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# 银发群体高温多时间尺度预警和服务优化可视化研究
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本科毕业设计 — 河南理工大学计算机科学与技术学院
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## 项目概述
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针对焦作市和郑州市老年群体，利用 ERA5-Land 气象再分析数据（2010-2024年），构建了基于 XGBoost 和 LSTM-Attention 的多时间尺度高温健康风险预警模型，并开发了 ECharts 可视化大屏系统。
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### 核心成果
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- **数据集**：109.6万条序列样本（14天×19特征），覆盖短期(3d)/中期(7d)/长期(30d)预测
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- **XGBoost 模型**：短期 F1=0.933，中期 F1=0.920，长期 F1=0.858（主力模型）
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- **LSTM-Attention 模型**：983K 参数，BiLSTM+MHA，Focal Loss 训练（受限于类别不平衡）
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- **可视化大屏**：Flask + ECharts 5.5，深色科技蓝风格，6 面板
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- **学位论文**：LaTeX 编写的 7 章本科毕业论文，56 页，GB/T 7714 参考文献
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### 技术栈
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| 层 | 技术 |
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| 数据获取 | ERA5-Land (CDS API), cdsapi 0.7.7 |
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| 数据处理 | Python 3.13, xarray, h5netcdf, h5py, pandas, numpy |
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| 深度学习 | PyTorch 2.12.0+cu126 (CUDA 12.6) |
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| 传统模型 | XGBoost 2.0+, scikit-learn 1.3+ |
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| Web 后端 | Flask 3.0+ |
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| 前端 | ECharts 5.5, CSS Grid, Glassmorphism |
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| 包管理 | uv |
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| 论文 | LaTeX (XeLaTeX + ctexbook), GB/T 7714 |
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## 环境配置
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### 系统要求
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- Python 3.13
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- NVIDIA GPU（推荐 RTX 4060+，8GB VRAM；CPU 也可运行但训练较慢）
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- Windows 11 / Linux
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### 安装
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```bash
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# 创建虚拟环境
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uv venv
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# 安装依赖（含 CUDA PyTorch）
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uv sync
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```
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### ERA5 数据下载配置
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1. 注册 Copernicus CDS 账号：https://cds.climate.copernicus.eu/
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2. 接受 ERA5-Land 数据许可协议
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3. 创建 `~/.cdsapirc`：
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```
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url: https://cds.climate.copernicus.eu/api
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key: <your-api-key>
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```
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## 运行指南
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### 1. 数据获取与预处理
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```bash
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# 下载 ERA5 数据（焦作+郑州，各180个月，预计耗时约5天）
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python -m src.data.download_era5
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# 解压 ZIP 格式 NetCDF 文件（CDS 新格式）
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python -m src.data.extract_zips
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# 运行预处理管线（耗时约27分钟）
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python -m src.data.preprocess
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```
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### 2. 模型训练与评估
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```bash
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# 训练 LSTM-Attention 模型
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python -m src.models.train
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# 模型评估（含 XGBoost 训练 + 对比图表生成）
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python -m src.models.evaluate
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```
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### 3. 启动可视化大屏
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```bash
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python -m src.web.app
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# 浏览器访问 http://localhost:5005
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```
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### 4. 编译论文
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```bash
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cd thesis
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xelatex -interaction=nonstopmode main
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xelatex -interaction=nonstopmode main
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# 或使用 Makefile: make
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```
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## 项目结构
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```
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├── data/
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│ ├── raw/era5/ # ERA5 NetCDF 文件（焦作180+郑州180）
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│ ├── processed/ # 预处理后 NPZ 序列和 CSV 特征
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│ └── external/ # 死亡率/人口/暴露反应数据
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├── src/
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│ ├── data/
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│ │ ├── download_era5.py # CDS API 下载
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│ │ ├── extract_zips.py # ZIP→NetCDF 解压
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│ │ ├── preprocess.py # 预处理管线（597行, 8步）
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│ │ └── collect_mortality.py # 死亡率数据整理
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│ ├── models/
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│ │ ├── lstm_attention.py # LSTM-Attention 模型定义
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│ │ ├── xgboost_baseline.py # XGBoost 基线
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│ │ ├── train.py # 训练脚本（365行）
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│ │ └── evaluate.py # 评估脚本（295行）
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│ ├── web/
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│ │ ├── app.py # Flask 后端（4 API）
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│ │ └── static/index.html # ECharts 大屏（6面板）
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│ └── utils/
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│ └── config.py # 全局配置常量
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├── notebooks/
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│ └── eda.ipynb # 探索性数据分析
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├── outputs/
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│ ├── models/ # best_model.pt (12MB)
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│ ├── figures/ # 混淆矩阵/模型对比图
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│ └── logs/ # 训练日志
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└── thesis/ # LaTeX 学位论文（56页）
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├── main.tex # 主文件（~130行结构）
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├── chapters/ # 12个章/附录 tex 文件
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│ ├── abstract.tex
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│ ├── ch1-intro.tex ~ ch7-conclusion.tex
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│ ├── references.tex
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│ ├── acknowledgments.tex
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│ └── appendix-*.tex # 附录A~C
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└── refs.bib
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```
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## 模型架构
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输入 (14天 × 19特征)
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→ Linear 投影 (19 → 128)
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→ 2层 BiLSTM (128, dropout=0.3)
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→ Multi-Head Self-Attention (4 heads, d_k=32)
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→ LSTM 投影 (256 → 128)
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→ 三头输出
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├── 短期头 (128→64→4)
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├── 中期头 (128→64→4)
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└── 长期头 (128→64→4)
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```
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总参数量：983,628
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## 实验结果
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| 时间尺度 | 指标 | XGBoost | LSTM-Attention |
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| 短期(3d) | Accuracy | **0.9908** | 0.9263 |
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| 短期(3d) | F1-Macro | **0.9325** | 0.2404 |
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| 中期(7d) | Accuracy | **0.9886** | 0.9259 |
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| 中期(7d) | F1-Macro | **0.9195** | 0.2404 |
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| 长期(30d)| Accuracy | **0.9782** | 0.9260 |
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| 长期(30d)| F1-Macro | **0.8576** | 0.2404 |
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XGBoost 在三个时间尺度上均大幅领先。LSTM 受限于极度类别不平衡（低风险类占94-96%），经6轮调优未收敛。
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## 风险等级定义
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| 等级 | 体感温度 | 颜色 |
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| 0级 低风险 | HI < 32°C | 绿 |
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| 1级 中风险 | 32 ≤ HI < 35°C | 黄 |
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| 2级 高风险 | 35 ≤ HI < 38°C | 橙 |
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| 3级 严重风险 | HI ≥ 38°C | 红 |
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## 数据来源
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| 数据 | 来源 | 时间范围 |
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| 气象数据 | ERA5-Land (Copernicus CDS) | 2010-2024 |
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| 体感温度 | NOAA Rothfusz 公式 | — |
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| 相对湿度 | Magnus 公式 | — |
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| 暴露反应曲线 | Chen et al. (2018) Lancet Planetary Health | — |
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| 人口数据 | 第七次全国人口普查 (2020) | 2020 |
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## 仓库
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https://lhy-git.liuhangyv.top/Serendipity/elderly-heat-warning
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