摘 要
随着国家经济、科技的快速发展，在空气质量监测方面取得了极大进展，产生了海量的空气质量数据，同时也带来了不可忽视的大气污染和生态污染问题，严重影响民众的日常生活和身体健康。借助海量空气质量数据对空气质量进行预测成为一种新的研究方向。从海量的数据中发现数据的相关性与差异性，为空气质量预测提供更多新的思路和可能性，从而探索新的空气预测方法，以应对当前空气质量预测所面临的困难和挑战。帮助改善环境质量和促进可持续发展。
本研究探讨了传统空气质量数据分析手段存在的局限，诸如处理效率低下、存储容量受限等问题，进而强调了开发基于大数据的空气质量预测系统的紧迫性。Hadoop作为分布式计算平台，凭借其高效处理大数据的能力、出色的可扩展性和容错机制，为空气质量数据的分析工作注入了新的活力。本文详细论述了该系统的设计与实施流程，涵盖数据收集、预处理、存储管理以及分析等多个核心步骤。通过搭建分布式存储与计算集群，实现了空气质量数据的高效存储与并行处理能力。1
关键词：Hadoop、空气质量数据、空气质量预测；气候变化；数据收集
Abstract
With the rapid development of the national economy and technology, great progress has been made in air quality monitoring, generating massive amounts of air quality data. However, this has also brought about significant issues of air pollution and ecological pollution, seriously affecting the daily lives and physical health of the people. Using massive air quality data to predict air quality has become a new research direction. Discovering correlations and differences in massive amounts of data provides new ideas and possibilities for air quality prediction, thus exploring new air prediction methods to address the difficulties and challenges faced by current air quality prediction. Help improve environmental quality and promote sustainable development.
This study explores the limitations of traditional air quality data analysis methods, such as low processing efficiency and limited storage capacity, and emphasizes the urgency of developing an air quality data analysis and visualization system based on big data technology. Hadoop, as a distributed computing platform, injects new vitality into the analysis of air quality data due to its efficient processing of big data, excellent scalability, and fault tolerance mechanism. This article elaborates on the design and implementation process of the system, covering multiple core steps such as data collection, preprocessing, storage management, and analysis. By building a distributed storage and computing cluster, efficient storage and parallel processing capabilities for air quality data have been achieved.
Key words: Hadoop、 Air quality data, weather forecast; Climate change; data collection
目 录
1 绪 论 1
1.1开发背景意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3研究内容 2
2 系统开发技术 3
2.1 Python编程语言 3
2.2 随机森林回归算法 3
2.3 MySQL数据库 4
2.4 数据挖掘 4
2.5 Hadoop技术 5
3系统分析 7
3.1可行性分析 7
3.1.1技术可行性 7
3.1.2操作可行性 7
3.1.3经济可行性 7
3.2数据处理和系统需求 7
3.3系统非功能性需求分析 8
3.4数据存储和可扩展性 9
4 系统设计 10
4.1 系统总体设计 10
4.1.1系统架构设计 10
4.1.2系统功能设计 11
4.2 系统详细设计 12
4.2.1数据采集 12
4.2.2数据清洗设计 12
4.2.3数据存储设计 13
4.2.4数据可视化模块设计 14
4.3 空气质量预测功能设计 14
4.3.1数据预处理和特征工程 14
4.3.2构建模型 14
4.3.3模型训练 15
4.3.4空气质量预测 16
4.4 数据结构设计 16
5 系统实现 17
5.1 用户登录 17
5.2 管理主界面 17
5.3 个人信息管理 18
5.4 空气质量数据管理的实现 18
5.5 数据分析与可视化的实现 19
5.6 空气质量预测的实现 19
6 系统测试 21
6.1 测试方法 21
6.2 测试目的 21
6.3 测试方案 22
6.4 测试用例 22
6.5 测试结论 23
结 论 25
参考文献 26
致 谢 27
1 绪 论
1.1开发背景意义
近年来，随着我国经济、科技的大力发展,在空气质量监测方面取得了极大进展，由此产生了海量的空气质量数据，但与此同时也带来了不可忽视的大气污染和生态污染问题。大气污染一方面会对经济造成损失,影响社会发展,另一方面也会危害人类身体健康,在国际社会上引起广泛关注。2022年，二十大报告强调生态文明建设，推进绿色发展，打赢污染防治攻坚战。因此深入了解空气质量问题,对空气质量进行定量分析,对未来空气质量状况进行预测是十分必要的[6]。
我国经济目前正逐渐转入高质量的发展,由此带来了一系列问题，其中就包括空气污染问题,而空气质量的好坏直接影响着我国居民的生活质量。因此对于空气质量数据的预测和分析不仅可以为环保部门、城市规划等相关部门提供参考依据，从而采取更有效的措施来改善空气质量，而且有助于部门或企业提前做好大型户外活动的时间安排与空气污染的应对准备，以及帮助公民合理安排出行及户外活动，十分具有现实意义[11]。
1.2国内外研究现状
国外在空气质量预测方面取得了重要进展。Bovkir和Aydinoglu提出了一种基于传感器的地理数据概念建模方法，该方法通过互操作的方式实现实时空气质量指数（AQI）仪表盘，为空气质量监测提供了新的视角[1]。在预测模型方面，研究者们同样利用了深度学习等先进技术。例如，Hu等人在Journal of Cleaner Production上发表的研究中，利用自适应层次图卷积神经网络学习时空依赖性，以预测空气质量[2]。此外，国外研究者还注重将机制模型和机器学习模型相结合，以提高预测的准确性，如Haibin Li等人在The Science of the total environment上发表的研究所示[5]。
近年来，国内在空气质量分析与预测领域也取得了显著进展。例如，朱文晶等人在济南市进行了空气质量变化特征及影响因素的分析，揭示了主要污染物的来源和分布规律[3]。马园在山东大学的研究和马希元在环境监测数据分析中的探索，都展示了深度学习在空气质量预测中的潜力[8][13]。此外，冯洋对基于大数据技术的生态环境监测统计进行了深入探究[4]。在系统开发方面，陈锐一等人对城市空气质量分析系统的设计与实现，为空气质量监测和管理提供了有力支持[15]。在技术应用方面，开发了多种空气质量监控与分析系统，如霍志星在河北师范大学的研究中设计的空气质量监控与分析系统，为空气质量管理提供了技术支持[14]。
1.3研究内容
本系统采用Hadoop大数据框架进行开发，从技术成熟度及软件架构设计层面考量，该系统已具备实现预定研究目标与功能的前提基础。
第一章概述了基于大数据的空气质量预测系统的研发背景及其重要性。
第二章深入剖析了系统开发所依赖的关键技术与理论支撑，涵盖了大数据技术、Python服务器部署策略，以及随机森林算法、MySQL数据库与数据挖掘。此技术栈不仅保障了系统的高效稳定运行，也为系统的灵活扩展与升级奠定了坚实基础。
第三章细致梳理了系统的需求分析过程，并清晰界定了系统的业务流程，为后续设计与实现提供了明确指导。
第四章详细规划了系统的架构设计、详细设计及数据库设计。
第五章聚焦于系统功能的实现细节，涵盖了功能代码编写与算法流程设计。
第六章则对基于大数据的空气质量预测系统进行了全面的测试验证。通过功能测试，系统在不同应用场景下的稳定性与可用性得到了充分验证，确保了系统的可靠运行。
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