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气候驱动疾病传播大数据分析系统- 简介
基于Hadoop+Spark的气候驱动的疾病传播可视化分析系统是一套面向公共卫生领域的大数据分析平台，专门用于研究气候变化与疾病传播之间的关联性。该系统采用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，能够高效处理海量的气候数据和疾病传播数据。系统通过收集全球各国的温度、降水量、空气质量指数、紫外线指数等气候环境数据，结合疟疾、登革热等蚊媒传播疾病的病例统计信息，运用Spark SQL进行复杂的数据清洗、转换和聚合分析。在数据分析层面，系统实现了四个核心分析维度：全局时序分析维度揭示气候与疾病的长期演变规律，地理空间分析维度识别疾病传播的关键区域与热点，核心驱动因素分析维度量化气候因子对疾病的影响程度，多指标复合风险评估维度综合评估不同国家和地区的脆弱性。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts数据可视化库，为用户提供直观的交互式图表展示，包括趋势分析图、热力地图、相关性矩阵图等多种可视化形式，帮助研究人员和决策者更好地理解气候变化对疾病传播模式的影响机制。
气候驱动疾病传播大数据分析系统-技术 框架
开发语言：Python或Java（两个版本都支持）
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
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
气候驱动疾病传播大数据分析系统- 背景
随着全球气候变化问题日益严重，极端天气事件频发，气候因素对人类健康的影响越来越受到科学界和公共卫生部门的关注。气温升高、降水模式改变、空气质量恶化等环境变化，为病媒昆虫的繁殖和疾病病原体的传播创造了更加适宜的条件。特别是蚊媒传播疾病如疟疾、登革热等，其发病率与气候条件存在着密切的关联性，温暖湿润的环境往往会促进蚊虫滋生，从而加剧疾病传播风险。传统的疾病监测和预警体系大多基于历史病例统计，缺乏对环境驱动因素的深入分析，难以准确预测疾病爆发的时空分布规律。同时，面对日益增长的多维度、多来源健康数据，传统的数据处理方法已无法满足大规模数据分析的需求，亟需借助大数据技术来挖掘气候与疾病传播之间的潜在关联模式。
本课题的研究具有重要的理论价值和实践意义。从理论角度来看，通过运用大数据分析技术深入挖掘气候变化与疾病传播的关联机制，能够为公共卫生领域的理论研究提供数据支撑和分析工具，丰富环境健康学的研究方法体系。该系统能够处理多源异构的气候和健康数据，为跨学科研究提供技术平台，有助于推动气象学、流行病学、数据科学等领域的交叉融合。从实用价值来说，系统生成的可视化分析结果能够为卫生部门制定疾病防控策略提供科学依据，特别是在识别高风险地区、预测疾病爆发时间窗口等方面发挥辅助决策作用。对于资源有限的发展中国家和地区，系统能够帮助优化医疗资源配置，提前做好疫情防控准备工作。作为一个毕业设计项目，该系统也展现了大数据技术在解决实际社会问题中的应用潜力，为计算机专业学生提供了将理论知识转化为实践应用的学习机会，培养了数据分析思维和系统开发能力。
气候驱动疾病传播大数据分析系统-视频展示
气候驱动疾病传播大数据分析系统-图片展示
气候驱动疾病传播大数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
import json
spark = SparkSession.builder.appName("ClimateDiseaseBigDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def global_temporal_trend_analysis(climate_disease_df):
yearly_trend_df = climate_disease_df.groupBy("year").agg(
avg("avg_temp_c").alias("avg_temperature"),
avg("precipitation_mm").alias("avg_precipitation"),
sum("malaria_cases").alias("total_malaria_cases"),
sum("dengue_cases").alias("total_dengue_cases"),
avg("air_quality_index").alias("avg_air_quality"),
avg("uv_index").alias("avg_uv_index")
).orderBy("year")
yearly_pandas_df = yearly_trend_df.toPandas()
yearly_pandas_df['total_disease_cases'] = yearly_pandas_df['total_malaria_cases'] + yearly_pandas_df['total_dengue_cases']
yearly_pandas_df['temperature_change_rate'] = yearly_pandas_df['avg_temperature'].pct_change().fillna(0)
yearly_pandas_df['disease_change_rate'] = yearly_pandas_df['total_disease_cases'].pct_change().fillna(0)
correlation_temp_disease = np.corrcoef(yearly_pandas_df['avg_temperature'], yearly_pandas_df['total_disease_cases'])[0, 1]
correlation_precip_disease = np.corrcoef(yearly_pandas_df['avg_precipitation'], yearly_pandas_df['total_disease_cases'])[0, 1]
monthly_pattern_df = climate_disease_df.groupBy("month").agg(
avg("malaria_cases").alias("avg_monthly_malaria"),
avg("dengue_cases").alias("avg_monthly_dengue"),
avg("avg_temp_c").alias("monthly_avg_temp"),
avg("precipitation_mm").alias("monthly_avg_precip")
).orderBy("month")
monthly_pandas_df = monthly_pattern_df.toPandas()
peak_malaria_month = monthly_pandas_df.loc[monthly_pandas_df['avg_monthly_malaria'].idxmax(), 'month']
peak_dengue_month = monthly_pandas_df.loc[monthly_pandas_df['avg_monthly_dengue'].idxmax(), 'month']
decade_analysis_df = climate_disease_df.withColumn("decade",
when(col("year").between(2000, 2009), "2000s")
.when(col("year").between(2010, 2019), "2010s")
.otherwise("2020s")
).groupBy("decade").agg(
avg("avg_temp_c").alias("decade_avg_temp"),
sum("malaria_cases").alias("decade_total_malaria"),
sum("dengue_cases").alias("decade_total_dengue"),
avg("precipitation_mm").alias("decade_avg_precip")
)
decade_pandas_df = decade_analysis_df.toPandas()
analysis_results = {
'yearly_trends': yearly_pandas_df.to_dict('records'),
'monthly_patterns': monthly_pandas_df.to_dict('records'),
'decade_comparison': decade_pandas_df.to_dict('records'),
'correlations': {
'temperature_disease_correlation': float(correlation_temp_disease),
'precipitation_disease_correlation': float(correlation_precip_disease)
},
'peak_months': {
'malaria_peak_month': int(peak_malaria_month),
'dengue_peak_month': int(peak_dengue_month)
}
}
return analysis_results
def geographic_spatial_analysis(climate_disease_df):
country_summary_df = climate_disease_df.groupBy("country", "region").agg(
sum("malaria_cases").alias("total_malaria"),
sum("dengue_cases").alias("total_dengue"),
avg("avg_temp_c").alias("avg_country_temp"),
avg("precipitation_mm").alias("avg_country_precip"),
avg("population_density").alias("avg_population_density"),
avg("healthcare_budget").alias("avg_healthcare_budget")
)
country_summary_df = country_summary_df.withColumn("total_disease_burden",
col("total_malaria") + col("total_dengue"))
top_burden_countries = country_summary_df.orderBy(desc("total_disease_burden")).limit(10)
top_burden_pandas_df = top_burden_countries.toPandas()
region_comparison_df = climate_disease_df.groupBy("region").agg(
sum("malaria_cases").alias("region_total_malaria"),
sum("dengue_cases").alias("region_total_dengue"),
avg("avg_temp_c").alias("region_avg_temp"),
avg("precipitation_mm").alias("region_avg_precip"),
countDistinct("country").alias("countries_in_region")
)
region_comparison_df = region_comparison_df.withColumn("region_disease_density",
(col("region_total_malaria") + col("region_total_dengue")) / col("countries_in_region"))
region_pandas_df = region_comparison_df.toPandas()
highest_risk_region = region_pandas_df.loc[region_pandas_df['region_disease_density'].idxmax(), 'region']
top_10_countries = [row['country'] for row in top_burden_countries.collect()]
top_countries_seasonal_df = climate_disease_df.filter(col("country").isin(top_10_countries)).groupBy("country", "month").agg(
avg("malaria_cases").alias("monthly_avg_malaria"),
avg("dengue_cases").alias("monthly_avg_dengue")
).orderBy("country", "month")
seasonal_patterns_pandas_df = top_countries_seasonal_df.toPandas()
population_disease_correlation_df = country_summary_df.select("avg_population_density", "total_disease_burden").toPandas()
pop_disease_correlation = np.corrcoef(population_disease_correlation_df['avg_population_density'],
population_disease_correlation_df['total_disease_burden'])[0, 1]
spatial_analysis_results = {
'top_burden_countries': top_burden_pandas_df.to_dict('records'),
'region_comparison': region_pandas_df.to_dict('records'),
'seasonal_patterns_top_countries': seasonal_patterns_pandas_df.to_dict('records'),
'highest_risk_region': str(highest_risk_region),
'population_disease_correlation': float(pop_disease_correlation)
}
return spatial_analysis_results
def climate_factor_correlation_analysis(climate_disease_df):
correlation_columns = ['avg_temp_c', 'precipitation_mm', 'air_quality_index', 'uv_index',
'malaria_cases', 'dengue_cases', 'population_density', 'healthcare_budget']
correlation_data_df = climate_disease_df.select(*correlation_columns)
correlation_pandas_df = correlation_data_df.toPandas()
correlation_matrix = correlation_pandas_df.corr()
correlation_matrix_dict = correlation_matrix.to_dict()
temperature_intervals_df = climate_disease_df.withColumn("temp_interval",
when(col("avg_temp_c") < 15, "Below_15C")
.when((col("avg_temp_c") >= 15) & (col("avg_temp_c") < 20), "15C_to_20C")
.when((col("avg_temp_c") >= 20) & (col("avg_temp_c") < 25), "20C_to_25C")
.when((col("avg_temp_c") >= 25) & (col("avg_temp_c") < 30), "25C_to_30C")
.otherwise("Above_30C")
).groupBy("temp_interval").agg(
avg("malaria_cases").alias("avg_malaria_in_interval"),
avg("dengue_cases").alias("avg_dengue_in_interval"),
count("*").alias("records_count")
).orderBy("temp_interval")
temp_intervals_pandas_df = temperature_intervals_df.toPandas()
optimal_temp_for_malaria = temp_intervals_pandas_df.loc[temp_intervals_pandas_df['avg_malaria_in_interval'].idxmax(), 'temp_interval']
optimal_temp_for_dengue = temp_intervals_pandas_df.loc[temp_intervals_pandas_df['avg_dengue_in_interval'].idxmax(), 'temp_interval']
precipitation_intervals_df = climate_disease_df.withColumn("precip_interval",
when(col("precipitation_mm") < 50, "Low_Precip")
.when((col("precipitation_mm") >= 50) & (col("precipitation_mm") < 150), "Medium_Precip")
.when((col("precipitation_mm") >= 150) & (col("precipitation_mm") < 250), "High_Precip")
.otherwise("Very_High_Precip")
).groupBy("precip_interval").agg(
avg("malaria_cases").alias("avg_malaria_in_precip_interval"),
avg("dengue_cases").alias("avg_dengue_in_precip_interval"),
count("*").alias("precip_records_count")
).orderBy("precip_interval")
precip_intervals_pandas_df = precipitation_intervals_df.toPandas()
optimal_precip_for_malaria = precip_intervals_pandas_df.loc[precip_intervals_pandas_df['avg_malaria_in_precip_interval'].idxmax(), 'precip_interval']
optimal_precip_for_dengue = precip_intervals_pandas_df.loc[precip_intervals_pandas_df['avg_dengue_in_precip_interval'].idxmax(), 'precip_interval']
climate_quadrant_analysis_df = climate_disease_df.withColumn("temp_median", expr("percentile_approx(avg_temp_c, 0.5) OVER ()")).withColumn("precip_median", expr("percentile_approx(precipitation_mm, 0.5) OVER ()")).withColumn("climate_quadrant",
when((col("avg_temp_c") >= col("temp_median")) & (col("precipitation_mm") >= col("precip_median")), "High_Temp_High_Precip")
.when((col("avg_temp_c") >= col("temp_median")) & (col("precipitation_mm") < col("precip_median")), "High_Temp_Low_Precip")
.when((col("avg_temp_c") < col("temp_median")) & (col("precipitation_mm") >= col("precip_median")), "Low_Temp_High_Precip")
.otherwise("Low_Temp_Low_Precip")
).groupBy("climate_quadrant").agg(
avg("malaria_cases").alias("quadrant_avg_malaria"),
avg("dengue_cases").alias("quadrant_avg_dengue"),
count("*").alias("quadrant_records")
)
climate_quadrant_pandas_df = climate_quadrant_analysis_df.toPandas()
highest_risk_quadrant = climate_quadrant_pandas_df.loc[(climate_quadrant_pandas_df['quadrant_avg_malaria'] + climate_quadrant_pandas_df['quadrant_avg_dengue']).idxmax(), 'climate_quadrant']
factor_analysis_results = {
'correlation_matrix': correlation_matrix_dict,
'temperature_interval_analysis': temp_intervals_pandas_df.to_dict('records'),
'precipitation_interval_analysis': precip_intervals_pandas_df.to_dict('records'),
'climate_quadrant_analysis': climate_quadrant_pandas_df.to_dict('records'),
'optimal_conditions': {
'optimal_temp_for_malaria': str(optimal_temp_for_malaria),
'optimal_temp_for_dengue': str(optimal_temp_for_dengue),
'optimal_precip_for_malaria': str(optimal_precip_for_malaria),
'optimal_precip_for_dengue': str(optimal_precip_for_dengue),
'highest_risk_climate_combination': str(highest_risk_quadrant)
}
}
return factor_analysis_results
气候驱动疾病传播大数据分析系统-结语
985高校大数据专业首选：气候驱动疾病传播分析系统Hadoop+Spark技术详解
2026年最火的50个大数据毕设中，基于Hadoop+Spark的气候疾病分析系统排第1
毕设选题难+技术难+答辩难？气候驱动疾病传播大数据分析系统通关攻略
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