毕业设计：Python+Django+MySQL空气质量监测系统（源码）

张开发
• 2026/4/16 9:27:23 • 15 分钟阅读

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毕业设计：Python+Django+MySQL空气质量监测系统（源码）
目录一、项目背景二、技术介绍三、功能介绍四、代码设计五、系统实现一、项目背景随着工业化进程的加速和城市化的快速扩张空气污染问题日益成为威胁公众健康与生态环境的主要因素。近年来PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物等污染物浓度超标现象频繁出现雾霾天气频发呼吸系统疾病发病率逐年上升社会公众对空气质量状况的关注度达到了前所未有的高度。无论是政府决策部门制定环保政策还是普通市民规划日常出行与户外活动及时、准确、可视化的空气质量数据都已成为不可或缺的信息支撑。然而当前多数城市的空气质量监测手段仍存在明显不足。一方面专业监测站点虽然数据精确但建设成本高、布点数量有限难以实现对城市各个区域特别是郊区、工业园区、学校、居民小区的精细化覆盖另一方面现有空气质量信息发布渠道多以宏观日报或周报为主缺乏实时性、直观性和交互性普通用户难以便捷地查询特定位置的动态空气质量状况更难以获得基于历史数据的趋势分析和健康指导建议。基于上述现实困境本课题设计并开发一套基于PythonDjango框架和MySQL数据库的空气质量监测系统。该系统拟集成实时数据采集、多维度数据存储、可视化数据展示、空气质量指数AQI计算与分级预警、历史数据统计分析等核心功能。通过Web端为用户提供直观的空气质量地图、污染物浓度变化曲线以及个性化的健康出行建议。系统采用Django框架实现高效的后端业务逻辑处理利用MySQL数据库保障监测数据的安全存储与快速检索前端结合ECharts等可视化组件提升用户体验。本系统的研发旨在弥补现有监测手段覆盖不足、信息滞后、交互性差等短板为环保部门提供辅助决策工具同时赋能公众获取实时、可靠的空气质量信息推动形成政府、社区、个人多方联动的空气污染防控体系助力智慧城市建设和生态文明目标的实现。二、技术介绍本系统采用PythonDjango作为核心后端框架MySQL作为关系型数据库前台运用HTML、CSS及JavaScript构建直观交互界面形成一套完整的Web端空气质量监测解决方案。在数据获取层面系统集成自动化网络爬虫模块基于Requests和BeautifulSoup库定时从权威天气数据源抓取空气质量相关指标包括PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度及AQI指数实现数据的自动更新与入库存储解决了人工录入效率低下的问题。在数据分析层面系统引入线性回归算法基于历史污染物浓度数据构建预测模型。通过计算特征变量与目标变量之间的线性关系拟合出最优回归方程实现对未来短时间内空气质量变化趋势的定量预测。该算法实现简单、可解释性强能够为用户提供“未来几小时AQI可能上升”等辅助参考信息。在系统交付层面项目提供完整的开发技术文档包括系统架构说明、接口设计、模块功能描述以及数据库SQL脚本文件确保系统可复现、可维护。前台界面采用响应式布局与ECharts图表库将监测数据以折线图、柱状图、热力图等形式可视化呈现提升用户使用体验。三、功能介绍本空气质量监测系统围绕数据采集、分析、展示与预警四大核心环节为用户提供一站式的空气质量信息服务。数据自动采集与存储系统内置定时爬虫模块自动抓取监测站点的PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度及AQI指数等数据并存入MySQL数据库。用户无需手动录入即可获得实时更新的空气质量信息。空气质量智能预测基于线性回归算法系统对历史污染物浓度数据进行建模分析预测未来短时间内的AQI变化趋势。系统以趋势曲线和文字提示的形式输出预测结果辅助用户提前做好出行防护准备。可视化数据展示前台界面采用HTMLCSSJS构建结合ECharts图表库将监测数据以折线图、柱状图、仪表盘等形式直观呈现。用户可按日、周、月切换查看历史数据变化规律。分级预警与健康建议系统依据国家AQI分级标准自动判定当前空气质量等级优、良、轻度污染等当污染物浓度超标时触发预警提示并同步推送相应的健康指导建议如减少户外活动、佩戴口罩等。此外系统提供完整的开发文档和数据库SQL文件方便后续部署与二次开发。四、代码设计# ml/predictor.py import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression def predict_aqi(history_values, days3): history_values: 历史AQI列表如[75, 82, 88, 95] days: 预测未来天数 X np.arange(len(history_values)).reshape(-1, 1) y np.array(history_values) model LinearRegression() model.fit(X, y) future_X np.arange(len(history_values), len(history_values) days).reshape(-1, 1) predictions model.predict(future_X) return predictions.tolist() # views.py from django.http import JsonResponse from .models import AirQuality from ml.predictor import predict_aqi def get_dashboard_data(request): latest AirQuality.objects.latest(collect_time) history list(AirQuality.objects.values_list(aqi, flatTrue)[:30]) forecast predict_aqi(history, days3) return JsonResponse({ current_aqi: latest.aqi, pm25: latest.pm25, forecast: forecast, update_time: latest.collect_time })五、系统实现

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