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基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-功能介绍
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统是一个专门针对全球海洋塑料垃圾污染问题的综合性分析平台。该系统采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心数据处理引擎，能够高效处理海量的海洋污染监测数据，包括塑料垃圾的地理坐标、重量、类型、深度等多维度信息。系统支持Python+Django和Java+Spring Boot两种技术栈实现，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术构建交互式可视化界面。通过Spark SQL进行复杂的数据查询和统计分析，结合Pandas和NumPy进行精确的数值计算，系统能够从时间维度、空间维度、污染源特征和多维关联四个核心层面对海洋塑料污染进行深度分析。平台提供15个具体分析功能，包括年度污染趋势、季节性变化模式、全球热力图生成、污染源构成分析等，所有分析结果通过Echarts图表库以柱状图、折线图、散点图、地理热力图等形式进行动态展示，为海洋环境保护研究提供数据支撑和决策参考。
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着全球工业化进程的加速和塑料制品的广泛应用，海洋塑料污染已成为当今世界面临的重大环境挑战之一。塑料垃圾通过河流、风力以及人类活动等多种途径进入海洋生态系统，在洋流作用下形成巨大的垃圾带，对海洋生物造成严重威胁。传统的海洋污染监测主要依靠人工采样和小规模数据统计，这种方式不仅效率低下，而且难以形成全球性的宏观认知。近年来，随着海洋科考技术的发展和全球环境监测网络的完善，海洋塑料污染数据呈现出爆炸式增长，数据量达到了传统数据库难以处理的规模。大数据技术的兴起为处理这些海量环境数据提供了新的解决方案，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够高效处理PB级别的海洋监测数据，为深入理解海洋塑料污染的时空分布规律创造了条件。同时，数据可视化技术的成熟使得复杂的海洋污染数据能够以直观的图表形式呈现给研究人员和政策制定者。 选题意义 本课题的研究意义主要体现在理论探索和实践应用两个层面。从理论角度来看，通过运用大数据分析技术对海洋塑料污染进行系统性研究，能够揭示污染物在不同时间尺度和空间范围内的分布规律，为海洋环境科学研究提供数据支撑和分析工具。系统通过多维度的关联分析，可以发现传统分析方法难以察觉的污染模式和趋势，丰富了海洋污染研究的理论体系。从实践应用的角度来说，该系统能够为环保部门和科研机构提供一个相对完整的数据分析平台，帮助相关人员快速定位污染热点区域，分析主要污染源构成，制定针对性的治理策略。系统生成的可视化报告可以为海洋保护政策的制定提供一定的数据参考，也能够用于公众环保意识的宣传和教育。作为一个毕业设计项目，本系统在技术层面整合了大数据处理、数据分析和前端可视化等多个知识领域，对于提升计算机专业学生的综合技术能力具有一定的锻炼价值，同时也体现了技术服务社会、关注环境问题的应用导向。
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-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(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
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import json
spark = SparkSession.builder.appName("OceanPlasticPollutionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_annual_pollution_trend():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("ocean_plastic_pollution_data.csv")
df_with_year = df.withColumn("year", year(col("Date")))
annual_data = df_with_year.groupBy("year").agg(
sum("Plastic_Weight_kg").alias("total_weight"),
count("*").alias("incident_count"),
avg("Plastic_Weight_kg").alias("avg_weight")
).orderBy("year")
result_pandas = annual_data.toPandas()
result_pandas['growth_rate'] = result_pandas['total_weight'].pct_change() * 100
result_pandas['cumulative_weight'] = result_pandas['total_weight'].cumsum()
pollution_severity = []
for weight in result_pandas['total_weight']:
if weight > result_pandas['total_weight'].quantile(0.8):
pollution_severity.append("严重")
elif weight > result_pandas['total_weight'].quantile(0.6):
pollution_severity.append("中等")
else:
pollution_severity.append("轻微")
result_pandas['pollution_level'] = pollution_severity
trend_analysis = {
'trend_direction': 'increasing' if result_pandas['total_weight'].iloc[-1] > result_pandas['total_weight'].iloc[0] else 'decreasing',
'max_pollution_year': result_pandas.loc[result_pandas['total_weight'].idxmax(), 'year'],
'min_pollution_year': result_pandas.loc[result_pandas['total_weight'].idxmin(), 'year'],
'average_annual_growth': result_pandas['growth_rate'].mean()
}
result_pandas['trend_info'] = json.dumps(trend_analysis)
final_result = result_pandas.fillna(0)
return final_result.to_dict('records')
def generate_global_pollution_heatmap():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("ocean_plastic_pollution_data.csv")
df_clean = df.filter((col("Latitude").isNotNull()) & (col("Longitude").isNotNull()) & (col("Plastic_Weight_kg") > 0))
lat_bins = np.arange(-90, 91, 5)
lon_bins = np.arange(-180, 181, 5)
df_pandas = df_clean.select("Latitude", "Longitude", "Plastic_Weight_kg").toPandas()
df_pandas['lat_bin'] = pd.cut(df_pandas['Latitude'], bins=lat_bins, labels=False, include_lowest=True)
df_pandas['lon_bin'] = pd.cut(df_pandas['Longitude'], bins=lon_bins, labels=False, include_lowest=True)
heatmap_data = df_pandas.groupby(['lat_bin', 'lon_bin']).agg({
'Plastic_Weight_kg': ['sum', 'count', 'mean']
}).reset_index()
heatmap_data.columns = ['lat_bin', 'lon_bin', 'total_weight', 'incident_count', 'avg_weight']
heatmap_data['lat_center'] = lat_bins[heatmap_data['lat_bin']] + 2.5
heatmap_data['lon_center'] = lon_bins[heatmap_data['lon_bin']] + 2.5
pollution_density = heatmap_data['total_weight'] / (heatmap_data['incident_count'] + 1)
heatmap_data['pollution_density'] = pollution_density
intensity_levels = pd.qcut(heatmap_data['total_weight'], q=5, labels=['很低', '低', '中', '高', '很高'])
heatmap_data['intensity_level'] = intensity_levels
hotspots = heatmap_data[heatmap_data['total_weight'] > heatmap_data['total_weight'].quantile(0.95)]
heatmap_data['is_hotspot'] = heatmap_data.index.isin(hotspots.index)
coordinate_mapping = []
for _, row in heatmap_data.iterrows():
coord_info = {
'latitude': row['lat_center'],
'longitude': row['lon_center'],
'weight': row['total_weight'],
'intensity': row['intensity_level'],
'density': row['pollution_density'],
'hotspot': bool(row['is_hotspot'])
}
coordinate_mapping.append(coord_info)
return coordinate_mapping
def perform_pollution_source_clustering():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("ocean_plastic_pollution_data.csv")
plastic_analysis = df.groupBy("Plastic_Type").agg(
sum("Plastic_Weight_kg").alias("total_weight"),
count("*").alias("occurrence_count"),
avg("Depth_meters").alias("avg_depth"),
stddev("Plastic_Weight_kg").alias("weight_variance")
)
region_plastic = df.groupBy("Region", "Plastic_Type").agg(
sum("Plastic_Weight_kg").alias("region_plastic_weight")
)
total_by_plastic = df.groupBy("Plastic_Type").agg(
sum("Plastic_Weight_kg").alias("global_plastic_weight")
)
distribution_analysis = region_plastic.join(total_by_plastic, "Plastic_Type").withColumn(
"distribution_ratio",
col("region_plastic_weight") / col("global_plastic_weight") * 100
)
pandas_analysis = plastic_analysis.toPandas()
pandas_distribution = distribution_analysis.toPandas()
contribution_percentage = (pandas_analysis['total_weight'] / pandas_analysis['total_weight'].sum()) * 100
pandas_analysis['contribution_percentage'] = contribution_percentage
risk_scores = []
for _, row in pandas_analysis.iterrows():
base_score = row['contribution_percentage'] * 0.4
depth_factor = min(row['avg_depth'] / 100, 2) * 0.3
variance_factor = (row['weight_variance'] / pandas_analysis['weight_variance'].max()) * 0.3
risk_score = base_score + depth_factor + variance_factor
risk_scores.append(risk_score)
pandas_analysis['environmental_risk_score'] = risk_scores
clustering_categories = []
for score in risk_scores:
if score > np.percentile(risk_scores, 80):
clustering_categories.append("高风险污染源")
elif score > np.percentile(risk_scores, 60):
clustering_categories.append("中高风险污染源")
elif score > np.percentile(risk_scores, 40):
clustering_categories.append("中等风险污染源")
else:
clustering_categories.append("低风险污染源")
pandas_analysis['risk_category'] = clustering_categories
final_clustering_result = pandas_analysis.merge(
pandas_distribution.groupby('Plastic_Type').agg({
'distribution_ratio': 'max',
'Region': lambda x: list(x)
}).reset_index(),
on='Plastic_Type',
how='left'
)
return final_clustering_result.to_dict('records')
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统-结语
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