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一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，其特征在于，包括：服务端：采用J2EE架构，从样本数据库中提取污染物样本和河流样本数据，下发给用户，并根据用户上传的参数，动态生成网格数据和污染物排放过程数据，再调用水环境数值模型进行模拟计算，最后将预测结果提供给用户查看、分享和校核；所述服务端包括污染特征概化模块、河流特征概化模块、水环境数值模型模块、案例管理模块四个模块；客户端：利用无线网络从服务端获取河流样本数据和污染物样本数据，发送用户修改后的参数到服务端，同时能接收服务端计算出的预测结果，并将其显示在所述客户端上；所述客户端包括通信模块、参数设置模块、案例演示模块、案例分享模块和案例校核模块五个模块；所述服务端的河流特征概化模块包括：河流特征数据库：用于存储典型河流的样本参数，包括糙率、比降、剖面类型，具体为结构体数组；动态网格生成子单元：根据用户提交的河道特征参数，生成水环境数值模型所需要的地形数据和网格数据；河道特征参数包括，河宽为dB，水深为dH，河长为length,比降为sloop，断面个数为n；所述河道特征参数中河长为剖面类型，具体分为V型、U型和W型，不同的剖面类型使用如下不同的建模方式，其中定义i为当前断面：V型划分为3点网格，各控制点的长度和高程分别为，(0,(i*length/n)*sloop+dH)，(dB/2,(i*length/n)*sloop)，(dB,(i*length/n)*sloop+dH)；U型为4点网格，各控制点的长度和高程分别为(0,(i*length/n)*sloop+dH),(dB/4,(i*length/n)*sloop),(dB*3/4,(i*length/n)*sloop),(dB,(i*length/n)*sloop+dH)；W型网格为5点网格，各控制点的长度和高程分别为(0,(i*length/n)*sloop+dH),(dB/4,(i*length/n)*sloop),(dB/2,(i*length/n)*sloop+dH/2),(dB*3/4,(i*length/n)*sloop),(dB,(i*length/n)*sloop+dH)；服务端的污染物特征概化模块包括：排污过程生成子单元：用于根据用户设定的污染物特征参数，生成水环境数值模型所需要的排污序列数据；污染物特征参数包括，污染物总量m，污染物密度p，排放时间time，排污模式包括抛物线型、三角形、梯形、自定义4种；不同的排污方式预置了不同排污过程模板；一个预设的污染物样本数据库；所述排污模式中，抛物线模式包含7个排污控制点，其数据结构为：{area:0.12,processList:[{time:0,q:0},{time:0.05,q:0.4},{time:0.1,q:0.8},{time:0.5,q:1},{time:0.9,q:0.8},{time:0.95,q:0.4},{time:1,q:0}]}；三角形模式包含3个排污控制点数据结构为：{area:0.5,processList:[{time:0,q:0},{time:0.5,q:1},{time:1,q:0}]}；梯形模式包含4个排污控制点数据结构为：{area:0.72,processList:[{time:0,q:0},{time:0.1,q:0.8},{time:0.9,q:0.8},{time:1,q:0}]}；通过q*m/(area*time)即能够换算出所设模式下，各个排污控制点的排污量，从而得到水环境数值模型所需要的排污序列数据；所述服务端的案例管理模块包括：历史案例数据库：用于保存用户操作生成的突发性事故预测记录，包括污染物特征参数、河流特征参数、事故时间、地点、预测结果；案例查询子单元：从历史案例数据库加载事故案例，提供给用户查看分析；案例分享子单元：默认情况，用户生成的事故案例只能被自己看到，通过案例分享后，其他用户可以在自己的手机上看到此案例；案例校核子单元：用于将突发性事故中实际的应急监测数据，替换上次预测案例的排污过程参数，调用水环境数值模型重新进行计算，生成一个新的预测案例；所述服务端的水环境数值模型模块用于计算污染物在水环境中的迁移和转化过程；采用Fortran语言开发，封装成exe后被其他模块调用。 |
