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Python+Django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Python+Django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HTML+CSS+JS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, days=3): """ 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', flat=True)[:30]) forecast = predict_aqi(history, days=3) return JsonResponse({ 'current_aqi': latest.aqi, 'pm25': latest.pm25, 'forecast': forecast, 'update_time': latest.collect_time })