[发明专利]一种基于云技术的突发性水环境风险预测系统及方法

权利要求书

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n。

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)*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)。

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。

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}, {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。