Python 数据可视化项目实战：南方暴雨洪涝数据分析

南方地区极端暴雨与洪水影响分析

2025年6月，南方地区尤其是广东、广西、湖南等地遭遇了罕见的极端暴雨和洪水灾害。本次分析将通过Python对相关数据进行深入挖掘和可视化展示，重点分析降雨强度、洪水影响范围、经济损失及相关社会经济影响。

数据源与初步处理

我们借助Python的多种数据科学库对本次灾害数据进行了系统整理和分析。

首先建立了包含受灾地区基本信息的数据框架，并对缺失数据进行了合理填充，确保分析数据的完整性。

降雨强度分析

分析结果表明，本次灾害过程降雨强度呈现显著的区域差异特征。

最大日降雨量分布

降雨量呈现明显的区域分布特征，在广东怀集县、湖南桑植县等地形成了明显的降雨中心。

小时降雨强度

特别值得关注的是部分地区的短时强降雨特征，这种极端降雨模式为当地防汛带来了严峻挑战。

洪水地理分布

基于地理信息系统（GIS）的空间分析表明，受灾区域呈现出明显的空间分布特征。

受灾区域分布

从地理分布上看，受灾最严重区域主要集中在广东、广西和湖南交界地带。

交互式灾情展示

通过交互式地图可以更直观地查看各受灾点的详细灾情信息，这为灾后救援决策提供了重要参考。

降雨与洪水关系

降雨与洪水形成呈现显著的相关性特征。

降雨-洪水关系

降雨量与洪水水位呈现明显的正相关关系，部分地区降雨量与洪水水位呈现显著的同步变化特征。

降雨时间序列

降雨过程呈现出明显的阶段性特征，降雨强度在进入6月中旬后迅速提升并维持高位。

灾害影响评估

本次灾害对受灾地区造成了多维度的影响。

人口受影响情况

灾害过程共导致多地群众被迫转移，受灾人口规模呈现明显的区域分布特征。

经济损失评估

初步估算表明，受灾地区直接经济损失以广东怀集县最为严重，达到了4125.71万元。

经济损失地理分布

从空间分布上看，经济损失主要集中在广东、广西和湖南的部分地区。

零售业影响

洪水对受灾地区的零售业造成了显著影响，零售额下降幅度以广东怀集县最为明显。

物价波动

灾害过程引发了局部区域的物价波动，尤其是建材和食品价格呈现出明显上涨趋势。

灾后重建与发展机遇

重建需求

灾害带来的重建需求为相关产业带来了新的发展契机，水利工程和建材生产等领域需求增长显著。

技术应用

在灾害应对过程中，一系列智慧防洪技术展现出了良好的应用效果，为灾害防治技术的发展提供了重要参考。

通过以上分析可以得出以下主要结论：

分析结论

初步分析表明：

• 极端降雨特征明显：多地出现历史性降雨记录，广东怀集县单小时最大降雨量达到了83.1毫米。
• 洪水影响范围集中：受灾最严重地区集中在广东、广西和湖南交界地带。
• 灾后重建需求显著：水利工程、建材生产等领域需求增长明显，水利工程需求增长达到了120%。

本次灾害的应对过程不仅展现了中国特色防灾减灾体系的优势，也为未来灾害防治和应急管理体系的完善提供了宝贵经验。