一、项目开发背景意义
随着全球气候变化的加剧，极端气候事件频发，对人类健康构成了严重威胁。气候因素如温度、降水量、湿度等与疾病传播密切相关，因此，开发一个基于大数据的气候驱动的疾病传播可视化分析系统显得尤为重要。该系统旨在通过分析气候数据与疾病传播之间的关系，为公共卫生决策提供科学依据，帮助相关部门及时采取预防措施，减少疾病传播的风险。通过整合多源数据，利用先进的数据分析技术，系统能够实现对疾病传播的动态监测和预测，为应对气候变化带来的健康挑战提供有力支持。
二、项目开发技术
本系统采用了Python作为主要开发语言，利用其丰富的数据处理和机器学习库进行数据分析和模型构建。大数据技术方面，采用Spark和Hadoop进行数据的分布式处理和存储，以应对海量数据的挑战。前端开发使用Vue框架结合Echarts库，实现数据的动态可视化展示，提供直观的用户交互体验。后端数据库选择MySQL，用于存储和管理结构化数据。数据挖掘和机器学习技术被用于从气候和疾病数据中发现潜在的关联和模式，为疾病预测和风险评估提供支持。通过这些技术的综合应用，系统能够高效地处理和分析大规模数据，为用户提供准确、及时的疾病传播分析和预测服务。
三、项目开发内容
本系统开发内容涵盖了气候风险象限分析、高风险国家特征画像、极端气候事件影响分析、医疗投入效能分析、关键数值指标相关性矩阵分析、不同区域的疾病与气候对比、全球疾病负担总览、全球气候与疾病24年总体趋势、关键气候指标的长期变化、人口密度与疾病发生率的关联分析等多个方面。气候风险象限分析通过图表展示不同气候条件下的疾病传播风险，帮助识别高风险区域。高风险国家特征画像则通过雷达图展示各国的气候和疾病特征，为国际公共卫生合作提供参考。极端气候事件影响分析通过柱状图展示极端气候事件对疾病传播的影响，医疗投入效能分析则通过折线图展示不同国家的医疗投入与疾病控制效果之间的关系。
四、项目展示
五、项目相关代码
from pyecharts.charts import Radar
from pyecharts import options as opts
# 数据
data = [
[27.99, 245.04, 67.25, 116.63, 56, 1395],
[99.945, 107.263, 20.36, 191.59, 0, 0]
]
# 创建雷达图
radar = (
Radar()
.add_schema(
schema=[
{"name": "平均气温", "max": 30},
{"name": "平均降水量", "max": 300},
{"name": "平均空气质量", "max": 100},
{"name": "平均人口密度", "max": 200},
{"name": "平均医疗预算", "max": 200},
{"name": "平均疟疾病例", "max": 2000},
],
shape="circle",
)
.add("沙特阿拉伯", data[0], color="#f9713c")
.add("毛里塔尼亚", data[1], color="#b3e4a1")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="高风险国家特征画像"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
)
# 渲染图表
radar.render("high_risk_country_profile.html")
from pyecharts.charts import Grid, Bar
from pyecharts import options as opts
# 数据
categories = ["高温低湿", "低温高湿", "高温高湿", "低温低湿"]
avg_cases = [100, 150, 200, 80]
avg_heat_cases = [120, 180, 220, 90]
# 创建柱状图
bar = (
Bar()
.add_xaxis(categories)
.add_yaxis("平均疟疾病例", avg_cases, category_gap="60%")
.add_yaxis("平均登革热病例", avg_heat_cases, category_gap="60%")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="气候风险象限分析"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="病例数"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="气候类型"),
)
)
# 渲染图表
bar.render("climate_risk_analysis.html")
六、最后
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