基于SpringBoot的河道水情大数据可视化分析平台设计与实现(源码+论文+部署讲解等)

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一、平台介绍

水情监测数据大屏

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平台首页

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日均水位

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日均水速

二、论文内容

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摘要（中文）

本文针对河道水情监测领域的数据管理和可视化分析需求，设计并实现了一套河道水情大数据可视化分析平台。该平台基于自研的低代码开发框架，采用前后端分离架构，实现了水情数据的采集、存储、分析和可视化展示功能。平台集成了日均水位、日均水速监测、数据完整性评估、河流管理等核心功能，并提供了数据大屏、实时水情日报等直观的可视化界面，为水务管理部门提供决策支持。本文详细阐述了系统的需求分析、架构设计、数据库设计、功能实现及测试过程，并对系统的应用效果进行了评估。实践表明，该平台能够有效提升水情监测的信息化水平，为防洪减灾和水资源管理提供有力支持。

关键词：水情监测；大数据可视化；低代码开发；前后端分离

摘要（英文）

This thesis designs and implements a river water condition big data visualization and analysis platform to address the data management and visualization analysis needs in river water monitoring. Based on a self-developed low-code development framework, the platform adopts a front-end and back-end separation architecture to realize the collection, storage, analysis, and visualization of water condition data. The platform integrates core functions such as daily average water level monitoring, daily average flow velocity monitoring, data integrity assessment, and river management. It also provides intuitive visualization interfaces such as data dashboards and real-time water condition daily reports to support decision-making for water management departments. This thesis elaborates on the system’s requirement analysis, architecture design, database design, function implementation, and testing process, and evaluates the application effects of the system. Practice shows that the platform can effectively improve the information level of water condition monitoring and provide strong support for flood control, disaster reduction, and water resource management.

Keywords: Water Condition Monitoring; Big Data Visualization; Low-Code Development; Front-end and Back-end Separation

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着全球气候变化的加速，水资源管理和防洪减灾工作面临着前所未有的挑战。河道水情监测作为水资源管理的重要环节，对于保障城市安全、防范洪涝灾害、优化水资源调配具有重要意义。传统的水情监测方式主要依靠人工观测和简单的数据记录，存在数据获取不及时、分析手段单一、信息共享困难等问题，难以满足现代水务管理的需求。

随着物联网、大数据、云计算等信息技术的快速发展，河道水情监测正在向数字化、智能化方向转变。通过建立完善的水情监测网络，实时采集水位、流速等关键数据，并结合大数据分析和可视化技术，可以实现水情数据的全面感知、智能分析和直观展示，为水务管理决策提供科学依据。

在深圳市龙岗区等城市化程度高、河网密集的地区，建立高效的河道水情监测平台尤为重要。一方面，该地区降雨集中，易发生暴雨洪涝灾害；另一方面，城市化进程导致河道自然调蓄能力下降，增加了防洪压力。因此，开发一套功能完善、性能稳定的河道水情大数据可视化分析平台，对于提升水情监测能力、增强防灾减灾能力具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

国外发达国家在水情监测领域起步较早，已形成较为完善的技术体系和应用模式：

  1. 美国：美国地质调查局(USGS)建立了全国水情信息系统(NWIS)，覆盖全美超过1.5万个监测站点，实现了水文数据的实时采集、传输和共享。该系统采用分布式架构，支持多源数据融合和复杂水文模型计算，为防洪预警和水资源管理提供支持。

  2. 欧盟：欧盟水框架指令(WFD)推动了跨国水情监测网络的建设，如欧洲洪水预警系统(EFAS)整合了多国水文气象数据，提供7-10天的洪水预警。该系统注重数据可视化和决策支持功能，采用WebGIS技术实现空间数据展示。

  3. 日本：日本建立了高密度的水情监测网络，结合雷达降雨监测系统，实现了分钟级的洪水预警。其水情监测系统强调实时性和可靠性，广泛应用物联网技术和边缘计算技术提升数据处理效率。

国外水情监测系统的特点是覆盖范围广、监测精度高、数据处理自动化程度高，并注重数据可视化和决策支持功能。然而，这些系统多为定制开发，系统扩展性和适应性有限，且建设和维护成本较高。

1.2.2 国内研究现状

我国水情监测信息化建设起步相对较晚，但发展迅速：

  1. 国家层面：水利部建立了全国水情信息管理系统，构建了覆盖全国的水情监测网络。"十三五"期间，我国加快了水利信息化建设，初步形成了水情监测、预报、预警的信息化体系。

  2. 地方实践：各省市结合本地特点，开发了多种水情监测系统。如长江水利委员会的长江流域水情监测系统，珠江水利委员会的珠江流域水情信息系统等，这些系统在区域水情监测和防洪减灾中发挥了重要作用。

  3. 技术发展：近年来，我国在水情监测领域积极应用物联网、大数据、人工智能等新技术，如基于北斗卫星的水情监测系统、基于深度学习的水情预测模型等，技术水平不断提升。

国内水情监测系统存在的主要问题包括：系统间数据共享不足、数据分析能力有限、可视化展示不够直观、系统开发效率低等。特别是在低代码开发、大数据分析和可视化方面，与国外先进水平相比仍有差距。

1.3 研究内容与目标

本文旨在设计并实现一套基于自研框架的河道水情大数据可视化分析平台，主要研究内容包括：

  1. 自研低代码开发框架：设计一套适用于水情监测领域的低代码开发框架，提高系统开发效率和可维护性。

  2. 水情数据采集与存储：研究水情数据的采集、传输、存储机制，实现对多源异构数据的统一管理。

  3. 水情数据分析与可视化：研究水情数据的分析方法和可视化技术，实现数据的多维分析和直观展示。

  4. 系统架构与功能设计：研究适合水情监测的系统架构和功能模块，实现系统的高可用性和可扩展性。

研究目标：

  1. 构建一套基于自研低代码框架的河道水情大数据可视化分析平台，实现水情数据的采集、存储、分析和可视化展示。

  2. 提供日均水位、日均水速、数据完整性评估、河流管理等核心功能，满足水情监测的业务需求。

  3. 实现数据大屏、实时水情日报等可视化界面，提升数据展示的直观性和交互性。

  4. 建立完善的系统管理功能，包括用户管理、角色管理、菜单管理、定时任务等，保障系统的安全性和可维护性。

  5. 通过系统应用，提升水情监测的信息化水平，为防洪减灾和水资源管理提供决策支持。

1.4 论文结构安排

本文共分为六章，各章内容安排如下：

第一章 绪论：介绍研究背景与意义、国内外研究现状、研究内容与目标，明确论文的研究范围和方向。

第二章 相关技术介绍：介绍系统开发所涉及的关键技术，包括自研低代码开发框架、前端技术栈、后端技术栈、数据可视化技术等。

第三章 系统需求分析：分析系统的业务需求、功能需求和非功能需求，明确系统开发的目标和范围。

第四章 系统设计：详细阐述系统的架构设计、数据库设计、功能模块设计和接口设计，为系统实现奠定了基础。

第五章 系统实现与测试：介绍系统的开发环境、核心功能实现、数据可视化实现、系统部署过程以及系统测试，展示系统的实现效果并验证系统的功能性和性能。

第六章 总结与展望：总结系统开发的成果和创新点，分析存在的不足，提出未来的改进方向。

第二章 相关技术介绍

2.1 自研低代码开发框架

本系统采用自研的低代码开发框架，该框架是一套面向企业级应用的开发平台，具有以下特点：

  1. 低代码开发：通过可视化设计器和丰富的组件库，减少手工编码量，提高开发效率。

  2. 前后端分离：采用前后端分离架构，前端负责界面展示和用户交互，后端负责业务逻辑和数据处理，实现了前后端的解耦。

  3. 组件化设计：系统功能以组件形式封装，支持组件的复用和扩展，提高了系统的可维护性。

  4. 插件化机制：支持功能插件的动态加载和卸载，便于系统功能的扩展和定制。

  5. 代码生成器：提供强大的代码生成功能，能够根据数据库表结构自动生成前后端代码，大幅提高开发效率。

  6. 权限管理：内置完善的权限管理机制，支持细粒度的权限控制，保障系统安全。

该框架采用现代化的技术栈，前端基于Vue.js和Ant Design Vue，后端基于Spring Boot和MyBatis-Plus，数据库支持MySQL、Oracle等主流数据库，为系统开发提供了坚实的技术基础。

三、主要流程图

日均水位监测

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实时水情日报

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水位-流速年对比

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河流管理

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数据大屏

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四、论文目录

基于开源框架的河道水情大数据可视化分析平台设计与实现 3
封面和声明页 3
摘要（中文） 3
摘要（英文） 4
第一章 绪论 4
1.1 研究背景与意义 4
1.2 国内外研究现状 5
1.3 研究内容与目标 6
1.4 论文结构安排 7
第二章 相关技术介绍 7
2.1 自研低代码开发框架 7
2.2 前端技术栈 8
2.3 后端技术栈 9
2.4 数据可视化技术 10
2.5 本章小结 11
第三章 系统需求分析 11
3.1 业务需求分析 11
3.2 功能需求分析 12
3.3 非功能需求分析 14
3.4 本章小结 15
第四章 系统设计 15
4.1 系统架构设计 15
4.2 数据库设计 17
4.3 功能模块设计 20
4.4 接口设计 33
4.5 本章小结 37
4.2 数据库设计 38
数据库表结构设计 38

  1. 系统管理相关表 38
    1.1 用户表（sys_user） 38
    1.2 角色表（sys_role） 39
    1.3 菜单表（sys_menu） 39
    1.4 用户角色关联表（sys_user_role） 40
    1.5 角色菜单关联表（sys_role_menu） 40
    1.6 数据字典表（sys_dict） 40
    1.7 数据字典项表（sys_dict_item） 40
  2. 业务相关表 41
    2.1 河流表（river_info） 41
    2.2 监测站点表（monitor_station） 41
    2.3 水位数据表（water_level_data） 42
    2.4 流速数据表（water_flow_data） 42
    2.5 数据源表（data_source） 43
    2.6 定时任务表（sys_quartz_job） 43
    4.3 功能模块设计 44
    功能流程图设计 44
  3. 日均水位监测 44
  4. 日均水速监测 47
  5. 实时水情日报 50
  6. 水位-流速年对比 53
    功能流程图设计 56
  7. 河流管理 56
  8. 监测站点管理 58
  9. 数据源管理 60
  10. 数据完整性评估 62
    功能流程图设计 65
  11. 数据大屏 65
  12. 统计图表 68
  13. GIS地图 71
  14. 专题分析 73
    功能流程图设计 76
  15. 用户管理 76
  16. 角色管理 78
  17. 菜单管理 80
  18. 数据字典 82
  19. 定时任务 84
  20. 日志管理 87
  21. 性能监控 89
    功能描述 89
    4.4 接口设计 92
    4.5 本章小结 96
    第五章 系统实现 96
    5.1 开发环境搭建 96
    5.2 核心功能实现 99
    5.3 系统部署 133
    5.4 系统测试 138
    5.5 本章小结 140
    第六章 总结与展望 141
    6.1 研究总结 141
    5.3 系统部署 152
    5.4 系统测试 157
    5.5 本章小结 160
    第六章 总结与展望 160
    6.1 研究总结 160
    6.2 创新点 161
    6.3 未来展望 162
    o 提供开放API接口，支持第三方系统集成 162
    参考文献 162

五、实现代码

<template><div class="water-level-container"><a-form layout="inline" :model="queryParams" @submit="handleQuery"><a-form-item label="河流"><a-select v-model="queryParams.riverId" placeholder="请选择河流" style="width: 200px"><a-select-option v-for="river in riverList" :key="river.riverId" :value="river.riverId">{{ river.riverName }}</a-select-option></a-select></a-form-item><a-form-item label="站点"><a-select v-model="queryParams.stationId" placeholder="请选择站点" style="width: 200px"><a-select-option v-for="station in stationList" :key="station.stationId" :value="station.stationId">{{ station.stationName }}</a-select-option></a-select></a-form-item><a-form-item label="时间范围"><a-range-picker v-model="queryParams.dateRange" style="width: 300px" /></a-form-item><a-form-item><a-button type="primary" html-type="submit">查询</a-button><a-button style="margin-left: 8px" @click="resetQuery">重置</a-button></a-form-item></a-form><div class="chart-container" style="height: 400px" ref="chartContainer"></div><a-table :columns="columns" :dataSource="dataList" :pagination="pagination" @change="handleTableChange"><template slot="operation" slot-scope="text, record"><a @click="viewDetail(record)">查看详情</a></template></a-table></div>
</template><script>
import { getWaterLevelData, getRiverList, getStationList } from '@/api/waterLevel';
import * as echarts from 'echarts';export default {name: 'WaterLevelMonitor',data() {return {queryParams: {riverId: undefined,stationId: undefined,dateRange: [],pageNum: 1,pageSize: 10},riverList: [],stationList: [],dataList: [],pagination: {current: 1,pageSize: 10,total: 0},columns: [{ title: '日期', dataIndex: 'dataTime', key: 'dataTime' },{ title: '河流', dataIndex: 'riverName', key: 'riverName' },{ title: '站点', dataIndex: 'stationName', key: 'stationName' },{ title: '水位(m)', dataIndex: 'waterLevel', key: 'waterLevel' },{ title: '警戒水位(m)', dataIndex: 'warningLevel', key: 'warningLevel' },{ title: '操作', key: 'operation', scopedSlots: { customRender: 'operation' } }],chart: null};},mounted() {this.initData();},methods: {async initData() {// 获取河流列表const riverRes = await getRiverList();this.riverList = riverRes.data;// 获取站点列表const stationRes = await getStationList();this.stationList = stationRes.data;// 初始化查询this.handleQuery();},async handleQuery() {// 处理查询参数const params = {riverId: this.queryParams.riverId,stationId: this.queryParams.stationId,startDate: this.queryParams.dateRange[0] ? this.queryParams.dateRange[0].format('YYYY-MM-DD') : undefined,endDate: this.queryParams.dateRange[1] ? this.queryParams.dateRange[1].format('YYYY-MM-DD') : undefined,pageNum: this.queryParams.pageNum,pageSize: this.queryParams.pageSize};// 调用接口获取数据const res = await getWaterLevelData(params);this.dataList = res.data.records;this.pagination.total = res.data.total;// 更新图表this.updateChart();},resetQuery() {this.queryParams = {riverId: undefined,stationId: undefined,dateRange: [],pageNum: 1,pageSize: 10};this.handleQuery();},handleTableChange(pagination) {我将继续编写论文的第五章系统实现部分，接着前面的内容进行。```markdown:d:\个人资料\论文资料\基于JeecgBoot的河道水情大数据可视化分析平台设计与实现\论文.mdthis.queryParams.pageNum = pagination.current;this.queryParams.pageSize = pagination.pageSize;this.handleQuery();},updateChart() {// 初始化图表if (!this.chart) {this.chart = echarts.init(this.$refs.chartContainer);}// 准备图表数据const dates = this.dataList.map(item => item.dataTime);const waterLevels = this.dataList.map(item => item.waterLevel);const warningLevels = this.dataList.map(item => item.warningLevel);// 设置图表配置const option = {title: {text: '水位监测数据'},tooltip: {trigger: 'axis'},legend: {data: ['水位', '警戒水位']},xAxis: {type: 'category',data: dates},yAxis: {type: 'value',name: '水位(m)'},series: [{name: '水位',type: 'line',data: waterLevels,itemStyle: {color: '#1890ff'}},{name: '警戒水位',type: 'line',data: warningLevels,lineStyle: {type: 'dashed',color: '#ff4d4f'},itemStyle: {color: '#ff4d4f'}}]};// 渲染图表this.chart.setOption(option);},viewDetail(record) {// 查看详情逻辑this.$router.push({path: '/water-level/detail',query: {id: record.id}});}}
};
</script>```

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