注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 大屏页面
  • 3.3 分析页面
  • 3.4 基础页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

近年来，全球气候变化愈发显著，极端天气事件频繁发生，对人类社会和自然环境产生了深远影响。以北京为例（其他城市也可以），气象数据显示，过去几十年间，北京地区的平均气温呈显著上升趋势，极端高温天气的出现频率不断增加，同时降水模式也发生了明显变化。例如，近年来夏季暴雨和冬季干旱的频率交替上升，给城市基础设施、农业生产以及居民生活带来了诸多挑战。气象数据的复杂性和多维度特征，使得传统的气象分析方法难以全面、高效地揭示其中的规律。因此，开发一个基于 Python 和大数据框架的气象站数据深度分析与可视化系统，对于深入理解北京地区的气候特征及其变化规律具有重要的现实需求。通过整合和分析海量气象数据，该系统能够为气象研究、城市规划、灾害预警以及公众生活提供有力支持。
本课题的开展具有多方面的意义，从科学研究的角度来看，通过对北京地区气象数据的深度挖掘和分析，能够为气候学研究提供更丰富的数据支持，帮助科学家更好地理解气候变化的微观机制。在实际应用层面，该系统能够为城市规划和管理提供科学依据，例如通过分析气温和降水的空间分布规律，为城市绿化、排水系统设计以及供暖设施布局提供精准指导。同时，对于农业生产而言，该系统可以提供季节性气候特征的详细分析，帮助农民合理安排种植计划，降低自然灾害带来的风险。极端天气事件的分析功能能够为灾害预警和应急管理提供及时、准确的信息支持，保障居民的生命财产安全。该系统不仅能够提升气象数据的利用效率，还能为多个领域提供实际价值，具有重要的社会和经济效益。
基于 Python 和大数据框架的气象站数据深度分析与可视化系统从四个维度进行分析：
气象时间序列变化分析：包括年度气温、降水量、降水日数等的长期趋势和周期性规律。
极端天气事件分析：分析高温、低温、温差等极端天气事件的分布和变化。
气象地理空间分布分析：研究气象要素在空间上的分布规律，如海拔与气温、降水量的关系。
多变量综合关联分析：探索不同气象要素之间的内在联系，如温度与湿度、降水量与降水日数等。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, year, month, avg, sum

# 初始化 Spark 会话
spark = SparkSession.builder.appName("BeijingWeatherAnalysis").getOrCreate()

# 加载数据
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/weather_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据清洗（示例：处理缺失值）
df = df.na.drop()

# 添加衍生特征（如季节）
df = df.withColumn("season", 
                   when((col("month") >= 3) & (col("month") <= 5), "Spring")
                   .when((col("month") >= 6) & (col("month") <= 8), "Summer")
                   .when((col("month") >= 9) & (col("month") <= 11), "Autumn")
                   .otherwise("Winter"))

# 年度平均气温变化分析
def annual_avg_temp_analysis(df):
    """
    计算每年的平均气温并返回结果
    :param df: 包含气象数据的 Spark DataFrame
    :return: 包含年份和对应平均气温的 DataFrame
    """
    from pyspark.sql.functions import year, avg

    # 按年份分组，计算每年的平均气温
    annual_avg_temp = df.groupBy(year("date").alias("year")).agg(avg("avg_temp").alias("annual_avg_temp"))
    annual_avg_temp = annual_avg_temp.orderBy("year")
    return annual_avg_temp

# 年度极端高温天数趋势分析
def extreme_heat_days_analysis(df):
    """
    计算每年的极端高温天数并返回结果
    :param df: 包含气象数据的 Spark DataFrame
    :return: 包含年份和对应极端高温天数的 DataFrame
    """
    from pyspark.sql.functions import year, sum

    # 按年份分组，计算每年的极端高温天数
    extreme_heat_days = df.groupBy(year("date").alias("year")).agg(sum("days_over_35c").alias("extreme_heat_days"))
    extreme_heat_days = extreme_heat_days.orderBy("year")
    return extreme_heat_days

# 基于 K-Means 算法的气候分区聚类
def climate_zone_clustering(df, num_clusters=4):
    """
    使用 K-Means 算法对气象站进行聚类，划分气候分区
    :param df: 包含气象数据的 Spark DataFrame
    :param num_clusters: 聚类的簇数量
    :return: 包含聚类结果的 DataFrame
    """
    from pyspark.ml.clustering import KMeans
    from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
    from pyspark.sql.functions import col

    # 选择用于聚类的特征列
    feature_cols = ["avg_temp", "precipitation", "altitude"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
    df_with_features = assembler.transform(df)

    # 应用 K-Means 聚类
    kmeans = KMeans(k=num_clusters, seed=42)
    model = kmeans.fit(df_with_features)
    clustered_df = model.transform(df_with_features)

    # 添加聚类结果到原始 DataFrame
    clustered_df = clustered_df.withColumnRenamed("prediction", "climate_zone")
    return clustered_df

# 示例数据加载和处理
# 假设 df 是已经加载好的 Spark DataFrame，包含气象数据
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/weather_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 调用核心功能函数
# annual_avg_temp_result = annual_avg_temp_analysis(df)
# extreme_heat_days_result = extreme_heat_days_analysis(df)
# climate_zone_result = climate_zone_clustering(df)

# 显示结果
# annual_avg_temp_result.show()
# extreme_heat_days_result.show()
# climate_zone_result.select("station_name", "climate_zone").show()

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