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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

from flask import Flask,request,render_template,session,redirect,jsonify
import json
import re
import random
from utils.query import querys
from utils.getPublicData import *
from model.LinearRegression import pred
from utils.getAllData import *
app = Flask(__name__)
@app.route('/getHomeData',methods=['GET','POST'])
def homeData():
    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'])
def getCityList():
    cityList = getCityListData()
    return jsonify({
        'message': 'success',
        'code':200,
        'data':{
            'cityList':cityList
        }
    })

@app.route('/submitModel',methods=['GET','POST'])
def submitModel():
    if request.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']])
        return jsonify({
            'message': 'success',
            'code':200,
            'data':{
                'predData':round(result,2)
            }
        })

@app.route('/tableData',methods=['GET','POST'])
def tableData():
        tableDataList = getTableData()
        return jsonify({
            'message': 'success',
            'code':200,
            'data':{
                'tableData':tableDataList[:500]
            }
        })
if __name__ == '__main__':
    app.run()

5、项目列表

6、源码获取方式

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