💖💖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
海洋塑料污染数据分析可视化系统-系统功能
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集成了现代大数据处理技术与环境数据分析的综合性平台，该系统采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为底层数据存储架构，结合Apache Spark大数据计算引擎实现对海量海洋塑料污染数据的高效处理与分析。系统后端基于Django或Spring Boot框架构建，支持Python和Java两种开发语言实现，通过Spark SQL、Pandas、NumPy等数据处理工具对海洋塑料污染数据进行深度挖掘，前端采用Vue.js框架结合ElementUI组件库构建用户交互界面，利用Echarts图表库实现数据的多维度可视化展示。系统核心功能涵盖四大分析维度：时间维度污染趋势分析通过年度、季节性、月度等时间序列分析揭示塑料污染的发展规律；空间维度污染分布特征分析基于地理坐标数据生成全球海洋污染热力图，识别污染重灾区；污染源特征分析深入探究不同塑料类型的污染贡献度与分布模式；多维关联分析则通过聚类算法等机器学习方法挖掘污染数据中的隐藏关联关系。整个系统通过MySQL数据库实现数据持久化存储，为海洋环境保护研究提供了强大的数据分析与决策支持工具，具有重要的环境监测与科研价值。
海洋塑料污染数据分析可视化系统-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
海洋塑料污染数据分析可视化系统-背景意义
选题背景 海洋塑料污染已成为当今世界面临的最严峻环境挑战之一，根据联合国环境规划署发布的《海洋塑料污染报告》显示，全球每年约有800万吨塑料废物流入海洋，相当于每分钟倾倒一卡车的塑料垃圾。科学研究表明，目前海洋中漂浮的塑料垃圾总量已超过1.5亿吨，预计到2050年海洋中的塑料重量将超过鱼类总重量。这些塑料污染物不仅破坏了海洋生态系统的平衡，每年还导致超过100万只海鸟和10万只海洋哺乳动物死亡。面对如此庞大的数据量和复杂的分布特征，传统的数据处理方法已无法满足对海洋塑料污染进行全面、深入分析的需求。随着大数据技术的快速发展，利用Hadoop、Spark等分布式计算框架处理海量环境监测数据成为可能，为解决这一全球性环境问题提供了新的技术路径。 选题意义 开发基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统具有重要的现实意义和科学价值。从环境保护角度来看，该系统能够帮助环境监测部门和科研机构更准确地识别污染热点区域，追踪不同类型塑料的扩散路径，为制定针对性的海洋清洁策略提供科学依据。通过对历史数据的深度挖掘，系统可以预测未来污染趋势，让政策制定者提前采取预防措施。从技术应用层面而言，该系统将大数据技术与环境科学相结合，展现了信息技术在解决实际环境问题中的巨大潜力，推动了跨学科研究的发展。同时，系统生成的可视化分析结果能够直观地向公众展示海洋塑料污染的严重性，提高社会对环保问题的关注度，促进全民环保意识的提升。对于海洋保护组织和国际合作机构来说，系统提供的数据支持有助于优化资源配置，提高海洋清理行动的效率，最终为保护地球海洋环境贡献技术力量。
海洋塑料污染数据分析可视化系统-演示视频
海洋塑料污染数据分析可视化系统-演示图片
海洋塑料污染数据分析可视化系统-代码展示
def analyze_annual_pollution_trend(request):
data = pd.read_csv('ocean_plastic_pollution_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data['Year'] = data['Date'].dt.year
annual_data = data.groupby('Year')['Plastic_Weight_kg'].agg(['sum', 'mean', 'count']).reset_index()
annual_data['growth_rate'] = annual_data['sum'].pct_change() * 100
annual_data['cumulative_pollution'] = annual_data['sum'].cumsum()
max_pollution_year = annual_data.loc[annual_data['sum'].idxmax()]
min_pollution_year = annual_data.loc[annual_data['sum'].idxmin()]
trend_slope = np.polyfit(annual_data['Year'], annual_data['sum'], 1)[0]
pollution_status = "increasing" if trend_slope > 0 else "decreasing"
annual_data['pollution_level'] = pd.cut(annual_data['sum'], bins=5, labels=['Very Low', 'Low', 'Medium', 'High', 'Very High'])
recent_years = annual_data[annual_data['Year'] >= annual_data['Year'].max() - 2]
recent_trend = recent_years['sum'].mean()
historical_average = annual_data[annual_data['Year'] < annual_data['Year'].max() - 2]['sum'].mean()
comparison_ratio = recent_trend / historical_average if historical_average > 0 else 0
annual_data['deviation_from_mean'] = annual_data['sum'] - annual_data['sum'].mean()
peak_pollution_years = annual_data[annual_data['sum'] > annual_data['sum'].quantile(0.8)]
result_data = {
'annual_trends': annual_data.to_dict('records'),
'max_year': max_pollution_year.to_dict(),
'trend_direction': pollution_status,
'recent_comparison': comparison_ratio,
'peak_years': peak_pollution_years['Year'].tolist()
}
return JsonResponse(result_data)
def generate_pollution_heatmap_data(request):
data = pd.read_csv('ocean_plastic_pollution_data.csv')
lat_bins = np.arange(-90, 91, 5)
lon_bins = np.arange(-180, 181, 5)
data['lat_bin'] = pd.cut(data['Latitude'], lat_bins, labels=False)
data['lon_bin'] = pd.cut(data['Longitude'], lon_bins, labels=False)
heatmap_data = data.groupby(['lat_bin', 'lon_bin']).agg({
'Plastic_Weight_kg': ['sum', 'mean', 'count'],
'Latitude': 'mean',
'Longitude': 'mean'
}).reset_index()
heatmap_data.columns = ['lat_bin', 'lon_bin', 'total_weight', 'avg_weight', 'event_count', 'center_lat', 'center_lon']
heatmap_data['pollution_intensity'] = heatmap_data['total_weight'] / heatmap_data['event_count']
intensity_threshold = heatmap_data['pollution_intensity'].quantile(0.9)
hotspots = heatmap_data[heatmap_data['pollution_intensity'] >= intensity_threshold]
pollution_levels = pd.qcut(heatmap_data['total_weight'], q=5, labels=['Level1', 'Level2', 'Level3', 'Level4', 'Level5'])
heatmap_data['pollution_level'] = pollution_levels
coordinates_data = []
for _, row in heatmap_data.iterrows():
if row['total_weight'] > 0:
coordinates_data.append({
'lat': float(row['center_lat']),
'lng': float(row['center_lon']),
'weight': float(row['total_weight']),
'intensity': float(row['pollution_intensity']),
'level': row['pollution_level']
})
global_max_pollution = heatmap_data['total_weight'].max()
normalized_data = heatmap_data.copy()
normalized_data['normalized_weight'] = normalized_data['total_weight'] / global_max_pollution
result_data = {
'heatmap_coordinates': coordinates_data,
'hotspot_regions': hotspots[['center_lat', 'center_lon', 'total_weight']].to_dict('records'),
'pollution_statistics': {
'max_pollution': float(global_max_pollution),
'total_hotspots': len(hotspots),
'coverage_area': len(coordinates_data)
}
}
return JsonResponse(result_data)
def analyze_plastic_type_contribution(request):
data = pd.read_csv('ocean_plastic_pollution_data.csv')
plastic_contribution = data.groupby('Plastic_Type').agg({
'Plastic_Weight_kg': ['sum', 'mean', 'count', 'std']
}).reset_index()
plastic_contribution.columns = ['Plastic_Type', 'total_weight', 'avg_weight', 'event_count', 'weight_std']
total_pollution = plastic_contribution['total_weight'].sum()
plastic_contribution['contribution_percentage'] = (plastic_contribution['total_weight'] / total_pollution) * 100
plastic_contribution['pollution_efficiency'] = plastic_contribution['total_weight'] / plastic_contribution['event_count']
plastic_contribution = plastic_contribution.sort_values('total_weight', ascending=False)
cumulative_percentage = plastic_contribution['contribution_percentage'].cumsum()
plastic_contribution['cumulative_percentage'] = cumulative_percentage
major_contributors = plastic_contribution[plastic_contribution['cumulative_percentage'] <= 80]
top_pollutants = plastic_contribution.head(5)
plastic_contribution['risk_level'] = pd.cut(
plastic_contribution['contribution_percentage'],
bins=[0, 5, 10, 20, 100],
labels=['Low', 'Medium', 'High', 'Critical']
)
regional_plastic_data = data.groupby(['Region', 'Plastic_Type'])['Plastic_Weight_kg'].sum().reset_index()
dominant_plastic_by_region = regional_plastic_data.loc[regional_plastic_data.groupby('Region')['Plastic_Weight_kg'].idxmax()]
plastic_diversity = data.groupby('Plastic_Type')['Region'].nunique().reset_index()
plastic_diversity.columns = ['Plastic_Type', 'region_spread']
plastic_contribution = plastic_contribution.merge(plastic_diversity, on='Plastic_Type')
plastic_contribution['global_impact_score'] = (
plastic_contribution['contribution_percentage'] * 0.4 +
plastic_contribution['region_spread'] * 10 * 0.3 +
plastic_contribution['pollution_efficiency'] * 0.3
)
result_data = {
'plastic_ranking': plastic_contribution.to_dict('records'),
'major_contributors': major_contributors[['Plastic_Type', 'contribution_percentage']].to_dict('records'),
'top_pollutants': top_pollutants[['Plastic_Type', 'total_weight', 'contribution_percentage']].to_dict('records'),
'regional_dominance': dominant_plastic_by_region.to_dict('records'),
'summary_statistics': {
'total_plastic_types': len(plastic_contribution),
'critical_types': len(plastic_contribution[plastic_contribution['risk_level'] == 'Critical']),
'average_contribution': float(plastic_contribution['contribution_percentage'].mean())
}
}
return JsonResponse(result_data)
海洋塑料污染数据分析可视化系统-结语
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