💖💖作者：IT跃迁谷毕设展
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基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-功能介绍
《基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统》，下面来介绍一下相关的功能，通过数据挖掘技术对全国各省市的水质监测数据进行深度处理和分析。系统围绕水质时空分布特征、核心水污染指标、污染成因与驱动力以及综合评价四大维度展开，实现了对全国各省份水质综合评价、重点城市水质排名、水质月度和季度变化趋势、污染等级分布、地理热力图等多角度分析。同时，系统对主要污染物（如化学需氧量、氨氮、总磷、总氮等）进行统计分析，评估重金属污染和富营养化风险，并通过聚类分析、主成分分析等算法探索城市污染模式和影响水质的关键因子。本系统还通过直观的数据可视化界面，用户可以快速了解各地区水质健康度排名、经济区水质对比、水体酸碱度和物理性状等综合信息，为环保决策提供科学依据，实现对水污染问题的精准识别、有效监测和科学评估。
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-选题背景意义
近年来，我国水污染问题日益严峻，环保部发布的《2022年中国生态环境状况公报》显示，全国地表水监测的1940个断面中，Ⅰ-Ⅲ类水质断面占比为84.9%，劣Ⅴ类水质断面占比为1.1%，虽有改善但仍面临挑战。水污染数据呈现出多维度、大体量、复杂关联的特点，传统分析方法难以有效挖掘其中的规律与趋势。同时，各地区水质监测站点产生的海量数据往往分散存储，缺乏统一的可视化分析平台，导致数据价值未能充分释放。在大数据技术迅速发展的背景下，将数据挖掘与可视化技术应用于水污染监测分析领域，构建一个能够对水质数据进行多维度分析与展示的系统，这样对环保领域也有很大的帮助。
《基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统》的开发具有显著意义。在实践层面，该系统通过对全国各省市水质数据的时空分布特征分析，能够直观呈现污染热点区域与变化趋势，为环保部门制定针对性治理措施提供决策支持。系统对核心水污染指标的深度剖析，有助于识别不同区域的主要污染物类型，实现精准治污。通过算法模型探索水质污染成因与驱动力，能够揭示潜在的污染规律，提升预警能力。在学术层面，本系统将数据挖掘技术与环保领域深度融合，探索了一种新型的环境数据分析模式。对计算机专业学生而言，开发此类系统不仅能够锻炼数据处理与可视化能力，还能培养跨学科应用意识，增强解决实际问题的能力，使毕业设计真正具有社会价值。
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-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
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-视频展示
当环保遇上数据科学与大数据技术：《基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统》让毕业设计更有意义
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-图片展示
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-代码展示
# 大数据部分代码展示
# 功能1: 全国水质监测点地理热力图分析
def generate_water_quality_heatmap(data_df):
# 筛选有效的经纬度和水质指数数据
valid_data = data_df.dropna(subset=['Longitude', 'Latitude', 'Water_Quality_Index'])
# 按经纬度网格聚合数据，计算每个网格的平均水质指数
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 使用DBSCAN算法对监测点进行聚类，处理密集区域
coords = valid_data[['Longitude', 'Latitude']].values
clustering = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=2).fit(coords)
valid_data['cluster'] = clustering.labels_
# 计算每个聚类的平均水质指数和中心点
cluster_data = valid_data.groupby('cluster').agg({
'Longitude': 'mean',
'Latitude': 'mean',
'Water_Quality_Index': 'mean',
'Province': lambda x: x.value_counts().index[0] # 取最常见的省份
}).reset_index()
# 为热力图准备数据，转换水质指数为热力值（值越高表示污染越严重）
heatmap_data = []
for _, row in cluster_data.iterrows():
if row['cluster'] >= 0: # 排除噪声点(-1)
intensity = row['Water_Quality_Index'] / 100 * 10 # 归一化并放大
heatmap_data.append({
'lat': row['Latitude'],
'lng': row['Longitude'],
'weight': intensity,
'province': row['Province']
})
# 计算全国水质污染热点区域
from scipy.stats import zscore
cluster_data['z_score'] = zscore(cluster_data['Water_Quality_Index'])
hotspots = cluster_data[cluster_data['z_score'] > 1.96] # 95%置信度的热点
return {
'heatmap_data': heatmap_data,
'hotspots': hotspots.to_dict('records'),
'total_points': len(valid_data),
'coverage': len(cluster_data)
}
# 功能2: 主要污染物与水质指数的相关性分析
def analyze_pollutant_correlation(data_df):
# 定义主要污染物指标列表
pollutant_columns = ['COD_mg_L', 'BOD_mg_L', 'Ammonia_N_mg_L',
'Total_Phosphorus_mg_L', 'Total_Nitrogen_mg_L',
'Heavy_Metals_Pb_ug_L', 'Heavy_Metals_Cd_ug_L',
'Heavy_Metals_Hg_ug_L', 'pH', 'Turbidity_NTU']
# 计算各污染物与水质指数的皮尔逊相关系数
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
# 预处理：处理缺失值和异常值
analysis_df = data_df.copy()
for col in pollutant_columns + ['Water_Quality_Index']:
if col in analysis_df.columns:
# 用中位数填充缺失值
median_val = analysis_df[col].median()
analysis_df[col].fillna(median_val, inplace=True)
# 处理异常值（超过3个标准差）
mean, std = analysis_df[col].mean(), analysis_df[col].std()
analysis_df[col] = analysis_df[col].clip(mean - 3*std, mean + 3*std)
# 计算相关系数和p值
correlation_results = []
for pollutant in pollutant_columns:
if pollutant in analysis_df.columns:
corr, p_value = pearsonr(analysis_df[pollutant], analysis_df['Water_Quality_Index'])
correlation_results.append({
'pollutant': pollutant,
'correlation': round(corr, 4),
'p_value': round(p_value, 6),
'significance': 'Significant' if p_value < 0.05 else 'Not Significant'
})
# 按相关系数绝对值排序
correlation_results.sort(key=lambda x: abs(x['correlation']), reverse=True)
# 计算污染物之间的相关性矩阵，识别共线性
corr_matrix = analysis_df[pollutant_columns].corr()
high_correlation_pairs = []
for i in range(len(pollutant_columns)):
for j in range(i+1, len(pollutant_columns)):
if abs(corr_matrix.iloc[i, j]) > 0.7: # 高相关性阈值
high_correlation_pairs.append({
'pollutant1': pollutant_columns[i],
'pollutant2': pollutant_columns[j],
'correlation': round(corr_matrix.iloc[i, j], 4)
})
return {
'correlation_with_wqi': correlation_results,
'high_correlation_pairs': high_correlation_pairs,
'key_pollutants': [item['pollutant'] for item in correlation_results[:3]]
}
# 功能3: 城市污染模式聚类分析
def cluster_city_pollution_patterns(data_df):
# 按城市聚合数据，计算各污染物的平均值
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 定义用于聚类的污染物指标
cluster_features = ['COD_mg_L', 'BOD_mg_L', 'Ammonia_N_mg_L',
'Total_Phosphorus_mg_L', 'Total_Nitrogen_mg_L',
'Heavy_Metals_Pb_ug_L', 'Heavy_Metals_Cd_ug_L',
'Heavy_Metals_Hg_ug_L', 'pH', 'Turbidity_NTU']
# 按城市分组计算平均值
city_avg = data_df.groupby('City')[cluster_features].mean().reset_index()
# 数据预处理：填充缺失值和标准化
for feature in cluster_features:
if feature in city_avg.columns:
city_avg[feature].fillna(city_avg[feature].median(), inplace=True)
# 提取特征矩阵并标准化
X = city_avg[cluster_features].values
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)
# 使用PCA降维，保留90%的方差
pca = PCA(n_components=0.9)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
# 使用肘部法则确定最佳聚类数
inertia = []
max_clusters = min(10, len(city_avg) - 1) # 最多10个聚类或城市数-1
for k in range(2, max_clusters + 1):
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(X_pca)
inertia.append(kmeans.inertia_)
# 计算肘部点（斜率变化最大的点）
deltas = np.diff(inertia)
elbow_point = np.argmin(deltas) + 2 # +2因为从2开始计数
# 使用最佳聚类数进行KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=elbow_point, random_state=42)
city_avg['cluster'] = kmeans.fit_predict(X_pca)
# 分析每个聚类的特征
cluster_profiles = []
for cluster_id in range(elbow_point):
cluster_cities = city_avg[city_avg['cluster'] == cluster_id]
# 计算该聚类在各指标上的平均值与全局平均值的差异
profile = {}
for feature in cluster_features:
if feature in cluster_cities.columns:
global_avg = city_avg[feature].mean()
cluster_avg = cluster_cities[feature].mean()
profile[feature] = {
'cluster_avg': round(cluster_avg, 4),
'global_avg': round(global_avg, 4),
'difference': round(cluster_avg - global_avg, 4),
'percent_diff': round((cluster_avg - global_avg) / global_avg * 100, 2)
}
# 确定该聚类的主要污染特征（差异最大的三个指标）
sorted_features = sorted(profile.items(),
key=lambda x: abs(x[1]['percent_diff']),
reverse=True)
main_characteristics = [f"{item[0]} ({item[1]['percent_diff']}%)"
for item in sorted_features[:3]]
cluster_profiles.append({
'cluster_id': cluster_id,
'city_count': len(cluster_cities),
'cities': cluster_cities['City'].tolist(),
'main_characteristics': main_characteristics,
'detailed_profile': profile
})
return {
'optimal_clusters': elbow_point,
'cluster_profiles': cluster_profiles,
'city_clusters': city_avg[['City', 'cluster']].to_dict('records'),
'pca_explained_variance': pca.explained_variance_ratio_.tolist()
}
基于数据挖掘的水污染数据可视化分析系统-结语
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