diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 339e1a6..42e1c80 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -35,4 +35,5 @@ build/ .vscode/ ### Mac OS ### -.DS_Store \ No newline at end of file +.DS_Store +output/ \ No newline at end of file diff --git a/database.docx b/database.docx new file mode 100644 index 0000000..6afcdde Binary files /dev/null and b/database.docx differ diff --git a/deprecated/详细设计文档.md b/deprecated/详细设计文档.md index 21c7bc9..b215445 100644 --- a/deprecated/详细设计文档.md +++ b/deprecated/详细设计文档.md @@ -11,80 +11,49 @@ #### 架构层次设计 **基础支撑层**： -- **感知设备体系**：集成雨量站、水位站、图像站、末端预警站等监测设备 -- **传输网络架构**：水利专网和互联网双通道数据传输 -- **基础资源平台**：基于省政务云水利专区的计算资源、存储资源、安全资源和资源调度服务 -- **设备接入管理**：通过`StPptnR`、`StRsvrR`、`StRiverR`等实体模型实现设备数据的标准化接入 +- **感知设备体系**：集成雨量站、水位站、图像站、末端预警站等监测设备，构建全方位的数据采集网络 +- **传输网络架构**：采用水利专网和互联网双通道数据传输，确保数据传输的可靠性和实时性 +- **基础资源平台**：基于省政务云水利专区的计算资源、存储资源、安全资源和资源调度服务，为系统提供稳定的基础设施支撑 +- **设备接入管理**：通过标准化的数据模型实现设备数据的标准化接入，支持多种类型的监测设备统一管理 **数据支撑层**： -- **多源数据整合**：建设汇聚库、主题库、基础库、共享库、专题库五级数据体系 -- **数据治理平台**：对各类基础数据、地理空间数据、监测预报数据进行集成、存储、处理、共享 -- **数据同步机制**：通过`DataTaskHsz`定时任务实现5分钟间隔的多源数据同步 -- **数据质量控制**：实现数据清洗、验证、标准化处理 +- **多源数据整合**：建设汇聚库、主题库、基础库、共享库、专题库五级数据体系，实现数据的分类管理和高效检索 +- **数据治理平台**：对各类基础数据、地理空间数据、监测预报数据进行集成、存储、处理、共享，确保数据质量和一致性 +- **数据同步机制**：通过定时任务实现5分钟间隔的多源数据同步，保证数据的实时性和准确性 +- **数据质量控制**：实现数据清洗、验证、标准化处理，为上层应用提供高质量的数据支撑 **业务支撑层**： - **算法模型体系**： - - 小流域分布式水文模型集成（`flood_algorithm`库） - - 简化淹没范围与水深分析模型 - - GRIB2气象数据处理模型（`ForecastService`） - - 空间数据分析模型（JTS集成） + - 小流域分布式水文模型集成，支持洪水预报和风险评估 + - 简化淹没范围与水深分析模型，提供淹没分析功能 + - 气象数据处理模型，支持GRIB2等气象文件的专业处理 + - 空间数据分析模型，提供强大的空间分析能力 - **应用支撑平台**： - - GIS引擎：基于JTS的空间数据处理能力 - - 微服务管理：Spring Boot 3.x原生微服务支持 - - 数据支撑平台：MyBatis-Plus 3.5.7 ORM框架 - - 消息中心：`MessageCenterService`预警消息管理 - - 文件管理：MinIO/S3兼容对象存储 + - GIS引擎：提供专业的地理信息处理和空间分析能力 + - 微服务管理：支持服务的模块化部署和独立扩展 + - 数据支撑平台：提供高效的数据访问和处理能力 + - 消息中心：实现预警消息的统一管理和分发 + - 文件管理：支持大文件的安全存储和高效访问 **业务应用层**： -- **预报系统**：气象预报和洪水预测功能 -- **预警系统**：多级别、多类型的预警信息管理 -- **预演系统**：考核评估和演练管理 -- **预案系统**：应急响应和决策支持 +- **预报系统**：提供气象预报和洪水预测功能，支持多时间尺度的预报分析 +- **预警系统**：实现多级别、多类型的预警信息管理，支持实时预警发布和统计 +- **预演系统**：提供考核评估和演练管理功能，支持应急响应能力的提升 +- **预案系统**：实现应急响应和决策支持，提供完整的应急管理流程 -### 4.1.2 技术架构实现 +#### 技术架构合理性 -#### 微服务架构设计 +**微服务架构优势**： +- **服务独立性**：各业务模块独立部署，单个服务的故障不会影响整体系统运行 +- **技术异构性**：不同服务可以采用最适合的技术栈，提高开发效率 +- **弹性伸缩**：根据业务负载动态调整服务实例数量，优化资源利用率 +- **持续部署**：支持独立的服务更新和部署，加快产品迭代速度 -系统采用Spring Boot 3.x微服务架构，实现服务的模块化部署和独立扩展： - -```java -@GunShiApplication -@MapperScan(basePackages = {"com.gunshi.**.mapper", "com.gunshi.**.model"}) -@EnableMPP -@EnableCaching -public class Main { - public static void main(String[] args) { - SpringApplication.run(Main.class, args); - } -} -``` - -#### 分层架构模式 - -**控制器层**：132个REST API控制器，提供统一的HTTP接口服务 -- 统一异常处理：`MyE500UnknownExceptionResolver` -- 参数验证：JSR-303验证注解 -- API文档：Swagger 3.0自动生成 - -**服务层**：业务逻辑处理核心 -- 事务管理：`@Transactional(rollbackFor = Exception.class)` -- 缓存策略：`@Cacheable`和`@CacheEvict`注解 -- 异步处理：`@Async`和`@Scheduled`注解 - -**数据访问层**：基于MyBatis-Plus的数据持久化 -- Lambda查询：类型安全的查询构建 -- 动态SQL：灵活的查询条件组合 -- 分页插件：高效的数据分页处理 - -#### 数据流转架构 - -``` -外部数据源 → HTTP API → 数据同步任务 → 数据清洗 → PostgreSQL - ↓ -实时数据表 → 历史数据表 → 整编数据表（小时/天） - ↓ -Redis缓存 → 业务服务调用 → 前端展示 -``` +**分层架构设计原则**： +- **关注点分离**：每层专注于特定的功能领域，降低系统复杂度 +- **接口标准化**：层间通过标准接口交互，降低耦合度 +- **数据流向清晰**：数据在各层间有序流动，便于监控和管理 +- **可扩展性强**：各层可以独立扩展，适应业务发展需求 ## 4.2 网络架构 @@ -95,47 +64,37 @@ Redis缓存 → 业务服务调用 → 前端展示 #### 政务外网及专网区实现 **网络分区设计**： -- **接入区**：提供专线接入湖北省水利厅专网 - - 荆楚水库API：`jcskPath: http://64.97.142.113:8002/shareddata/api/v1/monitdata` - - Token认证：`jcskToken` API访问令牌管理 - - IP白名单：`reloadCache`动态缓存清理机制 +- **接入区**：提供专线接入湖北省水利厅专网，确保数据传输的安全性和稳定性 + - 外部系统集成：通过标准API接口与外部系统进行数据交换 + - 安全认证机制：采用Token认证和IP白名单等多重安全措施 + - 动态缓存管理：支持实时缓存清理和更新机制 - **核心交换区**：完成各功能分区之间数据流量的高速交换 - - 数据库主从同步：PostgreSQL主备架构 - - Redis缓存集群：多实例缓存服务 - - 负载均衡：基于docker-compose的服务编排 + - 数据库主从同步：采用主备架构确保数据安全和高可用性 + - 缓存集群部署：多实例缓存服务提高数据访问效率 + - 负载均衡：基于容器化部署的服务编排和负载分发 - **运维区**：提供远程运维接入服务 - - SSH远程访问：`deploy_rsa`密钥认证 - - 日志监控：应用日志和系统日志统一管理 - - 性能监控：数据库和应用性能指标监控 + - 安全远程访问：基于密钥认证的安全访问机制 + - 统一日志管理：应用日志和系统日志的集中管理 + - 性能监控：数据库和应用性能指标的实时监控 - **管理区域**：提供数据中心整体的管理功能 - - 用户管理：基于RuoYi框架的权限管理 - - 配置管理：多环境配置文件管理 - - 审计日志：操作日志和安全审计 + - 用户权限管理：基于角色的访问控制和权限管理 + - 配置管理：多环境配置文件的统一管理 + - 审计日志：操作行为和安全事件的审计跟踪 #### 安全隔离区实现 **容器化安全隔离**： -```yaml -services: - hsz: - image: openjdk:21 - container_name: hsz - network_mode: host - restart: no - volumes: - - /root/gunshiApp/hsz:/app - environment: - - SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev - - TZ=Asia/Shanghai -``` +- 网络模式：采用host网络模式实现负载分担和高性能 +- 端口管理：统一的服务端口管理和访问控制 +- 访问控制：基于Token的API访问控制和权限验证 **网络安全配置**： -- 网络模式：`network_mode: host`实现负载分担 -- 端口管理：统一的服务端口管理（24205） -- 访问控制：基于Token的API访问控制 +- 网络隔离：通过容器技术实现进程和网络层面的隔离 +- 服务编排：基于容器编排工具的服务生命周期管理 +- 资源限制：对容器资源使用进行限制和监控 ### 4.2.2 外部网络集成 @@ -147,22 +106,11 @@ services: - **移动接入**：移动网络接入支持 **外部API集成体系**： -```yaml -# 气象数据API -shqxjsCloudowrCnPath: http://shqxjs.cloudowr.cn/service/ - -# 水库数据API -owrsvrPath: http://owrsvr.cloudowr.cn/ - -# IP白名单管理 -reloadCache: http://223.75.53.124:8002/shareddata/sys/whitelists/reloadCache - -# 数据同步API -apiPath: http://223.75.53.141:8000/shzh/monitdata/datasync/getData - -# 预警信息API -shqxjsWarnPath: http://223.75.53.141:8000/shzh/met/zyqxfw/api/warning/getGroupWarning -``` +- 气象数据API：集成气象局提供的气象监测和预报数据 +- 水库数据API：接入水库监测系统的实时数据 +- IP白名单管理：动态IP白名单管理和访问控制 +- 数据同步API：实现多源数据的定时同步和更新 +- 预警信息API：集成气象预警系统提供预警信息 ## 4.3 部署架构 @@ -171,71 +119,53 @@ shqxjsWarnPath: http://223.75.53.141:8000/shzh/met/zyqxfw/api/warning/getGroupWa #### 前端服务器配置 **VPC部署设计**： -- 独立VPC环境，分配弹性IP -- 集群技术实现负载分担和高可用 -- 等保三级安全要求：WAF、防DDOS、IPS等安全服务 +- 独立VPC环境，分配弹性IP，确保网络访问的独立性 +- 集群技术实现负载分担和高可用，提高系统的可靠性 +- 等保三级安全要求：部署WAF、防DDOS、IPS等安全服务 **网络优化配置**： -```yaml -server: - port: 24205 - servlet: - context-path: /gunshiApp/hsz - compression: - enabled: true - mime-types: application/javascript,text/css,application/json,application/xml,text/html,text/xml -``` +- 服务端口管理：统一的服务端口配置和管理 +- 数据压缩：启用HTTP压缩提高数据传输效率 +- 静态资源优化：对静态资源进行压缩和缓存优化 #### 后端服务器配置 **独立VPC部署**： -- 后端服务器在单独的VPC，不分配弹性IP -- 内部IP地址交互，提高安全性 -- 云防火墙安全隔离 +- 后端服务器在单独的VPC，不分配弹性IP，提高安全性 +- 内部IP地址交互，减少外部攻击面 +- 云防火墙安全隔离，提供网络层面的安全防护 **容器编排配置**： -- 基础镜像：`openjdk:21` -- 数据存储：`/root/gunshiApp/hsz:/app` -- 时区配置：`TZ=Asia/Shanghai` -- 环境配置：`SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev` +- 基础镜像：采用标准化基础镜像确保环境一致性 +- 数据存储：持久化数据存储和备份机制 +- 时区配置：统一的时区配置和时间同步 +- 环境配置：多环境配置管理和动态配置更新 ### 4.3.2 数据引擎部署 #### PostgreSQL主备架构 **主数据库配置**： -```yaml -spring: - datasource: - dynamic: - datasource: - master: - url: jdbc:postgresql://postgres:5432/hsz?stringtype=unspecified - username: gunshiiot - password: 1234567a - driver-class-name: org.postgresql.Driver -``` +- 主从同步：基于PostgreSQL流复制的数据同步机制 +- 故障转移：自动主备切换机制确保服务连续性 +- 连接池：高性能连接池管理优化数据库访问效率 **备用数据库配置**： -- 主从同步：基于PostgreSQL流复制 -- 故障转移：自动主备切换机制 -- 连接池：HikariCP高性能连接管理 +- 数据一致性：确保主备数据的一致性和完整性 +- 只读服务：备库提供只读服务分担查询压力 +- 监控告警：数据库状态监控和异常告警 #### 缓存系统部署 -**Redis集群配置**： -```yaml -data: - redis: - host: redis - port: 6379 - database: 4 -``` +**缓存集群配置**： +- 会话管理：用户登录状态和会话信息的缓存管理 +- 查询缓存：热点数据查询缓存提高访问性能 +- 分布式缓存：多实例数据一致性和缓存同步 **缓存策略**： -- 会话管理：用户登录状态缓存 -- 查询缓存：热点数据查询优化 -- 分布式缓存：多实例数据一致性 +- 缓存失效：基于时间的缓存失效策略 +- 缓存更新：数据变更时的缓存更新机制 +- 缓存穿透防护：防止缓存穿透和雪崩的保护机制 ## 4.4 数据架构 @@ -245,133 +175,130 @@ data: **气象数据源**： - 数据来源：省气象局气象监测雨量和预报雨量 -- 接入方式：`shqxjsCloudowrCnPath` API接口 -- 数据类型：GRIB2气象文件、实时监测数据 -- 处理服务：`ForecastService`气象预报处理 +- 接入方式：通过标准API接口进行数据接入 +- 数据类型：GRIB2气象文件、实时监测数据、预报数据 +- 处理服务：专业的气象预报处理和数据分析服务 **水文数据源**： - 数据来源：省水文处水文监测雨量 -- 接入方式：荆楚水库API专线接入 -- 数据类型：降雨量、水位、流量 -- 同步频率：5分钟定时同步 +- 接入方式：专线接入确保数据传输可靠性 +- 数据类型：降雨量、水位、流量等水文监测数据 +- 同步频率：5分钟定时同步确保数据实时性 **水库数据源**： - 数据来源：省水库处水库监测数据 -- 接入方式：`owrsvrPath` API接口 -- 数据类型：水库水位、蓄水量 -- 处理机制：实时数据和历史数据分离 +- 接入方式：通过标准API接口进行数据接入 +- 数据类型：水库水位、蓄水量、入库流量等 +- 处理机制：实时数据和历史数据的分类存储和管理 #### 行业内数据源 **基础地理数据**： - 数据来源：中国水科院提供的107条小流域风险隐患调查数据 - 数据类型：空间地理数据、流域边界、风险隐患要素 -- 处理方式：GIS空间分析和可视化 +- 处理方式：GIS空间分析和可视化展示 +- 应用场景：风险评估和预警分析 **行政区划数据**： - 数据来源：各区县水利局提供的行政区划信息 -- 数据类型：行政区划边界、责任人信息 -- 管理服务：`StAddvcdDService`行政区划管理 +- 数据类型：行政区划边界、责任人信息、防治对象 +- 管理服务：行政区划的层级管理和维护 +- 关联关系：行政区划与其他业务数据的关联管理 ### 4.4.2 数据支撑平台 #### 数据处理能力 **气象文件处理**： -- GRIB2文件解析：`grb.RainGrib2Layer`网格数据模型 -- 雷达数据处理：短临预报数据处理 -- 网格计算：基于JTS的空间插值算法 +- GRIB2文件解析：专业气象网格数据的解析和处理 +- 雷达数据处理：短临预报数据的实时处理和分析 +- 网格计算：基于空间插值算法的网格化计算 **数据计算分析**： -- 面雨量计算：泰森多边形权重计算 -- 时间序列分析：历史数据趋势分析 -- 多维分析：基于MyBatis-Plus的数据统计 +- 面雨量计算：基于泰森多边形等方法的面雨量权重计算 +- 时间序列分析：历史数据的趋势分析和统计 +- 多维分析：基于数据仓库的多维数据分析 **算法模型对接**： -- 洪水算法库：`flood_algorithm`库集成 -- 空间分析：JTS几何计算引擎 -- 预测模型：气象预报和水文预测模型 +- 洪水算法库：专业洪水计算算法的集成和调用 +- 空间分析：几何计算和空间分析引擎 +- 预测模型：气象预报和水文预测模型的集成 #### 数据交换共享平台 **数据同步机制**： -```java -@Async -@Scheduled(fixedRate = 5, timeUnit = TimeUnit.MINUTES) -public void getPptnData() // 5分钟雨量数据同步 -@Async -@Scheduled(fixedRate = 5, timeUnit = TimeUnit.MINUTES) -public void getRiverData() // 5分钟水情数据同步 -``` +- 定时同步：基于定时任务的多源数据定时同步 +- 实时同步：关键数据的实时同步和更新 +- 增量同步：基于时间戳的增量数据同步 **数据汇聚中心**： -- 25个县区山洪监测数据汇聚 -- 一站双发数据采集机制 -- 数据质量控制和异常处理 +- 多源汇聚：来自不同数据源的数据统一汇聚 +- 质量控制：数据质量检查和异常数据处理 +- 标准化处理：数据的标准化和规范化处理 ### 4.4.3 数据库体系 #### 基础数据库设计 **实体模型体系**： -- 监测数据模型：`StPptnR`、`StRsvrR`、`StRiverR` -- 预警数据模型：`MessageCenter`、`OsmoticWarnR` -- 业务数据模型：`AssessTask`、`PrePlace`、`ByPlan` +- 监测数据模型：降雨、水位、流量等监测数据的标准化存储 +- 预警数据模型：预警规则、预警消息、预警统计等数据管理 +- 业务数据模型：考核任务、防治对象、维护计划等业务数据 **数据关系设计**： -- 一对多关系：防治对象与监测设备关系 -- 多对多关系：考核任务与考核对象关系 -- 层级关系：行政区划层级结构 +- 一对多关系：防治对象与监测设备的关联关系 +- 多对多关系：考核任务与考核对象的复杂关联 +- 层级关系：行政区划的层级结构管理 #### 专题数据库设计 **预报专题库**： -- 气象预报数据：24小时预报和逐小时预报 -- 网格降雨数据：基于GIS的空间网格数据 -- 历史比对数据：历史同期数据对比分析 +- 气象预报数据：短期和长期的气象预报数据 +- 网格降雨数据：基于GIS的空间网格降雨数据 +- 历史比对数据：历史同期数据的对比分析 **预警专题库**： -- 预警规则配置：`OsmoticWarnRule`预警规则管理 -- 预警消息记录：分级预警消息存储 -- 预警统计分析：预警频次和类型统计 +- 预警规则配置：多级别预警规则的配置管理 +- 预警消息记录：预警消息的发布和状态管理 +- 预警统计分析：预警数据的统计分析和趋势展示 ### 4.4.4 数据应用体系 #### 水雨情监测应用 **实时监测功能**： -- 实时数据展示：`StPptnRRealService`实时降雨监测 -- 历史数据查询：`StPptnRService`历史数据检索 -- 数据统计报表：多维度数据统计分析 +- 实时数据展示：监测数据的实时展示和更新 +- 历史数据查询：历史监测数据的检索和分析 +- 数据统计报表：多维度数据的统计分析和报表生成 **监测站点管理**： -- 站点信息管理：监测站点基本信息维护 -- 站点状态监控：设备运行状态实时监控 -- 数据质量评估：监测数据质量评估和报警 +- 站点信息管理：监测站点基本信息的维护 +- 站点状态监控：设备运行状态的实时监控 +- 数据质量评估：监测数据质量的评估和报警 #### 预报应用专题 **天气预报功能**： -- GRIB2数据处理：专业气象文件解析 -- 网格降雨量计算：空间插值算法 -- 预报结果展示：多时间尺度预报展示 +- GRIB2数据处理：专业气象文件的解析和处理 +- 网格降雨量计算：基于空间插值的网格化计算 +- 预报结果展示：多时间尺度预报结果的展示 **洪水预报功能**： -- 水位预测：基于历史数据的水位预测 +- 水位预测：基于历史数据的水位趋势预测 - 流量预测：基于水文模型的流量预测 -- 风险评估：洪水风险评估和预警 +- 风险评估：洪水风险的评估和预警 #### 预警应用专题 **多级预警机制**： -- 水位预警：超校核水位、超设计水位、超汛限水位 -- 渗压预警：渗流压力监测和预警 +- 水位预警：超校核水位、超设计水位、超汛限水位预警 +- 渗压预警：渗流压力监测和多级预警 - 降雨预警：强降雨监测和预警 **预警消息管理**： - 消息推送：基于角色的预警消息推送 - 状态管理：预警消息的确认和处理状态 -- 统计分析：预警数据统计和分析 +- 统计分析：预警数据的统计和分析 ## 4.5 安全架构 @@ -380,101 +307,101 @@ public void getRiverData() // 5分钟水情数据同步 #### 数据安全策略 **敏感数据保护**： -- 数据库连接加密：PostgreSQL SSL连接 -- API访问认证：基于Token的身份认证 -- 密码安全：数据库密码加密存储 +- 数据库连接加密：采用SSL加密确保数据传输安全 +- API访问认证：基于Token的身份认证机制 +- 密码安全：密码的加密存储和安全验证 **输入数据安全**： -- XSS防护：自定义Jackson反序列化器 -- SQL注入防护：MyBatis-Plus参数化查询 -- 输入验证：JSR-303验证注解 +- XSS防护：跨站脚本攻击的防护 +- SQL注入防护：参数化查询防止SQL注入攻击 +- 输入验证：基于标准的输入数据验证 #### 系统安全策略 **访问控制**： -- 基于角色的权限控制：RuoYi框架集成 -- API访问控制：Token认证机制 -- 数据访问控制：基于用户权限的数据访问 +- 基于角色的权限控制：细粒度的权限管理 +- API访问控制：接口级别的访问控制 +- 数据访问控制：基于用户权限的数据访问控制 **审计安全**： -- 操作日志记录：用户操作行为审计 -- 系统日志监控：系统运行状态监控 -- 安全事件审计：安全事件记录和分析 +- 操作日志记录：用户操作行为的全面记录 +- 系统日志监控：系统运行状态的实时监控 +- 安全事件审计：安全事件的记录和分析 ### 4.5.2 网络安全等级保护 #### 等保三级要求 **网络安全防护**： -- 网络隔离：政务外网和互联网区域隔离 +- 网络隔离：政务外网和互联网的区域隔离 - 访问控制：基于IP和端口的访问控制 -- 入侵检测：网络入侵检测和防护 +- 入侵检测：网络入侵的检测和防护 **数据安全防护**： -- 数据加密：敏感数据传输和存储加密 -- 数据备份：定期数据备份和恢复 -- 数据完整性：数据完整性校验和验证 +- 数据加密：敏感数据的传输和存储加密 +- 数据备份：定期的数据备份和恢复机制 +- 数据完整性：数据完整性的校验和验证 **应用安全防护**： -- 应用防火墙：Web应用防火墙防护 -- 漏洞管理：定期漏洞扫描和修复 -- 安全编码：安全编码规范和检查 +- 应用防火墙：Web应用攻击的防护 +- 漏洞管理：定期的漏洞扫描和修复 +- 安全编码：安全编码规范的执行 ### 4.5.3 安全技术体系 #### 计算环境安全 **容器安全**： -- Docker容器隔离：进程和网络隔离 -- 镜像安全：基础镜像安全扫描 -- 运行时安全：容器运行时监控 +- 容器隔离：进程和网络层面的隔离 +- 镜像安全：基础镜像的安全扫描 +- 运行时安全：容器运行时的安全监控 **应用安全**： -- Spring Security：安全框架集成 +- 安全框架：集成专业的安全框架 - 会话管理：安全的会话管理机制 -- 异常处理：统一的异常处理机制 +- 异常处理：统一的异常处理和错误信息管理 **数据安全**： -- 数据库安全：PostgreSQL安全配置 -- 文件安全：MinIO对象存储安全 -- 缓存安全：Redis缓存安全配置 +- 数据库安全：数据库的安全配置和访问控制 +- 文件安全：文件存储的安全管理 +- 缓存安全：缓存数据的安全保护 #### 安全区域边界 **网络边界安全**： -- 防火墙：网络边界防火墙防护 +- 防火墙：网络边界的防火墙防护 - 负载均衡：安全的负载均衡配置 -- DDoS防护：分布式拒绝服务攻击防护 +- DDoS防护：分布式拒绝服务攻击的防护 **应用边界安全**： -- API网关：统一的API访问控制 -- 请求限流：API访问频率限制 -- 参数验证：输入参数严格验证 +- 接口控制：统一的API接口访问控制 +- 请求限流：API访问频率的限制 +- 参数验证：输入参数的严格验证 ### 4.5.4 安全管理体系 #### 安全策略管理 **安全策略制定**： -- 数据安全策略：敏感数据保护策略 -- 网络安全策略：网络安全防护策略 -- 应用安全策略：应用系统安全策略 +- 数据安全策略：敏感数据保护的策略制定 +- 网络安全策略：网络安全防护的策略制定 +- 应用安全策略：应用系统安全的策略制定 **安全管理制度**： -- 访问控制制度：基于角色的访问控制 +- 访问控制制度：基于角色的访问控制制度 - 数据管理制度：数据分类和管理制度 -- 应急响应制度：安全事件应急响应流程 +- 应急响应制度：安全事件的应急响应流程 #### 安全运维管理 **安全监控**： -- 实时监控：系统安全状态实时监控 -- 日志审计：安全日志审计和分析 -- 异常检测：安全异常行为检测 +- 实时监控：系统安全状态的实时监控 +- 日志审计：安全日志的审计和分析 +- 异常检测：安全异常行为的检测 **安全维护**： -- 漏洞修复：定期漏洞扫描和修复 -- 安全更新：系统和应用安全更新 +- 漏洞修复：定期的漏洞扫描和修复 +- 安全更新：系统和应用的安全更新 - 备份恢复：数据备份和恢复演练 ## 4.6 数据流向 @@ -486,67 +413,60 @@ public void getRiverData() // 5分钟水情数据同步 **山洪5分钟雨量监测数据**： - 数据源：全省74个县的山洪5分钟雨量监测数据 - 采集方式：一站双发形式，确保数据可靠性 -- 处理机制：`DataTaskHsz.getPptnData()`定时同步 -- 数据存储：`StPptnR`实时数据表和`StPptnRH`历史数据表 +- 处理机制：定时同步任务进行数据采集和处理 +- 数据存储：实时数据表和历史数据表的分类存储 **气象1小时雨量监测数据**： -- 数据源：省气象局Oracle数据库 -- 采集方式：先上报到省气象局，再通过数据汇集与共享平台同步 +- 数据源：省气象局数据库 +- 采集方式：通过数据汇集与共享平台同步 - 处理机制：GRIB2文件解析和网格化处理 -- 数据存储：`ForecastService`处理后的网格数据 +- 数据存储：处理后的网格数据存储和管理 **水库1小时雨量监测数据**： -- 数据源：省水库处SqlServer数据库 +- 数据源：省水库处数据库 - 采集方式：通过数据汇集与共享平台同步 -- 处理机制：`DataTaskHsz.getRiverData()`定时同步 -- 数据存储：`StRsvrR`水库水位数据表 +- 处理机制：定时同步和数据验证 +- 数据存储：水库水位数据的分类存储 #### 数据质量控制 **数据验证机制**： -- 完整性检查：数据字段完整性验证 -- 格式检查：数据格式和类型验证 -- 范围检查：数据值范围合理性验证 +- 完整性检查：数据字段完整性的验证 +- 格式检查：数据格式和类型的验证 +- 范围检查：数据值范围的合理性验证 **数据清洗流程**： -- 异常数据处理：识别和处理异常数据 -- 重复数据去重：基于时间戳和设备ID去重 -- 数据标准化：统一数据格式和单位 +- 异常数据处理：异常数据的识别和处理 +- 重复数据去重：基于时间和设备ID的去重 +- 数据标准化：数据格式和单位的标准化 ### 4.6.2 数据处理流程 #### 实时数据处理 **实时数据流入**： -``` -外部API → HTTP请求 → 数据解析 → 数据验证 → PostgreSQL存储 - ↓ -Redis缓存更新 → 业务服务消费 → 前端实时展示 -``` +- 外部API数据通过HTTP请求获取 +- 数据经过解析和验证后存储到数据库 +- Redis缓存更新以提高访问性能 +- 业务服务消费数据并提供前端展示 **数据同步机制**： -```java -@Async -@Scheduled(fixedRate = 5, timeUnit = TimeUnit.MINUTES) -public void getPptnData() { - // HTTP请求获取数据 - // 数据解析和验证 - // 批量保存到数据库 - // 更新Redis缓存 -} -``` +- 基于定时任务的多源数据定时同步 +- 异步处理提高数据同步效率 +- 批量数据处理优化性能 +- 缓存更新确保数据一致性 #### 历史数据处理 **数据整编处理**： -- 小时数据整编：基于5分钟数据生成小时统计数据 +- 小时数据整编：基于短时间间隔数据生成小时统计数据 - 天数据整编：基于小时数据生成天统计数据 - 月数据整编：基于天数据生成月统计数据 **数据归档策略**： -- 实时数据：保留最近30天实时数据 +- 实时数据：保留最近30天的实时数据 - 历史数据：长期保存历史整编数据 -- 统计数据：保存各类统计数据 +- 统计数据：保存各类统计数据用于分析 ### 4.6.3 数据应用流程 @@ -558,21 +478,21 @@ public void getPptnData() { - 预警数据应用：基于阈值的预警信息发布 **管理数据应用**： -- 考核数据管理：`AssessTaskService`考核任务管理 -- 防治对象管理：`PrePlaceService`防治点管理 -- 维护管理：`MentencePlanService`维护计划管理 +- 考核数据管理：考核任务的创建和管理 +- 防治对象管理：防治点的信息管理和维护 +- 维护管理：维护计划的制定和执行管理 #### 对外数据共享 **数据接口服务**： - REST API：标准化的数据访问接口 -- 文件导出：Excel、PDF等格式数据导出 -- 实时推送：WebSocket实时数据推送 +- 文件导出：多种格式的数据导出功能 +- 实时推送：实时数据的推送服务 **数据安全保障**： -- 访问控制：基于权限的数据访问 -- 数据脱敏：敏感信息脱敏处理 -- 审计日志：数据访问日志记录 +- 访问控制：基于权限的数据访问控制 +- 数据脱敏：敏感信息的脱敏处理 +- 审计日志：数据访问的日志记录 ## 4.7 技术路线 @@ -581,24 +501,24 @@ public void getPptnData() { #### 服务拆分策略 **业务模块化**： -- 按业务领域划分：预报、预警、预演、预案 -- 按数据类型划分：监测数据、管理数据、统计数据 -- 按用户角色划分：管理员、县级用户、普通用户 +- 按业务领域划分：预报、预警、预演、预案等业务模块 +- 按数据类型划分：监测数据、管理数据、统计数据等数据模块 +- 按用户角色划分：管理员、县级用户、普通用户等用户模块 **技术组件化**： -- 数据同步组件：`DataTaskHsz`定时任务组件 -- 预警处理组件：`MessageCenterService`预警消息组件 -- 预报计算组件：`ForecastService`气象预报组件 +- 数据同步组件：多源数据同步的定时任务组件 +- 预警处理组件：预警消息的处理和分发组件 +- 预报计算组件：气象预报和水文预测的计算组件 #### 服务治理机制 **服务注册发现**： -- Spring Boot原生服务注册 -- 配置中心：多环境配置管理 -- 健康检查：服务健康状态监控 +- 服务注册：服务的自动注册和发现 +- 配置中心：多环境配置的统一管理 +- 健康检查：服务健康状态的监控和检查 **服务间通信**： -- HTTP REST：同步服务调用 +- HTTP REST：同步的服务调用方式 - 异步消息：基于消息队列的异步处理 - 事件驱动：基于事件的松耦合架构 @@ -607,26 +527,26 @@ public void getPptnData() { #### 云平台部署 **政务云集成**： -- 省政务云水利专区部署 -- 专属云平台和云产品 -- 独立物理机房安全保障 +- 省政务云水利专区部署，确保数据安全和合规性 +- 专属云平台和云产品，提供专业的云服务 +- 独立物理机房安全保障，确保系统稳定运行 **容器化部署**： -- Docker容器化部署 -- docker-compose服务编排 -- 持续集成和持续部署 +- Docker容器化部署，提高部署效率和一致性 +- 容器编排工具的服务编排和管理 +- 持续集成和持续部署的自动化流程 #### 云原生技术 **微服务支持**： -- Spring Boot 3.x微服务框架 -- 云原生配置管理 -- 弹性伸缩和负载均衡 +- 云原生微服务框架，支持微服务架构 +- 云原生配置管理，支持动态配置更新 +- 弹性伸缩和负载均衡，优化资源利用率 **DevOps实践**： -- 自动化构建：Maven构建工具 -- 自动化测试：JUnit单元测试 -- 自动化部署：容器化部署脚本 +- 自动化构建：基于Maven的自动化构建 +- 自动化测试：单元测试和集成测试 +- 自动化部署：容器化部署的自动化流程 ## 4.8 接口设计 @@ -635,46 +555,35 @@ public void getPptnData() { #### REST API接口 **接口标准化**： -- RESTful设计：符合REST架构风格 -- 统一响应格式：JSON格式标准化响应 +- RESTful设计：符合REST架构风格的设计原则 +- 统一响应格式：标准化的JSON响应格式 - 错误处理：统一的异常处理机制 -**API文档管理**： -```java -@OpenAPIDefinition( - servers = { - @Server(url = "http://localhost:24105/gunshiApp/hsz", description = "本地测试环境"), - @Server(url = "http://local.gunshiiot.com:18083/gunshiApp/hsz", description = "线上测试环境") - } -) -``` - **接口分组管理**： -- 按业务模块分组：预报、预警、管理、系统 -- 按用户角色分组：管理员、县级用户、普通用户 -- 按功能类型分组：查询接口、管理接口、统计接口 +- 按业务模块分组：预报、预警、管理、系统等模块 +- 按用户角色分组：管理员、县级用户、普通用户等角色 +- 按功能类型分组：查询接口、管理接口、统计接口等类型 #### 前端集成接口 **数据查询接口**： -- 实时数据查询：`/api/realtime/data` -- 历史数据查询：`/api/history/data` -- 统计数据查询：`/api/statistics/data` +- 实时数据查询：监测数据的实时查询接口 +- 历史数据查询：历史数据的检索和分析接口 +- 统计数据查询：统计数据的查询和分析接口 **业务操作接口**： -- 预警发布接口：`/api/warning/publish` -- 考核管理接口：`api/assessment/manage` -- 系统管理接口：`/api/system/manage` +- 预警发布接口：预警信息的发布和管理接口 +- 考核管理接口：考核任务的管理接口 +- 系统管理接口：系统配置的管理接口 ### 4.8.2 外部接口设计 #### 气象数据接口 -**GRIB2数据获取**： -```java -@Value("${shqxjsCloudowrCnPath}") -private String shqxjsCloudowrCnPath; -``` +**数据获取流程**： +- 文件获取：从气象服务器获取气象数据文件 +- 数据解析：专业气象数据的解析和处理 +- 结果计算：基于气象数据的计算和分析 **数据处理流程**： - 文件获取：从气象服务器获取GRIB2文件 @@ -683,45 +592,36 @@ private String shqxjsCloudowrCnPath; #### 水文数据接口 -**荆楚水库API**： -```java -@Value("${jcskPath}") -private String jcskPath; // 荆楚水库API路径 - -@Value("${jcskToken}") -private String jcskToken; // API访问令牌 -``` - **数据同步机制**： -- Token认证：API访问安全认证 -- IP白名单：访问IP地址控制 -- 重试机制：网络异常重试处理 +- Token认证：API访问的安全认证机制 +- IP白名单：访问IP地址的控制 +- 重试机制：网络异常的重试处理 ### 4.8.3 内部接口设计 #### 服务层接口 **业务服务接口**： -- 预报服务：`ForecastService`气象预报服务 -- 预警服务：`MessageCenterService`预警消息服务 -- 考核服务：`AssessTaskService`考核任务服务 +- 预报服务：气象预报和洪水预测服务 +- 预警服务：预警消息的管理和分发服务 +- 考核服务：考核任务的管理服务 **数据服务接口**： -- 实时数据服务：`StPptnRRealService`实时数据服务 -- 历史数据服务：`StPptnRService`历史数据服务 -- 统计数据服务：各种统计数据服务 +- 实时数据服务：实时监测数据的访问服务 +- 历史数据服务：历史数据的检索服务 +- 统计数据服务：统计数据的分析服务 #### 数据访问接口 -**Mapper接口设计**： -- 基础CRUD：继承`BaseMapper`基础操作 -- 自定义查询：复杂业务查询方法 -- 动态SQL：基于条件的动态查询构建 +**数据访问设计**： +- 基础操作：数据的增删改查操作 +- 自定义查询：复杂业务查询的实现 +- 动态查询：基于条件的动态查询构建 **缓存接口设计**： -- 查询缓存：`@Cacheable`查询结果缓存 -- 更新缓存：`@CacheEvict`缓存更新和清除 -- 分布式缓存：Redis分布式缓存支持 +- 查询缓存：查询结果的缓存机制 +- 更新缓存：缓存的更新和清除 +- 分布式缓存：多实例缓存的同步机制 # 第5章 功能设计 @@ -753,46 +653,29 @@ private String jcskToken; // API访问令牌 #### 调查评价成果数据管理 **防治对象数据模型**： -```java -// 防治点实体模型 -public class PrePlace { - private Long id; - private String placeName; // 防治点名称 - private String placeCode; // 防治点编码 - private String placeType; // 防治点类型 - private String location; // 地理位置 - private String riskLevel; // 风险等级 - // ... 其他字段 -} -``` +- 防治点基本信息：包括名称、编码、类型、位置等 +- 防治部位详细信息：包括部位名称、类型、状态等 +- 空间几何信息：包括位置坐标、范围边界等 **防治部位详细管理**： -```java -// 防治部位实体模型 -public class PrePlaceDetail { - private Long id; - private Long placeId; // 关联防治点ID - private String detailName; // 部位名称 - private String detailType; // 部位类型 - private String status; // 状态 - // ... 其他字段 -} -``` +- 部位与防治点的关联关系 +- 部位状态的动态管理 +- 部位信息的维护和更新 #### 成果数据集成实现 **调查评价成果报告管理**： -- 文档存储：基于MinIO的对象存储 -- 元数据管理：文档的基本信息和分类 -- 版本控制：文档版本管理和历史追踪 +- 文档存储：基于对象存储的文档管理 +- 元数据管理：文档的基本信息和分类管理 +- 版本控制：文档版本的管理和历史追踪 **图集管理系统**： -- 图像存储：防治对象相关图像存储 +- 图像存储：防治对象相关图像的存储管理 - 空间关联：图像与防治对象的空间关联 - 展示管理：图集的在线展示和查询 **成果数据管理**： -- 电子数据：结构化数据存储和管理 +- 电子数据：结构化数据的存储和管理 - 纸质数据：纸质文档的数字化管理 - 照片数据：相关照片的存储和管理 @@ -801,33 +684,14 @@ public class PrePlaceDetail { #### 风险隐患数据模型设计 **风险隐患要素数据**： -```java -// 风险隐患要素实体 -public class RiskHazard { - private Long id; - private String hazardCode; // 隐患编码 - private String hazardType; // 隐患类型 - private String hazardName; // 隐患名称 - private String location; // 位置信息 - private String riskLevel; // 风险等级 - private Geometry geometry; // 空间几何信息 - // ... 其他字段 -} -``` +- 隐患基本信息：包括编码、类型、名称、位置等 +- 风险等级信息：风险评估等级和分类 +- 空间几何信息：隐患的空间位置和范围 **断面数据管理**： -```java -// 断面数据实体 -public class SectionData { - private Long id; - private String sectionCode; // 断面编码 - private String sectionName; // 断面名称 - private String riverCode; // 河流编码 - private BigDecimal elevation; // 高程 - private Geometry sectionLine; // 断面线几何 - // ... 其他字段 -} -``` +- 断面基本信息：包括编码、名称、河流编码等 +- 断面几何信息：断面线的空间几何数据 +- 高程信息：断面的高程数据 #### 成果报表管理实现 @@ -888,57 +752,23 @@ public class SectionData { #### 数据治理服务实现 **数据质量监控服务**： -```java -@Service -public class DataQualityService { - - public DataQualityReport checkDataQuality(String dataType) { - // 数据质量检查逻辑 - return qualityReport; - } - - public List detectAnomalies(String dataset) { - // 异常数据检测逻辑 - return anomalyList; - } -} -``` +- 数据质量检查：数据的完整性和准确性检查 +- 异常数据检测：异常数据的识别和报告 +- 质量报告生成：数据质量评估报告 **数据标准化服务**： -```java -@Service -public class DataStandardizationService { - - public StandardizedData standardizeData(RawData rawData) { - // 数据标准化处理逻辑 - return standardizedData; - } - - public ValidationResult validateStandards(StandardizedData data) { - // 标准验证逻辑 - return validationResult; - } -} -``` +- 数据标准化处理：数据的标准化和规范化 +- 标准验证：数据标准的验证和检查 +- 标准维护：数据标准的维护和更新 ### 5.1.5 小流域治理单元建档立卡 #### 小流域基础信息管理 **小流域治理单元数据模型**： -```java -// 小流域治理单元实体 -public class WatershedUnit { - private Long id; - private String unitCode; // 单元编码 - private String unitName; // 单元名称 - private String area; // 流域面积 - private String riverLength; // 河流长度 - private String avgElevation; // 平均高程 - private Geometry boundary; // 流域边界 - // ... 其他字段 -} -``` +- 单元基本信息：包括编码、名称、面积、长度等 +- 流域特征参数：平均高程、坡度等地形特征 +- 空间几何信息：流域边界的空间几何数据 **基础信息梳理功能**： - 全省1309个小流域治理单元基础信息管理 @@ -948,19 +778,9 @@ public class WatershedUnit { #### 监测站点信息集成 **雨量（水位）站点信息管理**： -```java -// 监测站点实体 -public class MonitoringStation { - private Long id; - private String stationCode; // 站点编码 - private String stationName; // 站点名称 - private String stationType; // 站点类型 - private BigDecimal longitude; // 经度 - private BigDecimal latitude; // 纬度 - private Geometry location; // 空间位置 - // ... 其他字段 -} -``` +- 站点基本信息：包括编码、名称、类型、位置等 +- 空间位置信息：站点的经纬度和空间位置 +- 运行状态信息：站点的运行状态和维护信息 **站点关联管理**： - 空间关联：监测站点与小流域的空间关联 @@ -970,18 +790,9 @@ public class MonitoringStation { #### 降雨预报成果数据集成 **网格化降雨预报数据**： -```java -// 降雨预报网格数据实体 -public class RainfallGrid { - private Long id; - private String gridCode; // 网格编码 - private BigDecimal rainfall; // 降雨量 - private String forecastTime; // 预报时间 - private Integer forecastHour; // 预报小时数 - private Geometry gridGeometry; // 网格几何 - // ... 其他字段 -} -``` +- 网格基本信息：包括网格编码、预报时间等 +- 降雨量信息：网格的降雨量数据 +- 空间几何信息：网格的空间几何数据 **预报成果管理功能**： - 网格数据存储和管理 @@ -991,26 +802,9 @@ public class RainfallGrid { #### 流域关系管理 **流域拓扑关系建立**： -```java -@Service -public class WatershedRelationService { - - public WatershedTopology buildTopology(List units) { - // 构建流域拓扑关系 - return topology; - } - - public List getUpstreamUnits(Long unitId) { - // 获取上游流域单元 - return upstreamUnits; - } - - public List getDownstreamUnits(Long unitId) { - // 获取下游流域单元 - return downstreamUnits; - } -} -``` +- 上下游关系：小流域之间的上下游关系 +- 汇流关系：流域汇流关系的建立 +- 网络拓扑：流域网络的拓扑结构 **空间分析算法**： - 河流网络提取：基于DEM数据的河流网络提取 @@ -1024,36 +818,9 @@ public class WatershedRelationService { #### 小流域设计暴雨计算 **暴雨参数计算模型**： -```java -@Service -public class DesignStormService { - - public DesignStormResult calculateDesignStorm(String watershedCode, - int returnPeriod) { - // 基于《湖北省暴雨统计参数等值线图集》计算设计暴雨 - DesignStormResult result = new DesignStormResult(); - - // 计算标准历时点雨量均值 - BigDecimal tenMinMean = calculate10MinMean(watershedCode); - BigDecimal oneHourMean = calculate1HourMean(watershedCode); - BigDecimal sixHourMean = calculate6HourMean(watershedCode); - BigDecimal twentyFourHourMean = calculate24HourMean(watershedCode); - - // 计算设计暴雨 - result.setTenMinDesign(calculateDesignRainfall(tenMinMean, returnPeriod)); - result.setOneHourDesign(calculateDesignRainfall(oneHourMean, returnPeriod)); - result.setSixHourDesign(calculateDesignRainfall(sixHourMean, returnPeriod)); - result.setTwentyFourHourDesign(calculateDesignRainfall(twentyFourHourMean, returnPeriod)); - - return result; - } - - private BigDecimal calculateDesignRainfall(BigDecimal mean, int returnPeriod) { - // 设计暴雨计算逻辑 - return mean.multiply(getFrequencyFactor(returnPeriod)); - } -} -``` +- 基于《湖北省暴雨统计参数等值线图集》的暴雨参数计算 +- 标准历时点雨量均值计算：10分钟、1小时、6小时、24小时 +- 设计暴雨计算：基于频率分析的设计暴雨计算 **暴雨时程分配模型**： - 时程分配模式：基于典型暴雨过程的时程分配 @@ -1063,124 +830,26 @@ public class DesignStormService { #### 小流域设计洪水计算 **净雨计算模型**： -```java -@Service -public class NetRainfallService { - - public List calculateNetRainfall(DesignStormResult designStorm, - WatershedUnit watershed) { - // 净雨计算逻辑 - List netRainfallList = new ArrayList<>(); - - // 初损计算 - BigDecimal initialLoss = calculateInitialLoss(watershed); - - // 下渗计算 - BigDecimal infiltrationRate = calculateInfiltrationRate(watershed); - - // 净雨过程计算 - for (StormData stormData : designStorm.getStormData()) { - NetRainfall netRainfall = new NetRainfall(); - netRainfall.setTime(stormData.getTime()); - netRainfall.setGrossRainfall(stormData.getRainfall()); - netRainfall.setNetRainfall(calculateNetAmount( - stormData.getRainfall(), initialLoss, infiltrationRate)); - netRainfallList.add(netRainfall); - } - - return netRainfallList; - } -} -``` +- 初损计算：流域初损的估算 +- 下渗计算：下渗率的计算和模拟 +- 净雨过程计算：基于降雨过程的净雨计算 **单位线法洪水计算**： -```java -@Service -public class UnitHydrographService { - - public FloodHydrograph calculateFloodHydrograph(List netRainfall, - WatershedUnit watershed) { - // 单位线法洪水计算 - FloodHydrograph hydrograph = new FloodHydrograph(); - - // 获取单位线 - UnitHydrograph unitHydrograph = getUnitHydrograph(watershed.getUnitCode()); - - // 卷积计算 - List discharge = new ArrayList<>(); - for (int i = 0; i < netRainfall.size(); i++) { - BigDecimal q = BigDecimal.ZERO; - for (int j = 0; j <= i; j++) { - q = q.add(netRainfall.get(j).getNetRainfall() - .multiply(unitHydrograph.getOrdinate(i - j))); - } - discharge.add(q); - } - - hydrograph.setDischarge(discharge); - return hydrograph; - } -} -``` +- 单位线获取：基于流域特征的单位线计算 +- 卷积计算：基于单位线的洪水过程计算 +- 洪水过程线生成：洪水流量过程线的生成 **经验公式法洪水计算**： -```java -@Service -public class EmpiricalFormulaService { - - public BigDecimal calculatePeakDischarge(WatershedUnit watershed, - int returnPeriod) { - // 经验公式法计算洪峰流量 - BigDecimal area = new BigDecimal(watershed.getArea()); - BigDecimal coefficient = getCoefficient(watershed, returnPeriod); - BigDecimal exponent = getExponent(watershed); - - // Q = C * A^n - return coefficient.multiply(area.pow(exponent)); - } - - private BigDecimal getCoefficient(WatershedUnit watershed, int returnPeriod) { - // 根据水文分区和重现期获取系数 - return coefficientRepository.findByWatershedAndReturnPeriod( - watershed.getHydrologicalZone(), returnPeriod); - } -} -``` +- 洪峰流量计算：基于经验公式的洪峰流量估算 +- 参数确定：基于水文分区的参数确定 +- 适用性分析：经验公式适用性分析 #### HEC-RAS二维水动力学模型 **淹没范围分析模型**： -```java -@Service -public class InundationAnalysisService { - - public InundationResult analyzeInundation(WatershedUnit watershed, - FloodHydrograph hydrograph, int returnPeriod) { - // HEC-RAS二维水动力学模型调用 - InundationResult result = new InundationResult(); - - // 模型输入准备 - ModelInput input = prepareModelInput(watershed, hydrograph); - - // 调用HEC-RAS模型 - ModelOutput output = callHECRASModel(input); - - // 结果处理 - result.setInundationArea(output.getInundationArea()); - result.setMaxDepth(output.getMaxDepth()); - result.setInundationMap(output.getInundationMap()); - result.setVelocityMap(output.getVelocityMap()); - - return result; - } - - private ModelOutput callHECRASModel(ModelInput input) { - // 调用HEC-RAS模型的实现 - // 这里可以集成外部HEC-RAS计算引擎 - return hcrasEngine.run(input); - } -} -``` +- 模型输入准备：地形、糙率等模型参数准备 +- 模型计算：基于HEC-RAS的二维水动力学计算 +- 结果处理：淹没范围和水深结果的提取和分析 **不同重现期洪水分析**： - 50年一遇洪水：中等风险洪水淹没分析 @@ -1192,850 +861,521 @@ public class InundationAnalysisService { #### 小流域计算单元划分 **计算单元属性提取**： -```java -@Service -public class CalculationUnitService { - - public List divideCalculationUnits(WatershedUnit watershed) { - // 小流域计算单元划分 - List units = new ArrayList<>(); - - // 基于DEM数据进行单元划分 - List subcatchments = extractSubcatchments(watershed); - - for (Subcatchment subcatchment : subcatchments) { - CalculationUnit unit = new CalculationUnit(); - unit.setUnitCode(generateUnitCode(subcatchment)); - unit.setArea(subcatchment.getArea()); - unit.setAvgSlope(calculateAvgSlope(subcatchment)); - unit.setFlowLength(calculateFlowLength(subcatchment)); - unit.setCentroid(subcatchment.getCentroid()); - unit.setBoundary(subcatchment.getBoundary()); - - // 提取其他属性 - unit.setLandUseType(extractLandUseType(subcatchment)); - unit.setSoilType(extractSoilType(subcatchment)); - unit.setVegetationCover(extractVegetationCover(subcatchment)); - - units.add(unit); - } - - return units; - } - - private BigDecimal calculateAvgSlope(Subcatchment subcatchment) { - // 基于DEM计算平均坡度 - return demAnalyzer.calculateAvgSlope(subcatchment); - } - - private BigDecimal calculateFlowLength(Subcatchment subcatchment) { - // 计算流径长度 - return flowAnalyzer.calculateFlowLength(subcatchment); - } -} -``` +- 单元划分：基于DEM数据的计算单元划分 +- 属性提取：单元坡度、长度、面积等属性提取 +- 几何特征：单元质心、边界等几何特征提取 **小流域统一编码**： -```java -@Service -public class WatershedCodingService { - - public String generateWatershedCode(WatershedUnit watershed) { - // 小流域统一编码生成 - StringBuilder code = new StringBuilder(); - - // 省级编码 - code.append("42"); // 湖北省编码 - - // 市级编码 - code.append(String.format("%02d", watershed.getCityCode())); - - // 县级编码 - code.append(String.format("%02d", watershed.getCountyCode())); - - // 流域编码 - code.append(String.format("%03d", watershed.getRiverBasinCode())); - - // 小流域编码 - code.append(String.format("%04d", watershed.getUnitNumber())); - - return code.toString(); - } -} -``` +- 编码规则：基于行政区划和流域的编码规则 +- 唯一性保证：编码的唯一性保证 +- 层次关系：编码的层次关系体现 #### 面雨量权重值计算 **泰森多边形权重计算**： -```java -@Service -public class ThiessenPolygonService { - - public Map calculateThiessenWeights( - List stations, WatershedUnit watershed) { - // 泰森多边形权重计算 - Map weights = new HashMap<>(); - - // 创建泰森多边形 - List thiessenPolygons = createThiessenPolygons(stations); - - // 计算每个站点在流域内的权重 - Geometry watershedBoundary = watershed.getBoundary(); - for (int i = 0; i < stations.size(); i++) { - Polygon stationPolygon = thiessenPolygons.get(i); - - // 计算站点多边形与流域的交集 - Geometry intersection = stationPolygon.intersection(watershedBoundary); - - // 计算权重 - BigDecimal stationArea = new BigDecimal(intersection.getArea()); - BigDecimal watershedArea = new BigDecimal(watershedBoundary.getArea()); - BigDecimal weight = stationArea.divide(watershedArea, 8, RoundingMode.HALF_UP); - - weights.put(stations.get(i).getStationCode(), weight); - } - - return weights; - } - - private List createThiessenPolygons(List stations) { - // 创建泰森多边形 - // 使用JTS的Voronoi图算法 - GeometryFactory geometryFactory = new GeometryFactory(); - - // 创建站点点集 - Coordinate[] coordinates = stations.stream() - .map(station -> station.getLocation().getCoordinate()) - .toArray(Coordinate[]::new); - - // 生成Voronoi图 - VoronoiDiagramBuilder voronoiBuilder = new VoronoiDiagramBuilder(); - voronoiBuilder.setSites(coordinates); - Geometry voronoiDiagram = voronoiBuilder.getDiagram(geometryFactory); - - // 提取多边形 - return extractPolygons(voronoiDiagram); - } -} -``` +- 泰森多边形构建：基于站点位置的泰森多边形构建 +- 权重计算：基于面积比的面雨量权重计算 +- 空间分析：基于GIS的空间分析 **反距离权重插值**： -```java -@Service -public class IDWInterpolationService { - - public Map calculateIDWWeights( - List stations, WatershedUnit watershed) { - // 反距离权重插值 - Map weights = new HashMap<>(); - - // 生成流域内网格点 - List gridPoints = generateGridPoints(watershed); - - for (Coordinate gridPoint : gridPoints) { - BigDecimal totalWeight = BigDecimal.ZERO; - BigDecimal weightedRainfall = BigDecimal.ZERO; - - // 计算每个站点对网格点的权重 - for (MonitoringStation station : stations) { - BigDecimal distance = calculateDistance(gridPoint, - station.getLocation().getCoordinate()); - - // 避免除零错误 - if (distance.compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) { - distance = new BigDecimal("0.0001"); - } - - // 权重 = 1 / distance^2 - BigDecimal weight = BigDecimal.ONE.divide( - distance.pow(2), 8, RoundingMode.HALF_UP); - - totalWeight = totalWeight.add(weight); - weightedRainfall = weightedRainfall.add( - weight.multiply(station.getCurrentRainfall())); - } - - // 计算网格点降雨量 - BigDecimal gridRainfall = weightedRainfall.divide(totalWeight, - 2, RoundingMode.HALF_UP); - - weights.put(getGridPointCode(gridPoint), gridRainfall); - } - - return weights; - } -} -``` +- 距离计算：网格点到站点的距离计算 +- 权重计算：基于距离的权重计算 +- 插值计算：基于权重的降雨量插值 #### 蒸散发量计算 **潜在蒸散发计算**： -```java -@Service -public class EvapotranspirationService { - - public BigDecimal calculatePET(EtData data) { - // 潜在蒸散发计算（Penman-Monteith方程） - BigDecimal delta = calculateSlopeVaporPressure(data.getTemperature()); - BigDecimal gamma = calculatePsychrometricConstant(data.getPressure()); - BigDecimal u2 = data.getWindSpeed(); - BigDecimal es = calculateSaturationVaporPressure(data.getTemperature()); - BigDecimal ea = calculateActualVaporPressure(data.getTemperature(), - data.getRelativeHumidity()); - - BigDecimal rn = data.getNetRadiation(); - BigDecimal g = data.getSoilHeatFlux(); - - // Penman-Monteith方程 - BigDecimal numerator = delta.multiply(rn.subtract(g)) - .add(K_CONSTANT.multiply(rho_AIR.multiply(CP_AIR).multiply(u2) - .multiply(es.subtract(ea)))); - - BigDecimal denominator = delta.add(gamma.multiply( - BigDecimal.ONE.add(C_D_CONSTANT.multiply(u2)))); - - return numerator.divide(denominator, 2, RoundingMode.HALF_UP); - } - - private BigDecimal calculateSlopeVaporPressure(BigDecimal temperature) { - // 饱和水汽压斜率计算 - BigDecimal temp = temperature.add(BigDecimal.valueOf(237.3)); - BigDecimal numerator = BigDecimal.valueOf(4098).multiply( - BigDecimal.valueOf(0.6108).multiply( - BigDecimal.valueOf(17.27).multiply(temperature).divide(temp, - 8, RoundingMode.HALF_UP).exp())); - BigDecimal denominator = temp.pow(2); - return numerator.divide(denominator, 8, RoundingMode.HALF_UP); - } -} -``` +- Penman-Monteith方程：基于Penman-Monteith方程的潜在蒸散发计算 +- 气象参数：温度、湿度、风速、辐射等气象参数 +- 计算结果：潜在蒸散发量的计算结果 **实际蒸散发计算**： -```java -public BigDecimal calculateAET(BigDecimal pet, BigDecimal soilMoisture, - BigDecimal fieldCapacity) { - // 实际蒸散发计算 - BigDecimal moistureRatio = soilMoisture.divide(fieldCapacity, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - - if (moistureRatio.compareTo(BigDecimal.ONE) >= 0) { - return pet; // 土壤水分充足，实际蒸散发等于潜在蒸散发 - } else { - // 土壤水分不足，按比例减少 - return pet.multiply(moistureRatio); - } -} -``` +- 土壤水分考虑：基于土壤水分的实际蒸散发计算 +- 植被影响：植被对蒸散发的影响 +- 季节变化：季节变化对蒸散发的影响 #### 产流模型参数确定 **SCS-CN产流模型**： -```java -@Service -public class SCSModelService { - - public BigDecimal calculateSCSRunoff(BigDecimal rainfall, - BigDecimal cn, BigDecimal initialAbstraction) { - // SCS-CN产流模型 - BigDecimal s = BigDecimal.valueOf(25400).divide(cn, - 8, RoundingMode.HALF_UP).subtract(BigDecimal.valueOf(254)); - - BigDecimal ia = initialAbstraction.multiply(s); - - if (rainfall.compareTo(ia) <= 0) { - return BigDecimal.ZERO; // 降雨小于初损，无产流 - } - - BigDecimal numerator = rainfall.subtract(ia).pow(2); - BigDecimal denominator = rainfall.subtract(ia).add(s); - - return numerator.divide(denominator, 2, RoundingMode.HALF_UP); - } - - public BigDecimal calculateCNValue(LandUseType landUse, SoilType soil, - BigDecimal antecedentMoisture) { - // CN值计算 - // 基于土地利用类型、土壤类型和前期湿度条件 - return cnTableRepository.findByLandUseAndSoil(landUse, soil, antecedentMoisture); - } -} -``` +- CN值确定：基于土地利用和土壤类型的CN值确定 +- 初损计算：基于CN值的初损计算 +- 净雨计算：基于SCS-CN模型的净雨计算 **Green-Ampt渗透模型**： -```java -@Service -public class GreenAmptService { - - public BigDecimal calculateInfiltration(BigDecimal time, BigDecimal initialMoisture, - BigDecimal saturatedMoisture, BigDecimal hydraulicConductivity, - BigDecimal suctionHead, BigDecimal cumulativeInfiltration) { - // Green-Ampt渗透模型 - BigDecimal thetaS = saturatedMoisture; - BigDecimal thetaI = initialMoisture; - BigDecimal deltaTheta = thetaS.subtract(thetaI); - - BigDecimal Ks = hydraulicConductivity; - BigDecimal psi = suctionHead; - BigDecimal F = cumulativeInfiltration; - - // Green-Ampt方程 - BigDecimal numerator = Ks.multiply(time).multiply(deltaTheta).multiply(psi).add(F); - BigDecimal denominator = F.add(Ks.multiply(time).multiply(deltaTheta)); - - BigDecimal newF = numerator.divide(denominator, 8, RoundingMode.HALF_UP); - - return newF.subtract(F); // 当前时段渗透量 - } -} -``` +- 渗透率计算：基于Green-Ampt模型的渗透率计算 +- 累积渗透量：累积渗透量的计算 +- 时间步长渗透：单位时间渗透量的计算 #### 单位线提取 **瞬时单位线计算**： -```java -@Service -public class InstantaneousUnitHydrographService { - - public List calculateIUH(WatershedUnit watershed, - List units) { - // 瞬时单位线计算 - List iuh = new ArrayList<>(); - - // 计算流域特征参数 - BigDecimal avgSlope = calculateAvgSlope(units); - BigDecimal avgFlowLength = calculateAvgFlowLength(units); - BigDecimal avgVelocity = calculateAvgVelocity(avgSlope); - - // 计算汇流时间 - BigDecimal tc = avgFlowLength.divide(avgVelocity, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - - // Nash瞬时单位线模型 - int n = 2; // 线性水库数 - BigDecimal k = tc.divide(BigDecimal.valueOf(n), - 8, RoundingMode.HALF_UP); // 水库蓄量常数 - - // 生成单位线纵坐标 - for (int t = 0; t < 100; t++) { - BigDecimal ordinate = calculateNashIUHOrdinate(t, n, k); - iuh.add(ordinate); - } - - return iuh; - } - - private BigDecimal calculateNashIUHOrdinate(int t, int n, BigDecimal k) { - // Nash瞬时单位线纵坐标计算 - if (t == 0) return BigDecimal.ZERO; - - BigDecimal numerator = BigDecimal.ONE.pow(n - 1); - BigDecimal denominator = BigDecimal.valueOf(factorial(n - 1)) - .multiply(k.pow(n)); - - BigDecimal timeTerm = BigDecimal.valueOf(t).pow(n - 1); - BigDecimal expTerm = BigDecimal.valueOf(-t).divide(k, - 8, RoundingMode.HALF_UP).exp(); - - return numerator.multiply(timeTerm).multiply(expTerm).divide(denominator, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - } -} -``` +- Nash瞬时单位线：基于Nash瞬时单位线模型 +- 参数确定：汇流时间、水库数等参数确定 +- 单位线生成：瞬时单位线的生成 + +**综合单位线**： +- 历史资料分析：基于历史雨洪资料的分析 +- 综合单位线：综合单位线的建立 +- 适用性验证：单位线适用性的验证 #### 河道演进模型参数确定 **马斯京根法河道演进**： -```java -@Service -public class MuskingumRoutingService { - - public List routeFloodWave(List inflow, - BigDecimal k, BigDecimal x, BigDecimal dt) { - // 马斯京根法河道演进 - List outflow = new ArrayList<>(); - - // 计算演进系数 - BigDecimal c0 = calculateC0(k, x, dt); - BigDecimal c1 = calculateC1(k, x, dt); - BigDecimal c2 = calculateC2(k, x, dt); - - // 初始条件 - outflow.add(inflow.get(0)); // 假设初始出流等于入流 - - // 演进计算 - for (int i = 1; i < inflow.size(); i++) { - BigDecimal qOut = c0.multiply(inflow.get(i)) - .add(c1.multiply(inflow.get(i - 1))) - .add(c2.multiply(outflow.get(i - 1))); - - outflow.add(qOut); - } - - return outflow; - } - - private BigDecimal calculateC0(BigDecimal k, BigDecimal x, BigDecimal dt) { - BigDecimal denominator = k.multiply(BigDecimal.valueOf(2).multiply(x).subtract(BigDecimal.ONE)) - .add(dt); - return dt.subtract(k.multiply(x)).divide(denominator, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - } - - private BigDecimal calculateC1(BigDecimal k, BigDecimal x, BigDecimal dt) { - BigDecimal denominator = k.multiply(BigDecimal.valueOf(2).multiply(x).subtract(BigDecimal.ONE)) - .add(dt); - return dt.add(k.multiply(x)).divide(denominator, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - } - - private BigDecimal calculateC2(BigDecimal k, BigDecimal x, BigDecimal dt) { - BigDecimal denominator = k.multiply(BigDecimal.valueOf(2).multiply(x).subtract(BigDecimal.ONE)) - .add(dt); - return BigDecimal.ONE.subtract(denominator).divide(denominator, - 8, RoundingMode.HALF_UP); - } -} -``` +- 参数确定：K、X参数的确定 +- 演进计算：基于马斯京根法的河道演进计算 +- 结果验证：演进结果的验证 -### 5.3 预警功能设计 +**考虑洪水漫滩的流量修正**： +- 漫滩计算：基于遥感影像的漫滩计算 +- 流量修正：考虑漫滩的流量修正 +- 精度提高：模型精度的提高 + +## 5.3 预警功能设计 ### 5.3.1 动态预警指标设计 **预警规则配置模型**： -```java -// 预警规则实体 -public class OsmoticWarnRule { - private Long id; - private String ruleName; // 规则名称 - private String ruleType; // 规则类型：1-渗压，2-渗流，3-位移 - private String deviceCode; // 设备编码 - private BigDecimal threshold1; // 一级阈值 - private BigDecimal threshold2; // 二级阈值 - private BigDecimal threshold3; // 三级阈值 - private String logicRelation; // 逻辑关系：AND/OR - private Integer status; // 状态：0-禁用，1-启用 - // ... 其他字段 -} -``` +- 规则基本信息：包括规则名称、类型、状态等 +- 阈值配置：多级阈值的配置和管理 +- 逻辑关系：多个条件的逻辑关系配置 **预警条件判断算法**： -```java -@Service -public class WarningRuleService { - - public WarningResult evaluateWarningRules(List rules, - Map sensorData) { - WarningResult result = new WarningResult(); - List events = new ArrayList<>(); - - for (OsmoticWarnRule rule : rules) { - if (rule.getStatus() == 0) continue; // 跳过禁用规则 - - BigDecimal currentValue = sensorData.get(rule.getDeviceCode()); - if (currentValue == null) continue; - - // 评估预警级别 - int level = evaluateWarningLevel(rule, currentValue); - if (level > 0) { - WarningEvent event = new WarningEvent(); - event.setRuleId(rule.getId()); - event.setRuleName(rule.getRuleName()); - event.setLevel(level); - event.setCurrentValue(currentValue); - event.setThreshold(getThresholdForLevel(rule, level)); - event.setTimestamp(LocalDateTime.now()); - - events.add(event); - } - } - - result.setEvents(events); - result.setHasWarning(!events.isEmpty()); - return result; - } - - private int evaluateWarningLevel(OsmoticWarnRule rule, BigDecimal value) { - if (rule.getThreshold3() != null && value.compareTo(rule.getThreshold3()) > 0) { - return 3; // 三级预警 - } else if (rule.getThreshold2() != null && value.compareTo(rule.getThreshold2()) > 0) { - return 2; // 二级预警 - } else if (rule.getThreshold1() != null && value.compareTo(rule.getThreshold1()) > 0) { - return 1; // 一级预警 - } - return 0; // 无预警 - } -} -``` +- 实时数据监测：实时监测数据的获取和处理 +- 阈值比较：监测数据与阈值的比较 +- 预警级别判断：基于比较结果的预警级别判断 ### 5.3.2 预警发布系统设计 **预警消息管理**： -```java -@Service -public class MessageCenterService { - - public void publishWaterLevelWarning(List waterLevelData) { - // 水位预警发布 - for (StRsvrR data : waterLevelData) { - // 检查水位预警条件 - if (checkWaterLevelWarning(data)) { - MessageCenter message = new MessageCenter(); - message.setTitle("水位预警"); - message.setContent(String.format("%s水库水位预警：当前水位%.2fm，超过警戒水位", - data.getStnm(), data.getRz())); - message.setWarningLevel(calculateWarningLevel(data)); - message.setStationCode(data.getStcd()); - message.setCreateTime(LocalDateTime.now()); - message.setStatus(0); // 未读状态 - - // 保存预警消息 - save(message); - - // 推送给相关用户 - pushToUsers(message); - } - } - } - - public void publishOsmoticWarning(OsmoticWarnR warnData, String description) { - // 渗压预警发布 - MessageCenter message = new MessageCenter(); - message.setTitle("渗压预警"); - message.setContent(String.format("%s渗压预警：%s", - warnData.getDeviceName(), description)); - message.setWarningLevel(warnData.getWarningLevel()); - message.setDeviceCode(warnData.getDeviceCode()); - message.setCreateTime(LocalDateTime.now()); - message.setStatus(0); - - save(message); - pushToUsers(message); - } -} -``` +- 水位预警：超警戒水位、超设计水位、超汛限水位预警 +- 渗压预警：渗流压力异常预警 +- 预警发布：预警信息的发布和推送 **用户推送机制**： -```java -@Service -public class UserPushService { - - public void pushToUsers(MessageCenter message) { - // 根据预警级别和用户角色推送消息 - List targetUsers = getTargetUsers(message); - - for (User user : targetUsers) { - // 创建用户消息记录 - UserMessage userMessage = new UserMessage(); - userMessage.setUserId(user.getId()); - userMessage.setMessageId(message.getId()); - userMessage.setReadStatus(0); // 未读状态 - userMessage.setPushTime(LocalDateTime.now()); - - userMessageRepository.save(userMessage); - - // 实时推送（WebSocket或其他推送机制） - if (user.isOnline()) { - pushRealTimeNotification(user, message); - } - } - } - - private List getTargetUsers(MessageCenter message) { - // 根据预警级别确定目标用户 - switch (message.getWarningLevel()) { - case 3: // 三级预警（最高级别） - return userRepository.findByRoleIn(Arrays.asList("ADMIN", "COUNTY_MANAGER")); - case 2: // 二级预警 - return userRepository.findByRole("COUNTY_MANAGER"); - case 1: // 一级预警 - return userRepository.findByRoleIn(Arrays.asList("COUNTY_MANAGER", "FIELD_STAFF")); - default: - return Collections.emptyList(); - } - } -} -``` +- 用户角色：基于用户角色的预警推送 +- 推送方式：多种推送方式的支持 +- 推送状态：推送状态的跟踪和管理 ### 5.3.3 预警统计分析 **预警统计服务**： -```java -@Service -public class WarningStatisticsService { - - public WarningStatistics getMonthlyStatistics(int year, int month) { - // 月度预警统计 - WarningStatistics stats = new WarningStatistics(); - - // 查询当月预警数据 - List warnings = messageCenterRepository - .findByYearAndMonth(year, month); - - // 按类型统计 - stats.setWaterLevelCount(warnings.stream() - .filter(w -> "水位预警".equals(w.getTitle())) - .count()); - - stats.setOsmoticCount(warnings.stream() - .filter(w -> "渗压预警".equals(w.getTitle())) - .count()); - - // 按级别统计 - stats.setLevel1Count(warnings.stream() - .filter(w -> w.getWarningLevel() == 1) - .count()); - - stats.setLevel2Count(warnings.stream() - .filter(w -> w.getWarningLevel() == 2) - .count()); - - stats.setLevel3Count(warnings.stream() - .filter(w -> w.getWarningLevel() == 3) - .count()); - - return stats; - } - - public List getWarningTrend(int days) { - // 预警趋势分析 - List trends = new ArrayList<>(); - - LocalDate endDate = LocalDate.now(); - LocalDate startDate = endDate.minusDays(days); - - for (LocalDate date = startDate; date.isBefore(endDate); date = date.plusDays(1)) { - WarningTrend trend = new WarningTrend(); - trend.setDate(date); - trend.setCount(messageCenterRepository.countByDate(date)); - trends.add(trend); - } - - return trends; - } -} -``` +- 月度统计：月度预警数据的统计分析 +- 趋势分析：预警趋势的分析和预测 +- 类型统计：不同类型预警的统计分析 + +**预警报表生成**： +- 统计报表：各类统计报表的生成 +- 图表展示：统计图表的展示 +- 导出功能：报表的导出功能 ## 5.4 县级用户功能设计 ### 5.4.1 考核管理系统 **考核任务工作流程**： -```java -@Service -public class AssessTaskService { - - public AssessTask createTask(AssessTaskDTO dto) { - // 创建考核任务 - AssessTask task = new AssessTask(); - BeanUtils.copyProperties(dto, task); - task.setStatus(0); // 未启动状态 - task.setCreateTime(LocalDateTime.now()); - - // 分配考核对象 - List objects = assessObjectRepository.findByRegion(dto.getRegion()); - task.setAssessObjects(objects); - - // 设置考核指标 - List indicators = assessIndicatorRepository.findByTaskType(dto.getTaskType()); - task.setIndicators(indicators); - - return assessTaskRepository.save(task); - } - - @Transactional - public String startTask(Long taskId) { - // 启动考核任务 - AssessTask task = assessTaskRepository.findById(taskId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("任务不存在")); - - if (task.getStatus() != 0) { - throw new RuntimeException("任务状态不允许启动"); - } - - task.setStatus(1); // 进行中状态 - task.setStartTime(LocalDateTime.now()); - - // 通知考核对象 - notifyAssessObjects(task); - - assessTaskRepository.save(task); - return "任务启动成功"; - } - - public List getPendingTasks(Long userId) { - // 获取用户待办任务 - User user = userRepository.findById(userId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("用户不存在")); - - return assessTaskRepository.findByAssessorAndStatus(user, 1); - } - - public List getResult(Long taskId) { - // 获取考核结果 - AssessTask task = assessTaskRepository.findById(taskId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("任务不存在")); - - List results = assessResultRepository.findByTaskId(taskId); - - return results.stream().map(result -> { - AssessResultVo vo = new AssessResultVo(); - vo.setObjectName(result.getObjectName()); - vo.setIndicatorName(result.getIndicatorName()); - vo.setScore(result.getScore()); - vo.setComment(result.getComment()); - return vo; - }).collect(Collectors.toList()); - } -} -``` +- 任务创建：考核任务的创建和配置 +- 任务启动：考核任务的启动和执行 +- 任务管理：考核任务的状态管理和监控 **考核对象管理**： -```java -@Service -public class AssessObjectService { - - public List getObjectsByRegion(String region) { - // 按区域获取考核对象 - return assessObjectRepository.findByRegion(region); - } - - public List getObjectsByType(String objectType) { - // 按类型获取考核对象 - return assessObjectRepository.findByObjectType(objectType); - } - - public void assignToTask(Long taskId, List objectIds) { - // 分配考核对象到任务 - AssessTask task = assessTaskRepository.findById(taskId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("任务不存在")); - - List objects = assessObjectRepository.findByIdIn(objectIds); - task.setAssessObjects(objects); - - assessTaskRepository.save(task); - } -} -``` +- 对象配置：考核对象的配置和管理 +- 关联关系：考核对象与任务的关联 +- 结果管理：考核结果的管理和统计 ### 5.4.2 权限管理系统 **基于角色的权限控制**： -```java -@Service -public class PermissionService { - - public boolean hasPermission(Long userId, String permission) { - // 检查用户权限 - User user = userRepository.findById(userId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("用户不存在")); - - return user.getRoles().stream() - .flatMap(role -> role.getPermissions().stream()) - .anyMatch(p -> p.getCode().equals(permission)); - } - - public List getUserPermissions(Long userId) { - // 获取用户权限列表 - User user = userRepository.findById(userId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("用户不存在")); - - return user.getRoles().stream() - .flatMap(role -> role.getPermissions().stream()) - .map(Permission::getCode) - .distinct() - .collect(Collectors.toList()); - } -} -``` +- 角色管理：用户角色的管理 +- 权限配置：角色权限的配置 +- 权限验证：用户权限的验证 -### 5.5 系统改进功能 +**用户管理**： +- 用户信息：用户基本信息的维护 +- 用户状态：用户状态的管理 +- 用户日志：用户操作日志的管理 + +## 5.5 系统改进功能 ### 5.5.1 防治点管理 **防治点树形结构管理**： -```java -@Service -public class PrePlaceService { - - public List getPlaceTree() { - // 获取防治点树形结构 - List places = prePlaceRepository.findAllByOrderByParentIdAsc(); - - return buildTree(places, null); - } - - private List buildTree(List places, Long parentId) { - List tree = new ArrayList<>(); - - for (PrePlace place : places) { - if ((parentId == null && place.getParentId() == null) || - (parentId != null && parentId.equals(place.getParentId()))) { - - PrePlaceTreeVo vo = new PrePlaceTreeVo(); - vo.setId(place.getId()); - vo.setName(place.getPlaceName()); - vo.setCode(place.getPlaceCode()); - vo.setType(place.getPlaceType()); - vo.setChildren(buildTree(places, place.getId())); - - tree.add(vo); - } - } - - return tree; - } - - public List getPlaceDetails(Long placeId) { - // 获取防治点详细信息 - return prePlaceDetailRepository.findByPlaceId(placeId); - } -} -``` +- 树形结构：防治点的树形结构管理 +- 层级关系：防治点的层级关系 +- 信息展示：防治点信息的展示 + +**防治点详细信息**： +- 详细信息：防治点的详细信息管理 +- 关联信息：相关信息的关联管理 +- 状态管理：防治点状态的管理 ### 5.5.2 维护管理功能 **维护计划管理**： -```java -@Service -public class MentenancePlanService { - - public MentenancePlan createAnnualPlan(MentenancePlanDTO dto) { - // 创建年度维护计划 - MentenancePlan plan = new MentenancePlan(); - BeanUtils.copyProperties(dto, plan); - plan.setStatus(0); // 未启动状态 - plan.setCreateTime(LocalDateTime.now()); - - // 创建维护详情 - List details = dto.getDetails().stream() - .map(detailDto -> { - MentenancePlanDetail detail = new MentenancePlanDetail(); - BeanUtils.copyProperties(detailDto, detail); - detail.setPlan(plan); - return detail; - }) - .collect(Collectors.toList()); - - plan.setDetails(details); - - return mentenancePlanRepository.save(plan); - } - - public void updatePlanStatus(Long planId, Integer status) { - // 更新计划状态 - MentenancePlan plan = mentenancePlanRepository.findById(planId) - .orElseThrow(() -> new RuntimeException("计划不存在")); - - plan.setStatus(status); - if (status == 1) { - plan.setStartTime(LocalDateTime.now()); - } else if (status == 2) { - plan.setEndTime(LocalDateTime.now()); - } - - mentenancePlanRepository.save(plan); - } -} -``` +- 计划创建：维护计划的创建和配置 +- 计划执行：维护计划的执行和监控 +- 计划统计：维护计划的统计分析 -这些功能设计完整地覆盖了黑石咀水库系统的核心业务需求，包括基础数据管理、算法模型建设、预警功能、县级用户管理和系统改进功能，为系统的开发和实施提供了详细的技术指导。 \ No newline at end of file +**维护记录管理**： +- 记录录入：维护记录的录入和管理 +- 记录查询：维护记录的查询和统计 +- 记录分析：维护记录的分析和报告 + +这些功能设计完整地覆盖了黑石咀水库系统的核心业务需求，包括基础数据管理、算法模型建设、预警功能、县级用户管理和系统改进功能，为系统的开发和实施提供了详细的技术指导。 + +# 第6章 数据库设计 + +## 6.1 数据库设计说明 + +### 6.1.1 设计目标 + +数据库设计的核心目标是构建一个高性能、高可用、易维护的数据存储和管理系统，为黑石咀水库系统提供稳定可靠的数据支撑。通过科学的数据模型设计和合理的数据库架构，确保数据的完整性、一致性和安全性。 + +### 6.1.2 设计原则 + +**数据一致性原则**： +- 在统一规划的前提下，统一方法、统一指标、统一操作流程、统一精度进行空间数据的组织 +- 确保数据在不同模块和系统间的一致性和同步性 +- 建立完整的数据质量监控和校验机制 + +**数据规范化原则**： +- 遵循数据库规范化理论，合理设计数据表结构 +- 减少数据冗余，避免数据异常 +- 在规范化和性能之间找到平衡点 + +**数据专业化原则**： +- 充分考虑水利行业数据特性和业务需求 +- 兼容国家标准和行业规范 +- 支持空间数据和业务数据的统一管理 + +### 6.1.3 设计方法 + +**数据类型分类**： +- 结构化数据：监测数据、业务数据、管理数据等 +- 非结构化数据：文档、图片、视频等 +- 空间数据：地理信息、流域边界、站点位置等 + +**设计流程**： +- 需求分析：业务需求和数据需求分析 +- 概念设计：实体关系模型设计 +- 逻辑设计：数据表结构和关系设计 +- 物理设计：存储引擎、索引、分区等物理设计 + +### 6.1.4 运行环境 + +**硬件配置**： +- 计算资源：多核CPU处理器，支持高并发处理 +- 内存配置：大容量内存，支持数据缓存和高效处理 +- 存储配置：高速SSD系统盘，大容量数据盘 + +**软件环境**： +- 操作系统：国产化操作系统，确保安全可控 +- 数据库系统：开源关系型数据库，具有良好扩展性 +- 支持软件：数据库管理工具、监控工具等 + +### 6.1.5 数据库安全设计 + +**安全措施**： +- 账号安全：强密码策略，定期密码更新 +- 权限控制：基于角色的最小权限原则 +- 安全审计：关键操作的安全审计和日志记录 + +**数据备份**： +- 备份策略：每日全量备份，定期增量备份 +- 备份方式：本地备份和远程备份相结合 +- 恢复测试：定期进行数据恢复测试 + +### 6.1.6 规范性引用 + +**标准遵循**： +- 遵循水利部颁布的《实时雨水情数据库表结构与标识符标准》 +- 参考国家相关数据标准和规范 +- 结合行业最佳实践进行设计 + +## 6.2 部署架构 + +### 6.2.1 主备架构设计 + +**架构特点**： +- 采用主备数据库架构，确保高可用性 +- 主数据库负责读写操作，备数据库用于数据同步和故障切换 +- 基于数据库原生的高可用方案，确保数据一致性 + +**故障转移机制**： +- 自动故障检测：实时监控主数据库状态 +- 自动故障切换：主数据库故障时自动切换到备数据库 +- 数据一致性保障：确保切换过程中的数据一致性 + +### 6.2.2 性能优化设计 + +**读写分离**： +- 查询操作分担到备数据库，减轻主数据库压力 +- 基于业务特点的读写分离策略 +- 动态负载均衡，优化整体性能 + +**缓存策略**： +- 数据查询结果缓存，提高访问性能 +- 热点数据缓存，减少数据库访问压力 +- 缓存失效策略，确保数据一致性 + +## 6.3 数据库设计 + +### 6.3.1 数据域划分 + +**分析成果域**： +- 存储各类分析结果和统计数据 +- 支持历史数据查询和趋势分析 +- 提供数据挖掘和决策支持 + +**基础数据域**： +- 存储基础地理信息和监测站点信息 +- 支持空间查询和空间分析 +- 提供基础数据支撑服务 + +**调查成果域**： +- 存储调查评价成果数据 +- 支持成果数据的查询和统计 +- 提供成果数据的展示和分析 + +**系统管理域**： +- 存储系统配置和用户管理数据 +- 支持系统配置和权限管理 +- 提供系统运行监控功能 + +**预报域**： +- 存储气象预报和水文预报数据 +- 支持预报数据的查询和展示 +- 提供预报结果的对比分析 + +**预警域**： +- 存储预警规则和预警消息数据 +- 支持预警信息的发布和管理 +- 提供预警统计分析功能 + +**预演域**： +- 存储预演方案和结果数据 +- 支持预演方案的管理和执行 +- 提供预演结果的评估和分析 + +**预案域**： +- 存储应急预案和处置方案 +- 支持预案的管理和调用 +- 提供应急决策支持 + +### 6.3.2 数据关系设计 + +**实体关系**： +- 一对一关系：如用户与用户详情 +- 一对多关系：如防治点与监测设备 +- 多对多关系：如考核任务与考核对象 + +**关联设计**： +- 外键约束：确保数据引用完整性 +- 级联操作：相关数据的级联更新和删除 +- 索引优化：基于查询需求的索引设计 + +## 6.4 数据库访问优化设计 + +### 6.4.1 查询性能优化 + +**索引策略**： +- 主键索引：确保主键查询的高效性 +- 外键索引：优化关联查询性能 +- 复合索引：基于查询模式的复合索引设计 +- 唯一索引：确保数据唯一性约束 + +**执行计划优化**： +- 执行计划分析：定期分析查询执行计划 +- SQL优化：基于执行计划的SQL语句优化 +- 查询重写：复杂查询的重写和优化 + +### 6.4.2 数据访问优化 + +**分页处理**： +- 基于游标的分页查询，提高大数据量查询性能 +- 缓存分页结果，减少重复查询 +- 动态分页大小，基于用户体验的优化 + +**字段选择**： +- 按需选择查询字段，减少数据传输量 +- 避免SELECT * 查询，提高查询效率 +- 字段投影优化，只返回必要字段 + +### 6.4.3 批量操作优化 + +**批量处理**： +- 批量插入：使用批量插入提高数据写入效率 +- 批量更新：批量更新减少数据库交互次数 +- 批量删除：批量删除提高删除操作效率 + +**事务优化**： +- 合理设置事务隔离级别 +- 避免长事务，减少锁竞争 +- 批量操作的事务管理 + +# 第7章 网络系统设计方案 + +## 7.1 网络规划 + +### 7.1.1 网络架构设计 + +**总体架构**： +根据云平台整体架构规划，系统网络接入采用多区域隔离设计，包括互联网接入区、政务外网接入区，每个接入区的业务处理网络彼此隔离，确保系统的安全性和可靠性。 + +**设计原则**： +- 安全性：确保网络安全和数据安全 +- 可靠性：保障网络服务的高可用性 +- 可扩展性：支持业务的扩展和升级 +- 可管理性：便于网络的监控和维护 + +### 7.1.2 网络分区设计 + +**互联网接入区**： +- 提供电信、联通、移动三网互联网带宽接入 +- 实现负载均衡和冗余设计 +- 部署网络安全防护设备 + +**政务外网接入区**： +- 提供专线接入湖北省水利厅专网 +- 确保与内部系统的安全连接 +- 支持水利业务数据的传输 + +**安全隔离区**： +- 实现互联网区与政务外网区的安全隔离 +- 提供跨区域数据交互的安全通道 +- 部署安全检测和防护设备 + +## 7.2 政务外网及专网区 + +### 7.2.1 区域功能设计 + +**接入区功能**： +- 专线接入：提供与湖北省水利厅专网的专线连接 +- 访问控制：基于IP和端口的访问控制 +- 流量监控：网络流量的实时监控 + +**核心交换区功能**： +- 高速交换：各功能分区之间数据流量的高速交换 +- 负载均衡：网络负载的均衡分配 +- 冗余设计：设备和链路的冗余设计 + +**运维区功能**： +- 远程运维：提供安全的远程运维接入 +- 监控告警：网络设备和系统的监控告警 +- 日志管理：网络日志的集中管理 + +**管理区域功能**： +- 集中管理：网络设备的集中管理 +- 配置管理：网络配置的统一管理 +- 性能管理：网络性能的监控和优化 + +**计算区功能**： +- 资源池：计算资源的池化管理 +- 弹性扩展：基于需求的弹性扩展 +- 资源调度：计算资源的智能调度 + +**存储区功能**： +- 数据存储：业务数据的存储管理 +- 备份恢复：数据的备份和恢复 +- 存储优化：存储性能的优化 + +**灾备区功能**： +- 数据容灾：远程数据容灾备份 +- 业务连续：确保业务的连续性 +- 灾难恢复：灾难情况的快速恢复 + +### 7.2.2 安全保障 + +**网络安全**： +- 网络隔离：不同安全级别的网络隔离 +- 访问控制：精细化的访问控制策略 +- 入侵检测：网络入侵的检测和防护 + +**数据安全**： +- 数据加密：传输和存储数据的加密 +- 数据备份：重要数据的定期备份 +- 数据完整性：数据完整性的校验 + +**应用安全**： +- 应用防护：Web应用的安全防护 +- 漏洞管理：应用漏洞的管理和修复 +- 安全审计：应用操作的安全审计 + +## 7.3 互联网区 + +### 7.3.1 互联网接入设计 + +**多线接入**： +- 三网接入：电信、联通、移动三网接入 +- 带宽保障：充足的带宽资源保障 +- 冗余设计：多线路的冗余设计 + +**负载均衡**： +- 流量分发：基于负载的流量分发 +- 健康检查：服务健康状态的检查 +- 故障切换：故障情况下的自动切换 + +### 7.3.2 安全防护 + +**边界防护**： +- 防火墙：网络边界的防火墙防护 +- 入侵防御：入侵检测和防御系统 +- DDoS防护：分布式拒绝服务攻击防护 + +**应用防护**： +- Web防火墙：Web应用防火墙 +- 安全扫描：定期的安全漏洞扫描 +- 安全加固：系统和应用的安全加固 + +## 7.4 安全隔离区 + +### 7.4.1 隔离机制 + +**网络隔离**： +- 物理隔离：不同安全区域的物理隔离 +- 逻辑隔离：基于VLAN的逻辑隔离 +- 访问控制：跨区域的访问控制 + +**数据交换**： +- 安全通道：安全的数据交换通道 +- 数据验证：交换数据的验证和检查 +- 日志记录：数据交换的日志记录 + +### 7.4.2 安全监控 + +**实时监控**： +- 流量监控：网络流量的实时监控 +- 行为监控：异常行为的监控和告警 +- 性能监控：网络性能的实时监控 + +**审计分析**： +- 访问审计：访问行为的审计记录 +- 安全分析：安全事件的分析和处理 +- 合规检查：安全合规性的检查 + +## 7.5 网络管理 + +### 7.5.1 配置管理 + +**网络配置**： +- 设备配置：网络设备的配置管理 +- 策略配置：安全策略的配置管理 +- 变更管理：配置变更的管理和控制 + +**性能管理**： +- 性能监控：网络性能的监控和分析 +- 性能优化：基于监控的性能优化 +- 容量规划：网络容量的规划和扩展 + +### 7.5.2 运维管理 + +**日常运维**： +- 设备维护：网络设备的日常维护 +- 故障处理：网络故障的快速处理 +- 变更实施：网络变更的实施和验证 + +**应急响应**： +- 应急预案：网络故障的应急预案 +- 故障恢复：故障情况的快速恢复 +- 总结改进：故障处理的总结和改进 + +通过以上详细的网络系统设计，确保黑石咀水库系统具有安全、可靠、高效的网络环境，为系统的稳定运行提供坚实的网络基础。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/详细设计文档.md b/docs/详细设计文档.md deleted file mode 100644 index b215445..0000000 --- a/docs/详细设计文档.md +++ /dev/null @@ -1,1381 +0,0 @@ -# 黑石咀水库系统详细设计文档 - -# 第4章 项目总体设计 - -## 4.1 总体架构 - -### 4.1.1 四层分布式体系架构 - -黑石咀水库系统作为湖北省山洪灾害监测预报预警"四预"系统的重要组成部分，采用面向服务的架构模型，建立了完整的"基础支撑层-数据支撑层-业务支撑层-业务应用层"分布式体系架构。 - -#### 架构层次设计 - -**基础支撑层**： -- **感知设备体系**：集成雨量站、水位站、图像站、末端预警站等监测设备，构建全方位的数据采集网络 -- **传输网络架构**：采用水利专网和互联网双通道数据传输，确保数据传输的可靠性和实时性 -- **基础资源平台**：基于省政务云水利专区的计算资源、存储资源、安全资源和资源调度服务，为系统提供稳定的基础设施支撑 -- **设备接入管理**：通过标准化的数据模型实现设备数据的标准化接入，支持多种类型的监测设备统一管理 - -**数据支撑层**： -- **多源数据整合**：建设汇聚库、主题库、基础库、共享库、专题库五级数据体系，实现数据的分类管理和高效检索 -- **数据治理平台**：对各类基础数据、地理空间数据、监测预报数据进行集成、存储、处理、共享，确保数据质量和一致性 -- **数据同步机制**：通过定时任务实现5分钟间隔的多源数据同步，保证数据的实时性和准确性 -- **数据质量控制**：实现数据清洗、验证、标准化处理，为上层应用提供高质量的数据支撑 - -**业务支撑层**： -- **算法模型体系**： - - 小流域分布式水文模型集成，支持洪水预报和风险评估 - - 简化淹没范围与水深分析模型，提供淹没分析功能 - - 气象数据处理模型，支持GRIB2等气象文件的专业处理 - - 空间数据分析模型，提供强大的空间分析能力 -- **应用支撑平台**： - - GIS引擎：提供专业的地理信息处理和空间分析能力 - - 微服务管理：支持服务的模块化部署和独立扩展 - - 数据支撑平台：提供高效的数据访问和处理能力 - - 消息中心：实现预警消息的统一管理和分发 - - 文件管理：支持大文件的安全存储和高效访问 - -**业务应用层**： -- **预报系统**：提供气象预报和洪水预测功能，支持多时间尺度的预报分析 -- **预警系统**：实现多级别、多类型的预警信息管理，支持实时预警发布和统计 -- **预演系统**：提供考核评估和演练管理功能，支持应急响应能力的提升 -- **预案系统**：实现应急响应和决策支持，提供完整的应急管理流程 - -#### 技术架构合理性 - -**微服务架构优势**： -- **服务独立性**：各业务模块独立部署，单个服务的故障不会影响整体系统运行 -- **技术异构性**：不同服务可以采用最适合的技术栈，提高开发效率 -- **弹性伸缩**：根据业务负载动态调整服务实例数量，优化资源利用率 -- **持续部署**：支持独立的服务更新和部署，加快产品迭代速度 - -**分层架构设计原则**： -- **关注点分离**：每层专注于特定的功能领域，降低系统复杂度 -- **接口标准化**：层间通过标准接口交互，降低耦合度 -- **数据流向清晰**：数据在各层间有序流动，便于监控和管理 -- **可扩展性强**：各层可以独立扩展，适应业务发展需求 - -## 4.2 网络架构 - -### 4.2.1 多网络区域架构设计 - -根据云平台整体架构规划，系统网络接入采用多区域隔离设计，包括互联网接入区、政务外网接入区，每个接入区的业务处理网络彼此隔离。 - -#### 政务外网及专网区实现 - -**网络分区设计**： -- **接入区**：提供专线接入湖北省水利厅专网，确保数据传输的安全性和稳定性 - - 外部系统集成：通过标准API接口与外部系统进行数据交换 - - 安全认证机制：采用Token认证和IP白名单等多重安全措施 - - 动态缓存管理：支持实时缓存清理和更新机制 - -- **核心交换区**：完成各功能分区之间数据流量的高速交换 - - 数据库主从同步：采用主备架构确保数据安全和高可用性 - - 缓存集群部署：多实例缓存服务提高数据访问效率 - - 负载均衡：基于容器化部署的服务编排和负载分发 - -- **运维区**：提供远程运维接入服务 - - 安全远程访问：基于密钥认证的安全访问机制 - - 统一日志管理：应用日志和系统日志的集中管理 - - 性能监控：数据库和应用性能指标的实时监控 - -- **管理区域**：提供数据中心整体的管理功能 - - 用户权限管理：基于角色的访问控制和权限管理 - - 配置管理：多环境配置文件的统一管理 - - 审计日志：操作行为和安全事件的审计跟踪 - -#### 安全隔离区实现 - -**容器化安全隔离**： -- 网络模式：采用host网络模式实现负载分担和高性能 -- 端口管理：统一的服务端口管理和访问控制 -- 访问控制：基于Token的API访问控制和权限验证 - -**网络安全配置**： -- 网络隔离：通过容器技术实现进程和网络层面的隔离 -- 服务编排：基于容器编排工具的服务生命周期管理 -- 资源限制：对容器资源使用进行限制和监控 - -### 4.2.2 外部网络集成 - -#### 三网接入支持 - -**多网络接入架构**： -- **电信接入**：通过外部API配置支持电信网络接入 -- **联通接入**：多网络负载均衡和冗余设计 -- **移动接入**：移动网络接入支持 - -**外部API集成体系**： -- 气象数据API：集成气象局提供的气象监测和预报数据 -- 水库数据API：接入水库监测系统的实时数据 -- IP白名单管理：动态IP白名单管理和访问控制 -- 数据同步API：实现多源数据的定时同步和更新 -- 预警信息API：集成气象预警系统提供预警信息 - -## 4.3 部署架构 - -### 4.3.1 容器化部署架构 - -#### 前端服务器配置 - -**VPC部署设计**： -- 独立VPC环境，分配弹性IP，确保网络访问的独立性 -- 集群技术实现负载分担和高可用，提高系统的可靠性 -- 等保三级安全要求：部署WAF、防DDOS、IPS等安全服务 - -**网络优化配置**： -- 服务端口管理：统一的服务端口配置和管理 -- 数据压缩：启用HTTP压缩提高数据传输效率 -- 静态资源优化：对静态资源进行压缩和缓存优化 - -#### 后端服务器配置 - -**独立VPC部署**： -- 后端服务器在单独的VPC，不分配弹性IP，提高安全性 -- 内部IP地址交互，减少外部攻击面 -- 云防火墙安全隔离，提供网络层面的安全防护 - -**容器编排配置**： -- 基础镜像：采用标准化基础镜像确保环境一致性 -- 数据存储：持久化数据存储和备份机制 -- 时区配置：统一的时区配置和时间同步 -- 环境配置：多环境配置管理和动态配置更新 - -### 4.3.2 数据引擎部署 - -#### PostgreSQL主备架构 - -**主数据库配置**： -- 主从同步：基于PostgreSQL流复制的数据同步机制 -- 故障转移：自动主备切换机制确保服务连续性 -- 连接池：高性能连接池管理优化数据库访问效率 - -**备用数据库配置**： -- 数据一致性：确保主备数据的一致性和完整性 -- 只读服务：备库提供只读服务分担查询压力 -- 监控告警：数据库状态监控和异常告警 - -#### 缓存系统部署 - -**缓存集群配置**： -- 会话管理：用户登录状态和会话信息的缓存管理 -- 查询缓存：热点数据查询缓存提高访问性能 -- 分布式缓存：多实例数据一致性和缓存同步 - -**缓存策略**： -- 缓存失效：基于时间的缓存失效策略 -- 缓存更新：数据变更时的缓存更新机制 -- 缓存穿透防护：防止缓存穿透和雪崩的保护机制 - -## 4.4 数据架构 - -### 4.4.1 数据源体系 - -#### 行业外数据源 - -**气象数据源**： -- 数据来源：省气象局气象监测雨量和预报雨量 -- 接入方式：通过标准API接口进行数据接入 -- 数据类型：GRIB2气象文件、实时监测数据、预报数据 -- 处理服务：专业的气象预报处理和数据分析服务 - -**水文数据源**： -- 数据来源：省水文处水文监测雨量 -- 接入方式：专线接入确保数据传输可靠性 -- 数据类型：降雨量、水位、流量等水文监测数据 -- 同步频率：5分钟定时同步确保数据实时性 - -**水库数据源**： -- 数据来源：省水库处水库监测数据 -- 接入方式：通过标准API接口进行数据接入 -- 数据类型：水库水位、蓄水量、入库流量等 -- 处理机制：实时数据和历史数据的分类存储和管理 - -#### 行业内数据源 - -**基础地理数据**： -- 数据来源：中国水科院提供的107条小流域风险隐患调查数据 -- 数据类型：空间地理数据、流域边界、风险隐患要素 -- 处理方式：GIS空间分析和可视化展示 -- 应用场景：风险评估和预警分析 - -**行政区划数据**： -- 数据来源：各区县水利局提供的行政区划信息 -- 数据类型：行政区划边界、责任人信息、防治对象 -- 管理服务：行政区划的层级管理和维护 -- 关联关系：行政区划与其他业务数据的关联管理 - -### 4.4.2 数据支撑平台 - -#### 数据处理能力 - -**气象文件处理**： -- GRIB2文件解析：专业气象网格数据的解析和处理 -- 雷达数据处理：短临预报数据的实时处理和分析 -- 网格计算：基于空间插值算法的网格化计算 - -**数据计算分析**： -- 面雨量计算：基于泰森多边形等方法的面雨量权重计算 -- 时间序列分析：历史数据的趋势分析和统计 -- 多维分析：基于数据仓库的多维数据分析 - -**算法模型对接**： -- 洪水算法库：专业洪水计算算法的集成和调用 -- 空间分析：几何计算和空间分析引擎 -- 预测模型：气象预报和水文预测模型的集成 - -#### 数据交换共享平台 - -**数据同步机制**： -- 定时同步：基于定时任务的多源数据定时同步 -- 实时同步：关键数据的实时同步和更新 -- 增量同步：基于时间戳的增量数据同步 - -**数据汇聚中心**： -- 多源汇聚：来自不同数据源的数据统一汇聚 -- 质量控制：数据质量检查和异常数据处理 -- 标准化处理：数据的标准化和规范化处理 - -### 4.4.3 数据库体系 - -#### 基础数据库设计 - -**实体模型体系**： -- 监测数据模型：降雨、水位、流量等监测数据的标准化存储 -- 预警数据模型：预警规则、预警消息、预警统计等数据管理 -- 业务数据模型：考核任务、防治对象、维护计划等业务数据 - -**数据关系设计**： -- 一对多关系：防治对象与监测设备的关联关系 -- 多对多关系：考核任务与考核对象的复杂关联 -- 层级关系：行政区划的层级结构管理 - -#### 专题数据库设计 - -**预报专题库**： -- 气象预报数据：短期和长期的气象预报数据 -- 网格降雨数据：基于GIS的空间网格降雨数据 -- 历史比对数据：历史同期数据的对比分析 - -**预警专题库**： -- 预警规则配置：多级别预警规则的配置管理 -- 预警消息记录：预警消息的发布和状态管理 -- 预警统计分析：预警数据的统计分析和趋势展示 - -### 4.4.4 数据应用体系 - -#### 水雨情监测应用 - -**实时监测功能**： -- 实时数据展示：监测数据的实时展示和更新 -- 历史数据查询：历史监测数据的检索和分析 -- 数据统计报表：多维度数据的统计分析和报表生成 - -**监测站点管理**： -- 站点信息管理：监测站点基本信息的维护 -- 站点状态监控：设备运行状态的实时监控 -- 数据质量评估：监测数据质量的评估和报警 - -#### 预报应用专题 - -**天气预报功能**： -- GRIB2数据处理：专业气象文件的解析和处理 -- 网格降雨量计算：基于空间插值的网格化计算 -- 预报结果展示：多时间尺度预报结果的展示 - -**洪水预报功能**： -- 水位预测：基于历史数据的水位趋势预测 -- 流量预测：基于水文模型的流量预测 -- 风险评估：洪水风险的评估和预警 - -#### 预警应用专题 - -**多级预警机制**： -- 水位预警：超校核水位、超设计水位、超汛限水位预警 -- 渗压预警：渗流压力监测和多级预警 -- 降雨预警：强降雨监测和预警 - -**预警消息管理**： -- 消息推送：基于角色的预警消息推送 -- 状态管理：预警消息的确认和处理状态 -- 统计分析：预警数据的统计和分析 - -## 4.5 安全架构 - -### 4.5.1 总体安全策略 - -#### 数据安全策略 - -**敏感数据保护**： -- 数据库连接加密：采用SSL加密确保数据传输安全 -- API访问认证：基于Token的身份认证机制 -- 密码安全：密码的加密存储和安全验证 - -**输入数据安全**： -- XSS防护：跨站脚本攻击的防护 -- SQL注入防护：参数化查询防止SQL注入攻击 -- 输入验证：基于标准的输入数据验证 - -#### 系统安全策略 - -**访问控制**： -- 基于角色的权限控制：细粒度的权限管理 -- API访问控制：接口级别的访问控制 -- 数据访问控制：基于用户权限的数据访问控制 - -**审计安全**： -- 操作日志记录：用户操作行为的全面记录 -- 系统日志监控：系统运行状态的实时监控 -- 安全事件审计：安全事件的记录和分析 - -### 4.5.2 网络安全等级保护 - -#### 等保三级要求 - -**网络安全防护**： -- 网络隔离：政务外网和互联网的区域隔离 -- 访问控制：基于IP和端口的访问控制 -- 入侵检测：网络入侵的检测和防护 - -**数据安全防护**： -- 数据加密：敏感数据的传输和存储加密 -- 数据备份：定期的数据备份和恢复机制 -- 数据完整性：数据完整性的校验和验证 - -**应用安全防护**： -- 应用防火墙：Web应用攻击的防护 -- 漏洞管理：定期的漏洞扫描和修复 -- 安全编码：安全编码规范的执行 - -### 4.5.3 安全技术体系 - -#### 计算环境安全 - -**容器安全**： -- 容器隔离：进程和网络层面的隔离 -- 镜像安全：基础镜像的安全扫描 -- 运行时安全：容器运行时的安全监控 - -**应用安全**： -- 安全框架：集成专业的安全框架 -- 会话管理：安全的会话管理机制 -- 异常处理：统一的异常处理和错误信息管理 - -**数据安全**： -- 数据库安全：数据库的安全配置和访问控制 -- 文件安全：文件存储的安全管理 -- 缓存安全：缓存数据的安全保护 - -#### 安全区域边界 - -**网络边界安全**： -- 防火墙：网络边界的防火墙防护 -- 负载均衡：安全的负载均衡配置 -- DDoS防护：分布式拒绝服务攻击的防护 - -**应用边界安全**： -- 接口控制：统一的API接口访问控制 -- 请求限流：API访问频率的限制 -- 参数验证：输入参数的严格验证 - -### 4.5.4 安全管理体系 - -#### 安全策略管理 - -**安全策略制定**： -- 数据安全策略：敏感数据保护的策略制定 -- 网络安全策略：网络安全防护的策略制定 -- 应用安全策略：应用系统安全的策略制定 - -**安全管理制度**： -- 访问控制制度：基于角色的访问控制制度 -- 数据管理制度：数据分类和管理制度 -- 应急响应制度：安全事件的应急响应流程 - -#### 安全运维管理 - -**安全监控**： -- 实时监控：系统安全状态的实时监控 -- 日志审计：安全日志的审计和分析 -- 异常检测：安全异常行为的检测 - -**安全维护**： -- 漏洞修复：定期的漏洞扫描和修复 -- 安全更新：系统和应用的安全更新 -- 备份恢复：数据备份和恢复演练 - -## 4.6 数据流向 - -### 4.6.1 数据采集流程 - -#### 多源数据采集 - -**山洪5分钟雨量监测数据**： -- 数据源：全省74个县的山洪5分钟雨量监测数据 -- 采集方式：一站双发形式，确保数据可靠性 -- 处理机制：定时同步任务进行数据采集和处理 -- 数据存储：实时数据表和历史数据表的分类存储 - -**气象1小时雨量监测数据**： -- 数据源：省气象局数据库 -- 采集方式：通过数据汇集与共享平台同步 -- 处理机制：GRIB2文件解析和网格化处理 -- 数据存储：处理后的网格数据存储和管理 - -**水库1小时雨量监测数据**： -- 数据源：省水库处数据库 -- 采集方式：通过数据汇集与共享平台同步 -- 处理机制：定时同步和数据验证 -- 数据存储：水库水位数据的分类存储 - -#### 数据质量控制 - -**数据验证机制**： -- 完整性检查：数据字段完整性的验证 -- 格式检查：数据格式和类型的验证 -- 范围检查：数据值范围的合理性验证 - -**数据清洗流程**： -- 异常数据处理：异常数据的识别和处理 -- 重复数据去重：基于时间和设备ID的去重 -- 数据标准化：数据格式和单位的标准化 - -### 4.6.2 数据处理流程 - -#### 实时数据处理 - -**实时数据流入**： -- 外部API数据通过HTTP请求获取 -- 数据经过解析和验证后存储到数据库 -- Redis缓存更新以提高访问性能 -- 业务服务消费数据并提供前端展示 - -**数据同步机制**： -- 基于定时任务的多源数据定时同步 -- 异步处理提高数据同步效率 -- 批量数据处理优化性能 -- 缓存更新确保数据一致性 - -#### 历史数据处理 - -**数据整编处理**： -- 小时数据整编：基于短时间间隔数据生成小时统计数据 -- 天数据整编：基于小时数据生成天统计数据 -- 月数据整编：基于天数据生成月统计数据 - -**数据归档策略**： -- 实时数据：保留最近30天的实时数据 -- 历史数据：长期保存历史整编数据 -- 统计数据：保存各类统计数据用于分析 - -### 4.6.3 数据应用流程 - -#### 业务数据应用 - -**预报数据应用**： -- 气象预报数据：GRIB2文件处理和网格化展示 -- 洪水预报数据：基于水文模型的洪水预测 -- 预警数据应用：基于阈值的预警信息发布 - -**管理数据应用**： -- 考核数据管理：考核任务的创建和管理 -- 防治对象管理：防治点的信息管理和维护 -- 维护管理：维护计划的制定和执行管理 - -#### 对外数据共享 - -**数据接口服务**： -- REST API：标准化的数据访问接口 -- 文件导出：多种格式的数据导出功能 -- 实时推送：实时数据的推送服务 - -**数据安全保障**： -- 访问控制：基于权限的数据访问控制 -- 数据脱敏：敏感信息的脱敏处理 -- 审计日志：数据访问的日志记录 - -## 4.7 技术路线 - -### 4.7.1 微服务架构 - -#### 服务拆分策略 - -**业务模块化**： -- 按业务领域划分：预报、预警、预演、预案等业务模块 -- 按数据类型划分：监测数据、管理数据、统计数据等数据模块 -- 按用户角色划分：管理员、县级用户、普通用户等用户模块 - -**技术组件化**： -- 数据同步组件：多源数据同步的定时任务组件 -- 预警处理组件：预警消息的处理和分发组件 -- 预报计算组件：气象预报和水文预测的计算组件 - -#### 服务治理机制 - -**服务注册发现**： -- 服务注册：服务的自动注册和发现 -- 配置中心：多环境配置的统一管理 -- 健康检查：服务健康状态的监控和检查 - -**服务间通信**： -- HTTP REST：同步的服务调用方式 -- 异步消息：基于消息队列的异步处理 -- 事件驱动：基于事件的松耦合架构 - -### 4.7.2 云计算技术 - -#### 云平台部署 - -**政务云集成**： -- 省政务云水利专区部署，确保数据安全和合规性 -- 专属云平台和云产品，提供专业的云服务 -- 独立物理机房安全保障，确保系统稳定运行 - -**容器化部署**： -- Docker容器化部署，提高部署效率和一致性 -- 容器编排工具的服务编排和管理 -- 持续集成和持续部署的自动化流程 - -#### 云原生技术 - -**微服务支持**： -- 云原生微服务框架，支持微服务架构 -- 云原生配置管理，支持动态配置更新 -- 弹性伸缩和负载均衡，优化资源利用率 - -**DevOps实践**： -- 自动化构建：基于Maven的自动化构建 -- 自动化测试：单元测试和集成测试 -- 自动化部署：容器化部署的自动化流程 - -## 4.8 接口设计 - -### 4.8.1 用户接口设计 - -#### REST API接口 - -**接口标准化**： -- RESTful设计：符合REST架构风格的设计原则 -- 统一响应格式：标准化的JSON响应格式 -- 错误处理：统一的异常处理机制 - -**接口分组管理**： -- 按业务模块分组：预报、预警、管理、系统等模块 -- 按用户角色分组：管理员、县级用户、普通用户等角色 -- 按功能类型分组：查询接口、管理接口、统计接口等类型 - -#### 前端集成接口 - -**数据查询接口**： -- 实时数据查询：监测数据的实时查询接口 -- 历史数据查询：历史数据的检索和分析接口 -- 统计数据查询：统计数据的查询和分析接口 - -**业务操作接口**： -- 预警发布接口：预警信息的发布和管理接口 -- 考核管理接口：考核任务的管理接口 -- 系统管理接口：系统配置的管理接口 - -### 4.8.2 外部接口设计 - -#### 气象数据接口 - -**数据获取流程**： -- 文件获取：从气象服务器获取气象数据文件 -- 数据解析：专业气象数据的解析和处理 -- 结果计算：基于气象数据的计算和分析 - -**数据处理流程**： -- 文件获取：从气象服务器获取GRIB2文件 -- 数据解析：解析气象网格数据 -- 结果计算：计算面雨量和预报结果 - -#### 水文数据接口 - -**数据同步机制**： -- Token认证：API访问的安全认证机制 -- IP白名单：访问IP地址的控制 -- 重试机制：网络异常的重试处理 - -### 4.8.3 内部接口设计 - -#### 服务层接口 - -**业务服务接口**： -- 预报服务：气象预报和洪水预测服务 -- 预警服务：预警消息的管理和分发服务 -- 考核服务：考核任务的管理服务 - -**数据服务接口**： -- 实时数据服务：实时监测数据的访问服务 -- 历史数据服务：历史数据的检索服务 -- 统计数据服务：统计数据的分析服务 - -#### 数据访问接口 - -**数据访问设计**： -- 基础操作：数据的增删改查操作 -- 自定义查询：复杂业务查询的实现 -- 动态查询：基于条件的动态查询构建 - -**缓存接口设计**： -- 查询缓存：查询结果的缓存机制 -- 更新缓存：缓存的更新和清除 -- 分布式缓存：多实例缓存的同步机制 - -# 第5章 功能设计 - -## 5.1 梳理集成基础数据 - -### 5.1.1 设计思路 - -为梳理集成完整的、准确的、权威的湖北山洪灾害基础数据，需对基础数据进行全量调研和评估，分析其质量、完整性、准确性，识别可能存在的数据缺失、错误或不一致等问题。 - -#### 数据质量评估体系 - -**数据完整性评估**： -- 必填字段检查：确保关键字段不为空 -- 数据范围验证：验证数据在合理范围内 -- 时间连续性检查：确保时间序列数据的连续性 - -**数据准确性评估**： -- 数据一致性检查：跨表数据一致性验证 -- 业务逻辑验证：基于业务规则的逻辑验证 -- 异常值检测：识别和处理异常数据 - -**数据权威性评估**： -- 数据来源确认：确认数据来源的权威性 -- 数据更新机制：确保数据的及时更新 -- 数据版本管理：维护数据的历史版本 - -### 5.1.2 防治对象调查评价成果集成 - -#### 调查评价成果数据管理 - -**防治对象数据模型**： -- 防治点基本信息：包括名称、编码、类型、位置等 -- 防治部位详细信息：包括部位名称、类型、状态等 -- 空间几何信息：包括位置坐标、范围边界等 - -**防治部位详细管理**： -- 部位与防治点的关联关系 -- 部位状态的动态管理 -- 部位信息的维护和更新 - -#### 成果数据集成实现 - -**调查评价成果报告管理**： -- 文档存储：基于对象存储的文档管理 -- 元数据管理：文档的基本信息和分类管理 -- 版本控制：文档版本的管理和历史追踪 - -**图集管理系统**： -- 图像存储：防治对象相关图像的存储管理 -- 空间关联：图像与防治对象的空间关联 -- 展示管理：图集的在线展示和查询 - -**成果数据管理**： -- 电子数据：结构化数据的存储和管理 -- 纸质数据：纸质文档的数字化管理 -- 照片数据：相关照片的存储和管理 - -### 5.1.3 风险隐患调查与影响分析成果集成 - -#### 风险隐患数据模型设计 - -**风险隐患要素数据**： -- 隐患基本信息：包括编码、类型、名称、位置等 -- 风险等级信息：风险评估等级和分类 -- 空间几何信息：隐患的空间位置和范围 - -**断面数据管理**： -- 断面基本信息：包括编码、名称、河流编码等 -- 断面几何信息：断面线的空间几何数据 -- 高程信息：断面的高程数据 - -#### 成果报表管理实现 - -**重点关注对象详查名录表**： -- 对象管理：重点防治对象的详细信息管理 -- 风险评估：对象风险评估和等级划分 -- 监测关联：与监测设备的关联管理 - -**防治对象-监测设备关系表**： -- 关系映射：防治对象与监测设备的对应关系 -- 设备信息：监测设备的基本信息和状态 -- 数据关联：监测数据与防治对象的关联 - -**山洪灾害防治对象名录**： -- 名录管理：防治对象的统一名录管理 -- 分类管理：按类型、区域等分类管理 -- 状态管理：防治对象的状态跟踪 - -**跨沟道路、桥涵、塘（堰）坝调查成果表**： -- 设施管理：跨沟设施的管理和维护 -- 安全评估：设施安全状况评估 -- 风险分析：设施对山洪的影响分析 - -### 5.1.4 数据治理入库和应用集成 - -#### 数据治理流程设计 - -**数据提取阶段**： -- 多源数据采集：从不同数据源提取原始数据 -- 数据格式转换：统一数据格式和编码 -- 数据质量检查：初步的数据质量评估 - -**数据清洗阶段**： -- 异常数据处理：识别和处理异常数据 -- 重复数据去重：基于业务规则的去重处理 -- 数据标准化：统一数据标准和规范 - -**数据整合阶段**： -- 数据关联：建立数据间的关联关系 -- 数据融合：多源数据的融合处理 -- 数据验证：业务逻辑验证和一致性检查 - -**数据转换阶段**： -- 数据映射：源数据到目标数据的映射 -- 数据计算：派生数据的计算和生成 -- 数据聚合：数据的汇总和聚合处理 - -**数据解耦和重组阶段**： -- 数据分层：按业务需求进行数据分层 -- 数据分区：按时间和区域进行数据分区 -- 数据索引：建立高效的数据索引 - -**数据入库阶段**： -- 批量导入：高效的数据批量导入 -- 事务管理：确保数据导入的事务一致性 -- 完整性检查：数据完整性和一致性验证 - -#### 数据治理服务实现 - -**数据质量监控服务**： -- 数据质量检查：数据的完整性和准确性检查 -- 异常数据检测：异常数据的识别和报告 -- 质量报告生成：数据质量评估报告 - -**数据标准化服务**： -- 数据标准化处理：数据的标准化和规范化 -- 标准验证：数据标准的验证和检查 -- 标准维护：数据标准的维护和更新 - -### 5.1.5 小流域治理单元建档立卡 - -#### 小流域基础信息管理 - -**小流域治理单元数据模型**： -- 单元基本信息：包括编码、名称、面积、长度等 -- 流域特征参数：平均高程、坡度等地形特征 -- 空间几何信息：流域边界的空间几何数据 - -**基础信息梳理功能**： -- 全省1309个小流域治理单元基础信息管理 -- 流域特征参数计算和管理 -- 空间拓扑关系建立和维护 - -#### 监测站点信息集成 - -**雨量（水位）站点信息管理**： -- 站点基本信息：包括编码、名称、类型、位置等 -- 空间位置信息：站点的经纬度和空间位置 -- 运行状态信息：站点的运行状态和维护信息 - -**站点关联管理**： -- 空间关联：监测站点与小流域的空间关联 -- 数据关联：监测数据与小流域的数据关联 -- 状态监控：监测站点运行状态监控 - -#### 降雨预报成果数据集成 - -**网格化降雨预报数据**： -- 网格基本信息：包括网格编码、预报时间等 -- 降雨量信息：网格的降雨量数据 -- 空间几何信息：网格的空间几何数据 - -**预报成果管理功能**： -- 网格数据存储和管理 -- 时间序列预报数据管理 -- 空间插值和计算功能 - -#### 流域关系管理 - -**流域拓扑关系建立**： -- 上下游关系：小流域之间的上下游关系 -- 汇流关系：流域汇流关系的建立 -- 网络拓扑：流域网络的拓扑结构 - -**空间分析算法**： -- 河流网络提取：基于DEM数据的河流网络提取 -- 流域边界识别：小流域边界的自动识别 -- 拓扑关系生成：上下游关系的自动生成 - -## 5.2 算法模型建设方案 - -### 5.2.1 模型建模范围确定 - -#### 小流域设计暴雨计算 - -**暴雨参数计算模型**： -- 基于《湖北省暴雨统计参数等值线图集》的暴雨参数计算 -- 标准历时点雨量均值计算：10分钟、1小时、6小时、24小时 -- 设计暴雨计算：基于频率分析的设计暴雨计算 - -**暴雨时程分配模型**： -- 时程分配模式：基于典型暴雨过程的时程分配 -- 时间步长处理：按小时或更小时间步长分配 -- 空间分布：考虑暴雨空间分布的不均匀性 - -#### 小流域设计洪水计算 - -**净雨计算模型**： -- 初损计算：流域初损的估算 -- 下渗计算：下渗率的计算和模拟 -- 净雨过程计算：基于降雨过程的净雨计算 - -**单位线法洪水计算**： -- 单位线获取：基于流域特征的单位线计算 -- 卷积计算：基于单位线的洪水过程计算 -- 洪水过程线生成：洪水流量过程线的生成 - -**经验公式法洪水计算**： -- 洪峰流量计算：基于经验公式的洪峰流量估算 -- 参数确定：基于水文分区的参数确定 -- 适用性分析：经验公式适用性分析 - -#### HEC-RAS二维水动力学模型 - -**淹没范围分析模型**： -- 模型输入准备：地形、糙率等模型参数准备 -- 模型计算：基于HEC-RAS的二维水动力学计算 -- 结果处理：淹没范围和水深结果的提取和分析 - -**不同重现期洪水分析**： -- 50年一遇洪水：中等风险洪水淹没分析 -- 100年一遇洪水：高风险洪水淹没分析 -- 300年一遇洪水：极高风险洪水淹没分析 - -### 5.2.2 小流域分布式水文模型精细建模 - -#### 小流域计算单元划分 - -**计算单元属性提取**： -- 单元划分：基于DEM数据的计算单元划分 -- 属性提取：单元坡度、长度、面积等属性提取 -- 几何特征：单元质心、边界等几何特征提取 - -**小流域统一编码**： -- 编码规则：基于行政区划和流域的编码规则 -- 唯一性保证：编码的唯一性保证 -- 层次关系：编码的层次关系体现 - -#### 面雨量权重值计算 - -**泰森多边形权重计算**： -- 泰森多边形构建：基于站点位置的泰森多边形构建 -- 权重计算：基于面积比的面雨量权重计算 -- 空间分析：基于GIS的空间分析 - -**反距离权重插值**： -- 距离计算：网格点到站点的距离计算 -- 权重计算：基于距离的权重计算 -- 插值计算：基于权重的降雨量插值 - -#### 蒸散发量计算 - -**潜在蒸散发计算**： -- Penman-Monteith方程：基于Penman-Monteith方程的潜在蒸散发计算 -- 气象参数：温度、湿度、风速、辐射等气象参数 -- 计算结果：潜在蒸散发量的计算结果 - -**实际蒸散发计算**： -- 土壤水分考虑：基于土壤水分的实际蒸散发计算 -- 植被影响：植被对蒸散发的影响 -- 季节变化：季节变化对蒸散发的影响 - -#### 产流模型参数确定 - -**SCS-CN产流模型**： -- CN值确定：基于土地利用和土壤类型的CN值确定 -- 初损计算：基于CN值的初损计算 -- 净雨计算：基于SCS-CN模型的净雨计算 - -**Green-Ampt渗透模型**： -- 渗透率计算：基于Green-Ampt模型的渗透率计算 -- 累积渗透量：累积渗透量的计算 -- 时间步长渗透：单位时间渗透量的计算 - -#### 单位线提取 - -**瞬时单位线计算**： -- Nash瞬时单位线：基于Nash瞬时单位线模型 -- 参数确定：汇流时间、水库数等参数确定 -- 单位线生成：瞬时单位线的生成 - -**综合单位线**： -- 历史资料分析：基于历史雨洪资料的分析 -- 综合单位线：综合单位线的建立 -- 适用性验证：单位线适用性的验证 - -#### 河道演进模型参数确定 - -**马斯京根法河道演进**： -- 参数确定：K、X参数的确定 -- 演进计算：基于马斯京根法的河道演进计算 -- 结果验证：演进结果的验证 - -**考虑洪水漫滩的流量修正**： -- 漫滩计算：基于遥感影像的漫滩计算 -- 流量修正：考虑漫滩的流量修正 -- 精度提高：模型精度的提高 - -## 5.3 预警功能设计 - -### 5.3.1 动态预警指标设计 - -**预警规则配置模型**： -- 规则基本信息：包括规则名称、类型、状态等 -- 阈值配置：多级阈值的配置和管理 -- 逻辑关系：多个条件的逻辑关系配置 - -**预警条件判断算法**： -- 实时数据监测：实时监测数据的获取和处理 -- 阈值比较：监测数据与阈值的比较 -- 预警级别判断：基于比较结果的预警级别判断 - -### 5.3.2 预警发布系统设计 - -**预警消息管理**： -- 水位预警：超警戒水位、超设计水位、超汛限水位预警 -- 渗压预警：渗流压力异常预警 -- 预警发布：预警信息的发布和推送 - -**用户推送机制**： -- 用户角色：基于用户角色的预警推送 -- 推送方式：多种推送方式的支持 -- 推送状态：推送状态的跟踪和管理 - -### 5.3.3 预警统计分析 - -**预警统计服务**： -- 月度统计：月度预警数据的统计分析 -- 趋势分析：预警趋势的分析和预测 -- 类型统计：不同类型预警的统计分析 - -**预警报表生成**： -- 统计报表：各类统计报表的生成 -- 图表展示：统计图表的展示 -- 导出功能：报表的导出功能 - -## 5.4 县级用户功能设计 - -### 5.4.1 考核管理系统 - -**考核任务工作流程**： -- 任务创建：考核任务的创建和配置 -- 任务启动：考核任务的启动和执行 -- 任务管理：考核任务的状态管理和监控 - -**考核对象管理**： -- 对象配置：考核对象的配置和管理 -- 关联关系：考核对象与任务的关联 -- 结果管理：考核结果的管理和统计 - -### 5.4.2 权限管理系统 - -**基于角色的权限控制**： -- 角色管理：用户角色的管理 -- 权限配置：角色权限的配置 -- 权限验证：用户权限的验证 - -**用户管理**： -- 用户信息：用户基本信息的维护 -- 用户状态：用户状态的管理 -- 用户日志：用户操作日志的管理 - -## 5.5 系统改进功能 - -### 5.5.1 防治点管理 - -**防治点树形结构管理**： -- 树形结构：防治点的树形结构管理 -- 层级关系：防治点的层级关系 -- 信息展示：防治点信息的展示 - -**防治点详细信息**： -- 详细信息：防治点的详细信息管理 -- 关联信息：相关信息的关联管理 -- 状态管理：防治点状态的管理 - -### 5.5.2 维护管理功能 - -**维护计划管理**： -- 计划创建：维护计划的创建和配置 -- 计划执行：维护计划的执行和监控 -- 计划统计：维护计划的统计分析 - -**维护记录管理**： -- 记录录入：维护记录的录入和管理 -- 记录查询：维护记录的查询和统计 -- 记录分析：维护记录的分析和报告 - -这些功能设计完整地覆盖了黑石咀水库系统的核心业务需求，包括基础数据管理、算法模型建设、预警功能、县级用户管理和系统改进功能，为系统的开发和实施提供了详细的技术指导。 - -# 第6章 数据库设计 - -## 6.1 数据库设计说明 - -### 6.1.1 设计目标 - -数据库设计的核心目标是构建一个高性能、高可用、易维护的数据存储和管理系统，为黑石咀水库系统提供稳定可靠的数据支撑。通过科学的数据模型设计和合理的数据库架构，确保数据的完整性、一致性和安全性。 - -### 6.1.2 设计原则 - -**数据一致性原则**： -- 在统一规划的前提下，统一方法、统一指标、统一操作流程、统一精度进行空间数据的组织 -- 确保数据在不同模块和系统间的一致性和同步性 -- 建立完整的数据质量监控和校验机制 - -**数据规范化原则**： -- 遵循数据库规范化理论，合理设计数据表结构 -- 减少数据冗余，避免数据异常 -- 在规范化和性能之间找到平衡点 - -**数据专业化原则**： -- 充分考虑水利行业数据特性和业务需求 -- 兼容国家标准和行业规范 -- 支持空间数据和业务数据的统一管理 - -### 6.1.3 设计方法 - -**数据类型分类**： -- 结构化数据：监测数据、业务数据、管理数据等 -- 非结构化数据：文档、图片、视频等 -- 空间数据：地理信息、流域边界、站点位置等 - -**设计流程**： -- 需求分析：业务需求和数据需求分析 -- 概念设计：实体关系模型设计 -- 逻辑设计：数据表结构和关系设计 -- 物理设计：存储引擎、索引、分区等物理设计 - -### 6.1.4 运行环境 - -**硬件配置**： -- 计算资源：多核CPU处理器，支持高并发处理 -- 内存配置：大容量内存，支持数据缓存和高效处理 -- 存储配置：高速SSD系统盘，大容量数据盘 - -**软件环境**： -- 操作系统：国产化操作系统，确保安全可控 -- 数据库系统：开源关系型数据库，具有良好扩展性 -- 支持软件：数据库管理工具、监控工具等 - -### 6.1.5 数据库安全设计 - -**安全措施**： -- 账号安全：强密码策略，定期密码更新 -- 权限控制：基于角色的最小权限原则 -- 安全审计：关键操作的安全审计和日志记录 - -**数据备份**： -- 备份策略：每日全量备份，定期增量备份 -- 备份方式：本地备份和远程备份相结合 -- 恢复测试：定期进行数据恢复测试 - -### 6.1.6 规范性引用 - -**标准遵循**： -- 遵循水利部颁布的《实时雨水情数据库表结构与标识符标准》 -- 参考国家相关数据标准和规范 -- 结合行业最佳实践进行设计 - -## 6.2 部署架构 - -### 6.2.1 主备架构设计 - -**架构特点**： -- 采用主备数据库架构，确保高可用性 -- 主数据库负责读写操作，备数据库用于数据同步和故障切换 -- 基于数据库原生的高可用方案，确保数据一致性 - -**故障转移机制**： -- 自动故障检测：实时监控主数据库状态 -- 自动故障切换：主数据库故障时自动切换到备数据库 -- 数据一致性保障：确保切换过程中的数据一致性 - -### 6.2.2 性能优化设计 - -**读写分离**： -- 查询操作分担到备数据库，减轻主数据库压力 -- 基于业务特点的读写分离策略 -- 动态负载均衡，优化整体性能 - -**缓存策略**： -- 数据查询结果缓存，提高访问性能 -- 热点数据缓存，减少数据库访问压力 -- 缓存失效策略，确保数据一致性 - -## 6.3 数据库设计 - -### 6.3.1 数据域划分 - -**分析成果域**： -- 存储各类分析结果和统计数据 -- 支持历史数据查询和趋势分析 -- 提供数据挖掘和决策支持 - -**基础数据域**： -- 存储基础地理信息和监测站点信息 -- 支持空间查询和空间分析 -- 提供基础数据支撑服务 - -**调查成果域**： -- 存储调查评价成果数据 -- 支持成果数据的查询和统计 -- 提供成果数据的展示和分析 - -**系统管理域**： -- 存储系统配置和用户管理数据 -- 支持系统配置和权限管理 -- 提供系统运行监控功能 - -**预报域**： -- 存储气象预报和水文预报数据 -- 支持预报数据的查询和展示 -- 提供预报结果的对比分析 - -**预警域**： -- 存储预警规则和预警消息数据 -- 支持预警信息的发布和管理 -- 提供预警统计分析功能 - -**预演域**： -- 存储预演方案和结果数据 -- 支持预演方案的管理和执行 -- 提供预演结果的评估和分析 - -**预案域**： -- 存储应急预案和处置方案 -- 支持预案的管理和调用 -- 提供应急决策支持 - -### 6.3.2 数据关系设计 - -**实体关系**： -- 一对一关系：如用户与用户详情 -- 一对多关系：如防治点与监测设备 -- 多对多关系：如考核任务与考核对象 - -**关联设计**： -- 外键约束：确保数据引用完整性 -- 级联操作：相关数据的级联更新和删除 -- 索引优化：基于查询需求的索引设计 - -## 6.4 数据库访问优化设计 - -### 6.4.1 查询性能优化 - -**索引策略**： -- 主键索引：确保主键查询的高效性 -- 外键索引：优化关联查询性能 -- 复合索引：基于查询模式的复合索引设计 -- 唯一索引：确保数据唯一性约束 - -**执行计划优化**： -- 执行计划分析：定期分析查询执行计划 -- SQL优化：基于执行计划的SQL语句优化 -- 查询重写：复杂查询的重写和优化 - -### 6.4.2 数据访问优化 - -**分页处理**： -- 基于游标的分页查询，提高大数据量查询性能 -- 缓存分页结果，减少重复查询 -- 动态分页大小，基于用户体验的优化 - -**字段选择**： -- 按需选择查询字段，减少数据传输量 -- 避免SELECT * 查询，提高查询效率 -- 字段投影优化，只返回必要字段 - -### 6.4.3 批量操作优化 - -**批量处理**： -- 批量插入：使用批量插入提高数据写入效率 -- 批量更新：批量更新减少数据库交互次数 -- 批量删除：批量删除提高删除操作效率 - -**事务优化**： -- 合理设置事务隔离级别 -- 避免长事务，减少锁竞争 -- 批量操作的事务管理 - -# 第7章 网络系统设计方案 - -## 7.1 网络规划 - -### 7.1.1 网络架构设计 - -**总体架构**： -根据云平台整体架构规划，系统网络接入采用多区域隔离设计，包括互联网接入区、政务外网接入区，每个接入区的业务处理网络彼此隔离，确保系统的安全性和可靠性。 - -**设计原则**： -- 安全性：确保网络安全和数据安全 -- 可靠性：保障网络服务的高可用性 -- 可扩展性：支持业务的扩展和升级 -- 可管理性：便于网络的监控和维护 - -### 7.1.2 网络分区设计 - -**互联网接入区**： -- 提供电信、联通、移动三网互联网带宽接入 -- 实现负载均衡和冗余设计 -- 部署网络安全防护设备 - -**政务外网接入区**： -- 提供专线接入湖北省水利厅专网 -- 确保与内部系统的安全连接 -- 支持水利业务数据的传输 - -**安全隔离区**： -- 实现互联网区与政务外网区的安全隔离 -- 提供跨区域数据交互的安全通道 -- 部署安全检测和防护设备 - -## 7.2 政务外网及专网区 - -### 7.2.1 区域功能设计 - -**接入区功能**： -- 专线接入：提供与湖北省水利厅专网的专线连接 -- 访问控制：基于IP和端口的访问控制 -- 流量监控：网络流量的实时监控 - -**核心交换区功能**： -- 高速交换：各功能分区之间数据流量的高速交换 -- 负载均衡：网络负载的均衡分配 -- 冗余设计：设备和链路的冗余设计 - -**运维区功能**： -- 远程运维：提供安全的远程运维接入 -- 监控告警：网络设备和系统的监控告警 -- 日志管理：网络日志的集中管理 - -**管理区域功能**： -- 集中管理：网络设备的集中管理 -- 配置管理：网络配置的统一管理 -- 性能管理：网络性能的监控和优化 - -**计算区功能**： -- 资源池：计算资源的池化管理 -- 弹性扩展：基于需求的弹性扩展 -- 资源调度：计算资源的智能调度 - -**存储区功能**： -- 数据存储：业务数据的存储管理 -- 备份恢复：数据的备份和恢复 -- 存储优化：存储性能的优化 - -**灾备区功能**： -- 数据容灾：远程数据容灾备份 -- 业务连续：确保业务的连续性 -- 灾难恢复：灾难情况的快速恢复 - -### 7.2.2 安全保障 - -**网络安全**： -- 网络隔离：不同安全级别的网络隔离 -- 访问控制：精细化的访问控制策略 -- 入侵检测：网络入侵的检测和防护 - -**数据安全**： -- 数据加密：传输和存储数据的加密 -- 数据备份：重要数据的定期备份 -- 数据完整性：数据完整性的校验 - -**应用安全**： -- 应用防护：Web应用的安全防护 -- 漏洞管理：应用漏洞的管理和修复 -- 安全审计：应用操作的安全审计 - -## 7.3 互联网区 - -### 7.3.1 互联网接入设计 - -**多线接入**： -- 三网接入：电信、联通、移动三网接入 -- 带宽保障：充足的带宽资源保障 -- 冗余设计：多线路的冗余设计 - -**负载均衡**： -- 流量分发：基于负载的流量分发 -- 健康检查：服务健康状态的检查 -- 故障切换：故障情况下的自动切换 - -### 7.3.2 安全防护 - -**边界防护**： -- 防火墙：网络边界的防火墙防护 -- 入侵防御：入侵检测和防御系统 -- DDoS防护：分布式拒绝服务攻击防护 - -**应用防护**： -- Web防火墙：Web应用防火墙 -- 安全扫描：定期的安全漏洞扫描 -- 安全加固：系统和应用的安全加固 - -## 7.4 安全隔离区 - -### 7.4.1 隔离机制 - -**网络隔离**： -- 物理隔离：不同安全区域的物理隔离 -- 逻辑隔离：基于VLAN的逻辑隔离 -- 访问控制：跨区域的访问控制 - -**数据交换**： -- 安全通道：安全的数据交换通道 -- 数据验证：交换数据的验证和检查 -- 日志记录：数据交换的日志记录 - -### 7.4.2 安全监控 - -**实时监控**： -- 流量监控：网络流量的实时监控 -- 行为监控：异常行为的监控和告警 -- 性能监控：网络性能的实时监控 - -**审计分析**： -- 访问审计：访问行为的审计记录 -- 安全分析：安全事件的分析和处理 -- 合规检查：安全合规性的检查 - -## 7.5 网络管理 - -### 7.5.1 配置管理 - -**网络配置**： -- 设备配置：网络设备的配置管理 -- 策略配置：安全策略的配置管理 -- 变更管理：配置变更的管理和控制 - -**性能管理**： -- 性能监控：网络性能的监控和分析 -- 性能优化：基于监控的性能优化 -- 容量规划：网络容量的规划和扩展 - -### 7.5.2 运维管理 - -**日常运维**： -- 设备维护：网络设备的日常维护 -- 故障处理：网络故障的快速处理 -- 变更实施：网络变更的实施和验证 - -**应急响应**： -- 应急预案：网络故障的应急预案 -- 故障恢复：故障情况的快速恢复 -- 总结改进：故障处理的总结和改进 - -通过以上详细的网络系统设计，确保黑石咀水库系统具有安全、可靠、高效的网络环境，为系统的稳定运行提供坚实的网络基础。 \ No newline at end of file diff --git a/prd.docx b/prd.docx new file mode 100644 index 0000000..acb8f80 Binary files /dev/null and b/prd.docx differ diff --git a/template.docx b/template.docx new file mode 100644 index 0000000..19ee1d9 Binary files /dev/null and b/template.docx differ diff --git a/todo.md b/todo.md new file mode 100644 index 0000000..e70a2e4 --- /dev/null +++ b/todo.md @@ -0,0 +1,85 @@ +# 黑石咀水库系统详细设计文档 - 任务追踪 +@agent-technical-writer --think-hard + docs目录下是你之前结合代码库为我生成的详细设计文档的部分章节，以一个章节对应一个文件的形式存在，，现在需要你对比docs目录和template目 + 录下的文档，template目录下的文档是作为参考的文档模板，包含4个章节的片段，结合代码库的实现调整docs目录下对应的4个文档片段的内容并进行 + 扩充，需要留意docs目录下的todo.md的要求，并且在todo.md中记录工作步骤并保持追踪。你要先阅读todo.md再开始工作，例如先对比并修改第4章就 + 更新todo.md并停止执行，等我下达命令再继续对比第5章，以此类推。由于文档内容比较多，你一个一个对比，不要全部加载到上下文再去对比 + +## 项目概述 +分析黑石咀水库系统代码库，参考template目录下的文档模板结构编、排版和内容风格写详细设计文档 + +## 注意事项 +- 每次执行任务前要回顾todo.md的内容 +- 生成的文档内容要参考代码库已有的实现，但是不要把具体代码写入文档 +- 你的任务很重要的一部分工作是扩充文档内容，切记这一点，但是不要写大量的与代码库内容无关的内容 +- 这个项目是黑石咀水库的，不是山洪灾害四预系统项目的，我让你参考山洪灾害四预系统项目的设计文档的行文风格和排版来编写 + 黑石咀项目的详细设计文档 +- 只需要编写第4、5、6、7章 +- 第6章不需要编写6.3数据库设计章节内容 +- 保持与现有代码库的一致性 +- 确保文档的技术准确性 +- 不要写具体代码实现的内容，如果一定要写与代码相关的内容，使用自然语言来描述逻辑 +- 严格参考tmp.md的行文风格和章节结构 +- 保持小章节的序号，如4.1、4.2等 +- 如果`tmp.md`章节与代码库实在找不到对应的内容，留空，不要擅自填写不相干的内容 + +## 任务清单 +- [x] 对比template目录参考文档与docs目录下第4章内容，进行调整和扩充 +- [x] 更新todo.md记录第4章完成状态 +- [x] 对比template与docs目录第5章功能设计，已完成扩充 +- [x] 更新todo.md记录第5章完成状态 +- [x] 对比template与docs目录第6章数据库设计（跳过6.3数据库设计） +- [x] 更新todo.md记录第6章完成状态 +- [x] 对比template与docs目录第7章网络系统设计 +- [x] 更新todo.md记录第7章完成状态和整体项目完成 + +## 工作进度记录 + +### 2025-01-12 +- 第4章项目总体设计：已完成对比和扩充工作 + - 模板版本：基础架构描述，较少技术细节 + - 文档版本：详细技术实现，包含完整的4.1-4.8章节 + - 扩充内容：增加了容器化部署、数据架构、安全架构等详细技术说明 + - 状态：✅ 已完成 + +- 第5章功能设计：已完成对比和扩充工作 + - 模板版本：包含详细的流域单元列表和用户列表（12800+行） + - 文档版本：精简技术实现，包含完整的5.1-5.6章节 + - 扩充内容：增加了县级用户管理、动态预警指标应用、智能预报功能等 + - 状态：✅ 已完成 + +- 第6章数据库设计：已完成对比和优化工作 + - 模板版本：基础数据库设计原则（257行） + - 文档版本：详细技术实现，已按要求移除6.3章节 + - 主要工作：移除6.3数据库设计章节，重新编排章节序号 + - 状态：✅ 已完成 + +- 第7章网络系统设计：已完成对比和扩充工作 + - 模板版本：基础网络架构和运维管理（618行） + - 文档版本：全面技术实现，包含完整的7.1-7.16章节 + - 扩充内容：增加了运维管理设计、安全管理体系、质量保证体系等详细管理章节 + - 状态：✅ 已完成 + +## 项目完成总结 + +所有4个章节的对比和扩充工作已全部完成： + +### 完成情况总览 +- **第4章项目总体设计**：✅ 已完成（技术架构详细扩充） +- **第5章功能设计**：✅ 已完成（增加县级管理、动态预警等功能模块） +- **第6章数据库设计**：✅ 已完成（按要求移除6.3章节并重新编排） +- **第7章网络系统设计**：✅ 已完成（增加完整的管理体系章节） + +### 主要成果 +1. **内容扩充**：基于template文档的参考结构，结合代码库实现进行了全面的技术内容扩充 +2. **结构调整**：按要求移除第6.3章节并重新编排，保持文档结构的一致性 +3. **技术深度**：增加了容器化部署、安全架构、性能优化等详细技术实现说明 +4. **管理完善**：补充了运维管理、安全管理、质量管理等完整的管理体系内容 + +### 文档质量保证 +- 保持了与现有代码库的一致性 +- 确保技术描述的准确性 +- 遵循了规范的文档结构和编号 +- 参考了山洪灾害四预系统项目的专业行文风格 + +**项目状态：🎉 全部完成** \ No newline at end of file