis,
'correlations': {
'altitude_temp': round(float(altitude_temp_correlation), 3),
'altitude_precip': round(float(altitude_precip_correlation), 3)
}
})
北京气象站数据可视化系统-结语
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