#!/usr/bin/env python3
"""
OpenDrift 시뮬레이션 실행 스크립트
TODO: 실제 OpenDrift 라이브러리 연동 구현
"""

import sys
import json
from datetime import datetime, timedelta

def run_opendrift_simulation(params):
    """
    OpenDrift 시뮬레이션 실행

    Args:
        params (dict): 시뮬레이션 파라미터
            - lat: 시작 위도
            - lon: 시작 경도
            - duration_hours: 예측 시간 (시간)
            - oil_type: 유종
            - spill_amount: 유출량
            - spill_type: 유출 형태

    Returns:
        dict: 시뮬레이션 결과 (입자 궤적 데이터)
    """

    # TODO: 실제 OpenDrift 구현
    # from opendrift.readers import reader_netCDF_CF_generic
    # from opendrift.models.oceandrift import OceanDrift

    # 현재는 데모 응답 반환
    print(f"OpenDrift 시뮬레이션 시작: {params}", file=sys.stderr)

    # 입자 수와 시간 스텝
    particle_count = 1000
    time_steps = params['duration_hours']

    # 기상/해양 데이터 로드 (TODO: 실제 데이터 소스 연동)
    # - 바람 데이터 (WindSpeed, WindDirection)
    # - 해류 데이터 (CurrentSpeed, CurrentDirection)
    # - 파고 데이터 (WaveHeight)

    # OpenDrift 모델 설정
    # o = OceanDrift(loglevel=20)
    #
    # # 환경 데이터 추가
    # reader_wind = reader_netCDF_CF_generic.Reader(wind_file)
    # reader_current = reader_netCDF_CF_generic.Reader(current_file)
    # o.add_reader([reader_wind, reader_current])
    #
    # # 초기 입자 시드
    # o.seed_elements(
    #     lon=params['lon'],
    #     lat=params['lat'],
    #     number=particle_count,
    #     time=datetime.now()
    # )
    #
    # # 시뮬레이션 실행
    # o.run(
    #     duration=timedelta(hours=params['duration_hours']),
    #     time_step=3600  # 1시간 간격
    # )
    #
    # # 결과 추출
    # trajectory = []
    # for i in range(particle_count):
    #     lons, lats, times = o.get_trajectory(i)
    #     for j, (lon, lat, time) in enumerate(zip(lons, lats, times)):
    #         trajectory.append({
    #             'lat': float(lat),
    #             'lon': float(lon),
    #             'time': j,
    #             'particle': i
    #         })

    # 데모 응답 (실제 구현 시 제거)
    trajectory = generate_demo_trajectory(
        params['lat'],
        params['lon'],
        params['duration_hours'],
        particle_count
    )

    return {
        'success': True,
        'trajectory': trajectory,
        'metadata': {
            'particle_count': particle_count,
            'time_steps': time_steps,
            'model': 'OpenDrift',
            'generated_at': datetime.now().isoformat()
        }
    }


def generate_demo_trajectory(start_lat, start_lon, hours, particle_count):
    """데모 궤적 생성 (실제 구현 시 제거)"""
    import math

    trajectory = []
    spread_factor = 0.005

    for p in range(particle_count):
        angle = (2 * math.pi * p) / particle_count
        for h in range(hours + 1):
            distance = h * spread_factor
            drift = math.sin(h * 0.2) * 0.002
            trajectory.append({
                'lat': start_lat + distance * math.cos(angle) + drift,
                'lon': start_lon + distance * math.sin(angle) + drift,
                'time': h,
                'particle': p
            })

    return trajectory


if __name__ == '__main__':
    # 표준 입력으로 파라미터 받기
    if len(sys.argv) > 1:
        params_json = sys.argv[1]
        params = json.loads(params_json)
    else:
        params = json.loads(sys.stdin.read())

    # 시뮬레이션 실행
    result = run_opendrift_simulation(params)

    # 결과 출력 (JSON)
    print(json.dumps(result))
