sn: 침수예측지도 오버레이 표시1
This commit is contained in:
@@ -12,6 +12,8 @@ import {
|
||||
TriangleAlert,
|
||||
Waves,
|
||||
} from "lucide-react";
|
||||
import { getRawJson } from "@/components/lib/api";
|
||||
import { createPredictionAnalysisTimeRange } from "@/features/fldngPredcPrst/model/analysisTimeRange";
|
||||
import {
|
||||
windowPopupDefinitions,
|
||||
type WindowPopupKey,
|
||||
@@ -120,6 +122,32 @@ export default function AnalysisPopupMenu({
|
||||
const [activeKey, setActiveKey] = useState<
|
||||
WindowPopupKey | "infoSearch" | null
|
||||
>(initialActiveKey);
|
||||
const [seriousPredictionCount, setSeriousPredictionCount] = useState(0);
|
||||
|
||||
// 침수예측현황 팝업의 기본 분석시각 범위와 동일한 범위로 메뉴 건수를 조회한다.
|
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useEffect(() => {
|
||||
const range = createPredictionAnalysisTimeRange();
|
||||
const params = new URLSearchParams({
|
||||
analysisFrom: range.analysisFrom,
|
||||
analysisTo: range.analysisTo,
|
||||
});
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||||
let cancelled = false;
|
||||
void getRawJson(
|
||||
`/sewerage-service/api/v1/fldng/predc/prst/count?${params.toString()}`,
|
||||
)
|
||||
.then((response) => {
|
||||
if (cancelled) return;
|
||||
const payload = response?.data ?? response;
|
||||
const count = Number(payload);
|
||||
setSeriousPredictionCount(Number.isFinite(count) ? count : 0);
|
||||
})
|
||||
.catch(() => {
|
||||
if (!cancelled) setSeriousPredictionCount(0);
|
||||
});
|
||||
return () => {
|
||||
cancelled = true;
|
||||
};
|
||||
}, []);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (!isGisEditActive && activeKey === "gisEditPopup") {
|
||||
@@ -171,6 +199,10 @@ export default function AnalysisPopupMenu({
|
||||
item.key === "gisEditPopup"
|
||||
? isGisEditActive
|
||||
: activeKey === item.key;
|
||||
const label =
|
||||
item.key === "fldngPredcPrst"
|
||||
? `침수예측현황(${seriousPredictionCount}건)`
|
||||
: item.label;
|
||||
|
||||
return (
|
||||
<button
|
||||
@@ -218,7 +250,7 @@ export default function AnalysisPopupMenu({
|
||||
}`}
|
||||
/>
|
||||
) : null}
|
||||
<span className="whitespace-nowrap">{item.label}</span>
|
||||
<span className="whitespace-nowrap">{label}</span>
|
||||
</button>
|
||||
);
|
||||
})}
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||||
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||||
@@ -203,6 +203,15 @@ const EXMN_GRADE_COLORS: Record<number, string> = {
|
||||
};
|
||||
const EXMN_RESULT_MANHOLE_ICON_SRC =
|
||||
"/images/map/layericon/SN_EXMN_MANHOLE_PURPLE.png?v=3";
|
||||
const FLOOD_PREDICTION_GRID_LAYER_ID = "SN_FLDNG_PREDICTION_GRID_LABEL";
|
||||
|
||||
/** 침수예측 오버레이용 12자리 분석시각을 화면 표시 형식으로 변환한다. */
|
||||
const formatFloodPredictionDateTime = (value: unknown) => {
|
||||
const text = String(value ?? "").trim();
|
||||
return /^\d{12}$/.test(text)
|
||||
? `${text.slice(0, 4)}-${text.slice(4, 6)}-${text.slice(6, 8)} ${text.slice(8, 10)}:${text.slice(10, 12)}`
|
||||
: text || "-";
|
||||
};
|
||||
|
||||
const getExmnGradeColor = (feature: any) => {
|
||||
const grade = Number(feature?.get?.("structuralGrade") ?? 0);
|
||||
@@ -228,6 +237,24 @@ const createExmnManholeStyle = () =>
|
||||
}),
|
||||
});
|
||||
|
||||
/** 선택한 도시침수지도 중앙에 침수예측 분석값을 표시하는 오버레이 스타일이다. */
|
||||
const createFloodPredictionOverlayStyle = (feature: any) => {
|
||||
const risk = String(feature?.get?.("floodRiskGrade") ?? "-");
|
||||
const strokeColor = risk === "심각" ? "#dc2626" : risk === "경계" ? "#f97316" : "#2563eb";
|
||||
return new Style({
|
||||
image: new CircleStyle({ radius: 8, fill: new Fill({ color: strokeColor }), stroke: new Stroke({ color: "#ffffff", width: 2 }) }),
|
||||
text: new Text({
|
||||
text: String(feature?.get?.("floodPredictionLabel") ?? ""),
|
||||
font: "bold 12px sans-serif",
|
||||
textAlign: "center",
|
||||
textBaseline: "middle",
|
||||
fill: new Fill({ color: "#111827" }),
|
||||
stroke: new Stroke({ color: "#ffffff", width: 4 }),
|
||||
overflow: true,
|
||||
}),
|
||||
});
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 유하방향은 GeoServer WMS/WFS 레이어가 아니라 BE 보정 GeoJSON API로 그리는 가상 레이어이다.
|
||||
const FLOW_DIRECTION_LAYER_TYPE = "tb_sn_swage_ppl_flow_direction";
|
||||
const FLOW_DIRECTION_LAYER_NAME = "유하방향";
|
||||
@@ -3209,6 +3236,9 @@ const Map = () => {
|
||||
const waterRiskPipeSourceRef = useRef<VectorSource | null>(null);
|
||||
const waterRiskManholeLayerRef = useRef<VectorLayer<any> | null>(null);
|
||||
const waterRiskManholeSourceRef = useRef<VectorSource | null>(null);
|
||||
// 침수예측현황 선택행에 따라 초단기예보 격자 중앙 라벨을 교체하는 전용 overlay를 보관한다.
|
||||
const floodPredictionGridLayerRef = useRef<VectorLayer<any> | null>(null);
|
||||
const floodPredictionGridSourceRef = useRef<VectorSource | null>(null);
|
||||
const gisEditDrawRef = useRef<any | null>(null);
|
||||
const gisEditDrawSnapRef = useRef<any | null>(null);
|
||||
const gisEditTranslateRef = useRef<any | null>(null);
|
||||
@@ -3483,6 +3513,56 @@ const Map = () => {
|
||||
}
|
||||
}, []);
|
||||
|
||||
/** 기존 침수예측 중앙 오버레이를 제거한다. */
|
||||
const removeFloodPredictionGridLayer = useCallback(() => {
|
||||
const core = GisApp.Module.core as any;
|
||||
core?.deleteLayer?.(FLOOD_PREDICTION_GRID_LAYER_ID);
|
||||
floodPredictionGridLayerRef.current = null;
|
||||
floodPredictionGridSourceRef.current = null;
|
||||
}, []);
|
||||
|
||||
/** 선택행의 시군구·분석시각으로 도시침수지도 중앙 오버레이를 표시한다. */
|
||||
const loadFloodPredictionGridLayer = useCallback(
|
||||
async (sggCd: string, analysisDateTime: string, extent: number[]) => {
|
||||
const map = gisMaps.current;
|
||||
if (!map || !/^\d{5}$/.test(sggCd) || !/^\d{12}$/.test(analysisDateTime)) return;
|
||||
removeFloodPredictionGridLayer();
|
||||
try {
|
||||
const response = await getRawJson(
|
||||
`/sewerage-service/api/v1/fldng/predc/prst/grid-map?sggCd=${encodeURIComponent(sggCd)}&analysisDateTime=${encodeURIComponent(analysisDateTime)}`,
|
||||
);
|
||||
const payload = response?.data ?? response;
|
||||
const row = payload && !Array.isArray(payload) ? payload : null;
|
||||
if (!row || extent.length !== 4 || extent.some((value) => !Number.isFinite(value))) return;
|
||||
const source = new VectorSource();
|
||||
const center = [(extent[0] + extent[2]) / 2, (extent[1] + extent[3]) / 2];
|
||||
const feature = new Feature({ geometry: new Point(center) });
|
||||
const observed = Number(row.observedAccumulatedRainfall ?? 0).toFixed(1);
|
||||
const predicted = Number(row.predictedAccumulatedRainfall ?? 0).toFixed(1);
|
||||
feature.set("floodRiskGrade", row.floodRiskGrade ?? "-");
|
||||
feature.set("floodPredictionLabel", `${row.ctpvNm ?? row.ctpvCd ?? "-"} ${row.sggNm ?? row.sggCd ?? "-"}\n분석시각 ${formatFloodPredictionDateTime(row.analysisDateTime ?? analysisDateTime)}\n강우시작시각 ${formatFloodPredictionDateTime(row.rainBeginningDateTime)}\n관측 누적강수량 ${observed}mm\n예측시각 ${formatFloodPredictionDateTime(row.predictionDateTime)}\n예측 누적강수량 ${predicted}mm\n초과 빈도 ${row.exceededFrequencyYear ?? "-"}년\n침수위험도 ${row.floodRiskGrade ?? "-"}`);
|
||||
source.addFeature(feature);
|
||||
const layer = new VectorLayer({
|
||||
source,
|
||||
zIndex: 9997,
|
||||
style: createFloodPredictionOverlayStyle,
|
||||
updateWhileAnimating: false,
|
||||
updateWhileInteracting: false,
|
||||
});
|
||||
layer.set("id", FLOOD_PREDICTION_GRID_LAYER_ID);
|
||||
layer.set("lyrNm", "침수예측지도 중앙 오버레이");
|
||||
layer.set("lyrTyNm", "SN_FLDNG_PREDICTION_OVERLAY");
|
||||
layer.set("clickPsblYn", "N");
|
||||
map.addLayer(layer);
|
||||
floodPredictionGridLayerRef.current = layer;
|
||||
floodPredictionGridSourceRef.current = source;
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error("침수예측지도 오버레이 표시 실패:", error);
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
[removeFloodPredictionGridLayer],
|
||||
);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
fetchData();
|
||||
}, []);
|
||||
@@ -3602,6 +3682,7 @@ const Map = () => {
|
||||
: [];
|
||||
const sggCd = String(data.payload?.sggCd ?? "").trim();
|
||||
const frequency = String(data.payload?.sbmrgFrqExpln ?? "").trim();
|
||||
const analysisDateTime = String(data.payload?.analysisDateTime ?? "").trim();
|
||||
const map = gisMaps.current;
|
||||
const select = GisApp.Module.select as any;
|
||||
if (
|
||||
@@ -3665,6 +3746,7 @@ const Map = () => {
|
||||
padding: [50, 50, 50, 50],
|
||||
maxZoom: 16,
|
||||
});
|
||||
void loadFloodPredictionGridLayer(sggCd, analysisDateTime, extent);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -3703,7 +3785,7 @@ const Map = () => {
|
||||
window.clearInterval(timer);
|
||||
window.removeEventListener("message", handlePopupMessage);
|
||||
};
|
||||
}, []);
|
||||
}, [loadFloodPredictionGridLayer]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (shouldShowGisEditSession) return;
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,7 @@
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||||
# SFR-011-008 침수예측지도 격자 표시 검증계획
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||||
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||||
- 침수예측현황 행 클릭 시 기존 지도 extent 이동 확인
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||||
- `grid-map` API의 시군구·분석시각 파라미터와 WFS `latc_cd` 필터 확인
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||||
- 각 격자 중앙 `latc_cd`·침수위험도·현재/예측 누적강우 표시 확인
|
||||
- 행 재선택 시 기존 overlay 제거 및 신규 격자 갱신 확인
|
||||
- BE 단위 테스트·컴파일 및 SN 브라우저 콘솔 오류 확인
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||||
@@ -31,6 +31,9 @@
|
||||
- `ListDiv` 내부에서 최소 테이블 폭과 가로 스크롤을 제공한다.
|
||||
- Excel은 현재 적용 검색조건을 동일하게 전달한다.
|
||||
- 신규 파일과 함수에 화면/API 역할 한글 주석을 작성한다.
|
||||
- 결과표는 `시도, 시군구, 분석시각, 강우시작시각, 관측 누적강수량, 예측시간, 예측 누적강수량, 초과 빈도(년), 침수위험도` 순서로 표시한다.
|
||||
- 예측시간은 `N시간 후`, 관측·예측 누적강수량은 소수점 한 자리로 표시한다.
|
||||
- 지도화면 분석도구는 공용 분석시각 범위와 `심각` 조건의 count API를 조회하여 `침수예측현황(x건)`으로 표시한다.
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||||
## 지도 연계
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@@ -0,0 +1,22 @@
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# SFR-011-008 침수예측지도 중앙 오버레이 표시 FE 작업계획
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## 목적
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침수예측현황 선택행으로 지도 이동 시 선택한 도시침수지도 중앙에 시도, 시군구, 분석시각, 강우시작시각, 관측 누적강수량(mm), 예측시각, 예측 누적강수량(mm), 초과 빈도(년), 침수위험도를 포함한 단일 오버레이를 표시한다. 격자별 라벨은 표시하지 않는다.
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## 구현 방법
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- 현황 팝업 메시지에 `analysisDateTime`을 추가한다.
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||||
- 지도 페이지에서 BE `grid-map` API를 호출한다.
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||||
- 기존 도시침수지도 extent 중심 좌표에 위 9개 표시 항목을 줄바꿈 라벨로 렌더링한다.
|
||||
- 초단기예보격자망 WFS 폴리곤은 기존 레이어 표현을 유지한다.
|
||||
- 다음 선택 시 전용 중앙 overlay를 삭제하고 새 응답으로 갱신한다.
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||||
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||||
현재·예측 누적강우는 FE에서 격자별로 계산하지 않는다. BE가 반환하는 선택 시군구 분석행의 `obsrvn_acml_rn`, `predc_acml_rn`을 사용하며, 선택 도시침수지도 중앙의 단일 overlay에 표시한다.
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||||
## 검증
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- 슬라이드 4의 선택 시군구 도시침수지도 중앙 정보 배치
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||||
- 다른 행 선택 시 중앙 overlay 교체
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||||
- 기존 지도 extent 이동·침수위험 레이어 선택 유지
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||||
- API 오류 시 기존 지도 이동 기능 유지
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@@ -0,0 +1,17 @@
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||||
# SFR-011-008 침수예측지도 격자 표시 FE 구현기록
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## 구현 내용
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- 침수예측현황 선택행의 `analysisDateTime`을 지도 이동 메시지에 포함했다.
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||||
- BE `grid-map` 응답의 `latcCd`를 GeoServer `tb_ms_shtm_frcst_latc_info` WFS CQL 필터로 사용한다.
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||||
- 격자 폴리곤 내부점에 `latc_cd`, 침수위험도, 현재·예측 누적강우 라벨을 표시한다.
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||||
- `SN_FLDNG_PREDICTION_GRID_LABEL` 전용 레이어로 재선택 시 오버레이를 교체한다.
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|
||||
## 설계 변경 대기
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||||
사용자 확인에 따라 최종 구현 대상은 격자별 라벨이 아니라 선택한 도시침수지도 중앙의 단일 오버레이로 변경되었다. 기존 격자별 구현은 중앙 오버레이 구현으로 교체한다.
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||||
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||||
## 기준
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||||
- `침수예측.pptx` 4페이지
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||||
- 요구사항 `SFR-011-008`
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||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
/** 침수예측현황 목록과 분석도구 메뉴가 공유하는 기본 분석시각 범위다. */
|
||||
export const createPredictionAnalysisTimeRange = (now = new Date()) => {
|
||||
const from = new Date(now);
|
||||
from.setHours(0, 0, 0, 0);
|
||||
const to = new Date(now);
|
||||
const toApiDateTime = (value: Date) =>
|
||||
`${value.getFullYear()}${String(value.getMonth() + 1).padStart(2, "0")}${String(value.getDate()).padStart(2, "0")}${String(value.getHours()).padStart(2, "0")}${String(value.getMinutes()).padStart(2, "0")}`;
|
||||
return { analysisFrom: toApiDateTime(from), analysisTo: toApiDateTime(to) };
|
||||
};
|
||||
@@ -17,6 +17,7 @@ import MapPopupDataTable from "@/features/windowPopup/ui/MapPopupDataTable";
|
||||
import PopupSearchPanel from "@/features/windowPopup/ui/PopupSearchPanel";
|
||||
import { useAlertStore } from "@/shared/lib";
|
||||
import useStore from "@/store/useStore";
|
||||
import { createPredictionAnalysisTimeRange } from "../model/analysisTimeRange";
|
||||
|
||||
type ApiRow = {
|
||||
sggCd: string;
|
||||
@@ -26,8 +27,8 @@ type ApiRow = {
|
||||
rainBeginningDateTime: string;
|
||||
analysisDateTime: string;
|
||||
observedAccumulatedRainfall: number | null;
|
||||
rainHour: number | null;
|
||||
rainfall: number | null;
|
||||
predictionHour: number | null;
|
||||
predictedAccumulatedRainfall: number | null;
|
||||
exceededFrequencyYear: number | null;
|
||||
floodRiskGrade: string;
|
||||
};
|
||||
@@ -35,11 +36,11 @@ type ApiRow = {
|
||||
type TableRow = ApiRow &
|
||||
Record<string, unknown> & {
|
||||
rowNo: number;
|
||||
rainBeginningDateTimeDisplay: string;
|
||||
analysisDateTimeDisplay: string;
|
||||
rainBeginningDateTimeDisplay: string;
|
||||
observedAccumulatedRainfallDisplay: string;
|
||||
rainHourDisplay: string;
|
||||
rainfallDisplay: string;
|
||||
predictionHourDisplay: string;
|
||||
predictedAccumulatedRainfallDisplay: string;
|
||||
exceededFrequencyYearDisplay: string;
|
||||
};
|
||||
|
||||
@@ -76,8 +77,8 @@ const HEADS: UiHeadProps[] = [
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: "rainBeginningDateTimeDisplay",
|
||||
title: "강우시각",
|
||||
widthPercent: 13,
|
||||
title: "강우시작시각",
|
||||
widthPercent: 16,
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: "observedAccumulatedRainfallDisplay",
|
||||
@@ -86,14 +87,14 @@ const HEADS: UiHeadProps[] = [
|
||||
align: "right",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: "rainHourDisplay",
|
||||
title: "강우시간",
|
||||
widthPercent: 8,
|
||||
id: "predictionHourDisplay",
|
||||
title: "예측시간",
|
||||
widthPercent: 9,
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: "rainfallDisplay",
|
||||
title: "강수량(mm)",
|
||||
widthPercent: 10,
|
||||
id: "predictedAccumulatedRainfallDisplay",
|
||||
title: "예측 누적강수량(mm)",
|
||||
widthPercent: 15,
|
||||
align: "right",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -102,25 +103,21 @@ const HEADS: UiHeadProps[] = [
|
||||
widthPercent: 10,
|
||||
align: "right",
|
||||
},
|
||||
{ id: "floodRiskGrade", title: "위험등급", widthPercent: 10 },
|
||||
{ id: "floodRiskGrade", title: "침수위험도", widthPercent: 10 },
|
||||
];
|
||||
|
||||
/** 브라우저 로컬시각을 datetime-local 입력값으로 변환한다. */
|
||||
const localDateTime = (date: Date) =>
|
||||
`${date.getFullYear()}-${String(date.getMonth() + 1).padStart(2, "0")}-${String(date.getDate()).padStart(2, "0")}T${String(date.getHours()).padStart(2, "0")}:${String(date.getMinutes()).padStart(2, "0")}`;
|
||||
|
||||
/** 최초·초기화 조회조건은 금일 분석결과를 기준으로 생성한다. */
|
||||
const buildInitialFilters = (): Filters => {
|
||||
const now = new Date();
|
||||
const from = new Date(now);
|
||||
from.setHours(0, 0, 0, 0);
|
||||
const range = createPredictionAnalysisTimeRange();
|
||||
const toDateTimeLocal = (value: string) =>
|
||||
`${value.slice(0, 4)}-${value.slice(4, 6)}-${value.slice(6, 8)}T${value.slice(8, 10)}:${value.slice(10, 12)}`;
|
||||
return {
|
||||
ctpvCd: "0",
|
||||
sggCd: "0",
|
||||
rainBgngFrom: "",
|
||||
rainBgngTo: "",
|
||||
analysisFrom: localDateTime(from),
|
||||
analysisTo: localDateTime(now),
|
||||
analysisFrom: toDateTimeLocal(range.analysisFrom),
|
||||
analysisTo: toDateTimeLocal(range.analysisTo),
|
||||
frequencyYear: "",
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
@@ -132,9 +129,10 @@ const displayDate = (value: string) =>
|
||||
? `${value.slice(0, 4)}-${value.slice(4, 6)}-${value.slice(6, 8)} ${value.slice(8, 10)}:${value.slice(10, 12)}`
|
||||
: value || "-";
|
||||
|
||||
const rainHourText = (value: number | null) => {
|
||||
/** 분석시각 기준 예측시간을 사용자 표시문구로 변환한다. */
|
||||
const predictionHourText = (value: number | null) => {
|
||||
const hour = Number(value ?? 0);
|
||||
return hour === 0 ? "현재" : `${hour > 0 ? "+" : "-"}${Math.abs(hour)}시간`;
|
||||
return hour > 0 ? `${hour}시간 후` : "-";
|
||||
};
|
||||
|
||||
const formatNumber = (value: number | null, digits: number) =>
|
||||
@@ -189,7 +187,7 @@ const validateFilters = (filters: Filters) => {
|
||||
};
|
||||
|
||||
const buildRowId = (row: ApiRow) =>
|
||||
`${row.ctpvCd}:${row.sggCd}:${row.rainBeginningDateTime}:${row.analysisDateTime}:${row.rainHour}`;
|
||||
`${row.ctpvCd}:${row.sggCd}:${row.rainBeginningDateTime}:${row.analysisDateTime}:${row.predictionHour}`;
|
||||
|
||||
const isDangerGrade = (value: string) => {
|
||||
const grade = String(value ?? "")
|
||||
@@ -262,16 +260,19 @@ export default function FldngPredcPrstPopupContent() {
|
||||
content.map((item) => ({
|
||||
...item,
|
||||
rowNo: 0,
|
||||
analysisDateTimeDisplay: displayDate(item.analysisDateTime),
|
||||
rainBeginningDateTimeDisplay: displayDate(
|
||||
item.rainBeginningDateTime,
|
||||
),
|
||||
analysisDateTimeDisplay: displayDate(item.analysisDateTime),
|
||||
observedAccumulatedRainfallDisplay: formatNumber(
|
||||
item.observedAccumulatedRainfall,
|
||||
4,
|
||||
1,
|
||||
),
|
||||
predictionHourDisplay: predictionHourText(item.predictionHour),
|
||||
predictedAccumulatedRainfallDisplay: formatNumber(
|
||||
item.predictedAccumulatedRainfall,
|
||||
1,
|
||||
),
|
||||
rainHourDisplay: rainHourText(item.rainHour),
|
||||
rainfallDisplay: formatNumber(item.rainfall, 1),
|
||||
exceededFrequencyYearDisplay:
|
||||
item.exceededFrequencyYear == null
|
||||
? "-"
|
||||
@@ -359,7 +360,12 @@ export default function FldngPredcPrstPopupContent() {
|
||||
window.opener.postMessage(
|
||||
{
|
||||
type: WINDOW_POPUP_MESSAGE_TYPE.MAP_SEARCH_SHOW_FLOOD_GROUP,
|
||||
payload: { extent, sggCd: row.sggCd, sbmrgFrqExpln },
|
||||
payload: {
|
||||
extent,
|
||||
sggCd: row.sggCd,
|
||||
sbmrgFrqExpln,
|
||||
analysisDateTime: row.analysisDateTime,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
window.location.origin,
|
||||
);
|
||||
|
||||
@@ -186,7 +186,7 @@ export const windowPopupDefinitions = {
|
||||
key: "fldngPredcPrst",
|
||||
title: "침수예측현황",
|
||||
width: 1700,
|
||||
height: 900,
|
||||
height: 820,
|
||||
},
|
||||
agedPipeStatusByCtpvPopup: {
|
||||
key: "agedPipeStatusByCtpvPopup",
|
||||
|
||||
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