一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统及方法技术方案

本发明专利技术属于流域突发水污染检测与预警领域，涉及到一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统。本发明专利技术提出的技术方案内容包括建立模型设置模块，模型参数库、污染物样本数据库和排污过程经验模式，建立移动端的人机交互界面，引导用户进行河道概化、排污过程设定，建立动态演示模块，对污染事件的扩散过程进行动画影像和浓度曲线的模拟分析。建立演示厅和系统设置模块，实现用户对污染事件案例的管理和用户管理。区别于传统的复杂水质模拟，本发明专利技术可以让用户通过手机完成污染事件模拟，操作简单、携带方便、适用性强，能在数分钟内实现对突然污染事件的快速模拟，对处理突发水环境风险事件有显著的社会效益和经济效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于流域突发水污染检测与预警领域，涉及到一种基于云技术的突发性水 环境风险预测系统。
技术介绍
突发性水环境风险预测方法是流域突发水污染预警应急的关键技术。近几年来， 随着环境管理定量化、系统化、信息化的发展，对水环境事故应急管理的技术要求越来越 高。尤其是在发生突发性水环境污染事故时能快速模拟事故过程，并能进行紧急响应。利 用网络、计算机仿真和数据库管理系统（DBMS)等先进的信息技术，建立突发性水污染事故 影响预测预警技术体系是当前研究的热点问题。这种模型计算的优点是既能数值模拟分析 水环境的物理化学条件，又能结合计算机仿真技术，直观展示事故模拟过程，为管理决策层 进行紧急响应快速提供所急需的决策依据。 目前有关突发性水污染事故影响预测预警的技术研究及应用，一般针对确定河段 开发定制，缺乏通用性和普适性；同时需要河底地形、水文资料、气象资料等大量数据支持， 对缺乏相关资料的山区河流和中小型河流无能为力；发生水污染事故时，经常要在现场勘 察和指挥，现有系统多为PC平台上使用，缺乏便携性和易用性。
技术实现思路
本专利技术主要是解决在缺乏水文、地形等资料数据的情况下，通过与云端河流特征数据 库比对，对事故河道特征进行概化，形成适用于山区河流和广大中小型河流的预测技术；提 供了一种在移动设备普及的情况下(如智能手机)，用户通过比对云端样本数据库，调整河 流特征、水文特征、污染物特征等参数，调用云端水环境数值模型，实现随时随地对任意河 段进行突发性水污染事故风险进行预测。 本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的： 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。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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η。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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)*Sl〇〇p+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氺1ength/η)氺s1 ο οp)， (dB氺3/4， (i氺 length/ η)^8?οορ)，((1Β，(;?^1θη8?:1ι/η)^8?οορ+(1Η)〇 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 ，(;?^1θη8?:1ι/η)^8?οορ)，((1Β，(;?^1θη8?:1ι/η)^8?οορ+(1Η) 〇 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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Ρ，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：该预设的污染物样本数据库根据国家环保部颁布 的《水体优先控制污染物》整理出四大类，126种污染物。从相关的化学品文献资料库中， 整理每种污染物的名称、密度、降解系数、挥发系数、沉降系数等，以结构体数组存入数据库 中；该污染物样本数据库涉及的相关类别和污染物种类均为公知常识。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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*mAarea*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。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，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。 在上述的一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统，所述客户端的通信模块 用于发送请求到服务端，本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
1. 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。2. 根据权利要求1所述的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，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η。3. 根据权利要求2所述的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，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)*Sl〇〇p+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氺 1 ength/η)氺s1 ο οp)， (dB氺3/4， (i氺 length/ n)氺sloop)， (dB, (i氺length/n)氺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 ，(;?^1θη8?:1ι/η)^8?οορ)，((1Β，(;?^1θη8?:1ι/η)^8?οορ+(1Η) 〇4. 根据权利要求1所述的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，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ρ，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。5. 根据权利要求4所述的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，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...

【专利技术属性】
技术研发人员：张万顺，胡珊，彭虹，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42