news 2026/6/9 20:57:38

计算机毕业设计springboot大气环境预警与分析平台 基于SpringBoot的城市空气质量监测与预警系统 SpringBoot驱动的区域大气环境智能分析与预报平台

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
计算机毕业设计springboot大气环境预警与分析平台 基于SpringBoot的城市空气质量监测与预警系统 SpringBoot驱动的区域大气环境智能分析与预报平台

计算机毕业设计springboot大气环境预警与分析平台8fv4u4w5 (配套有源码 程序 mysql数据库 论文)
本套源码可以在文本联xi,先看具体系统功能演示视频领取,可分享源码参考。

  1. 快节奏的城市生活里,雾霾突袭、臭氧超标、沙尘暴频发,人们出门前除了看温度,更想一眼知道“今天空气到底能不能呼吸”。把气象、环保、地理数据一次性拉通,让电脑替我们算清风向、扩散条件、污染物积累趋势,就成了最迫切的小目标——于是有了“SpringBoot大气环境预警与分析平台”。

整套系统用 SpringBoot + MySQL 打底,前端 Vue 渲染,B/S 架构随时随地打开浏览器就能看。后台把爬虫抓来的实时空气质量、天气预报、城市地理信息全部入库,再经过 Hadoop/Spark 离线计算,把“明天 PM2.5 会不会爆表”用 EChart 图表在大屏上闪给你看。

功能清单一览(不分角色,全部列出)
城市、空气质量、地图、天气预报、公告资讯、公告资讯分类、天气预报评论、收藏、系统简介、管理员账户、用户账户、Token 会话、配置文件、看板可视化、数据爬虫、数据导出、登录/注册、个人中心、修改密码、我的收藏、评论、点赞、收藏、搜索、增加、删除、编辑、批量导出、实时图表、环境监测、地区统计、空气等级占比、城市总数、空气质量总数、地图总数、监测情况、大屏轮播、图片上传、头像管理、角色权限、时间戳自动记录。

一句话总结:把“天”和“气”全部数字化,从数据采集、存储、计算到可视化,一条链路打通,让大气环境预警不再只是气象局的专业大屏,而成为人人都能看懂的“空气红绿灯”。

注:以上是纯课题毕业设计功能介绍,并非实际开发完成,最终开发完成的毕业设计程序以下面的的环境软件、功能图和界面为准。

系统所需要的环境软件:idea、eclipse+mysql5.7、8.0+Navicat+JDK1.8+tomcat7.0

3 系统用例分析

大气环境预警与分析平台综合网络空间开发设计要求。目的是将传统管理方式转换为在网上管理,完成大气环境预警与分析管理的方便快捷、安全性高、交易规范做了保障,目标明确。大气环境预警与分析平台可以将功能划分为管理员功能和用户功能。

(1)管理员关键功能包含用户、城市、空气质量、地图、天气预报、系统管理、我的资料等进行管理。管理员用例如下:

图3-1 管理员用例图

(2)用户关键功能包含个人中心、修改密码、我的收藏等进行管理。用户用例如下:

图3-2 用户用例图

3.4系统流程分析

流程图是用具体的图形符号和相应的线条来表示系统执行的整个过程。因为这种图可以很容易地描述系统的一系列过程,所以它的所有图形符号都是比较关键的,基本上一个图形符号可以表示一个过程的一个步骤。流程图不仅提供了一个比较完整、全面的实施过程,而且可以发现整个团队协同设计过程中可能存在的缺陷和不足,便于在后续过程中及时对系统进行修正和改进。

通过流程图可以对系统的需求和相关流程进行分析,可以详细细分为各个部分的设计。对于设计人员来说在开发过程中要能够以流程图为基础,能够快速的提高自己的逻辑思维,并且也能够指导后续的操作在系统设计中最重要的部分就是程序的设计,然后具体的编写程序,流程图是设计过程中的重要工具,下面是流程图的部分设计。

3.4.1 登录流程图

登录流程是该系统的第一个流程,登录的第一步是输入账号、密码登录,系统会验证账号与密码是否正确,正确时系统会判断账号类型再进入不同的后台;不正确时,会返回到登录的第一步,输入用户重新执行登录流程。该流程如图3-3所示。

图3-3登录流程图

3.4.2 添加新用户流程图

添加新用户的流程是先查询新用户名是否已存在,如已有该用户名,需重拟用户名并同时输入新用户的其它信息,添加新用户到数据库时会先验证数据是否完整,信息都正确且完整时,返回并刷新用户列表;信息不正确时,会返回输入信息的那一步。该流程如图3-4所示。

图3-4添加新用户流程图

系统功能实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

当人们打开系统的网址后,首先看到的就是首页界面。在这里,人们能够看到系统的导航条,通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示:

图5-1 系统首页界面

在注册流程中,用户在Vue前端填写必要信息(如用户名、密码等)并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息,检查用户名是否唯一,并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后,后端向前端发送注册成功的确认,前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示:

图5-2系统注册页面

天气预报:在天气预报页面的输入栏中输入地区、风速、风向、登记日期进行查询,可以查看到天气预报详细信息,并根据需要进行评论操作;天气预报页面如图5-3所示:

图5-3天气预报详细页面

公告资讯:在公告资讯页面的输入栏中输入标题进行查询,可以查看到公告资讯详细信息,并根据需要进行点赞或收藏操作;公告资讯页面如图5-4所示:

图5-4公告资讯详细页面

5.1.2个人中心

个人中心:在个人中心页面可以对进行详细操作;如图5-5所示:

图5-5个人中心界面

5.2后台管理员模块实现

在登录流程中,用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求,通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功,后端会返回给前端,允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-6所示。

图5-6后台登录界面

管理员进入主页面,主要功能包括对用户、城市、空气质量、地图、天气预报、系统管理、我的资料等进行操作。管理员主页面如图5-7所示:

图5-7管理员主界面

用户功能在视图层(view层)进行交互,比如点击“搜索、增加或删除”按钮或填写用户表单。这些用户表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层(controller层)。控制器接收到这些请求后,调用服务层(service层)以执行相关的业务逻辑,例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后,进一步与数据访问对象层(DAO层)交互,后者负责具体的数据操作如查看、编辑或删除用户信息,并将操作结果返回给控制器。最终,控制器根据这些结果更新视图层,以便用户功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-8所示:

图5-8用户界面

城市功能在视图层(view层)进行交互,比如点击“增加、删除、导出、爬取数据”按钮或填写城市表单。这些城市表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层(controller层)。控制器接收到这些请求后,调用服务层(service层)以执行相关的业务逻辑,例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后,进一步与数据访问对象层(DAO层)交互,后者负责具体的数据操作如查看、编辑或删除城市信息,并将操作结果返回给控制器。最终,控制器根据这些结果更新视图层,以便城市功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-9所示:

图5-9城市界面

空气质量;在空气质量页面可以进行增加、删除、导出、爬取数据空气质量列表,并对空气质量详细信息进行查看、编辑或删除操作;如图5-10所示:

图5-10空气质量界面

地图;在地图页面输入地区进行搜索、增加或删除地图列表,并对地图详细信息进行查看、编辑或删除操作;如图5-11所示:

图5-11地图界面

天气预报;在天气预报页面输入地区、风速、风向、登记日期进行搜索、增加、删除、导出天气预报列表,并对天气预报详细信息进行查看、编辑或删除操作;如图5-12所示:

图5-12天气预报界面

看板;管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、城市展示、地区统计、环境监测、空气情况、监测情况、城市总数、空气质量总数、地图总数等实时的分析图进行可视化管理;看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具,它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力,使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握大气环境的各项运营数据。

为了实现对大气环境信息的自动化收集和更新,我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据,无论是从互联网上抓取最新的大气环境信息,还是对内部数据进行ETL(提取、转换、加载)操作,都能够保证数据的实时性和准确性。

在大数据分析方面,系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台,它的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce计算模型。通过Hadoop,我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。如图5-13所示:

图5-13看板界面

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