1.一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，预测方法的步骤包括：
s1：获取第一影像地图，所述第一影像地图为河道的平面影像地图，并在河道上标记第一点，所述第一点为污染物排放点；
s2：基于河道的形态，标记若干第一影像地图中河道的中心关键点，所述中心关键点为河流两侧的中心点；
s3：基于第一影像地图中的中心关键点与第一点，并结合floyd最短路径算法、二叉树遍历算法以及贝塞尔曲线算法，获得河道内的第一曲线，所述第一曲线为水动力特性的流动轨迹曲线；
s4：基于排放的污染物的特性、河流流速v1以及第一曲线，获得第二点与第三点之间的轨迹曲线，所述第二点为离第一点距离最近的下游中心关键点，所述第三点为在t2时刻，污染物在水中扩散到离所述第二点最远的位置；
s5：基于所述第二点、所述第三点以及所述第一曲线，对第二点以及第三点做数学分析，获得第一垂直线与第二垂直线，所述第一垂直线与所述第二垂直线截取河流的区域为第一区域，所述第一区域为河道内受污染物污染的河流区域。
2.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述污染物的特性包括污染物在水中的稀释速率v2、第一点的污染指数b、污染开始时间t1以及污染结束时间t3。
3.根据权利要求2所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：
基于参数稀释速率v2、第一点的污染指数b、污染开始时间t1以及污染结束时间t3，提取污染物在t2时刻的污染指数c；
将获得的污染指数c与污染指数表中的颜色代码值相匹配，获得颜色渐变的第一区域。
4.根据权利要求3所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述步骤s4中，轨迹曲线l的具体表达式为：
l=p+v1*（t2-t1）
p为第二点的位置。
5.根据权利要求3所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述污染指数c的计算表达式为：
c=b*(1-v2)^(t2-t1)，v2∈［0,1）。
6.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述步骤s2中，河道的形态包括河流弯曲状态以及河流分叉的形态，且所述河道形态越复杂的区域，标记的中心关键点越多。
7.根据权利要求1所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体操作步骤包括：
s31：采用floyd最短路径方法，获得第一中心关键点，所述第一中心关键点为在沿河道下游方向上，距离第一点最近的中心关键点；
s32：采用二叉树遍历方法，以第一中心关键点为起点，获得沿河道下游方向上的m个中心关键点，m<n；
s33：以第一中心关键点为起点，在m个中心关键点中，采用贝塞尔曲线算法，依次将两个相邻的中心关键点连接，将m个中心关键点连接完成后，获得第一曲线，所述第一曲线为河道内水动力特性的流动轨迹曲线。
8.根据权利要求1~7任一所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述步骤s5中，对第二点以及第三点做数学分析的具体操作步骤包括：
基于水动力特性流动轨迹曲线，获得第二点在第一曲线上的第一切线以及第三点在第一曲线上的第二切线；
基于第一切线以及第一曲线，获得第一垂直线，所述第一垂直线为垂直于第一切线且与第二点相交的直线；
基于第二切线以及第一曲线，获得第二垂直线，所述第二垂直线为垂直于第二切线且于第三点相交的直线；
所述第一垂直线与所述第二垂直线将河道分段为第一区域，所述第一区域即为河道污染区域。
9.根据权利要求8任一所述的一种河流悬浮污染物的预测方法，其特征在于，所述第一影像地图为gis地图平台上加载的影像地图。
10.一种河流悬浮污染物的预测系统，其特征在于，所述预测系统包括：
gis影像地图模块，用于获取第一影像地图，所述第一影像地图为河道的平面影像地图，并在河道上标记第一点，所述第一点为污染物排放点；
点位标记模块，用于基于河道的形态，标记若干第一影像地图中河道的中心关键点，所述中心关键点为河流两侧的中心点；
分析处理模块，用于基于第一影像地图中的中心关键点与第一点，并结合floyd最短路径算法、二叉树遍历算法以及贝塞尔曲线算法，获得河道内的第一曲线，所述第一曲线为水动力特性的流动轨迹曲线；
距离计算模块，用于基于排放的污染物的特性、河流流速v1以及第一曲线，获得第二点以及第三点，所述第二点为离第一点距离最近的下游中心关键点，所述第三点为在t2时刻，污染物在水中扩散到离所述第二点最远的位置；
区域计算和绘制模块，用于基于所述第二点、所述第三点以及所述第一曲线，获得第一区域，所述第一区域为河道内受污染物污染的河流区域。