一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统技术方案

技术编号:28941999 阅读:23 留言:0更新日期:2021-06-18 21:48
本发明专利技术公开了一种河流悬浮污染物的预测方法,获取第一影像地图,在河道上标记第一点;基于河道的形态,标记第一影像地图中河道的中心关键点;基于第一影像地图中的中心关键点与第一点,结合Floyd最短路径算法、二叉树遍历算法、贝塞尔曲线算法,获得第一曲线;基于排放的污染物的特性、河流流速以及第一曲线,获得轨迹曲线;基于第二点、第三点以及第一曲线,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,第一垂直线与第二垂直线截取河流的区域为第一区域,第一区域为河道内受污染物污染的河流区域;本发明专利技术的有益效果为方便决策者直观地认知污染的污染速度和污染区域,了解污染的程度变化,便于提前制定应急预案和处置措施。

【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,不能自动进行计算和推演过程,可扩展性差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统,通过在GIS平台中导入影像地图对河流进行处理,实现了即可以在二维地图或三维地图中对河流进行处理,在地图中直接通过将污染指数用颜色的区分来对河流污染区域进行颜色划分呈现的方法,实现了对河流污染变化的直观观察。本专利技术通过下述技术方案实现:一种河流悬浮污染物的预测方法,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。传统的对河流中悬浮污染物进行扩散预测的时候,通常都是采用静态图片或者对仿真动画软件绘制污染物污染过程的动画,但是在采用这种技术方法对影像图中的河流进行处理的时候,受平台限制大,且数据的真实度不高,预测出来的河流污染的区域与真实值具有一定的差异;本专利技术提供了一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统,通过在获取的河流的影像图进行处理,在矢量河流地图中,将数学算法与水动力曲线特性结合起来,在结合污染指数表对河流中的污染情况进行相关颜色的匹配,实现了直观对河流区域污染情况的展现。优选地,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。优选地,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。优选地,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。优选地,所述污染指数C的计算表达式为:C=B*(1-V2)^(T2-T1),V2∈[0,1)优选地,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。优选地,所述步骤S3的具体操作步骤包括:S31:采用Floyd最短路径方法,获得第一中心关键点,所述第一中心关键点为在沿河道下游方向上,距离第一点最近的中心关键点;S32:采用二叉树遍历方法,以第一中心关键点为起点,获得沿河道下游方向上的m个中心关键点,m<n;S33:以第一中心关键点为起点,在m个中心关键点中,采用贝塞尔曲线算法,依次将两个相邻的中心关键点连接,将m个中心关键点连接完成后,获得第一曲线,所述第一曲线为河道内水动力特性的流动轨迹曲线。优选地,所述步骤S5中,对第二点以及第三点做数学分析的具体操作步骤包括:基于水动力特性流动轨迹曲线,获得第二点在第一曲线上的第一切线以及第三点在第一曲线上的第二切线;基于第一切线以及第一曲线,获得第一垂直线,所述第一垂直线为垂直于第一切线且与第二点相交的直线;基于第二切线以及第一曲线,获得第二垂直线,所述第二垂直线为垂直于第二切线且于第三点相交的直线;所述第一垂直线与所述第二垂直线将河道分段为第一区域,所述第一区域即为河道污染区域。优选地,所述第一影像地图为GIS地图平台上加载的影像地图。本专利技术还公开了一种河流悬浮污染物的预测系统,所述预测系统包括:GIS影像地图模块,用于获取第一影像地图,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;点位标记模块,用于基于河道的形态,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;分析处理模块,用于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;距离计算模块,用于基于排放的污染物的特性、河流流速V1以及第一曲线,获得第二点以及第三点,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;区域计算和绘制模块,用于基于所述第二点、所述第三点以及所述第一曲线,获得第一区域,所述第一区域为河道内受污染物污染的河流区域。本专利技术与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:1、本专利技术采用一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统,即可以实现在二维地图或三维地图中对河道进行处理,兼容多个GIS应用平台;2、一种河流悬浮污染物的预测方法及预测系统,将水动力特性方法与数学算法结合起来,本文档来自技高网
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【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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