1. 新增动态污染溯源新的判定逻辑（待完成）

feiyu02

2025-06-11 f7bdafb7cddd049bbb1bbf265fa006683b4ac693

 src/main/kotlin/com/flightfeather/uav/biz/sourcetrace/model/PollutedData.kt

@@ -15,16 +15,6 @@
class PollutedData() {

    /**
     *
     * 1. 软风1.5m/s及以下，
     *    前后值上升幅度在50%以上1次，认为是临近发生(50米)
     *    前后值上升幅度在20%以上1次，认为是远距离发生（50米 - 500米）
     *    1.5 m/s及以下，静稳天气，临近发生(50米)
     * 2. 1.6 - 7.9 m/s，前后值上升幅度在20%以上3次，认为是远距离发生（50米 - 1公里）
     * 3. 8 - 13.8 m/s 以上，前后值上升幅度在10%以上3次，认为是远距离发生(50米 - 2公里)
     */

    /**
     * 9. 关联因子
     *    a) pm2.5、pm10特别高，两者在各情况下同步展示，pm2.5占pm10的比重变化，比重越高，越有可能是餐饮
     *    b) pm10特别高、pm2.5较高，大颗粒扬尘污染，只展示pm10，pm2.5占pm10的比重变化，工地为主
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        end: BaseRealTimeData?,
        factor: FactorFilter.SelectedFactor,
        exceptionData: List<BaseRealTimeData>,
        historyData: List<BaseRealTimeData>,
        eType: ExceptionType,
        windLevelCondition: RTExcWindLevelConfig.WindLevelCondition,
        windLevelCondition: RTExcWindLevelConfig.WindLevelCondition?,
    ) : this() {
        exception = eType.des
        exceptionType = eType.value
@@ -51,17 +42,23 @@

        startTime = DateUtil.instance.dateToString(start.dataTime, DateUtil.DateStyle.HH_MM_SS)
        endTime = DateUtil.instance.dateToString(end?.dataTime, DateUtil.DateStyle.HH_MM_SS) ?: startTime
        startData = start.getByFactorType(factor.main)
        endData = end?.getByFactorType(factor.main) ?: startData
//        startData = start.getByFactorType(factor.main)
//        endData = end?.getByFactorType(factor.main) ?: startData
        startData = start
        endData = end

        windSpeed = exceptionData.first().windSpeed?.toDouble()
        percentage = windLevelCondition.mutationRate.first
        times = windLevelCondition.countLimit
        percentage = windLevelCondition?.mutationRate?.first
        times = windLevelCondition?.countLimit

        dataList.add(start)
        exceptionData.forEach {
            dataList.add(it)
            dataVoList.add(it.toDataVo())
        }
        dataVoList.addAll(dataList.map { it.toDataVo() })
        historyDataList.addAll(historyData.map { it.toDataVo() })

        calPer()
    }

    var deviceCode: String? = null
@@ -78,19 +75,37 @@
    var startTime: String? = null
    var endTime: String? = null

    var startData: Float? = null
    var endData: Float? = null
    var startData: BaseRealTimeData? = null
    var endData: BaseRealTimeData? = null

    // 风速
    var windSpeed: Double? = null

    // 因子量级变化幅度
    var percentage: Double? = null
    // 因子量级平均变化幅度
    var avgPer: Double? = null

    // 发生次数
    var times: Int? = null

    var historyDataList = mutableListOf<DataVo>()
    // 异常监测数据
    var dataList: MutableList<BaseRealTimeData> = mutableListOf()
    var dataVoList: MutableList<DataVo> = mutableListOf()

    private fun calPer() {
        val list = dataList
//        list.add(startData)
//        list.addAll(dataList)
        if (list.size < 2) return

        var total = .0
        for (i in 0 until list.size - 1) {
            val p = list[i]?.getByFactorType(selectedFactor!!.main)!!
            val n = list[i + 1]?.getByFactorType(selectedFactor!!.main)!!
            total += (n - p) / p
        }
        avgPer = total / (list.size - 1)
    }
}