【技术实现步骤摘要】
一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统
本专利技术涉及河流区域处理
,尤其涉及一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统。
技术介绍
河流是陆地上最重要的水体,世界上的大工业区和城市大都建立在河流之滨,依靠河流供水饮水或者利用河流进行货物运输。改革开放来,随着经济的飞速发展,人们的生活水平不断的提高,但河流水资源环境的污染情况却随着经济发展的同时,在不断的恶化。一些企业在进行排污过程中,没有做到很好的污水处理就直接将水排放到河流中,以及一些人把生活垃圾和废弃物直接丢弃在河流中,导致河流污染。在河流污染物中,悬浮物污染是非常常见的一种污染形态,表现为河流浑浊,河面出现异常的颜色,以及一些水泡沫等,同时常伴有刺鼻异味,对河流沿岸造成很大的生态环境的破坏,甚至给周边居民带来用水问题,危害极大。但在传统的对河流悬浮物的处理方法中,通过图像处理软件绘制静态污染图片时,存在着如下缺点:静态图片,不能推演污染过程,污染区域和污染指数凭经验,数据的真实度较差,由于是静态图片,图片无法跟真实的GIS河流地形地貌叠加,缺乏真实的地理位置对比,推演的直观性不够;在通过仿真或动画软件绘制污染过程动画的时候,污染区域和污染指数凭经验,数据的真实度较差,动画以gif、flash动画、视频动画为主,该动画无法跟真实的GIS河流地形地貌叠加,缺乏真实的地理位置对比,推演的直观性不够;当通过三维仿真系统来呈现的时候,受平台限制较大,一般都需要三维引擎来支撑,应用时,需提前手工计算出各过程参数,才能进行配置推演,属于一种半自动技术,不 ...
【技术保护点】
1.一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,预测方法的步骤包括:/nS1:获取第一影像地图,所述第一影像地图为河道的平面影像地图,并在河道上标记第一点,所述第一点为污染物排放点;/nS2:基于河道的形态,标记若干第一影像地图中河道的中心关键点,所述中心关键点为河流两侧的中心点;/nS3:基于第一影像地图中的中心关键点与第一点,并结合Floyd最短路径算法、二叉树遍历算法以及贝塞尔曲线算法,获得河道内的第一曲线,所述第一曲线为水动力特性的流动轨迹曲线;/nS4:基于排放的污染物的特性、河流流速V
【技术特征摘要】
1.一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,预测方法的步骤包括:
S1:获取第一影像地图,所述第一影像地图为河道的平面影像地图,并在河道上标记第一点,所述第一点为污染物排放点;
S2:基于河道的形态,标记若干第一影像地图中河道的中心关键点,所述中心关键点为河流两侧的中心点;
S3:基于第一影像地图中的中心关键点与第一点,并结合Floyd最短路径算法、二叉树遍历算法以及贝塞尔曲线算法,获得河道内的第一曲线,所述第一曲线为水动力特性的流动轨迹曲线;
S4:基于排放的污染物的特性、河流流速V1以及第一曲线,获得第二点与第三点之间的轨迹曲线,所述第二点为离第一点距离最近的下游中心关键点,所述第三点为在T2时刻,污染物在水中扩散到离所述第二点最远的位置;
S5:基于所述第二点、所述第三点以及所述第一曲线,对第二点以及第三点做数学分析,获得第一垂直线与第二垂直线,所述第一垂直线与所述第二垂直线截取河流的区域为第一区域,所述第一区域为河道内受污染物污染的河流区域。
2.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,所述污染物的特性包括污染物在水中的稀释速率V2、第一点的污染指数B、污染开始时间T1以及污染结束时间T3。
3.根据权利要求2所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,所述预测方法还包括:
基于参数稀释速率V2、第一点的污染指数B、污染开始时间T1以及污染结束时间T3,提取污染物在T2时刻的污染指数C;
将获得的污染指数C与污染指数表中的颜色代码值相匹配,获得颜色渐变的第一区域。
4.根据权利要求3所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,所述步骤S4中,轨迹曲线L的具体表达式为:
L=P+V1*(T2-T1)
P为第二点的位置。
5.根据权利要求3所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,所述污染指数C的计算表达式为:
C=B*(1-V2)^(T2-T1),V2∈[0,1)。
6.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其特征在于,所述步骤S2中,河道的形态包括河流弯曲状态以及河流分叉的形态,且所述河道形态越复杂的区域,标记的中心关键点越多。
7.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡洪祥,李儒兵,萧阳,徐健,周金柱,单中华,曹杨,牟旭阳,张浩,赵波,
申请(专利权)人:成都同飞科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
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