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2025/12/17 7:44:45
城市空气质量监测与预警平台
1. 项目概述与设计目标
1.1 项目背景
随着城市化进程的加快，空气质量问题日益受到公众关注。构建一个能够实时监测、历史回溯、深度分析以及未来预测的空气质量平台，对于环保决策和居民健康出行具有重要意义。本项目基于现代 Web 技术栈和数据挖掘算法，实现了一套全功能的空气质量监测与预警系统。
1.2 核心功能目标
- 全链路数据流转：实现从数据采集、清洗、存储到展示的完整闭环。
- 多维度可视化：通过丰富的图表形式（折线图、热力图、雷达图、散点图等）直观展示环境数据。
- 智能预测：利用机器学习和深度学习算法，挖掘历史数据规律，预测未来空气质量趋势。
- 实时预警：建立自动化监控机制，对超标污染物进行即时预警。
- 系统管理：提供完善的用户权限管理和数据维护功能。
2. 系统架构与技术实现原理
本系统采用前后端分离 (B/S)架构，确保了系统的可扩展性和维护性。
2.1 技术栈概览
| 层次 | 技术组件 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 前端 | Vue 3 | 响应式数据驱动，Composition API 提供更好的逻辑复用。 |
| Vite | 基于 ES Modules 的极速构建工具，提升开发体验。 | |
| Element Plus | 企业级 UI 组件库，保证界面风格统一且美观。 | |
| ECharts 5 | 百度开源的数据可视化库，支持 Canvas/SVG 渲染，性能优异。 | |
| 后端 | Django 5 | Python 生态中最成熟的 Web 框架，安全性高，内置 ORM 强大。 |
| DRF (Django REST Framework) | 构建标准 RESTful API 的利器，支持序列化、认证、权限控制。 | |
| 算法 | Pandas / NumPy | 高性能科学计算与数据处理。 |
| Scikit-learn | 传统机器学习算法（回归、聚类）实现。 | |
| PyTorch / Keras | 深度学习框架，用于构建 LSTM 时序预测模型。 | |
| 数据库 | SQLite / MySQL | 关系型数据库，存储结构化业务数据。 |
2.2 前后端交互原理
- 请求流程：前端使用
Axios拦截器封装 HTTP 请求，统一处理 Token 认证头（Authorization: Token xxx）和错误响应。 - 数据序列化：后端通过 DRF 的
Serializer将数据库模型实例（Model Instance）转换为 JSON 格式返回给前端；反之，将前端提交的 JSON 数据反序列化并验证后存入数据库。 - 状态管理：前端利用 Vue 的响应式系统（
ref,reactive）管理组件状态，结合Vue Router实现单页应用（SPA）的页面无刷新跳转。
3. 数据挖掘与算法模型详解
本部分深入剖析系统中核心的数据分析与预测模块，涵盖数据预处理、探索性分析（EDA）及模型构建的全过程。
3.1 数据集与预处理
项目采用中国城市空气质量监测数据集，包含时间（Date, Hour）、站点（Station Code）及污染物类型（PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO, O3, AQI）。
实现思路：
- 数据清洗：检测并处理
NaN值。对于时间序列数据，采用线性插值 (Linear Interpolation)填充中间缺失值，使用前向填充 (Forward Fill)处理末端缺失，保持时序连续性。 - 数据重塑 (Reshaping)：原始数据可能为“宽表”格式（不同站点作为列），通过
melt和pivot操作转换为“长表”格式，便于按站点和时间索引。 - 特征工程：
- 时间特征：提取 Month, Day, Hour, DayOfWeek，捕捉周期性规律。
- 滞后特征 (Lag Features)：构造t−1,t−2,...t−nt-1, t-2, ... t-nt−1,t−2,...t−n时刻的历史数据作为输入特征，用于预测ttt时刻的值。
3.2 探索性数据分析 (EDA)
3.2.1 污染物分布特征
我们首先通过直方图和核密度估计（KDE）分析数据的分布形态。
图解与原理：
- 含义：展示了各污染物浓度的频率分布。
- 分析：大多数污染物（如 PM2.5, SO2）呈现明显的右偏分布 (Right-skewed)，即大部分时间浓度较低，但存在少数极高值的长尾，这通常对应重污染天气。
3.2.2 相关性分析
为了理解不同污染物之间的耦合关系，计算皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)。
图解与原理：
- 含义：颜色越深（红）代表正相关性越强，越蓝代表负相关性。
- 分析：PM2.5 与 PM10的相关系数接近 0.9，表明颗粒物污染具有高度同源性。O3（臭氧）通常与其他污染物呈负相关或弱相关，因为其生成机制（光化学反应）与其他污染物不同。
图解与原理：
- 含义：对角线为单变量分布，非对角线为两两变量的散点图。
- 分析：散点图矩阵直观地验证了热力图的结论，PM2.5 与 PM10 的散点分布呈现紧密的线性带状。
3.2.3 时空分布规律
分析污染物的时间变化规律对于制定错峰排放政策有指导意义。
图解与原理：
- 含义：展示了 24 小时内各污染物浓度的平均变化曲线。
- 分析：可以观察到明显的双峰结构（早晚高峰），这与交通排放和人类活动规律高度吻合。
图解与原理：
- 含义：基于平均 PM2.5 浓度对站点进行排序。
- 分析：识别出污染最严重的“热点”区域和相对清洁的区域，反映了地理位置和工业布局的影响。
3.2.4 AQI 结构分析
图解与原理：
- 含义：统计不同空气质量等级（优、良、轻度污染等）的占比和数量。
- 分析：评估整体环境质量达标率。若“优良”占比高，说明整体治理成效显著。
3.3 预测模型构建与评估
3.3.1 线性回归模型 (Linear Regression)
作为基准模型（Baseline），我们首先尝试了线性方法。
原理：假设目标变量yyy(PM2.5) 与特征XXX之间存在线性关系y=wX+by = wX + by=wX+b，通过最小二乘法 (Least Squares)求解参数www和bbb，使残差平方和最小。
图解：对比了 Linear Regression, Ridge (L2 正则化), Lasso (L1 正则化) 等模型的预测曲线。
图解：R2R^2R2分数反映模型对数据变异性的解释能力。线性模型通常能达到 0.6-0.8 的分数，说明空气质量存在一定的线性趋势，但仍有未被解释的非线性波动。
3.3.2 长短期记忆网络 (LSTM)
针对时间序列的长程依赖问题，引入 LSTM 深度学习模型。
原理：LSTM 是一种特殊的 RNN，引入了遗忘门 (Forget Gate)、输入门 (Input Gate)和输出门 (Output Gate)，能够有效解决传统 RNN 的梯度消失/爆炸问题，捕捉时间序列中的长期依赖关系。
图解：训练过程中的 Loss 曲线。随着 Epoch 增加，Training Loss 和 Validation Loss 同步下降并趋于平稳，说明模型收敛良好，未出现严重过拟合。
3.3.3 模型终极PK
图解与结论：
- 蓝色线：真实值
- 绿色线：线性回归预测
- 红色线：LSTM 预测
- 分析：LSTM (红色) 对波峰和波谷的拟合能力明显优于线性回归 (绿色)，尤其是在数据剧烈波动时，LSTM 展现了更强的非线性拟合能力。
4. 数据库详细设计
系统数据库设计遵循第三范式 (3NF)，确保数据冗余最小化。
4.1 站点表 (api_station)
基础字典表，存储所有监测点的元数据。
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
code | VARCHAR(20) | PK, Unique | 站点唯一编码 |
name | VARCHAR(100) | Nullable | 站点中文名称 |
city | VARCHAR(100) | Nullable | 所属城市 |
latitude | FLOAT | Nullable | 纬度 |
longitude | FLOAT | Nullable | 经度 |
4.2 空气质量记录表 (api_airqualityrecord)
核心事实表，存储高频的时间序列数据。
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
id | BIGINT | PK, Auto | 自增主键 |
station_id | VARCHAR(20) | FK | 关联站点表 |
datetime | DATETIME | Not Null | 采样时间 |
pm25 | FLOAT | Nullable | PM2.5 浓度值 |
pm10 | FLOAT | Nullable | PM10 浓度值 |
no2…aqi | FLOAT | Nullable | 其他污染物指标 |
索引优化：建立(station_id, datetime)联合唯一索引，既防止重复数据，又加速按站点和时间的查询。 |
4.3 预警日志表 (api_warninglog)
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
id | BIGINT | PK | 主键 |
station_id | VARCHAR(20) | FK | 关联站点 |
level | VARCHAR(20) | Not Null | 预警等级 (Yellow/Red) |
message | TEXT | Not Null | 预警内容 |
is_read | BOOL | Default False | 状态标记 |
4.4 用户与关注表
包含 Django 内置auth_user表和api_userfavoritestation关联表，实现用户对特定站点的收藏功能。
5. 系统功能模块展示与实现
5.1 用户认证模块
实现思路：使用 DRF 的TokenAuthentication。用户登录成功后，后端生成 Token 返回给前端；前端将其存储在localStorage中，后续请求自动携带。
界面展示：登录页采用暗色科技风背景，粒子动画增强视觉沉浸感。
5.2 实时监测模块
实现思路：前端调用 WAQI (World Air Quality Index) 的开放 API 获取实时数据，若 API 不可用则降级使用本地数据库的最新记录。图表采用 ECharts 动态渲染。
界面展示：左侧展示当前 AQI 数值卡片，右侧展示多指标趋势图。
5.3 数据可视化大屏
实现思路：
- 布局：采用 Flex + Grid 混合布局，实现“三栏式”结构（左侧辅助、中间核心、右侧排行）。
- 适配：使用
vw/vh单位及scale缩放方案，适配不同分辨率的大屏设备。 - 图表：集成了折线图（趋势）、雷达图（成分）、热力图（相关性）、饼图（分布）等多种图表，数据通过后端聚合接口一次性获取。
界面展示：
5.4 历史数据分析
实现思路：后端提供基于 Django Filter 的查询接口，支持按时间范围 (start_date,end_date) 和站点过滤。前端使用 Element Plus 的el-table和el-pagination实现分页展示。
界面展示：
5.5 趋势预测模块
实现思路：后端加载训练好的 Linear Regression 模型文件（.pkl），接收前端传入的站点 ID，读取该站点最近 24 小时数据作为输入，预测未来 24 小时数据并返回。
界面展示：
5.6 预警管理模块
实现思路：
- 生成：定时任务或数据入库触发器检查 PM2.5 是否超过阈值（如 >75 为黄色，>150 为红色），生成预警记录。
- 展示：前端提供按等级筛选功能，支持客户端分页。
界面展示：
5.7 后台管理系统
实现思路：基于角色的访问控制 (RBAC)。前端根据用户is_staff字段动态渲染菜单，后端 API 通过IsAdminUser权限类拦截非管理员请求。
用户管理：支持 CRUD 及重置密码。
数据管理：提供对原始监测数据的修正接口，保证数据质量。
5.8 个人中心
实现思路：允许用户修改个人资料（Email, Name）和密码。密码修改需要验证旧密码，确保安全性。
界面展示：
6. 总结
本项目通过整合数据挖掘技术与现代 Web 开发技术，成功构建了一个闭环的空气质量监测系统。从底层的数据清洗、特征提取，到中间层的模型训练、API 封装，再到上层的可视化展示与交互，各环节紧密配合，不仅实现了对环境数据的“看”（监测），更实现了“懂”（分析）和“想”（预测）。