Serendipity
a0478b0b11
搭建完整的项目目录结构，配置项目依赖与元信息，添加数据下载、预处理、模型训练、可视化相关的核心业务代码，补充项目设计文档与.gitignore配置，导入初始外部参考数据文件。
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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 — 设计文档
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> 本科毕业设计 | 2026-05-26 | 方案 C：混合架构
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## 1. 项目概述
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### 1.1 目标
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构建一个面向焦作、郑州两市的**高温热浪对老年群体健康风险的预测预警系统**，包含深度学习预测模型和 Web 可视化大屏两部分，并撰写完整的 LaTeX 学位论文。
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### 1.2 约束
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| 约束 | 值 |
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| 学术层级 | 本科毕业论文（河南理工大学计算机学院） |
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| 工期 | 4-5 周出初稿（时间较紧） |
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| GPU | NVIDIA RTX 4060 Laptop 8GB |
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| Python 环境 | uv 新建虚拟环境 |
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| 地理范围 | 焦作市 + 郑州市 |
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| 时间尺度 | 短期(1-3天) + 中期(7天) + 长期(30天) |
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### 1.3 成功标准
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1. LSTM-Attention 模型在测试集上 Macro F1 ≥ 0.70
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2. XGBoost baseline 完成对比实验
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3. Web 大屏 6 个面板全部可交互展示
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4. 模型推理 + API 响应 ≤ 2 秒
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5. LaTeX 论文 ≥ 30 页，参考文献 ≥ 35 篇
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6. 代码可复现，README 包含完整运行说明
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## 2. 整体架构
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│ 数据层 (Data Layer) │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────┐ │
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│ │ ERA5 气象数据 │ │ 统计年鉴死亡率 │ │ 地方统计局数据 │ │
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│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └───────┬───────┘ │
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│ └─────────────────┼─────────────────┘ │
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│ ┌──────▼──────┐ │
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│ │ 数据预处理管道 │ │
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│ └──────┬──────┘ │
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├───────────────────────────┼─────────────────────────────┤
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│ 模型层 (Model Layer) │
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│ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
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│ │ LSTM + Attention │ │ XGBoost Baseline │ │
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│ │ 三头输出(短/中/长) │ │ 三个独立分类器 │ │
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│ └──────────┬───────────┘ └──────────┬───────────┘ │
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│ └───────────┬───────────┘ │
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│ ┌──────▼──────┐ │
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│ │ 模型对比评估 │ │
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│ └──────┬──────┘ │
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├───────────────────────────┼─────────────────────────────┤
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│ 可视化层 (Visualization Layer) │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Flask API 后端 │ │
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│ └──────────────────────┬───────────────────────────┘ │
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│ ┌──────────────────────▼───────────────────────────┐ │
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│ │ HTML/ECharts 大屏前端 (6 面板) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 2.1 技术选型
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| 层 | 技术 | 理由 |
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| 数据处理 | xarray + pandas + numpy | ERA5 NetCDF 读取 |
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| 深度学习 | PyTorch + pytorch-lightning | 训练结构化 |
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| 传统模型 | xgboost + scikit-learn | Baseline 对比 |
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| 后端 | Flask | 轻量快速 |
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| 前端 | 纯 HTML + ECharts + MapV | 无需构建工具 |
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| 包管理 | uv | 快速安装 |
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| 论文 | LaTeX (XeLaTeX + ctexbook) | 中文支持 |
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## 3. 数据方案
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### 3.1 气象数据：ERA5-Land
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| 项目 | 详情 |
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| 来源 | Copernicus CDS (`cds.climate.copernicus.eu`) |
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| 变量 | 2m气温、相对湿度、地表气压、风速、降水量 |
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| 时空范围 | 2010-2024，焦作(35.24°N,113.22°E) + 郑州(34.75°N,113.62°E) |
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| 分辨率 | 0.1°×0.1° 逐日 |
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| 格式 | NetCDF → xarray |
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| 获取 | 免费注册，cdsapi Python 库下载 |
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### 3.2 死亡率数据
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| 策略 | 来源 | 粒度 |
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| 第一方案 | 《中国卫生健康统计年鉴》+ 文献暴露-反应曲线 | 省级年度 |
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| 第二方案 | 知网/CNKI 硕博论文附录 | 城市月度 |
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| 补充指标 | 百度指数"中暑"搜索量、120急救公开数据 | 日级 |
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### 3.3 人口数据
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- 第七次人口普查（老龄化率、人口结构）
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- 《河南省统计年鉴》（历年变化趋势）
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- LandScan 全球人口格网（可选）
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### 3.4 预处理流程
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ERA5 NetCDF → 坐标提取 → 日值聚合 → 特征工程
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├── 热浪识别(连续3天>35°C)
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├── 滑动平均温度
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├── 昼夜温差
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└── 滞后效应(lag 0-7天)
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死亡率数据 → 数字化/录入 → 时间对齐 → 人口标准化
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全数据集 → 统一 DataFrame → 训练/验证/测试(7:1.5:1.5，按时间序)
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### 3.5 特征工程
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- 最高/最低/平均温度
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- 热浪天数、热浪强度
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- 滞后温度（lag 0,1,3,7天）
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- 湿度、体感温度（Heat Index）
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- 月份/季节 one-hot
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- 城市 one-hot
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## 4. 模型设计
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### 4.1 问题定义
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- **输入**：过去 14 天气象特征序列 + 时间特征
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- **输出**：三个时间尺度的风险等级（低/中/高/严重，4 分类）
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### 4.2 主模型：LSTM + Attention
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输入序列 (lookback=14天)
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→ 特征嵌入层 (Linear, →64维)
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→ 2层 BiLSTM (128→64, dropout=0.3)
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→ Multi-Head Attention (4 heads)
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→ 三分支输出 (短期头/中期头/长期头，各4分类)
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| 超参数 | 值 |
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| Lookback | 14 天 |
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| LSTM 层 | 2 (双向) |
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| 隐藏维度 | 128→64 |
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| Dropout | 0.3 |
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| Attention heads | 4 |
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| 损失函数 | Focal Loss |
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| 优化器 | AdamW (lr=1e-3) |
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| Batch size | 32 |
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| Epochs | 100 (Early Stop, patience=15) |
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### 4.3 Baseline：XGBoost
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三个独立分类器，同等特征，用于对比。
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### 4.4 风险等级定义
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| 等级 | 条件 | 颜色 |
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| 低 | 体感温度 < 32°C | 🟢 绿 |
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| 中 | 体感温度 32-35°C | 🟡 黄 |
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| 高 | 体感温度 35-38°C 或连续3天>35°C | 🟠 橙 |
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| 严重 | 体感温度 ≥ 38°C 且连续3天>35°C | 🔴 红 |
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### 4.5 评估指标
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- Accuracy + Macro F1（分类）
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- 混淆矩阵
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- MAE/RMSE（连续温度预测）
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- LSTM vs XGBoost 对比表
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## 5. 可视化大屏
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### 5.1 布局（6 面板）
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│ 高温热浪与老年群体健康预警平台 │
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│ 焦作·郑州 | 日期/时间 │
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├───────────────────┬───────────┬────────────────┤
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│ ① 双城温度热力图 │ ② 风险等级 │ ③ 老年人口概况 │
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│ (MapV+百度地图) │ (仪表盘) │ (数字+饼图) │
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├───────────────────┴───────────┴────────────────┤
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│ ④ 温度-死亡率关联 (双Y轴折线) │
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│ ⑤ 多尺度预警时间线 (条形图) │
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├────────────────────────────────────────────────┤
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│ ⑥ 历史高温事件回顾 (柱状图+折线) │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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### 5.2 交互流程
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- 前端 `fetch('/api/predict')` → Flask 加载模型 → 推理 → 返回 JSON
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- 静态页面 + 纯 ECharts，无需前端构建工具
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- 深色科技蓝主题（`#0a1632` 背景）
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### 5.3 API 端点
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| 端点 | 方法 | 返回 |
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| `/` | GET | 大屏首页 |
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| `/api/predict` | GET | 最新预测结果 JSON |
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| `/api/history` | GET | 历史数据（可选日期范围） |
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| `/api/risk` | GET | 当前风险等级 + 建议 |
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## 6. 论文大纲
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### 6.1 章节结构（约 30-40 页）
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| 章节 | 内容 | 预计页数 |
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| 摘要 | 中英文摘要 | 2 |
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| 第1章 | 绪论（背景、现状、内容、路线） | 5-6 |
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| 第2章 | 相关理论与技术基础 | 5-6 |
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| 第3章 | 数据获取与预处理 | 5-6 |
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| 第4章 | 多时间尺度高温预警模型 | 6-8 |
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| 第5章 | 预警可视化系统设计与实现 | 5-6 |
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| 第6章 | 实验结果与分析 | 4-5 |
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| 第7章 | 总结与展望 | 1-2 |
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| 参考文献 | 35-45 篇 | 3-4 |
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| 致谢/附录 | | 2-3 |
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### 6.2 LaTeX 配置
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- 引擎：XeLaTeX
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- 文档类：ctexbook
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- 参考文献：BibLaTeX + GB/T 7714
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- 字体：思源宋体/黑体（免费商用）
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- 编译：latexmk -xelatex
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## 7. 目录结构
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project/
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├── data/ # 数据目录
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│ ├── raw/ # 原始下载数据
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│ ├── processed/ # 预处理后数据
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│ └── external/ # 外部参考数据
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├── src/
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│ ├── data/ # 数据获取与预处理
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│ │ ├── download_era5.py
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│ │ ├── download_mortality.py
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│ │ └── preprocess.py
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│ ├── models/ # 模型
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│ │ ├── lstm_attention.py
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│ │ ├── xgboost_baseline.py
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│ │ └── train.py
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│ ├── web/ # Web 可视化
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│ │ ├── app.py # Flask 后端
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│ │ ├── static/
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│ │ │ └── index.html # 大屏前端
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│ │ └── templates/
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│ └── utils/ # 工具函数
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│ ├── config.py
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│ └── metrics.py
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├── notebooks/ # 探索性分析
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│ └── eda.ipynb
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├── outputs/ # 输出
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│ ├── models/ # 训练好的模型权重
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│ ├── figures/ # 论文插图
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│ └── logs/ # 训练日志
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├── thesis/ # LaTeX 论文
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│ ├── main.tex
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│ ├── chapters/
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│ ├── figures/
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│ ├── refs.bib
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│ └── Makefile
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├── docs/
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│ └── superpowers/specs/ # 设计文档
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├── pyproject.toml
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├── README.md
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└── .gitignore
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## 8. 实施阶段
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| 阶段 | 内容 | 预计时间 |
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| **Phase 1** | 环境搭建、数据下载与预处理 | 第 1 周 |
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| **Phase 2** | 探索性数据分析 + 特征工程 | 第 1-2 周 |
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| **Phase 3** | LSTM-Attention 模型实现与训练 | 第 2-3 周 |
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| **Phase 4** | XGBoost Baseline + 模型对比 | 第 3 周 |
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| **Phase 5** | Flask 后端 + ECharts 大屏前端 | 第 3-4 周 |
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| **Phase 6** | LaTeX 论文撰写 | 第 2-5 周（并行） |
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## 9. 风险与缓解
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| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
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| ERA5 下载速度慢 | 中 | 只下载双城附近网格，减小请求量 |
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| 死亡率数据无法获取日粒度 | 中 | 使用文献暴露-反应曲线替代 |
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| 训练不收敛 | 低 | 从简单模型逐步增加复杂度 |
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| 时间不足 | 高 | 论文与代码并行撰写；XGBoost 优先确保 baseline 可用 |
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