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
随着全球气候变化和城市化进程的加快，极端天气事件和地质灾害发生的频率与强度逐渐增加，给城市安全和居民生活带来严峻挑战。传统的气象与地质灾害监测手段存在数据量庞大、处理效率低、信息分散等问题，难以满足应急响应的实时性和科学性需求。在此背景下，借助大数据技术、分布式计算平台（Hadoop、Spark）和可视化工具（Vue、Echarts），构建一个基于机器学习+spark大数据的气象地质灾害风险预测与可视化系统，能够实现灾害数据的快速处理、深度挖掘与直观展示，为防灾减灾提供科技支撑。
基于机器学习+spark大数据的气象地质灾害风险预测与可视化系统的研究内容围绕“时间、空间、事件特征、文本挖掘与多维关联”五大维度展开，力求通过大数据处理与可视化手段实现对气象地质灾害预警的全方位分析。在时间规律分析方面，系统能够揭示灾害的年度趋势和季节性规律，从而为灾害高发时段的防控提供依据；在空间分布分析方面，系统突出不同区域的灾害风险差异，帮助资源和防控措施的合理配置；在事件特征分析方面，通过对预警等级、持续时长和生命周期的研究，更深入地理解灾害的本质属性；在文本内容挖掘方面，借助自然语言处理方法，从非结构化数据中提取关键信息，为风险管理提供更直观的支撑；在多维关联分析方面，则探索灾害时空演变的深层规律，为长期治理和科学决策提供参考。这些研究内容紧密结合大数据处理与可视化技术，能够推动地质灾害研究从“被动应对”向“主动防控”转变。 1.预警时间规律分析：通过年度、季度、月度及小时分布规律分析，揭示灾害的高发周期和关键时段。 2.预警空间分布分析：对不同行政区的灾害频次和高等级预警进行对比，识别重点防控区域。 3.预警事件特征分析：分析不同等级预警的分布、平均持续时长及发布取消状态，掌握灾害的整体特性。 4.预警文本内容挖掘：通过词云和TF-IDF方法提取高频词与区域差异化关键词，反映灾害特征与防控重点。 5.多维关联与对比分析：探索灾害等级与时间、区域的交叉关系，揭示灾害演变趋势和潜在规律。
3 系统展示
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面
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5 部分功能代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, year, month, hour, avg, count
# 初始化Spark
spark = SparkSession.builder \
.appName("GeoHazardAnalysis") \
.getOrCreate()
# 假设数据已经清洗好并加载为DataFrame：df
# 字段示例：release_time（预警发布时间）、warning_level（预警等级）、affected_area（影响区域）、duration_hours（预警持续时长）
# ------------------ 模块1：年度预警趋势分析 ------------------
# 按年份统计预警次数
yearly_trend = df.withColumn("year", year(col("release_time"))) \
.groupBy("year") \
.agg(count("*").alias("warning_count")) \
.orderBy("year")
# 输出给前端（Echarts可直接调用JSON）
yearly_data = yearly_trend.toPandas().to_dict(orient="records")
# ------------------ 模块2：各行政区高等级预警分析 ------------------
# 仅筛选橙色和红色预警
high_level_warnings = df.filter(col("warning_level").isin(["橙色", "红色"])) \
.groupBy("affected_area") \
.agg(count("*").alias("high_level_count")) \
.orderBy(col("high_level_count").desc())
high_level_data = high_level_warnings.toPandas().to_dict(orient="records")
# ------------------ 模块3：不同预警等级的平均持续时长 ------------------
# 按预警等级统计平均持续时间
duration_by_level = df.groupBy("warning_level") \
.agg(avg("duration_hours").alias("avg_duration")) \
.orderBy("warning_level")
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