1、项目介绍
技术栈
采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 Vue 框架构建前端交互界面，MySQL 数据库进行数据存储，运用机器学习线性回归预测算法实现水位预测，结合 Echarts 可视化技术搭建数据大屏，围绕河流水位数据实现水位预测与预警功能。
功能模块
· 数据可视化大屏
· 水位预测模块与水位预警
· 水网的演变
· 数据中心
项目介绍
本系统围绕水网河流数据构建可视化分析与预测平台，基于 Flask 和 Vue 框架开发，通过 Echarts 展示河流流经省份分布、流域面积、温湿度变化、风向特征及区镇词云等多维度数据。用户可输入日期、温度、湿度、风向风力、降雨量等参数，利用线性回归模型预测水位并触发水位预警。系统还提供水网演变历史的时间轴展示，以及监测数据查询与导出功能，为水资源管理和防洪决策提供数据支持。
2、项目界面
（1）数据可视化大屏------数据概况、中国地图、河流流经省份分析、河流占地面积分析、流经村分析、温度与湿度日期分析、风向分析、区镇词云图分析
该页面为水网数据采集分析预测系统的首页，整合展示河流流经省份数据、数据总量等核心统计信息，呈现全国河流流域分布地图，同时包含温湿度趋势、风向、河流占比、流经村数据、关键词词云等多维度水网数据可视化分析模块。
（2）水位预测模块+水位预警----输入日期、时间、温度湿度、风向风力、降雨量
该页面为水网数据分析预测系统的预测页，提供日期、时间、温度、湿度、风向、风力、降雨量等条件的输入与选择区域，提交后可生成水位预测结果，同时展示水网行业内容分析意义，实现水位数据的预测与相关知识科普。
（3）水网的演变
该页面为水网数据分析预测系统的水网演变页，以时间轴形式分古代与现代两大板块，分别展示古代灌溉、罗马水道等古代水网系统，以及城市化水利、生态管理等现代水网相关发展内容，清晰呈现水网从古代到现代的演变历程与相关知识。
（4）数据中心
该页面为水网数据分析预测系统的数据页，以表格形式展示水网相关监测数据，涵盖测量时间、温度、湿度、风向、风力、降雨量、水位、水位状态、风向指标等多维度信息，直观呈现水网监测数据的明细内容。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本系统采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 Vue 框架构建前端交互界面，MySQL 数据库进行数据存储，运用机器学习线性回归预测算法实现水位预测，结合 Echarts 可视化技术搭建数据大屏，围绕河流水位数据实现水位预测与预警功能。
二、功能模块详细介绍
· 数据可视化大屏
该页面为水网数据采集分析预测系统的首页，整合展示河流流经省份数据、数据总量等核心统计信息，呈现全国河流流域分布地图。页面包含多个可视化分析模块：通过中国地图展示全国范围内水网的分布情况；利用柱状图或饼图分析各主要河流流经的省份及河流数量占比；通过柱状图或地图热力图展示河流流域面积的分布；以地图标注或表格形式展示河流流经的村庄数量和位置；通过折线图展示不同日期的温度与湿度变化趋势；使用风向玫瑰图展示不同地区的风向数据；从文本数据中提取关键词生成区镇词云图，突出显示重点区域。整个大屏通过 Echarts 技术将水网数据以直观图表形式呈现。
· 水位预测模块与水位预警
该页面为水网数据分析预测系统的预测页，提供日期、时间、温度、湿度、风向、风力、降雨量等条件的输入与选择区域。用户提交参数后，系统利用训练好的线性回归模型对水位进行预测。系统后端从 MySQL 数据库中获取历史水位数据及相关气象数据进行模型训练，使用 Python 的 scikit-learn 库实现线性回归算法。根据预测的水位值，系统判断是否触发水位预警，提醒用户注意洪水风险。页面同时展示水网行业内容分析意义，实现水位数据的预测与相关知识科普。
· 水网的演变
该页面为水网数据分析预测系统的水网演变页，以时间轴形式分古代与现代两大板块进行展示。古代板块展示古代灌溉系统、罗马水道等古代水网相关内容；现代板块展示城市化水利工程、生态管理等现代水网发展内容。系统从 MySQL 数据库中提取历史时间序列数据，使用 Echarts 的时间轴组件或动画效果展示水网演变过程，清晰呈现水网从古代到现代的演变历程与相关知识，帮助用户了解河流的动态变化趋势。
· 数据中心
该页面为水网数据分析预测系统的数据页，以表格形式展示水网相关监测数据，涵盖测量时间、温度、湿度、风向、风力、降雨量、水位、水位状态、风向指标等多维度信息。用户可通过 Vue 框架构建的界面进行数据查询与筛选，从 MySQL 数据库中获取所需数据。系统支持将查询结果导出为 CSV、Excel 等格式，方便用户进行进一步分析。数据定期从监测站点获取并更新数据库，直观呈现水网监测数据的明细内容。
三、项目总结
本系统围绕水网河流数据构建了可视化分析与预测平台，基于 Flask 和 Vue 框架开发。通过 Echarts 技术展示河流流经省份分布、流域面积、温湿度变化、风向特征及区镇词云等多维度数据，数据可视化大屏为用户提供了水网整体情况的快速了解渠道。用户可输入日期、温度、湿度、风向风力、降雨量等参数，利用线性回归模型预测水位并触发水位预警，为防洪决策提供参考。系统还提供水网演变历史的时间轴展示，帮助用户理解水网从古代到现代的发展脉络。数据中心模块支持监测数据的查询、筛选与导出，为水资源管理和进一步数据分析提供了完整的数据支撑。
4、核心代码
fromflaskimportFlask,request,render_template,session,redirect,jsonifyimportjsonimportreimportrandomfromutils.queryimportquerysfromutils.getPublicDataimport*frommodel.LinearRegressionimportpredfromutils.getAllDataimport*app=Flask(__name__)@app.route('/getHomeData',methods=['GET','POST'])defhomeData():top20CityNum=getTop20CityNum()cityDicResult,cityDicTwoResult=getTop20CityMW34()maxLeng,maxArea=cityDicPageData()dataLen,maxWaterlevels,maxTemperature,maxHumidty=getCenterPageData()mvaData=getMvaData()xData,y1Data,y2Data=getMWData()statusData=getStatusData()listResult,listResult1=getMapData()print(listResult,listResult1)@app.route('/getCityList',methods=['GET','POST'])defgetCityList():cityList=getCityListData()returnjsonify({'message':'success','code':200,'data':{'cityList':cityList}})@app.route('/submitModel',methods=['GET','POST'])defsubmitModel():ifrequest.method=='POST':result=pred([request.json['dateTime'],request.json['time'],request.json['temperature'],request.json['humidity'],request.json['winddirection'],request.json['windpower'],request.json['rains']])returnjsonify({'message':'success','code':200,'data':{'predData':round(result,2)}})@app.route('/tableData',methods=['GET','POST'])deftableData():tableDataList=getTableData()returnjsonify({'message':'success','code':200,'data':{'tableData':tableDataList[:500]}})if__name__=='__main__':app.run()
