大数据项目_基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统源码_基于机器学习的城市空气污染预测与分析系统的设计与实现

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1、研究背景

  随着城市化进程的加快和工业化的发展，城市空气污染问题日益严重，影响着人们的健康和生活质量。传统的空气污染监测手段存在数据采集不全面、分析不够深入等问题，难以满足现代城市环境管理的需求。因此，开发一个基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统，以实现对空气污染数据的全面采集、深入分析和可视化展示，显得尤为重要。

2、研究目的和意义

  基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统旨在通过大数据技术，实现对城市空气污染数据的高效采集、智能分析和实时监控，为城市管理者提供科学决策支持，为公众提供准确的空气质量信息，从而有效改善城市空气质量，保障公众健康。

  基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统的开发不仅能够提高城市空气污染监测的准确性和实时性，还能通过数据分析揭示污染物的来源、传播路径和影响因素，为制定有效的污染控制措施提供依据。同时，系统的可视化展示功能能够帮助公众更好地理解和关注空气质量问题，提高环保意识，促进社会共同参与环境保护。

3、系统研究内容

  基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统开发内容包括以下几个核心功能模块：
登录与用户管理：提供管理员和用户登录入口，支持用户注册和管理。
空气质量评价：通过图表展示不同城市和季节的空气质量指数（AQI）分布、优良率及污染物浓度等信息，帮助用户了解空气质量状况。
气象因素影响分析：分析气象因素（如温度、湿度、风速、风向等）与PM2.5浓度的相关性，揭示气象条件对空气污染的影响。
污染物关联性分析：通过相关性矩阵和雷达图展示主要污染物之间的关联性，帮助识别污染物的来源和相互影响。
时空分布特征分析：分析污染物浓度在不同城市、季节和时间的分布特征，揭示污染物的时空变化规律。
数据大屏展示：通过数据大屏展示城市AQI等级分布、季节AQI优良率、高AQI污染物分析等信息，为城市管理者提供直观的决策支持。

4、系统页面设计

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5、参考文献

[1]唐巍. 基于Python的空气质量数据分析与可视化研究——以宣城市和黄山市为例[J].电脑与信息技术,2025,33(02):48-52+57.DOI:10.19414/j.cnki.1005-1228.2025.02.011.
[2]赵焕芳,张岳. 基于Python的济南市空气质量的可视化分析[J].电脑知识与技术,2025,21(09):111-114.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2025.0450.
[3]高海英,陈承欢.Python数据分析与可视化典型项目实战[M].人民邮电出版社:202407:313.
[4]裴丽丽.Power BI数据挖掘与可视化分析[M].人民邮电出版社:202302:608.
[5]于晓晶,左煜杰,郭玉斌. 基于Tableau的苏州市空气质量可视化分析[J].资源节约与环保,2022,(06):69-71+82.DOI:10.16317/j.cnki.12-1377/x.2022.06.017.
[6]管娇娇.多视图聚类算法研究[D].江南大学,2022.DOI:10.27169/d.cnki.gwqgu.2022.000441.
[7]高鸣悦.基于u-shapelets的时间序列聚类方法及其在空气质量分析中的应用[D].大连海事大学,2020.DOI:10.26989/d.cnki.gdlhu.2020.000400.
[8]张乙芳.基于Rstudio的交互式web空气质量监测数据分析技术研究[D].沈阳大学,2020.DOI:10.27692/d.cnki.gsydx.2020.000136.
[9]任晨雨.基于Spark的空间聚类算法的并行化优化研究与应用[D].浙江工业大学,2020.DOI:10.27463/d.cnki.gzgyu.2020.000191.
[10]王会会.空气质量监测可视化分析系统的设计与实现[D].河北师范大学,2019.DOI:10.27110/d.cnki.ghsfu.2019.000015.
[11]肖伟洋. 基于孤立森林算法的空气质量数据异常检测分析[J].信息与电脑(理论版),2019,31(17):38-40.
[12]雷宝. 基于大数据的探索性空气质量数据分析[J].电子世界,2017,(16):5-6.DOI:10.19353/j.cnki.dzsj.2017.16.001.
[13]朱德明,区域空气质量空间分析模型与三维动态可视化技术研究.广东省,广东旭诚科技有限公司,2017-05-19.
[14]陆蕾.空气质量监测与分析系统的设计与实现[D].南京大学,2017.DOI:10.27235/d.cnki.gnjiu.2017.000892.
[15]张涛.空气质量分析系统的设计与实现[D].河北科技大学,2016.
[16]武装,覃爱明. 基于大数据的空气质量数据可视化[J].中外企业家,2015,(03):249-250+253.
[17]廖志芳,彭燕妮,李永,等. AirVis:一个基于Web的空气质量数据可视分析系统[J].计算机工程与应用,2015,51(15):174-178.
[18]李观松.城市环境空气质量数据挖掘与可视化的研究[D].山东大学,2007.

6、核心代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 假设您已经有了一个CSV文件，包含城市、日期、PM2.5、PM10、AQI等数据
data_path = 'air_quality_data.csv'
data = pd.read_csv(data_path)# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])  # 确保日期列是日期类型# 1. 不同城市AQI等级分布
aqi_distribution = data.groupby(['city', 'AQI_category']).size().unstack(fill_value=0)
aqi_distribution.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('不同城市AQI等级分布')
plt.xlabel('城市')
plt.ylabel('百分比 (%)')
plt.show()# 2. 不同季节AQI优良率
seasonal_aqi = data.groupby(['season', 'AQI_category']).size().unstack(fill_value=0)
seasonal_aqi['优良'] = seasonal_aqi['优'] + seasonal_aqi['良']
seasonal_aqi['优良率'] = seasonal_aqi['优良'] / seasonal_aqi.sum(axis=1) * 100
seasonal_aqi['优良率'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同季节AQI优良率')
plt.ylabel('')
plt.show()# 3. 重污染天气首要污染物分布
pollutants = data[data['AQI_category'] == '严重污染']['main_pollutant'].value_counts()
pollutants.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('重污染天气首要污染物分布')
plt.ylabel('')
plt.show()# 4. 气象因素与PM2.5相关性系数
correlation = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'PM2.5']].corr()
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('气象因素与PM2.5相关性系数')
plt.show()# 5. 污染物浓度季节性变化
seasonal_concentration = data.groupby('season')[['PM2.5', 'PM10', 'AQI']].mean()
seasonal_concentration.plot(kind='bar')
plt.title('污染物浓度季节性变化')
plt.xlabel('季节')
plt.ylabel('浓度/指数')
plt.show()# 6. 污染物浓度日变化规律
daily_concentration = data.groupby(data['date'].dt.hour)[['PM2.5', 'PM10']].mean()
daily_concentration.plot()
plt.title('污染物浓度日变化规律')
plt.xlabel('小时')
plt.ylabel('浓度')
plt.show()# 7. 工作日与周末污染差异
weekday_weekend = data[data['date'].dt.dayofweek < 5][['PM2.5', 'PM10', 'AQI']].mean()
weekend = data[data['date'].dt.dayofweek >= 5][['PM2.5', 'PM10', 'AQI']].mean()
pd.concat([weekday_weekend, weekend], keys=['工作日', '周末']).plot(kind='bar')
plt.title('工作日与周末污染差异')
plt.xlabel('污染物')
plt.ylabel('平均值')
plt.show()

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