水处理建模软件：BioWin二次开发_（10）.模型结果可视化.docx
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模型结果可视化
在水处理建模过程中，模型结果的可视化是至关重要的一步。它不仅帮助工程师和科学家更好地理解模型的运行情况和性能，还能为决策者提供直观的数据支持。本节将详细介绍如何在BioWin中进行模型结果的可视化，并通过具体例子展示如何实现这些功能。
1.可视化工具概述
BioWin提供了多种可视化工具，包括图表、地图、表格等，这些工具可以帮助用户从不同角度和层次上分析模型结果。以下是一些常用的可视化工具：
图表：包括时间序列图、直方图、散点图等，用于展示数据随时间的变化趋势或数据之间的关系。
地图：用于展示地理分布和空间关系，特别是在涉及多个处理单元或站点的复杂系统中。
表格：用于展示详细的数值数据，便于进行精确分析和对比。
2.时间序列图
时间序列图是水处理建模中最常用的可视化工具之一，它可以清晰地展示模型参数随时间的变化趋势。BioWin提供了多种时间序列图的选项，包括单个参数的图表和多个参数的对比图。
2.1创建时间序列图
选择数据：
在BioWin的“Results”选项卡中，选择你想要可视化的参数。
可以通过勾选多个参数来创建多参数对比图。
设置时间范围：
在“Time”选项卡中，设置你想要展示的时间范围。
可以选择“SimulationPeriod”（整个模拟期）或自定义时间范围。
生成图表：
点击“Plot”按钮生成图表。
生成的图表会在一个新的窗口中显示。
2.2示例：COD浓度随时间的变化
假设你已经完成了一个水处理模型的模拟，想要可视化COD（化学需氧量）浓度随时间的变化。以下是具体步骤：
选择COD参数：
在“Results”选项卡中，选择“COD”参数。
设置时间范围：
在“Time”选项卡中，选择“SimulationPeriod”。
生成图表：
点击“Plot”按钮生成图表。
#示例代码：使用BioWinAPI生成COD浓度随时间变化的图表
importbio_win_apiasbwa
#连接到BioWin模型
model=bwa.connect_to_model(path/to/your/model.bw)
#选择COD参数
cod_results=model.get_results(COD)
#设置时间范围
time_range=model.get_simulation_period()
#生成时间序列图
chart=bwa.create_time_series_chart(cod_results,time_range)
chart.title=CODConcentrationOverTime
chart.x_label=Time(days)
chart.y_label=CODConcentration(mg/L)
#显示图表
chart.show()
3.直方图
直方图用于展示数据的分布情况，特别是在需要分析模型参数的频率分布时非常有用。BioWin提供了创建直方图的功能，可以通过以下步骤实现：
3.1创建直方图
选择数据：
在“Results”选项卡中，选择你想要可视化的参数。
设置分组：
在“Histogram”选项卡中，设置分组的区间和数量。
生成图表：
点击“Plot”按钮生成直方图。
3.2示例：COD浓度的频率分布
假设你想要分析COD浓度的频率分布，以了解模型中COD浓度的波动情况。以下是具体步骤：
选择COD参数：
在“Results”选项卡中，选择“COD”参数。
设置分组：
在“Histogram”选项卡中，设置分组区间为0-100mg/L，分组数量为10。
生成图表：
点击“Plot”按钮生成直方图。
#示例代码：使用BioWinAPI生成COD浓度的频率分布直方图
importbio_win_apiasbwa
#连接到BioWin模型
model=bwa.connect_to_model(path/to/your/model.bw)
#选择COD参数
cod_results=model.get_results(COD)
#设置分组区间和数量
bin_range=(0,100)
bin_count=10
#生成直方图
histogram=bwa.create_histogram(cod_results,bin_range,bin_count)
histogram.title=CODConcentrationFrequencyDistribution
histogram.x_label=CODCo