fix: 优化excel综合导出流量、水位、流速方法

backend/src/main/java/com/yfd/platform/qgc_export/domain/StationMapping.java

@@ -27,4 +27,8 @@ public class StationMapping implements Serializable {
     /** 测站类型（如 ZQ=河道水情, XX=生态流量等），用于区分同一电站下不同类型的测站 */
     @TableField("STTP")
     private String sttp;
+
+    /** 测站名称 */
+    @TableField("STNM")
+    private String stnm;
 }

backend/src/main/java/com/yfd/platform/qgc_export/service/impl/QgcExportServiceImpl.java

@@ -27,29 +27,30 @@ import java.util.*;
 import java.util.stream.Collectors;
 
 /**
- * 综合导出服务实现
+ * 综合导出服务实现（月度报表）
  * <p>
  * 格式：每月一个 Excel 文件 → ZIP 下载。
- * 每个 Excel 含多个 Sheet（每个指标一个 Sheet），每行是一个统计指标。
+ * 每个 Excel 含多个 Sheet（每个指标一个 Sheet）。
+ *
+ * <h3>Sheet 结构</h3>
+ * <pre>
+ *     日期        | 班多      | 羊曲       ← 表头（Row 0：第一列=日期，后面列=测站名称）
+ *   01           | 2757.711  | 2709.839  ← 每日数据（Row 1~31）
+ *   02           | 2757.806  | 2709.794
+ *   ...
+ *   31           | 2757.751  | 2709.714
+ *   日均最低      | 2757.549  | 2709.565  ← 汇总指标（7行）
+ *   日均最高      | 2757.879  | 2709.903
+ *   月内最低      | 2756.979  | 2709.463
+ *   月内最低时间  | 31日 08时  | 27日 08时
+ *   月内最高      | 2758.003  | 2709.983
+ *   月内最高时间  | 12日 16时  | 24日 16时
+ *   月均         | 2757.751  | 2757.751
+ * </pre>
  *
  * <h3>电站→测站映射（STTP 类型区分）</h3>
  * 同一电站（RSTCD）在 V_MS_STBPRP_T 视图中可能有多个测站（STCD），
- * 不同类型的指标需要不同类型的测站数据。通过 {@link ExportIndicatorProcessor#getSttpType()}
+ * 不同类型的指标需要不同类型的测站数据。通过 {@link ExportIndicatorProcessor#getSttpType()} 区分。
- * 区分：
- * <ul>
- *   <li>V/Q/Z 河道水情 → STTP="ZQ"</li>
- *   <li>QEC 生态流量 → STTP=待定</li>
- * </ul>
- *
- * <pre>
- *     日期        | 电站A    | 电站B
- *   日均最低      | 0.523    | 0.612
- *   日均最高      | 1.234    | 1.456
- *   月内最低      | 0.412    | 0.523
- *   月内最低时间  | 2026-08-15 03:00:00 | 2026-08-14 05:30:00
- *   月内最高      | 2.156    | 2.345
- *   月内最高时间  | 2026-08-03 12:00:00 | 2026-08-20 18:45:00
- * </pre>
  */
 @Service
 public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
@@ -71,11 +72,12 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
     @Resource
     private ZProcessor zProcessor;
 
-    private static final SimpleDateFormat SDF_DATETIME = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
+    /** 时间格式：dd日 HH时（如 "31日 08时"） */
+    private static final SimpleDateFormat SDF_TIME = new SimpleDateFormat("dd日 HH时");
 
-    /** 行标题：6 个统计指标 */
+    /** 汇总指标行标签（7个） */
     private static final List<String> INDICATOR_LABELS = Collections.unmodifiableList(
-            Arrays.asList("日均最低", "日均最高", "月内最低", "月内最低时间", "月内最高", "月内最高时间"));
+            Arrays.asList("日均最低", "日均最高", "月内最低", "月内最低时间", "月内最高", "月内最高时间", "月均"));
 
     @Override
     public void exportData(List<String> dataFields, List<String> months,
@@ -96,15 +98,15 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
 
         // 3. 电站 → 测站映射（按 STTP 类型分别获取）
         StationResolution stationRes = resolveStations(stationCodes, sttpTypes);
-        if (stationRes.stationNames.isEmpty()) {
+        if (stationRes.displayNames.isEmpty()) {
             log.warn("未找到任何电站映射数据，导出取消");
             return;
         }
 
-        // 4. 电站顺序 + 名称
+        // 4. 电站顺序 + 列标题（测站名称）
-        List<String> stationOrder = new ArrayList<>(stationRes.stationNames.keySet());
+        List<String> stationOrder = new ArrayList<>(stationRes.displayNames.keySet());
-        List<String> stationNames = stationOrder.stream()
+        List<String> headerNames = stationOrder.stream()
-                .map(stationRes::getStationName)
+                .map(stationRes::getDisplayName)
                 .toList();
 
         // 5. 每月一个 ExcelData
@@ -115,13 +117,11 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
 
             List<ExportZipUtil.SheetData> sheets = new ArrayList<>();
             for (ExportIndicatorProcessor processor : processors) {
-                // 查询 + 聚合这一个月的数据（使用该处理器对应的 STTP 测站）
+                List<List<Object>> rows = buildSheetRows(processor, mr, stationOrder, stationRes);
-                List<List<Object>> rows = buildIndicatorRows(
-                        processor, mr, stationOrder, stationRes);
                 if (rows != null) {
                     List<String> headers = new ArrayList<>();
-                    headers.add("日期"); // 表头第一列 = 日期
+                    headers.add("日期");
-                    headers.addAll(stationNames);
+                    headers.addAll(headerNames);
                     sheets.add(new ExportZipUtil.SheetData(processor.getSheetName(), headers, rows));
                 }
             }
@@ -135,32 +135,21 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
             log.warn("没有可导出的数据");
             return;
         }
-        String fileNamePrefix = getFileNamePrefix(tmDimension);
+
-        // 6. 委托 ExportZipUtil 导出 ZIP
+        String zipFileName = getFileNamePrefix(tmDimension) + ".zip";
-        String zipFileName = fileNamePrefix + ".zip";
-//        String zipFileName = fileNamePrefix + System.currentTimeMillis() + ".zip";
         ExportZipUtil.exportToResponse(response, zipFileName, excelList);
     }
 
-    // 根据维度类型返回文件名称前缀
+    // ======================== 构建 Sheet 数据 ========================
-    private static String getFileNamePrefix(String tmDimension) {
-        return switch (tmDimension) {
-            case "year" -> "年度报表";
-            case "month" -> "月度报表";
-            case "day" -> "日度报表";
-            case "hour" -> "小时报表";
-            default -> "未知";
-        };
-    }
-
-    // ======================== 构建单个指标的 Sheet 数据 ========================
 
     /**
-     * 查询并聚合一个月的数据，组装成 SheetData 的 rows
+     * 查询一个月的数据并组装为一个 Sheet 的全部行：
-     * <p>
+     * <ol>
-     * 使用 processor.getSttpType() 映射到正确的测站编码。
+     *   <li>日数据行（01~31）：每天每电站一个值</li>
+     *   <li>汇总指标行（7行）：日均最低、日均最高、月内最低、月内最低时间、月内最高、月内最高时间、月均</li>
+     * </ol>
      */
-    private List<List<Object>> buildIndicatorRows(
+    private List<List<Object>> buildSheetRows(
             ExportIndicatorProcessor processor, MonthRange mr,
             List<String> stationOrder, StationResolution stationRes) {
 
@@ -180,22 +169,38 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
             return null;
         }
 
-        // 去重 STCD 用于查询
         List<String> uniqueStcds = rstcdToStcd.values().stream().distinct().toList();
 
-        // 查询日表数据（用于日均最低/最高）
+        // 查询日表 + 小时表数据
         List<IndicatorDataRow> dailyRows = processor.queryRawData(uniqueStcds, mr.getStart(), mr.getEnd(), true);
-        // 查询小时表数据（用于月内最低/最高）
         List<IndicatorDataRow> hourlyRows = processor.queryRawData(uniqueStcds, mr.getStart(), mr.getEnd(), false);
 
-        // 按电站聚合
+        // 汇总聚合
         Map<String, Aggregation> aggMap = aggregate(dailyRows, hourlyRows, rstcdToStcd);
 
-        // 组装 6 行
+        // 日数据按 (stcd, day) 索引
-        List<List<Object>> rows = new ArrayList<>(6);
+        Map<String, Map<Integer, BigDecimal>> dailyByStcd = indexDailyByDay(dailyRows);
-        for (int i = 0; i < 6; i++) {
+
+        List<List<Object>> rows = new ArrayList<>();
+
+        // ---- 日数据行 ----
+        int daysInMonth = getDaysInMonth(mr);
+        for (int d = 1; d <= daysInMonth; d++) {
             List<Object> row = new ArrayList<>();
-            row.add(INDICATOR_LABELS.get(i)); // 第一列：指标名称
+            row.add(String.format("%02d", d));
+            for (String rstcd : stationOrder) {
+                String stcd = rstcdToStcd.get(rstcd);
+                Map<Integer, BigDecimal> dayMap = stcd != null ? dailyByStcd.get(stcd) : null;
+                BigDecimal val = dayMap != null ? dayMap.get(d) : null;
+                row.add(formatOrEmpty(val));
+            }
+            rows.add(row);
+        }
+
+        // ---- 汇总指标行 ----
+        for (int i = 0; i < 7; i++) {
+            List<Object> row = new ArrayList<>();
+            row.add(INDICATOR_LABELS.get(i));
 
             for (String rstcd : stationOrder) {
                 Aggregation agg = aggMap.get(rstcd);
@@ -203,40 +208,33 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
                     case 0: row.add(formatOrEmpty(agg != null ? agg.getDailyMin() : null)); break;
                     case 1: row.add(formatOrEmpty(agg != null ? agg.getDailyMax() : null)); break;
                     case 2: row.add(formatOrEmpty(agg != null ? agg.getExtremeMin() : null)); break;
-                    case 3: row.add(agg != null && agg.getExtremeMinTime() != null ? agg.getExtremeMinTime() : ""); break;
+                    case 3: row.add(agg != null && agg.getExtremeMinTime() != null
+                            ? SDF_TIME.format(agg.getExtremeMinTime()) : ""); break;
                     case 4: row.add(formatOrEmpty(agg != null ? agg.getExtremeMax() : null)); break;
-                    case 5: row.add(agg != null && agg.getExtremeMaxTime() != null ? agg.getExtremeMaxTime() : ""); break;
+                    case 5: row.add(agg != null && agg.getExtremeMaxTime() != null
+                            ? SDF_TIME.format(agg.getExtremeMaxTime()) : ""); break;
+                    case 6: row.add(formatOrEmpty(agg != null ? agg.getMonthlyAvg() : null)); break;
                 }
             }
             rows.add(row);
         }
+
         return rows;
     }
 
     // ======================== 指标处理器匹配 ========================
 
-    /**
-     * 根据前端 dataField 匹配处理器。
-     * <p>
-     * 新增指标时只需在这里注册一行即可，Controller 无需改动。
-     * <ul>
-     *   <li>{@link RiverIndicatorProcessor} 子类需要调用 setMappers() 注入 Mapper</li>
-     *   <li>独立实现的 {@link ExportIndicatorProcessor}（如 QEC）自行管理 Mapper</li>
-     * </ul>
-     */
     private List<ExportIndicatorProcessor> resolveProcessors(List<String> dataFields) {
         Map<String, ExportIndicatorProcessor> processorMap = new LinkedHashMap<>();
         processorMap.put("v", vProcessor);
         processorMap.put("q", qProcessor);
         processorMap.put("z", zProcessor);
-        // 未来新增: processorMap.put("qec", qecProcessor);
 
         List<ExportIndicatorProcessor> result = new ArrayList<>();
         for (String field : dataFields) {
             String lower = field.trim().toLowerCase();
             ExportIndicatorProcessor p = processorMap.get(lower);
             if (p != null) {
-                // RiverIndicatorProcessor 需要注入 Mapper（非 Spring Bean，手动设置）
                 if (p instanceof RiverIndicatorProcessor) {
                     ((RiverIndicatorProcessor) p).setMappers(sdRiverRMapper, sdRiverdaySMapper);
                 }
@@ -246,18 +244,8 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         return result;
     }
 
-    // ======================== 电站映射（按 STTP 类型区分） ========================
+    // ======================== 电站映射（按 STTP 类型区分 + 测站名称） ========================
 
-    /**
-     * 查询 V_MS_STBPRP_T 视图，同时获取：
-     * <ol>
-     *   <li>电站中文名（ENNM）：首次出现时记录，所有 STTP 共用</li>
-     *   <li>STTP → STCD 映射：每个 RSTCD 下按 STTP 类型取第一个测站编码</li>
-     * </ol>
-     *
-     * @param rstcds   前端传入的电站编码列表
-     * @param sttpTypes 需要的测站类型集合（从 processors 收集）
-     */
     private StationResolution resolveStations(List<String> rstcds, Set<String> sttpTypes) {
         StationResolution result = new StationResolution();
         if (rstcds == null || rstcds.isEmpty()) return result;
@@ -265,7 +253,6 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         List<StationMapping> mappings = stationMappingMapper.selectList(
                 new LambdaQueryWrapper<StationMapping>().in(StationMapping::getRstcd, rstcds));
 
-        // 按 RSTCD 分组
         Map<String, List<StationMapping>> byRstcd = new LinkedHashMap<>();
         for (StationMapping m : mappings) {
             if (m.getRstcd() == null) continue;
@@ -275,15 +262,31 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         for (String rstcd : rstcds) {
             List<StationMapping> rows = byRstcd.get(rstcd);
             if (rows == null || rows.isEmpty()) {
-                // 无映射数据，电站名回退为编码
+                result.displayNames.put(rstcd, rstcd);
-                result.stationNames.put(rstcd, rstcd);
                 result.sttpStcdMap.put(rstcd, new LinkedHashMap<>());
                 continue;
             }
 
-            // 电站中文名：取第一条记录（所有 STTP 共用同一个名称）
+            // 测站名称：优先 ZQ 类型的 STNM → 任意 STNM → ENNM → RSTCD
-            String ennm = rows.get(0).getEnnm();
+            String displayName = null;
-            result.stationNames.put(rstcd, ennm != null ? ennm : rstcd);
+            for (StationMapping m : rows) {
+                if ("ZQ".equals(m.getSttp()) && m.getStnm() != null) {
+                    displayName = m.getStnm();
+                    break;
+                }
+            }
+            if (displayName == null) {
+                for (StationMapping m : rows) {
+                    if (m.getStnm() != null) { displayName = m.getStnm(); break; }
+                }
+            }
+            if (displayName == null) {
+                displayName = rows.get(0).getEnnm();
+            }
+            if (displayName == null) {
+                displayName = rstcd;
+            }
+            result.displayNames.put(rstcd, displayName);
 
             // STTP → STCD 映射：每种 STTP 取第一个
             Map<String, String> sttpMap = new LinkedHashMap<>();
@@ -296,7 +299,7 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
             result.sttpStcdMap.put(rstcd, sttpMap);
         }
 
-        log.info("电站映射解析完成，RSTCD数量={}, STTP类型={}", result.stationNames.size(), sttpTypes);
+        log.info("电站映射解析完成，RSTCD数量={}, STTP类型={}", result.displayNames.size(), sttpTypes);
         return result;
     }
 
@@ -324,6 +327,14 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         }
     }
 
+    /** 计算月份的天数 */
+    private int getDaysInMonth(MonthRange mr) {
+        Calendar cal = Calendar.getInstance();
+        cal.setTime(mr.getEnd());
+        cal.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -1);
+        return cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
+    }
+
     // ======================== 数据聚合 ========================
 
     private Map<String, Aggregation> aggregate(
@@ -336,7 +347,7 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
             String stcd = rstcdToStcd.get(rstcd);
             Aggregation agg = new Aggregation();
 
-            // 日均最低/最高：筛选该测站的所有日数据
+            // 日均最低/最高/月均：筛选该测站的所有日数据
             List<BigDecimal> dailyValues = dailyRows.stream()
                     .filter(r -> Objects.equals(r.getStcd(), stcd) && r.getValue() != null)
                     .map(IndicatorDataRow::getValue)
@@ -344,9 +355,12 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
             if (!dailyValues.isEmpty()) {
                 agg.setDailyMin(Collections.min(dailyValues));
                 agg.setDailyMax(Collections.max(dailyValues));
+                // 月均 = 日均值的平均值
+                BigDecimal sum = dailyValues.stream().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
+                agg.setMonthlyAvg(sum.divide(BigDecimal.valueOf(dailyValues.size()), 3, RoundingMode.HALF_UP));
             }
 
-            // 月内最低/最高：筛选该测站的所有小时数据
+            // 月内最低/最高及时间：筛选该测站的所有小时数据
             List<IndicatorDataRow> hourlyStationData = hourlyRows.stream()
                     .filter(r -> Objects.equals(r.getStcd(), stcd) && r.getValue() != null)
                     .collect(Collectors.toList());
@@ -356,9 +370,9 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
                 IndicatorDataRow maxRow = Collections.max(hourlyStationData,
                         Comparator.comparing(IndicatorDataRow::getValue));
                 agg.setExtremeMin(minRow.getValue());
-                agg.setExtremeMinTime(SDF_DATETIME.format(minRow.getTm()));
+                agg.setExtremeMinTime(minRow.getTm());
                 agg.setExtremeMax(maxRow.getValue());
-                agg.setExtremeMaxTime(SDF_DATETIME.format(maxRow.getTm()));
+                agg.setExtremeMaxTime(maxRow.getTm());
             }
 
             result.put(rstcd, agg);
@@ -366,24 +380,46 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         return result;
     }
 
+    /**
+     * 将日表数据按 (stcd → day → value) 索引，供日数据行快速查找
+     */
+    private Map<String, Map<Integer, BigDecimal>> indexDailyByDay(List<IndicatorDataRow> dailyRows) {
+        Map<String, Map<Integer, BigDecimal>> result = new LinkedHashMap<>();
+        for (IndicatorDataRow row : dailyRows) {
+            if (row.getStcd() == null || row.getTm() == null || row.getValue() == null) continue;
+            Calendar cal = Calendar.getInstance();
+            cal.setTime(row.getTm());
+            int day = cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
+            result.computeIfAbsent(row.getStcd(), k -> new LinkedHashMap<>()).putIfAbsent(day, row.getValue());
+        }
+        return result;
+    }
+
     private static String formatOrEmpty(BigDecimal value) {
         if (value == null) return "";
         return value.setScale(3, RoundingMode.HALF_UP).toPlainString();
     }
 
+    private static String getFileNamePrefix(String tmDimension) {
+        return switch (tmDimension) {
+            case "year" -> "年度报表";
+            case "month" -> "月度报表";
+            case "day" -> "日度报表";
+            case "hour" -> "小时报表";
+            default -> "未知报表";
+        };
+    }
+
     // ======================== 内部数据类 ========================
 
-    /**
-     * 电站→测站映射解析结果
-     */
     private static class StationResolution {
-        /** RSTCD → 电站中文名 */
+        /** RSTCD → 测站名称（列标题显示用） */
-        final Map<String, String> stationNames = new LinkedHashMap<>();
+        final Map<String, String> displayNames = new LinkedHashMap<>();
         /** RSTCD → (STTP → STCD) */
         final Map<String, Map<String, String>> sttpStcdMap = new LinkedHashMap<>();
 
-        String getStationName(String rstcd) {
+        String getDisplayName(String rstcd) {
-            return stationNames.getOrDefault(rstcd, rstcd);
+            return displayNames.getOrDefault(rstcd, rstcd);
         }
 
         String getStcd(String rstcd, String sttp) {
@@ -405,8 +441,12 @@ public class QgcExportServiceImpl implements IQgcExportService {
         private BigDecimal dailyMin;
         private BigDecimal dailyMax;
         private BigDecimal extremeMin;
-        private String extremeMinTime;
+        /** 月内最低发生时间 */
+        private Date extremeMinTime;
         private BigDecimal extremeMax;
-        private String extremeMaxTime;
+        /** 月内最高发生时间 */
+        private Date extremeMaxTime;
+        /** 月均（所有日值的平均值） */
+        private BigDecimal monthlyAvg;
     }
 }