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基于大数据的城市空气污染数据分析系统-功能介绍
《基于大数据的城市空气污染数据分析系统》是一套采用Hadoop+Spark大数据技术架构开发的城市环境数据分析平台，系统运用Python和Java双语言支持，后端基于Django和Spring Boot框架构建，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现数据可视化展示。该系统核心功能涵盖四大分析模块：首先是污染时空分布特征分析，包括不同城市污染水平对比、污染物浓度年际变化趋势分析、季节性变化模式分析、日变化规律分析以及工作日与周末污染差异分析；其次是污染物关联性分析，深入研究主要污染物之间的相关性、PM2.5与PM10浓度比值变化，以及O3与其前体物NO2、CO的关系探究；第三是气象因素影响分析，通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据科学工具，分析气象因素与PM2.5浓度的相关性、风速风向对污染物扩散的影响、不同天气状况下的污染特征，以及湿度与能见度的关系；最后是空气质量综合评价与成因分析，包括不同城市AQI等级分布对比、季节性AQI优良率分析、重污染天气首要污染物识别和重污染天气气象成因分析。系统利用HDFS分布式存储管理海量环境监测数据，通过Spark分布式计算引擎进行高效数据处理和分析，所有清洗后的数据和分析结果均以CSV格式独立存储，为城市环境治理决策提供科学的数据支撑和可视化展示平台。
基于大数据的城市空气污染数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着城市化进程加速和工业化发展，我国城市空气污染问题日益凸显。根据生态环境部发布的《2024中国生态环境状况公报》显示，2024年全国地级及以上城市细颗粒物(PM2.5)平均浓度达到29.3微克/立方米，空气质量优良天数比例为87.2%，虽然较往年有所改善，但重污染天气仍时有发生。同时，中国367个城市的空气质量监测数据显示，不同城市间空气质量差异显著，污染物时空分布规律复杂多样。当前环境监测领域面临海量数据处理挑战，传统的小规模数据分析方法已无法满足现代城市环境管理需求。在此背景下，2023年我国大数据核心产业收入总规模达30.8万亿元，大数据技术与环境监测的深度融合成为必然趋势。如何运用Hadoop、Spark等大数据技术对城市空气污染数据进行深度挖掘和智能分析，揭示污染物浓度变化规律、气象因素影响机制以及污染源分布特征，已成为环境科学与计算机科学交叉领域的重要研究方向。 选题意义 本课题的研究具有重要的理论价值和现实意义。从实际应用角度来看，通过构建基于大数据技术的城市空气污染分析系统，能够有效处理TB级环境监测数据，为环保部门提供精准的污染源定位和预警预报功能，直接服务于城市环境治理决策。系统通过深入分析不同城市污染水平对比、季节性变化模式、气象因素影响等多个维度，能够为制定差异化的环境管控措施提供科学依据，这对改善城市空气质量、保障公众健康具有直接作用。从技术创新层面讲，本研究将Spark分布式计算、机器学习算法与环境数据分析相结合，探索了大数据技术在环境监测领域的创新应用模式，为相关技术在其他环境科学研究中的推广奠定基础。同时，本课题还具有重要的社会价值，通过可视化展示平台向公众提供直观的空气质量信息，提升了环境信息的透明度和公众参与度，有助于形成全社会共同关注和参与环境保护的良好氛围，为建设美丽中国、推进生态文明建设贡献技术力量。
基于大数据的城市空气污染数据分析系统-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(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的城市空气污染数据分析系统-视频展示
毕业设计数据量太小没亮点？城市空气污染大数据系统帮你轻松处理海量环境数据
基于大数据的城市空气污染数据分析系统-图片展示
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基于大数据的城市空气污染数据分析系统-代码展示
# 核心功能1：不同城市污染水平对比分析
def analyze_city_pollution_comparison(spark, input_path):
# 读取空气污染数据
df = spark.read.csv(input_path, header=True, inferSchema=True)
# 数据清洗和预处理
clean_df = df.filter(
(col("PM2_5").isNotNull()) &
(col("PM10").isNotNull()) &
(col("AQI").isNotNull()) &
(col("City").isNotNull())
).filter(
(col("PM2_5") >= 0) &
(col("PM10") >= 0) &
(col("AQI") >= 0) &
(col("AQI") <= 500)
)
# 按城市分组计算各污染物平均浓度
city_pollution_stats = clean_df.groupBy("City").agg(
round(avg("PM2_5"), 2).alias("avg_pm2_5"),
round(avg("PM10"), 2).alias("avg_pm10"),
round(avg("AQI"), 2).alias("avg_aqi"),
round(avg("NO2"), 2).alias("avg_no2"),
round(avg("SO2"), 2).alias("avg_so2"),
round(avg("CO"), 2).alias("avg_co"),
round(avg("O3"), 2).alias("avg_o3"),
count("*").alias("record_count")
).orderBy(desc("avg_pm2_5"))
# 添加污染等级分类
city_with_level = city_pollution_stats.withColumn(
"pollution_level",
when(col("avg_aqi") <= 50, "优")
.when(col("avg_aqi") <= 100, "良")
.when(col("avg_aqi") <= 150, "轻度污染")
.when(col("avg_aqi") <= 200, "中度污染")
.when(col("avg_aqi") <= 300, "重度污染")
.otherwise("严重污染")
)
# 转换为Pandas并保存结果
result_df = city_with_level.toPandas()
result_df.to_csv("/output/city_pollution_comparison.csv", index=False, encoding='utf-8')
return result_df
# 核心功能2：污染物相关性分析
def analyze_pollutant_correlation(spark, input_path):
# 读取数据并进行清洗
df = spark.read.csv(input_path, header=True, inferSchema=True)
# 选择主要污染物字段进行相关性分析
pollutant_columns = ["PM2_5", "PM10", "NO2", "SO2", "CO", "O3"]
clean_data = df.select(*pollutant_columns).filter(
reduce(lambda x, y: x & y, [col(c).isNotNull() & (col(c) >= 0) for c in pollutant_columns])
)
# 转换为Pandas DataFrame进行相关性计算
pandas_df = clean_data.toPandas()
correlation_matrix = pandas_df.corr(method='pearson').round(3)
# 计算PM2.5与PM10的比值分析
ratio_df = df.filter(
(col("PM2_5").isNotNull()) &
(col("PM10").isNotNull()) &
(col("PM2_5") > 0) &
(col("PM10") > 0)
).withColumn(
"pm2_5_pm10_ratio",
round(col("PM2_5") / col("PM10"), 3)
).select("City", "Season", "pm2_5_pm10_ratio", "PM2_5", "PM10")
# 按城市和季节分组分析比值特征
ratio_stats = ratio_df.groupBy("City", "Season").agg(
round(avg("pm2_5_pm10_ratio"), 3).alias("avg_ratio"),
round(stddev("pm2_5_pm10_ratio"), 3).alias("std_ratio"),
min("pm2_5_pm10_ratio").alias("min_ratio"),
max("pm2_5_pm10_ratio").alias("max_ratio"),
count("*").alias("sample_count")
).orderBy("City", "Season")
# O3与前体物关系分析
o3_analysis = df.filter(
(col("O3").isNotNull()) &
(col("NO2").isNotNull()) &
(col("CO").isNotNull()) &
(col("Temperature").isNotNull())
).select("O3", "NO2", "CO", "Temperature", "Hour")
# 按小时分组分析O3变化特征
o3_hourly = o3_analysis.groupBy("Hour").agg(
round(avg("O3"), 2).alias("avg_o3"),
round(avg("NO2"), 2).alias("avg_no2"),
round(avg("CO"), 2).alias("avg_co"),
round(avg("Temperature"), 2).alias("avg_temperature")
).orderBy("Hour")
# 保存分析结果
correlation_matrix.to_csv("/output/pollutant_correlation_matrix.csv", encoding='utf-8')
ratio_stats.toPandas().to_csv("/output/pm2_5_pm10_ratio_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
o3_hourly.toPandas().to_csv("/output/o3_precursor_hourly_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
return correlation_matrix, ratio_stats.toPandas(), o3_hourly.toPandas()
# 核心功能3：气象因素对PM2.5影响分析
def analyze_meteorological_impact(spark, input_path):
# 读取数据并清洗
df = spark.read.csv(input_path, header=True, inferSchema=True)
# 选择气象因素和PM2.5数据
weather_columns = ["PM2_5", "Temperature", "Humidity", "Wind_Speed", "Pressure", "Precipitation", "Visibility"]
clean_weather_df = df.select(*weather_columns).filter(
reduce(lambda x, y: x & y, [col(c).isNotNull() for c in weather_columns])
).filter(
(col("PM2_5") >= 0) &
(col("Temperature") > -50) &
(col("Temperature") < 60) &
(col("Humidity") >= 0) &
(col("Humidity") <= 100) &
(col("Wind_Speed") >= 0) &
(col("Pressure") > 900) &
(col("Pressure") < 1100)
)
# 转换为Pandas计算相关系数
pandas_weather = clean_weather_df.toPandas()
weather_correlation = pandas_weather.corr()['PM2_5'].drop('PM2_5').round(3)
# 风速等级分类分析
wind_impact = df.filter(
(col("PM2_5").isNotNull()) &
(col("Wind_Speed").isNotNull()) &
(col("Wind_Direction").isNotNull())
).withColumn(
"wind_level",
when(col("Wind_Speed") <= 2, "微风")
.when(col("Wind_Speed") <= 5, "轻风")
.when(col("Wind_Speed") <= 10, "和风")
.otherwise("强风")
)
# 按风速等级分组分析PM2.5分布
wind_pm25_stats = wind_impact.groupBy("wind_level").agg(
round(avg("PM2_5"), 2).alias("avg_pm2_5"),
round(stddev("PM2_5"), 2).alias("std_pm2_5"),
min("PM2_5").alias("min_pm2_5"),
max("PM2_5").alias("max_pm2_5"),
count("*").alias("record_count")
).orderBy(desc("avg_pm2_5"))
# 不同天气条件下的污染特征分析
weather_condition_analysis = df.filter(
(col("Weather_Condition").isNotNull()) &
(col("PM2_5").isNotNull()) &
(col("AQI").isNotNull())
).groupBy("Weather_Condition").agg(
round(avg("PM2_5"), 2).alias("avg_pm2_5"),
round(avg("AQI"), 2).alias("avg_aqi"),
round(avg("Visibility"), 2).alias("avg_visibility"),
round(avg("Humidity"), 2).alias("avg_humidity"),
count("*").alias("sample_count")
).orderBy(desc("avg_pm2_5"))
# 湿度与能见度关系分析
humidity_visibility = df.filter(
(col("Humidity").isNotNull()) &
(col("Visibility").isNotNull()) &
(col("PM2_5").isNotNull())
).withColumn(
"humidity_range",
when(col("Humidity") <= 30, "低湿度")
.when(col("Humidity") <= 60, "中湿度")
.when(col("Humidity") <= 80, "高湿度")
.otherwise("极高湿度")
)
humidity_vis_stats = humidity_visibility.groupBy("humidity_range").agg(
round(avg("Visibility"), 2).alias("avg_visibility"),
round(avg("PM2_5"), 2).alias("avg_pm2_5"),
round(avg("Humidity"), 2).alias("avg_humidity"),
count("*").alias("record_count")
).orderBy("avg_humidity")
# 保存分析结果
weather_correlation.to_csv("/output/weather_pm25_correlation.csv", encoding='utf-8')
wind_pm25_stats.toPandas().to_csv("/output/wind_speed_pm25_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
weather_condition_analysis.toPandas().to_csv("/output/weather_condition_pollution.csv", index=False, encoding='utf-8')
humidity_vis_stats.toPandas().to_csv("/output/humidity_visibility_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
return weather_correlation, wind_pm25_stats.toPandas(), weather_condition_analysis.toPandas()
基于大数据的城市空气污染数据分析系统-结语
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