气象数据分析：基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统

星川皆无恙2026-01-06 8:29

文章目录

气象数据分析：基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统

一、绪论

在信息科技蓬勃发展的当代，我们推出了一款基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统。随着气候变化越发引起全球关注，精准的气象数据和可视化展示变得愈发重要。该系统采用先进的技术和创新的功能，满足用户对实时气象信息和历史天气数据的需求，助力公众、企业和政府做出更明智的决策。在技术层面，我们充分利用Python网络爬虫技术，从中国天气网等权威数据源获取全国实时天气数据历史天气数据，确保数据的及时性和准确性。通过数据清洗和MySQL数据库存储，我们保证了数据的一致性和可靠性。同时，前端技术如HTML、CSS、JavaScript和前端框架Layui构建了简洁友好的用户交互界面，用户能轻松地获取和分析数据。而后端使用Flask搭建了强大的数据接口，通过PyMySQL库实现数据与数据库的交互。在数据预测方面，我们运用scikit-learn、pandas和numpy等机器学习库，构建了多元线性回归算法模型，为用户提供准确的气象分析预测结果。系统功能丰富多样，包括全国实时天气数据获取，全国综合天气数据和全国各城市天气数据的Echarts可视化展示，以及气象数据的多元线性回归预测功能。此外，我们提供用户登录与注册功能，确保用户数据的安全和隐私。数据管理功能也为用户提供了个性化的数据展示和公告查看。通过多维度的数据管理，用户能够深入了解全国气象数据，做出更精准的决策。

展望未来，这样一个基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统象数据采集、预测和可视化系统具有广阔的发展前景。在气候变化日益严峻的背景下，我们将不断优化和完善系统，引入更多先进的机器学习算法和数据分析方法，提高气象预测的准确性和时效性。同时，将逐步扩展到更多城市和地区，形成覆盖全国乃至全球的气象数据服务体系，助力社会各界应对气候变化带来的挑战。这将为公众、企业和政府提供更全面、更实用的天气信息，推动智慧城市和可持续发展迈出坚实的一步。

注：本文的数据集来源于之前爬取的数据，如需最新数据，可直接运行爬虫程序进行爬取最新数据！

二、研究背景和意义

近些年来，气象数据规模及复杂性大大增加，这对气象数据的存储、利用及加工分析提出了更高的要求[1]。在当今信息时代，气象数据的收集、分析和应用已经成为气象科学领域的重要研究方向之一。随着信息技术的迅猛发展，基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统，成为了一个具有重要意义和实用价值的课题。本研究旨在通过对该系统的详细设计与实现过程进行论述，探讨如何利用现代信息技术手段，有效地管理、分析和应用全国范围内的气象数据，为气象科学研究和社会生活提供更加全面、准确和实用的气象信息和服务。全球气候变化对人类社会造成的影响日益显著。极端天气事件频发，气候异常现象愈演愈烈，这些现象对于农业生产、城市规划、交通运输等方面带来了严重的影响。而准确的气象数据和有效的数据分析，是应对气候变化和灾害风险、优化资源配置、提高应急响应能力的基础。因此，设计并实现一个全国气象数据可视化与分析系统，能够集成各地气象数据，进行多维度、多层次的分析和预测，对于科学研究、政策制定和社会管理具有重要意义。信息技术的快速发展为气象数据的收集、存储、处理和传播提供了强大支撑。Python Flask作为一种轻量级的Web框架，具有灵活、高效、易于扩展等特点，非常适合用于构建气象数据管理与分析系统。利用Python语言的丰富生态系统和成熟的数据处理库，可以快速实现从气象数据采集到可视化分析的全流程。而MySQL等关系型数据库则能够有效地存储和管理大规模的气象数据，为数据分析和应用提供可靠的基础支持。全国气象数据可视化与分析系统的设计与实现还涉及到用户需求的深入分析和功能模块的精细设计。用户可以通过系统主页方便地获取各类气象数据和服务，并进行个性化的数据查询和分析。系统管理模块则提供了用户管理和公告管理等功能，保障系统的安全和稳定运行。而数据分析模块则采用了先进的机器学习算法，对气象数据进行深入挖掘和预测，为用户提供准确的气象信息和服务。系统日志模块则记录了系统运行过程中的关键信息和操作日志，为系统性能优化和故障排查提供了重要依据。基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统，旨在利用现代信息技术手段，提高气象数据的利用效率和应用价值，为气象科学研究和社会生活提供更加全面、准确和实用的气象信息和服务。通过本研究的研究，将深入探索现代信息技术在气象科学领域的应用，为气象数据的管理、分析和应用提供新思路和解决方案，促进气象科学研究和社会生活的发展。

三、 开发工具及技术介绍

Navicat Premium 15是一款功能强大的数据库管理工具，为用户提供了全面的数据库管理解决方案。其直观的用户界面和丰富的功能使得数据库管理变得简单而高效。Navicat Premium 15支持多种数据库系统，包括MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle等，使得用户能够轻松地管理不同类型的数据库。

Python语言

Python是一种高级编程语言，以简洁、易读的语法而闻名。它被广泛应用于各种领域，包括数据科学、人工智能、Web开发等。Python具有丰富的第三方库和框架，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，使得数据处理和机器学习变得简单而高效。

Echarts简介

ECharts是一个基于JavaScript的开源可视化库，专注于提供简单、直观的数据可视化解决方案。它支持多种常见的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，以及更复杂的地图、关系图等。ECharts具有丰富的交互功能，用户可以通过鼠标交互或者触摸屏操作来探索数据，实现动态展示和用户参与。

Pycharm简介

PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），为Python开发者提供了全方位的开发支持。它拥有直观的用户界面和丰富的功能，包括代码自动补全、调试器、版本控制集成等，使得Python开发变得更加高效和愉快。

Mysql简介

MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序中。它具有高性能、可靠性和易用性的特点，支持多种操作系统平台，并且与多种编程语言兼容。MySQL采用了客户端/服务器体系结构，能够处理大规模的数据，并提供了丰富的功能。

机器学习Scikit-learn简介

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。该库包含了各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，以及用于数据处理、特征提取、模型选择和评估等功能。Scikit-learn具有简单易用、功能强大、文档完善等特点，适用于各种规模和类型的机器学习任务，是许多机器学习工程师和研究者的首选工具之一。

多元线性回归算法介绍
（一）、基本概念

多元线性回归是回归分析的一种重要扩展形式，用于建模**多个自变量(特征)与一个因变量(目标)**之间的线性关系。与一元线性回归（只有一个自变量）不同，多元线性回归考虑多个因素对因变量的综合影响。

数学表达式 ： y =β 0+β 1x 1+β 2x 2+...+βpx**p +ε

其中：

  • y：因变量（目标变量）
  • x 1,x 2,...,x**p：自变量（特征）
  • β0：截距项
  • β 1,β 2,...,β**p：各自变量的回归系数（偏回归系数）
  • ε：误差项（随机扰动）
（二）、数学原理
1. 矩阵表示

对于 n 个样本，多元线性回归模型可以用矩阵形式简洁表示：

y =X****β +ε

其中：

  • y =(y 1,y 2,...,y**n )T ：因变量向量（n×1）

  • X

    ：设计矩阵（

    n ×(p+1)

    ），第一列为全1（对应截距项）

    X =11⋮1x 11x 21⋮x**n 1x 12x 22⋮x**n 2......⋱...x 1p**x 2p ⋮xnp

  • β =(β 0,β 1,...,β**p )T ：参数向量（(p+1)×1）

  • ε =(ε 1,ε 2,...,ε**n )T ：误差向量（n×1）

2. 参数估计：最小二乘法（OLS）

多元线性回归的核心是使用最小二乘法估计模型参数，目标是最小化残差平方和（RSS）：

RSS =∑i =1n (y**i −y ^i )2=∑i =1n (y**i −(β 0+β 1x**i 1+...+βp xip))2

矩阵形式下，最小二乘估计的解为：

β ^=(X T X )−1X T y

3. 模型评估指标
  • 决定系数 *R*2 ：衡量模型对因变量变异的解释程度 R 2=1−TSS**RSS =1−∑(y**i −y ˉ)2∑(y**i −y ^i )2 R2 范围在 [0,1]，越接近1表示模型拟合效果越好。
  • 调整决定系数 *R**a*d*j*2：考虑特征数量的修正 *R ad j2=1− n*−* p*−1(1−* R*2)(n −1) 其中 n 为样本量，p 为自变量个数。
  • 标准误差 *S**e* ：对因变量与模型估计值之间离差的度量 S**e =n −p −1RSS
（三）、基本假设

多元线性回归的有效性依赖于以下关键假设：

  1. 线性关系：自变量与因变量之间存在线性关系
  2. 无多重共线性：自变量之间不应高度相关
  3. 同方差性：误差项的方差应保持恒定
  4. 正态性：误差项应近似正态分布
  5. 无自相关：误差项之间不应相关
  6. 无测量误差：自变量应准确测量
（四）、模型检验
1. 模型整体显著性检验（F检验）

用于检验模型中至少有一个自变量对因变量有显著影响：

F =(1−R 2)/(n −p −1)R 2/p ∼F (p ,n −p−1)

若 F 值大于临界值或 p 值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为模型整体显著。

2. 回归系数显著性检验（t检验）

用于检验每个自变量的系数是否显著不为零：

t =S**β *j**β*j ∼t (n −p−1)

其中 S**β ^j 是 β ^j 的标准误。

（五）、多元线性回归的建模步骤
  1. 准备数据
    • 按普通数据格式录入数据（每行一个样本，每列一个变量）
    • 因变量需为定量数据，自变量可为定量或定类数据（定类数据需进行哑变量处理）
  2. 线性条件判断
    • 检查自变量与因变量之间是否存在线性关系
    • 可通过散点图或线性相关系数判断
  3. 建立线性回归模型
    • 确定自变量集合
    • 选择合适的自变量（避免多重共线性）
    • 可使用逐步回归等方法筛选自变量
  4. 模型检验与评价
    • 进行F检验判断模型整体显著性
    • 进行t检验判断各自变量的显著性
    • 评估R²和调整R²
  5. 残差及共线性诊断
    • 检查残差是否满足正态性、同方差性、无自相关
    • 检查是否存在多重共线性问题（如方差膨胀因子VIF > 10）
  6. 结果报告
    • 报告回归方程
    • 解释各系数的含义
    • 评估模型的预测能力
（六）、实际应用案例
案例1：空气质量分析

以邯郸市空气质量数据为例，建立多元线性回归模型预测空气质量指数（AQI）：

AQI =β 0+β 1PM 2.5+β 2PM 10+β 3S**O 2+β 4CO +β 5O 3+ε

研究发现，PM2.5、PM10、SO₂等污染物与AQI呈显著正相关，可用于空气质量预测和污染源分析。

案例2：居民消费水平影响因素分析

研究居民消费水平与多个因素的关系：

消费水平=β 0+β 1工资+β 2储蓄增额+β 3物价指数+ε

研究结果表明：居民消费水平与职工工资呈正相关，与储蓄增额呈负相关，为制定刺激消费政策提供依据。

（七）、实现方法
1. 统计软件实现

  • R语言 ：使用lm()函数

    复制代码 
    1model <- lm(AQI ~ PM2.5 + PM10 + SO2 + CO + O3, data = air_data)
2summary(model)

  • SPSS：通过"分析"→"回归"→"线性"菜单操作

  • Excel：使用"数据分析"工具包中的"回归"功能

2. Python实现

使用scikit-learn库实现多元线性回归：

python 复制代码 
1import numpy as np
2import pandas as pd
3from sklearn.linear_model import LinearRegression
4from sklearn.model_selection import train_test_split
5from sklearn.metrics import r2_score
6
7# 准备数据
8data = pd.read_csv('air_quality.csv')
9X = data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'O3']]
10y = data['AQI']
11
12# 划分训练集和测试集
13X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
14
15# 创建并训练模型
16model = LinearRegression()
17model.fit(X_train, y_train)
18
19# 预测和评估
20y_pred = model.predict(X_test)
21r2 = r2_score(y_test, y_pred)
22
23# 输出结果
24print(f"截距: {model.intercept_}")
25print(f"系数: {model.coef_}")
26print(f"R²: {r2}")
（八）、注意事项
  1. 多重共线性问题：当自变量之间高度相关时，会导致回归系数估计不稳定，需通过VIF（方差膨胀因子）检测并处理。
  2. 变量选择 ：选择合适的自变量是关键，应满足：
    • 自变量对因变量有显著影响
    • 自变量与因变量之间呈真实线性相关
    • 自变量之间应具有互斥性
    • 自变量数据完整且易于预测
  3. 标准化：当自变量单位不同时，需进行标准化处理，得到标准回归系数，以比较不同自变量的重要性。
  4. 模型改进 ：当线性假设不满足时，可考虑：
    • 变量变换（如对数变换）
    • 引入交互项
    • 采用非线性回归模型
（九）、总结

多元线性回归是统计学和机器学习中应用最广泛的预测模型之一，它能够同时考虑多个因素对因变量的影响，比一元线性回归更符合实际问题。通过合理的模型构建、假设检验和评估，多元线性回归能够提供有价值的预测和解释，广泛应用于经济、金融、环境、医学等领域。

掌握多元线性回归的原理、实现和应用，是进行数据分析和预测建模的基础，也是深入学习更复杂机器学习模型的重要一步。

四、需求分析

功能需求分析

系统需要实现多个核心功能，涵盖数据获取、存储、管理、分析和展示等方面。系统需要通过requests爬虫技术，系统将实时从相关网站获取气象数据，保证数据的及时性和准确性。系统需要采用MySQL等数据库进行数据存储和管理，建立完善的数据表结构，包括用户信息、气象数据、系统日志等。在用户管理方面，系统需要提供注册、登录、权限管理等功能，确保用户信息安全可靠。系统管理员需要具备对用户和公告的管理权限，以保持系统信息的及时更新。对于气象数据的管理，系统需要支持数据的录入、编辑、删除、查询和导出，便于用户获取所需信息。在数据分析方面，系统需要运用sklearn机器学习库中的多元线性回归算法进行模型预测，实现对未来不同城市的温度变化等气象指标的预测分析。同时系统需要记录用户操作和爬虫状态等系统日志，以便管理员进行系统监控和故障排除。系统能够通过数据可视化技术，将全国范围内的温度、空气质量、降雨量等气象数据以图表、地图等形式直观展示，帮助用户深入了解气象变化趋势和空间分布情况。

非功能需求分析

系统需要具备高性能，快速响应用户请求和处理大量数据，严格的安全性要求保护用户数据和隐私，易于使用和操作的界面设计，清晰的图表展示分析结果，良好的可扩展性，方便功能扩展和系统升级，稳定性和可靠性保证系统长时间稳定运行，完善的文档和技术支持，帮助用户快速上手并解决问题。综合考虑这些非功能需求，可以确保系统在各个方面都能满足用户期望，提升系统的整体质量和用户满意度。

可行性分析

技术可行性

系统使用requests库进行网络爬虫，能够轻松获取各地气象数据，确保系统数据的实时性和准确性。MySQL数据库是一种成熟稳定的关系型数据库，能够有效地存储和管理大量气象数据，并支持高效的数据检索和更新操作。Flask框架提供了灵活轻量的Web开发环境，易于上手且功能强大，适合用于构建系统主页、用户管理、公告管理等功能模块。sklearn机器学习库中的多元线性回归算法能够对气象数据进行准确的预测分析，为用户提供有益的参考信息。系统日志的记录与管理能够帮助管理员及时发现和解决系统运行中的问题，确保系统稳定可靠地运行。

经济可行性

系统使用开源库和框架进行系统开发能够降低开发成本，提高效率。requests库提供了方便快捷的网络爬虫功能，无需额外花费获取气象数据的费用。MySQL数据库是免费开源的关系型数据库，提供了稳定可靠的数据存储和管理解决方案。Flask框架轻量灵活，无需昂贵的服务器资源即可运行，降低了系统的部署和运维成本。sklearn机器学习库提供了丰富的算法工具，无需额外购买昂贵的商业软件，便能实现对气象数据的预测分析。

操作可行性

系统采用了简洁易用的Flask框架，为用户提供了友好的操作界面，无论是系统管理员还是普通用户都能轻松上手。通过requests爬虫技术，系统能够实时获取各地气象数据，确保数据的及时性和准确性，而MySQL数据库的应用则使得数据管理更加高效可靠。用户可通过系统主页快速浏览全国各地的气象信息，而系统管理模块则提供了便捷的用户和公告管理功能，管理员可灵活管理系统内容。系统还提供了强大的数据分析功能，包括城市数据分析和温度变化预测，利用sklearn机器学习算法进行模型预测，为用户提供了有益的参考信息。而系统日志的记录与管理则有助于及时发现和解决系统运行中的问题，确保系统稳定可靠地运行。系统可行性较高。

社会可行性

系统能够提供及时、准确的气象数据分析，帮助社会各界更好地理解和应对气候变化带来的挑战。系统通过requests爬虫技术实时获取数据，为政府部门、科研机构、企业以及个人提供了宝贵的信息资源，有助于制定气象灾害预防、农业生产、城市规划等方面的决策。还有就是系统主页清晰展示各地气象信息，增强了公众对气象数据的认识和关注度，促进了气象科普和环境意识的提升。数据分析功能则为用户提供了针对性的城市数据分析和未来温度变化预测，为各行各业的决策者提供了重要参考，有助于应对气候变化的影响。系统日志的记录与分析有助于监测和预防数据异常和系统故障，保障了系统的稳定运行系统在社会上具有广泛的可行性，为社会发展和气候应对提供了有力支持。

五、 系统设计

系统总体结构设计如图4.1所示。

4.1 系统总体结构设计图

系统设计原则

对于系统的可扩展性与灵活性，需要考虑未来可能的功能扩展和需求变化，然后就是数据安全与隐私保护，确保用户数据安全并符合法律法规。系统应注重用户友好性，简洁明了的界面设计和顺畅的操作流程能提升用户体验，性能优化与效率提升也是关键，确保数据处理和算法运算的高效性，系统的可靠性与稳定性不可忽视，避免因故障导致数据丢失或功能异常，合规性与可维护性同样重要，系统设计需符合法规要求，并具备良好的可维护性，方便后续更新和维护。

系统总体架构设计

图 4.2 系统架构示意图

六、数据库设计

数据库物理结构

表4-1 用户表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 用户ID 是 是
name varchar 用户名称 否 否
account varchar 用户账号 否 否
password varchar 用户密码 否 否
company varchar 企业名称 否 否
mail varchar 邮箱 否 否
type int 用户类型 否 否
status int 用户状态 否 否

表4-2城市表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 城市ID 是 是
city_name varchar 城市名称 否 否
city_code varchar 城市编码 否 否
city_py varchar 城市拼音 否 否

4-3当前天气表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 天气ID 是 是
province varchar 省 否 否
cityname varchar 城市名称 否 否
record_date date 天气时间 否 否
record_time varchar 实时时分 否 否
temp int 当前温度 否 否
wd varchar 风向 否 否
ws int 风力 否 否
wse int 风速 否 否
sd int 湿度 否 否
weather varchar 天气 否 否
rain decimal 降雨量 否 否
aqi int 空气质量 否 否
create_time datetime 创建时间 否 否
is_old int 1老数据，0新数据 否 否

4-4历史天气表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 天气ID 是 是
province varchar 省 否 否
cityname varchar 城市名称 否 否
record_date date 天气时间 否 否
high int 最高温 否 否
low int 最低温 否 否
weather varchar 天气 否 否
wd varchar 风向 否 否
ws int 风力 否 否
create_time dtetime 创建时间 否 否

4-5公告表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 公告ID 是 是
title varchar 公告标题 否 否
content longtext 公告内容 否 否
user_name date 发布人 否 否
create_time datetime 发布时间 否 否

4-6日志表表结构

字段名称 数据类型 字段内容 主键设置 非空
id int 日志ID 是 是
log varchar 日志 否 否
create_time datetime 创建时间 否 否

七、 系统具体实现

#数据采集模块

数据采集模块功能实现

数据采集模块是全国气象数据可视化与分析系统的关键组成部分，它负责从气象数据源获取最新的气象信息，并将其存储到系统的数据库中，以供后续的数据分析和可视化展示使用。数据采集模块利用Python的requests库实现了网络爬虫功能，通过向气象数据网站发送HTTP请求，获取各城市的实时气象数据。这些数据包括当前温度、风向、风力、湿度、天气状况、降雨量、空气质量指数等重要信息。然后就是对获取到的原始数据经过解析和处理，提取出需要的字段，并进行数据清洗和格式化。例如，对于风力和风速等数据，需要去除单位并转换为数值型数据，以便后续的数据分析使用。这部分数据采集模块将处理后的数据存储到MySQL数据库中，确保数据的持久化存储和高效查询。在存储过程中，模块还会进行数据去重和更新操作，以确保数据库中的数据始终保持最新和准确。数据采集模块还实现了异常处理机制，能够捕获和处理网络请求过程中可能出现的异常情况，确保系统的稳定性和可靠性。对于无法获取数据的城市，模块会进行日志记录，并继续执行下一条数据采集任务，以确保整体数据采集流程的顺利进行。数据采集模块通过高效的网络爬虫技术，将各城市的实时气象数据采集、清洗、存储到数据库中，为全国气象数据可视化与分析系统提供了可靠的数据支撑，为后续的数据分析和预测提供了重要的基础。

具体流程图如图5.1所示。

图 5.1系统架构示意图

数据采集模块部分核心代码


图 5.2 采集模块核心代码

爬虫程序运行过程

数据可视化模块

数据可视化模块功能实现

系统通过使用强大的数据处理库如pandas和numpy，以及交互式图表库echarts，该模块能够实现多样化的数据展示和分析功能。数据可视化模块利用requests爬虫从气象数据源获取数据，并将其存储到MySQL数据库中。这些数据涵盖了全国各地的温度、空气质量、降雨量等多个气象指标，为后续的数据分析和可视化提供了丰富的数据来源。系统主页是用户进入系统的起始页面，通过echarts实现了对全国各地气象数据的总体概况展示。用户可以在地图上点击不同的城市，查看该城市的气象数据情况，包括实时数据和历史数据趋势。气象数据管理功能主要包括数据的导入、清洗和存储等操作。通过pandas和numpy库实现了对数据的处理和分析，包括数据清洗、缺失值处理等。利用echarts展示了数据的分布情况和相关性分析结果，帮助用户更好地理解数据特点和关联关系。数据分析功能是数据可视化模块的重点之一，主要包括城市数据分析和算法预测两部分。在数据分析中，用户可以选择不同城市和时间范围，通过echarts图表展示该城市在不同时间段内的气象数据变化趋势，包括温度、空气质量、降雨量等指标。算法预测则利用sklearn机器学习库中的多元线性回归算法，根据历史气象数据预测未来不同城市的温度变化趋势，并通过echarts图表展示预测结果，帮助用户做出相应的决策。

图 5.4 数据可视化流程图

数据可视化模块部分核心代码

图 5.5 数据可视化模块部分核心代码

数据可视化模块部分界面展示


图 5.6 数据可视化页面

数据处理模块

数据处理模块实现

数据处理是至关重要的一部分，数据处理的完整程度直接影响着系统能否有效地收集、存储和分析气象数据。通过 Python Flask 构建的全国气象数据可视化与分析系统需要具备高效的数据处理能力，才能够满足用户的需求，提供准确、实时的气象信息。系统从可靠的数据源获取气象数据。用 requests 爬虫技术，从气象局等权威机构的网站上爬取数据。通过爬虫，可以实时地获取各地的气象数据，包括温度、湿度、风向风速等信息。将获取到的原始数据进行处理和清洗。这个过程包括格式化数据、去除重复项、处理缺失值等。通过 transformer_data 函数实现了数据的格式化和清洗，将原始数据转换成了系统可识别的格式，并将城市、天气、风向等信息序列化保存在 JSON 文件中，为系统后续的数据分析和展示做好了准备，还实现了反序列化函数 de_transformer_item，用于将处理后的数据转换成人类可读的格式，方便在系统界面上展示给用户。数据处理的另一个重要方面是数据分析。利用 sklearn 机器学习库实现多元线性回归算法进行模型预测，预测未来不同城市的温度变化等。这一功能可以为用户提供更深层次的气象数据分析，帮助他们更好地了解未来的天气趋势。数据处理在系统中扮演着关键的角色，它是系统能否顺利运行的基础。通过高效、准确地处理气象数据，你的系统将能够为用户提供丰富、实用的气象信息，实现全国气象数据的可视化和分析。

数据处理模块部分核心代码

图 5.5 数据处理模块部分核心代码

数据预测模块

数据预测模块功能实现

该模块利用处理后的气象数据进行分析和预测，为用户提供未来一段时间内各个城市的温度变化等信息。实现这一功能的过程包括数据的准备、模型的训练和预测结果的生成三个关键步骤。数据预测模块根据提前准备好的历史气象数据作为训练集。这些数据需要包括各个城市的记录日期、最高温度、最低温度、天气状况、风向、风速等信息。通过爬虫获取的数据或者已有的数据库中的数据作为训练集的来源。利用sklearn库中的LinearRegression算法，构建了一个多元线性回归模型，并将准备好的训练集喂入模型进行训练。通过对历史数据的学习，模型能够找到变量之间的关系，从而实现对未来数据的预测。训练完成后，将模型保存在本地，以备后续使用。通过编写predict函数，实现对未来气象数据的预测功能。用户可以输入城市名称、记录日期、最高温度、最低温度、天气状况、风向、风速等信息，系统将利用训练好的模型对未来一段时间内的气象数据进行预测，并返回预测结果。这样，用户就可以方便地获取到感兴趣城市的未来气象变化趋势。数据预测模块通过对历史气象数据的分析和模型训练，实现了对未来气象数据的预测功能。这一功能不仅可以为用户提供便利的气象信息查询服务，还可以帮助用户更好地规划生活和工作。

机器学习预测部分核心代码

python 复制代码 
# 预测数据(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws)
def predict(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws):
    city = cityname
    cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws = deal_data.transformer_item(cityname, record_date, high, low,
                                                                                   weather, wd, ws)
    next_input = [float(cityname), float(record_date), float(high), float(low), float(weather), float(wd), float(ws)]
    result = []
    for i in range(1, 11):
        record_date, record_str = deal_data.getNextDay(i)
        pred_y = model.predict([next_input])[0]
        next_input = [float(cityname), float(record_date)]
        next_input.extend(pred_y)
        result.append(
            deal_data.de_transformer_item(city, record_str, pred_y[0], pred_y[1], pred_y[2], pred_y[3], pred_y[4]))
    return result

创建数据库连接核心代码
    def connect(self):
        self.conn = pymysql.connect(
            host=DB_CONFIG["host"],
            port=DB_CONFIG["port"],
            user=DB_CONFIG["user"],
            passwd=DB_CONFIG["passwd"],
            db=DB_CONFIG["db"],
            charset=DB_CONFIG["charset"],
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )
        self.cursor = self.conn.cursor()

城市可视化数据接口
@app.route('/data/history/weather', methods=['post', 'get'])
def data_history_category():
    city = request.args.get('city')
    result_weather = data_service.weather_category_data(city)
    result_wd = data_service.wd_category_data(city)
    result_ws = data_service.ws_category_data(city)
    result_temp = data_service.temp_data(city)
    return {"weather_data": result_weather, "wd_data": result_wd, "ws_data": result_ws, "temp_data": result_temp}

城市数据构建业务代码

# 气象分类
def weather_category_data(city):
    sqlManager = SQLManager()
    key_sql = "select weather from historyweather where cityname ='" + city + "' group by weather"
    value_sql = "select count(id) as `value`,weather as `name` from historyweather where cityname ='" + city + "' group by weather"
    key_data = sqlManager.get_list(key_sql)
    value_data = sqlManager.get_list(value_sql)
    x_data = [k['weather'] for k in key_data]
    sqlManager.close()
    return {'x': x_data, 'y': value_data}


# 风向分类
def wd_category_data(city):
    sqlManager = SQLManager()
    key_sql = "select wd from historyweather where cityname ='" + city + "' group by wd"
    value_sql = "select count(id) as `value`,wd as `name` from historyweather where cityname ='" + city + "'  group by wd"
    key_data = sqlManager.get_list(key_sql)
    value_data = sqlManager.get_list(value_sql)
    x_data = [k['wd'] for k in key_data]
    sqlManager.close()
    return {'x': x_data, 'y': value_data}


# 风速分类
def ws_category_data(city):
    sqlManager = SQLManager()
    key_sql = "select ws from historyweather where cityname ='" + city + "'  group by ws"
    value_sql = "select count(id) as `value`,ws as `name` from historyweather where cityname ='" + city + "'  group by ws"
    key_data = sqlManager.get_list(key_sql)
    value_data = sqlManager.get_list(value_sql)
    x_data = [str(k['ws']) + '级' for k in key_data]
    y_data = [{'value': i['value'], 'name': str(i['name']) + '级'} for i in value_data]
    sqlManager.close()
    return {'x': x_data, 'y': y_data}

图5.8 数据预测模块部分核心代码

数据预测模块界面展示

图 5.9 气象分析预测页面

用户登录与用户注册模块

用户登录与注册模块功能实现

用户注册功能允许新用户创建自己的账户，以便能够登录系统并使用系统提供的各项功能。在注册页面，用户需要填写一些基本信息，如用户名、密码等。为了确保用户账户的唯一性和安全性，系统通常会对用户名和邮箱进行唯一性检查，并对密码进行加密存储，以防止密码泄露。一旦用户填写完注册信息并确认无误，系统将会将用户信息存储到数据库中，并发送验证邮件或者短信给用户，确保注册信息的有效性。

用户登录功能允许已注册用户通过用户名和密码进行身份验证，以便进入系统并开始使用系统提供的各项功能。在登录页面，用户需要输入注册时设置的用户名和密码，系统会对用户输入的信息进行验证。验证通过后，系统会生成一个用户会话，将用户信息保存在会话中，并分配一个会话ID，以便后续的操作和识别。用户登录成功后，将被重定向到系统的主页或者上一次访问的页面，开始使用系统提供的功能。

图 5.10 用户模块流程图

用户登录与注册模块核心代码

图 5.11 用户模块核心代码

用户登录与注册模块界面展示

图 5.12用户登录页面

数据管理模块功能

数据管理模块功能实现

数据管理模块在基于python机器学习全国气象数据爬虫可视化预测分析系统中扮演着至关重要的角色。该模块负责管理系统中的气象数据，包括数据的获取、存储、更新和删除等功能。数据管理模块实现了气象数据的获取功能。系统通过requests爬虫从指定的数据源获取全国各地的气象数据，如温度、空气质量、降雨量等。通过合理的数据获取策略和API调用，确保数据的及时性和准确性，以满足用户的需求。数据管理模块实现气象数据的存储功能，包括系统将获取到的气象数据存储到MySQL数据库中，以便后续的数据分析和可视化。数据管理模块实现了气象数据的更新功能。可以对数据进行增删改查工作，并保持数据的整洁和完整性。

图 5.13 数据管理流程图

数据管理模块核心代码

图 5.14数据管理部分核心代码

数据管理模块界面展示

图5.15 筛选广州地区气象数据管理页面

八、系统测试

测试目的

测试旨在发现系统可能存在的问题和缺陷，并提出改进建议。通过充分的测试，确保系统能够满足用户需求，并具备良好的用户体验和可靠性。

测试用例

数据采集模块测试
测试行为 预测结果 实际结果
Pycharm内直接运行爬虫代码，进行数据爬取 控制台输出爬虫采集日志 与预测结果相同
通过浏览器进入爬虫日志管理页面 爬虫日志最新记录与当前一致息 与预测结果相同
数据预测模块测试
测试行为 预测结果 实际结果
从其他界面切换进入气象分析预测界面 显示对应的界面 与预测结果相同
选择宝山区进行搜索 显示宝山区未来10天的天气数据 与预测结果相同
用户登录与注册模块测试

表6-1用户模块测试用例

测试行为 预测结果 实际结果
从其他界面切换进入用户登录界面 显示登录界面 与预测结果相同
点击登录或者注册按钮 显示操作成功 与预测结果相同
对用户个人密码进行修改并提交 显示修改操作成功 与预测结果相同
退出登录后重新登录系统 可以进入系统 与预测结果相同
数据管理模块测试

表6-4 气象数据管理功能测试用例

测试行为 预测结果 实际结果
从其他界面切换进数据管理界面 显示界面相应功能和数据 与预测结果相同
点击某一个用户数据的编辑按钮 显示对应用户数据编辑界面 与预测结果相同
点击新增按钮 进入新增用户数据页面 与预测结果相同
点击某一个用户数据的删除按钮 相应的用户信息消失在界面 与预测结果相同
输入信息进行查询 显示相对应的用户信息 与预测结果相同
从其他页面切换进入公告数据管理界面 界面显示相应功能和数据 与预测结果相同
点击某一个公告数据编辑按钮 显示对应公告编辑界面 与预测结果相同
点击新增按钮 进入新增公告数据页面 与预测结果相同
点击某一个公告数据的删除按钮 相应的公告信息消失在界面 与预测结果相同
输入信息进行查询 显示相对应的公告信息 与预测结果相同
从其他界面切换进上海历史气象数据管理界面 显示界面相应功能和数据 与预测结果相同
点击某一个上海历史气象数据的编辑按钮 显示对应上海历史气象数据编辑界面 与预测结果相同
点击新增按钮 进入新增上海历史气象数据页面 与预测结果相同
点击某一个上海历史气象数据的删除按钮 相应的上海历史气象信息消失在界面 与预测结果相同
输入信息进行查询 显示相对应的上海历史气象信息 与预测结果相同
从其他页面切换进入全国天气数据管理界面 界面显示相应功能和数据 与预测结果相同
点击某一个全国天气数据编辑按钮 显示对应全国天气数据编辑界面 与预测结果相同
点击新增按钮 进入新增全国天气数据页面 与预测结果相同
点击某一个全国天气数据的删除按钮 相应的全国天气信息消失在界面 与预测结果相同
输入信息进行查询 显示相对应的全国天气信息 与预测结果相同

九、项目部分功能页面展示







十、总结与展望

本项目创新性地将气象数据爬虫、清洗、存储、可视化与多元线性回归预测模型无缝集成于一体，成功构建了一个基于Python机器学习的全国气象数据爬虫、可视化和预测分析系统，实现了气象数据从采集到分析的全流程处理。通过本系统，用户可以方便地获取全国实时气象数据，查看历史气象数据趋势，并通过多元线性回归模型预测未来气象变化。系统在技术层面充分整合了Python网络爬虫、MySQL数据库、Flask框架、Echarts可视化和scikit-learn机器学习库等先进技术，为气象数据的管理、分析和应用提供了新的思路和解决方案。

展望未来，随着气象数据的不断更新和扩充，以及信息技术的持续发展，气象数据可视化与分析系统将有更广阔的发展前景。本系统不仅为公众提供了实用的气象信息，也为企业和政府的决策提供了数据支持。随着更多先进算法的引入和系统功能的完善，该系统将在应对气候变化、防灾减灾、促进可持续发展等方面发挥更加重要的作用，为智慧城市建设和社会经济发展提供有力支撑。

本项目的研究成果不仅具有实际应用价值，也为气象数据的管理和分析提供了新的技术路径，对于推动气象科学研究和气象数据应用的发展具有积极意义。未来，我们将继续优化系统，拓展功能，为用户提供更加全面、准确和便捷的气象数据服务，为应对气候变化和促进可持续发展贡献力量。

十一、结语

需项目源码文档解析等资料/解析/商业合作/交流探讨~等可以评论留言/添加下面个人名片，感谢各位的喜欢与支持！

后面有时间和精力也会分享更多优质内容，喜欢的小伙伴可以点赞收藏加关注，感谢各位的喜欢与支持！

新的一年祝大家越来越好！

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