CN104350397A - 用于使用点观测来细化天气预报的方法和系统 - Google Patents

用于使用点观测来细化天气预报的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了通过利用特定位置和时间的天气事件的实际观测来生成更准确的天气预报的方法、设备，以及非瞬时性的计算机可读取的存储介质。例如，观测数据可以从用户设备接收，并包含表示用户观测到的天气事件的信息。可另选地，或另外，观测数据可以由置于某些位置的一个或多个传感器自动地生成，并在检测到观测时自动地传输到中央服务器。观测数据可以被用来预测对应于，或以别的方式涉及发生了观测到的事件的特定位置的位置的天气预报。

Description

用于使用点观测来细化天气预报的方法和系统
对相关申请的交叉引用
本申请要求2013年4月4日提交的共同拥有的并且共同发明的美国专利申请No.13/856,923、2013年6月20日提交的美国专利申请No.13/922,800、2013年7月22日提交的美国专利申请No.13/947,331、2013年6月26日提交的美国临时申请案No.61/839,675、2013年6月16日提交的美国临时申请案No.61/835,626，以及2013年6月19日提交的美国临时申请案No.61/836,713的优先权，此处引用了这些申请的全部内容作为参考。
技术领域
所公开的主题一般涉及用于产生天气预报的方法。更具体地说，主题涉及用于产生天气预报的软件应用。
背景技术
目前可用的用于产生天气预报的系统只是推送系统；即，系统从传感器、数据库等等搜集信息，基于此信息产生天气预报，并向用户推送天气预报。
用户常常发现，预测对于他们的位置是不准确的，预测的制作者无法判断他们的预测实际上是否准确。
市场上有从观察者拉信息的需求，观察者也可以是位于为其产生天气预报的区域的用户，以帮助提高天气预报的准确度。
发明内容
可以提供一种计算机实现的方法，包括：从远程设备接收与第一位置和第一时间相关联的天气相关的观测数据，所述天气相关的观测数据包括从观测与所述第一位置和所述第一时间相关联的天气相关的事件获得的数据，基于所述天气相关的观测数据，生成与第二位置和第二时间相关联的天气预报，以及向所述远程设备输出所述天气预报。
在某些实施例中，该方法可以包括形成第二位置的图像，图像包括与天气预报值相关联的像素。
在某些实施例中，该方法可以包括形成第二位置的至少两个图像，图像中的每一个都与不同的时间相关联。
在某些实施例中，天气相关的事件可以包括冰雹、风、闪电、温度、降水和日光强度中的至少一项。
在某些实施例中，方法可以包括基于天气相关的观测数据来修改与像素相关联的天气预报值。
在某些实施例中，天气相关的事件由操作远程设备的用户观测，用户导致远程设备传输天气相关的观测数据。
在某些实施例中，远程设备可以在检测到天气相关的事件的观测时自动地传输天气相关的观测数据。
在某些实施例中，方法可以包括：从第二远程设备接收与第三位置和第三时间相关联的第二天气相关的观测数据，所述第二天气相关的观测数据包括从观测与所述第三位置和所述第三时间相关联的天气相关的事件获得的数据，其中与所述第二位置和所述第二时间相关联的所述天气预报是基于与所述第一位置和所述第一时间相关联的所述天气相关的观测数据和与所述第三位置和所述第三时间相关联的所述第二天气相关的观测数据生成的。
在某些实施例中，方法可以包括：存储所接收的天气相关的观测数据，产生关于所存储的天气相关的观测数据的统计，所述统计包括表示接收到所述天气预报的远程设备的数量的信息，以及向所述远程设备输出所述统计的至少一部分。
在某些实施例中，方法可以包括：将所述天气相关的观测数据与预先存储的天气数据进行比较，以及基于比较，确定影响天气预报的生成的天气相关的观测数据的权重。
在某些实施例中，方法可以包括：产生与所述远程设备相关联的信任评级，以及基于信任评级，确定从远程设备接收的影响天气预报的生成的天气相关的观测数据的权重。另选地或另外地，可以将信任评级指定给可能操作，或以别的方式与一个或多个远程设备相关联的用户。
在其他实施例中，可以有用于细化天气预报的方法，包括：获得特定位置和给定时间的天气相关的观测，以及在形成地球上的特定区域的格网图像时使用所述天气相关的观测，所述格网图像包括像素，其中每个像素都具有对应于天气值的值，而所述天气值又对应于天气预报，其中形成格网图像包括形成多个格网图像，每个格网图像都对应于时刻。
进一步地，也可以有用于预测在特定位置在给定时间的天气相关的事件的存在的方法。在某些实施例中，方法可以包括：获得天气相关的事件在所述特定位置以及所述给定时间的天气相关的观测，基于所述天气相关的观测，改变或确认格网图像中的天气值，以及使用所改变或确认的天气值，产生天气预报。
在其他实施例中，可以有用于在天气预报中使用来自观察者的贡献的方法。该方法可以包括：从所述观察者获得天气相关的观测，每个观测都是在特定位置和在给定时间作出的，在为用户产生未来的天气预报时使用来自所述观察者的所述天气相关的观测，计算关于来自所述观察者、天气预报和得益于所述观测的用户的所述天气相关的观测的统计，以及向所述观察者中的至少一个发送消息，所述消息包括关于来自所述观察者中的至少一个的所述天气相关的观测的统计的至少一部分。
在某些实施例中，可以有包括一个或多个处理器，存储计算机指令的存储器的设备，计算机指令可以由一个或多个处理器执行，以便导致设备在指令被执行时执行上文所描述的方法中的任何一个或多个。进一步地，还可以有存储这样的指令的非瞬时性的计算机可读介质。设备可以是移动设备，诸如，非排他地，手持式设备、手机、汽车等等。
附图说明
通过阅读下面参考各个附图进行的详细描述，本发明的进一步的特征和优点将变得显而易见，其中：
图1示出了根据实施例的用于使用点观测来产生天气预报的系统(nowcaster)的框图的示例；
图1B示出了根据另一个实施例的用于使用点观测来产生天气预报的系统(nowcaster)的框图的示例；
图1C示出了根据另一个实施例的用于使用点观测来产生天气预报的系统(nowcaster)的框图的示例；
图2示出了根据实施例的用于众包用于从观测产生天气预报的天气观测的方法的流程图的示例；
图3示出了根据实施例的用于基于点观测和天气雷达数据来预测冰雹的方法的流程图的示例；
图4示出了根据实施例的用于在天气预报中使用来自观察者的贡献的方法的流程图的示例；
图5A到5D示出了根据实施例的用于呈现天气预报，以及用于从观察者获得点观测的应用程序的示例的屏幕快照；
图6示出了可以在其中实施各实施例的网络环境的示例；以及
图7示出了其中可以实施所要求保护的主题的各实施例的合适的计算操作环境的示例性图示。
值得注意的是，在附图中，相同特征通过相同附图标记来标识。
具体实施方式
现在将参考构成本发明的一部分并通过图示说明其中可以实施各实施例的特定实施例的附图，在下文中比较全面地描述各实施例。还为了通过本公开向所属领域的技术人员表达所要求保护的主题的范围而描述各实施例。然而，各实施例可以以许多不同的形式来实现，不应该被解释为仅限于此处所阐述的各实施例。
特别地，各实施例可被实现为方法或设备。相应地，各实施例可以呈现完全是硬件实现、完全是软件实现或组合了软件和硬件方面的实现等等的形式。此外，虽然各实施例是参考便携式或手持式设备来描述的，但是，它们还可以在台式机、膝上型计算机、平板设备，或具有足够的计算资源以实现各实施例的任何计算设备上实现。
定义
在本说明书中，下列术语被定义为如下：
Nowcasting:术语Nowcasting是“now”和“forecasting”的缩写；它是指被设计为作出短期预测(通常在0到12小时范围)的技术的集合。
nowcaster是为给定区域(地球上非常小的区域(5米、10米、50米、100米、500米、1,000米等等)准备非常短时间(例如，1分钟、5分钟、15分钟、30分钟等等)的预报的天气预报设备。
天气值是任何种类的天气相关的数量或属性，诸如温度、气压、能见度、降水类型和强度、累积、云量、风等等。
预报天气值是由nowcaster预测的天气值。
天气相关的事件是，例如，冰雹、阵风、雷电、温度变化等等中的至少一种。
降水类型(PType)：表示降水的类型。降水类型的示例包括，但不限于，雨、雪、冰雹、冻雨、小冰雹、冰晶等等。
降水率(PRate)：表示降水强度。降水率值的示例包括，但不限于，无、小、中等、大、极大等等。在一个实施例中，降水率还可以被表达为值的范围，诸如：无到小、小到中等、中等到大，或上述的任何组合。
降水概率：表示可能发生降水的概率。降水概率值的示例包括，但不限于，无、不大可能、微小的机会、有机会、可能、很可能，以及确信等等。
在一个实施例中，降水概率还可以被表达为值的范围，诸如：无到小、小到中等、中等或到大。降水概率还可以用百分比来表示；例如，0％、25％、50％、75％、100％等等；或百分比的范围；例如，0％到25％、25％到50％、50％到75％、75％到100％等等。在一个实施例中，可以从概率分布中获得降水概率。
降水类型和降水率类别(PTypeRate)：PTypeRate类别是降水类型和降水率的组合，可以将给定时间段的发生概率与此关联以表示接收到某一降水率的某一类型降水的可能性。
天气预报是可向用户显示的一组一个或多个预报天气值。
天气相关的观测可以是图像、视频、自由形态的文本(推特、消息、电子邮件等等)、任何种类的天气值，诸如温度、气压、能见度、降水类型以及强度、累积、云量、风等等。
点观测是，如此处所定义的，在特定位置在给定时间作出的观测。
特定位置是地球上的在那里作出观测的位置。5米到10米的精度适用于此处所描述的各实施例，但是，位置的变化可以更大，诸如25米、50米、100米、1000米或或更大(例如，较小精度)。用于获得特定位置的装置包括在提交此专利申请时可用的任何类型的地理定位装置或定位系统。地理定位装置或定位系统可以是自动化的，也可以不是自动化的。自动化地理定位装置或定位系统包括全球定位系统、RF定位系统、无线电定位技术、网际协议(IP)地址、MAC地址、WiFi、射频标识(RFID)等等。定位系统还可以是人工的，诸如提供街道地址、街道拐角、建筑物或地界标等等。
给定时间被定义为在对应于特定位置的时区作出点观测的小时、分钟和秒。给定时间的小时、分钟和秒还可以根据协调世界时(UTC)或格林威治标准时间(GMT)记录，以便给定时间独立于特定位置。给定时间的精度可以大于或小于1秒。例如，在某些实施例中，5秒、10秒、30秒、60秒等等的精度可以对于此处所描述的各实施例足够。
用户是天气预报被转发到的人。观察者是提供自动化和/或有人操纵的观测的实体。观察者可以是人或自动化机器。观察者还可以是如此处所定义的用户。
格网图像是包括经纬度坐标的图像。因此，它是双维地理局部化的点I像素的集合。
格网图像中的每个像素都对应于位置，并可以表示单一天气值，值的概率分布或置信水平。
简而言之，各实施例描述了用于通过不仅考虑各种类型的天气值而且还考虑特定位置特定时间的实际观测来生成比较准确的天气预报的计算机实现的方法和系统。这样的观测可以是自动化的，并自动地推送到数据库，或可以是以用户为导向的，诸如用户分别地报告他们的观测。
Nowcaster
图1A-1C是根据本描述的nowcaster的框图的示例。
如图1A-1C所示，nowcaster 200从诸如天气观测源之类的不同的源201接收天气观测，包括但不限于：点观测201-2(例如，由用户和自动化站所提供的反馈)、天气雷达201-3、卫星201-4及其他类型的天气观测201-1，以及诸如数值天气预报(NWP)模型输出201-5以及天气预报以及气象报告201-6的天气预报源。
nowcaster 200包括存储器220和处理器210。存储器220包括方法的指令，还存储来自天气源201的数据、中间结果和天气预报。处理器210使nowcaster 200执行计算。
nowcaster 200可以通过通信网络254从用户150那里接收信息230。根据实施例，此信息230可以是选择的时间增量100。
nowcaster 200输出天气预报或天气预报的序列。
图1B是nowcaster 200的一个实施例。在此实施例中，nowcaster200包括PType分布预报器202和PRate分布预报器204。PType预报器202从不同的天气源201接收天气观测，并输出对于给定经纬度(和/或位置)在一个时间间隔内的降水类型的概率分布。例如：
a.雪：  10％
b.雨：  30％
c.冻雨：  60％
d.冰雹：  0％
e.冰丸：  0％
类似地，PRate预报器204从不同的源201接收给定经纬度的天气观测，并以表达不确定性的表示输出降水率(PRate)的概率分布预测。例如，PRate可以作为给定经纬度的降水率的概率分布或一个时间间隔内的降水率的范围输出。例如：
f.无降水：  30％
g.小：  40％
h.中等：  20％
i.大：  10％
由PRate预报器204和PType预报器202输出的PRate和PType值被发送到预测组合器206，以将这些值组合为表示降水结果的单一值PTypeRate。例如，如果PType的值是“雪”，而“PRate”的值是大，则PTypeRate的组合值可以是“大雪”。
对于给定经纬度，系统输出预定义的时间间隔(固定(例如：1分钟)或可变(例如，1分钟、然后5分钟、然后10分钟等等))的预报的PTypeRate分布。系统可以预先计算并存储时间间隔序列内的预报的PTypeRate分布，或实时地计算。PTypeRate分布表示，对于每一个时间间隔，PTypeRate将发生的确定性或不确定性。
参考图1B，预测组合器206从PType预报器202接收最后一个PRate分布，从PRate预报器204接收最后一个PRate分布，以将它们组合为一组PTypeRate分布值，每一个PTypeRate分布值都表示接收到某一降水率的某一类型降水的概率。下面提供了示例。
假设PType分布如下：雪：50％，雨：0％，冻雨：30％，冰雹：0％，冰丸：20％，而PRate分布如下：无：0％，小：10％，中等：20％，大：30％，非常大：40％，PTypeRate分布可以如下所示：
表1：PTypeRate分布表的示例
相应地，预测组合器206将每一种类型降水的概率乘以每一种降水率的降水的概率，以获得接收到某一降水率的某一类型降水的概率，例如，20％的机率的大雪，或12％机率的非常大的冻雨。在一个实施例中，可以将概率范围与用于向用户显示文本信息的文本信息关联，代替以数字表示的概率。例如，在5％和15％之间的概率可以与文本“低机率”相关联，而在40％和70％之间的概率可以与文本“高机率”、或“很可能”等等相关联，其中代替显示“60％机率的大雪”，可以显示“高机率大雪”。
在另一个实施例中，可以沿着一个或多个维度(维度包括：率、类型，或概率)组合两个或更多不同的PTypeRate。例如，这样的组合的结果可以包括：可能小到中雨；可能小到中雨或大雪；可能中雨或雪；可能雨或雪；小到中雨或大雪或小冰雹的机率；中雨、雪或冰雹的机率；雨、雪或冰雹的机率等等。
相应地，nowcaster 200接收nowcasts需要的位置和nowcasts需要的时间和/或时间间隔，并输出对于给定位置和特定时间的PTypeRate分布。
图1C示出了nowcaster 200的另一个实施例。在此实施例中，nowcaster 200包括PType选择器/接收器202-C和PRate分布预报器204。
类似于如图1B所示的实施例，PRate分布预报器204从不同的源201接收给定经纬度的天气观测，并以表达不确定性的表示输出降水率(PRate)的概率分布预测。例如，PRate可以作为给定经纬度的降水率的概率分布或一个时间间隔内的降水率的范围输出。例如：
f.无降水：  30％
g.小：  40％
h.中等：  20％
大：  10％
然而，PType选择器/接收器202-C不会输出与不同类型降水相关联的概率分布。相反，PType选择器/接收器202-C从不同的源201接收给定经纬度的天气观测，以便从不同的降水类型列表中选择一种降水类型。例如，基于从源201接收的输入，PType选择器/接收器202-C从下列降水类型的列表中选择最有可能在给定经纬度(和/或位置)发生的单一降水类型：
a.雪
b.雨
c.冻雨
d.冰雹
e.冰丸
f.混合(例如，a+c、a+d、b+c、a+e、c+e、d+e等等)
从诸如上面的降水类型的列表中，对于给定位置，只选择一种降水类型。例如，可以选择雪和冻雨的混合作为对于给定位置的给定时间的最有可能的降水类型。降水类型不与概率值相关联。事实上，由于对于任何给定位置和对应于位置的时间只选择一种降水类型，因此，所选降水类型将具有100％的有效的概率值。
可用于选择一种类型的降水类型的列表可以包括表示两种不同的降水类型的混合(例如，雪和冻雨、冰雹和冰丸等等)的混合类型。混合类型被视为可用于选择的不同的降水类型，如列表的(f)所示，可以有表示各种降水类型的不同对的混合的许多不同的混合类型。
在另一个实施例中，降水类型不由PType选择器/接收器202-C选择，而是从nowcaster 200之外的源接收。换言之，nowcaster 200可以向远端源(例如，第三方气象服务)发送标识在给定位置在给定时间最有可能发生的降水类型的请求，并从源接收标识最有可能的降水类型的响应。在此情况下，对降水类型的选择不由nowcaster 200执行。只向nowcaster输入已经选择的降水类型，因此，可以节省否则执行选择所需的nowcaster 200的计算能力。
组合分别由PType选择器/接收器202-C和PRate分布预报器204输出的所选降水类型和PRate值。例如，如果所选降水类型是雪，而PRate值是如上文所描述的，则组合的信息将指出：
a.无雪：  30％
b.小雪：  40％
c.中雪：  20％
d.大雪：  10％。
由于只涉及一种降水类型，因此，只需要最小量的计算能力来执行组合以输出最终的天气预报数据。由于PType选择器/接收器202-C将输出给定位置和时间的一种降水类型，因此，如果PRate分布预报器204输出概率分布的数字m，则最终的天气预报数据将只包括天气预报分布的数字m(m*1)。
在输出最终的天气预报数据时，可以将概率范围与用于向用户显示文本信息的文本信息相关联，代替以数字表示的概率，类似于如图1B所示的实施例。例如，在5％和15％之间的概率可以与文本“低机率”相关联，而在40％和70％之间的概率可以与文本“高机率”、或“很可能”等等相关联，其中代替显示“60％机率的大雪”，可以显示“高机率大雪”。
相应地，nowcaster 200接收nowcasts需要的位置和nowcasts需要的时间和/或时间间隔，并输出对于给定位置和特定时间的所选PType和PRate分布。
在需要效率的某些情况下，根据如图1C所示的实施例的nowcaster可以有利于如图1B所示的实施例。图1C的实施例可以使用比图1B的实施例少得多的处理能力来实现。然而，在提供对于任何给定位置和时间的天气预报数据的比较详细的并且准确的快照方面，图1B的实施例可以比图1C的实施例更合适。
众包天气观测
简而言之，各实施例描述了收集并管理来自用户和/或自动化机器的天气相关的观测(或简称为“观测”)以生成用于天气预报的观测马赛克(例如，马赛克)的系统和/或方法。系统包括向数据库发送地理标记的观测的许多自动化和/或有人操纵的观测源(例如，观察者)。马赛克制作者包括观测，以形成地球上的特定区域(例如，域)的格网图像(例如，马赛克)，因此，创建域内中的每个像素的天气值的“最佳猜测”。图1A-1C中所示出的nowcaster的各实施例接受用户观测数据(例如，201-2)作为输入，以预测或以别的方式标识对于任何给定位置在任何给定时间最准确的预报的降水类型和降水率分布。
为构建马赛克，马赛克制作者基于观测的时间和位置，选择要包括的观测。每个观测都被准确地定位在马赛克上的所提供的地理位置处。
定义了观测周围的区域(观测区域)。基于各种因素，诸如观测距离、观测时间、观察者信任和可靠性因素，等等因素，观测区域中的每一个点都可以对马赛克有贡献。
现在转向图2，示出了根据实施例的用于众包用于从观测产生天气预报的天气观测的方法300的流程图。
方法300包括：
-获得特定位置和给定时间的天气相关的观测(例如，步骤302)；
-将天气相关的观测保存在数据库中(例如，步骤304)；以及
-在形成地球上的特定区域的格网图像时使用天气相关的观测，格网图像包括像素，其中每个像素都具有对应于天气值的值，而天气值又对应于天气预报(例如，步骤306)。
根据方法300的另一个实施例，获得天气相关的观测的步骤是自动化的或由观察者作出的。
根据另一个实施例，提供了处理重叠观测区域的机制。例如，将观测报告给数据库。可以用某一位置和时间标记观测，以便当以后报告同一个位置处的第二观测时，它可以与第一报告的观测相关联。如果第二观测是只在作出第一观测时的时间的短时间段内的时间作出的，则可以作为冗余报告，忽略第二观测。
根据另一个实施例，提供了评价天气观测的可信赖性和可靠性的机制。例如，如果报告包括和预先存储的天气数据不一致的信息(例如，用户在某一时间在某一位置报告下雪，但是，诸如温度、气压等等之类的其他目标天气数据表明，在该某一位置和时间，下雪是不可能)，那么，给予该用户的信任评级降低。预先存储的天气数据可以只包括从目标天气源获得的数据，而不包括分别从用户报告的数据。信任评级可以以尺度提供，可以完全忽略来自信任评级低于阈值的源的任何报告。
根据另一个实施例，马赛克可以用于天气nowcasting系统中。
基于点观测来预测冰雹
简而言之，各实施例描述使用冰雹的观测、位移场(例如，流场)和可能天气雷达数据来预测冰雹的系统和/或方法。将冰雹事件(例如，观测)的位置和时间传输到计算机。计算机尝试判断天气雷达签名是否与冰雹观测一致。如果一致，则通过使用雷达签名，来创建区域(例如，冰雹区域)，如果不一致，通过分析从雷达捕捉到的降水的运动并沿着运动位移冰雹区域，预测冰雹在未来的发生。如果不存在雷达关联，在没有雷达的情况下，创建区域(例如，冰雹区域)。在任一种情况下，可以作为来自原始冰雹观测的时间或距离的函数来修改冰雹区域。还可以作为来自原始冰雹观测的时间或距离的函数或任何其他参数，生成置信度分数。
现在转向图3，示出了根据实施例的用于基于点观测和天气雷达数据来预测冰雹的方法320的流程图。
值得注意的是，冰雹只是天气相关的事件的一个示例。应该理解，此处根据图3及其他附图所描述的各实施例也适用于其他类型的此处所定义的或为所属领域的技术人员所知的天气相关的事件。
方法320包括：
-获得特定位置处的给定时间的冰雹观测(例如，步骤322)；
-基于冰雹观测，改变或确认格网图像中的天气值(例如，步骤324)；以及
-使用更改的或确认的天气值，产生天气预报(例如，步骤326)。
根据另一个实施例，方法320还包括使用天气值来在格网图像的一区域创建或确认冰雹区域。
根据另一个实施例，方法320还包括获得格网图像的区域中的或周围的天气值的位移场，基于冰雹区域的运动，分析冰雹区域的运动和细化天气预报。
根据另一个实施例，方法320还包括判断特定位置处的给定时间的格网图像中的天气雷达签名是否对应于冰雹观测，并基于此判断，可以更改天气值和/或可以计算天气值的置信度分数。
在天气预报中使用来自观察者的贡献
简而言之，各实施例描述了用于向对预测的计算作出贡献的用户报告多少其他人得益于他的贡献的系统和方法。
用户通过指出被传输到作出预测的计算机的天气事件的位置和时间来作出观测(观察者)。预测计算机使用观察者的信息来计算将来的一时间段的预测。
分析用户获得预测的每一个请求，以生成对用户的预测作出贡献的观察者的列表。然后，使每一个观察者都知道得益于他的观测的人数(加任何其他用户特征)。
可以从此信息构建排行榜。可以基于所影响的用户的数量，利用奖励或状态增益或证章来补偿观察者。
现在转向图4，示出了根据实施例的在天气预报中使用来自观察者的贡献的方法330的流程图。
方法330包括：
-从观察者获得天气相关的观测，每个观测都是在特定位置和在给定时间作出的(例如，步骤332)；
-在为用户产生未来的天气预报时使用来自观察者的天气相关的观测(例如，步骤334)；
-计算关于来自观察者的天气相关的观测的统计(例如，步骤336)；以及
-向观察者中的至少一个发送消息，所述消息包括关于来自观察者中的至少一个的天气相关的观测的统计的至少一部分(例如，步骤338)。
根据另一个实施例，方法330还包括在数据库中保存天气相关的观测。
根据方法330的另一个实施例，计算统计的步骤包括从天气相关的观测，生成对用户的未来天气预报有贡献的观察者和已经得益于天气预报的用户的选择。
根据方法330的另一个实施例，计算统计的步骤包括从天气相关的观测并且为一个或多个观察者，生成用户列表，一个或多个观察者的观测用于为列表中的用户产生未来的天气预报。
根据方法330的另一个实施例，计算统计的步骤包括从天气相关的观测并且为观察者中的每一个，生成由相应的观察者作出的观测的可靠性。
根据方法330的另一个实施例，计算统计的步骤包括从天气相关的观测并且从观测的数量以及观测的可靠性中的至少一项，生成排序的观察者列表。
根据另一个实施例，方法330还包括基于排序的列表，向观察者中的至少一个提供优点。
现在转向图5A到5D，示出了根据实施例的用于呈现天气预报，以及用于从观察者获得点观测的应用程序的屏幕快照。
更具体地说，图5A是nowcasting应用程序的屏幕快照。屏幕快照在右上角示出了“眼睛”图标。“眼睛”图标是向用户指示观测可以输入到系统中。选择“眼睛”图标会产生点观测页面(参见图5B和5C)。
图5B和5C是向观察者提供用于作出点观测的选择的nowcasting应用程序的页面的屏幕快照。
图5D是示出了选择“Sunny”的屏幕快照。由于作出了对点观测的选择，“提交”按钮现在激活。一旦选择“提交”按钮，就可以提供确认页面以确认观察者的选择。一旦确认，点观测被发送到nowcaster。
图6是可以在其中实施各实施例的网络环境的示例。系统200(例如，“nowcaster”)可以在可由多个客户端计算机252通过电信网络254访问的服务器/计算机250上实现。客户端计算机可以包括，但不限于：膝上型计算机、台式机、便携式计算设备、平板等等。通过使用客户端计算机252，每一个用户都可以指定他们希望接收到nowcasts的时间间隔和需要其nowcasts的位置。例如，用户可以输入需要其nowcasts的ZIP/邮政编码、地址、地图上的位置或位置的经纬度，以及nowcasts需要的时间间隔。时间间隔可以在一分钟和几个小时之间。
在接收到位置信息和时间信息时，服务器250可以接收指定的位置的可用的天气值，并输出上文所讨论的表示指定的时间段内的特定位置的nowcasts的不同的PTypeRates。nowcasts的精度也可以取决于可用于某一区域的天气源的数量。例如，人口稠密地区可以比森林中的边远地区包括更多天气雷达，更多媒体关注(因此，更大卫星覆盖范围或预测)。nowcaster还可以输出其他类型的天气信息，诸如天气事件。
然后，可以将由服务器250所产生的PTypeRates发送到客户端计算机252，向用户显示。在一个实施例中，可以系列地，一个接一个地显示PTypeRates，或显示具有较高百分比的那些。
硬件和操作环境
图7示出了其中可以实施所要求保护的主题的各实施例的合适的计算操作环境的示例性图示。下列描述与图5相关联，并旨在提供可以用来实现各实施例的合适的计算机硬件和合适的计算环境的简要的一般描述。并非所有的组件都是实施各实施例所需的，在不偏离各实施例的精神或范围的情况下，可以作出组件的布局和类型的变化。
尽管并非必需，各实施例是在诸如程序模块之类的计算机可执行指令由诸如个人计算机、手持式或掌上计算机、智能电话之类的计算机，或诸如消费者设备或专业化工业控制器中的计算机之类的嵌入式系统执行的一般上下文中描述的。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。
此外，所属领域的技术人员将理解，各实施例可以利用其他计算机系统配置来实施，包括手持式设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费电子产品、网络PC、微型计算机、大型计算机、蜂窝电话、智能电话、显示寻呼机、射频(RF)设备、红外线(IR)设备、个人数字助理(PDA)、膝上型计算机、可佩带的计算机、平板电脑、iPod或iPad设备系列的设备、组合了前面的设备中的一种或多种的集成设备，或能够执行此处所描述的方法和系统的任何其他计算设备。各实施例还能在其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备完成的分布式计算环境中实现。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储设备中。
图5的示例性硬件和操作环境包括计算机720形式的通用计算设备，包括处理单元721、系统存储器722以及可操作地将包括系统存储器的各种系统组件耦接到处理单元721的系统总线723。可以只有一个或可以有一个以上的处理单元721，以便计算机720的处理器包括单个中央处理单元(CPU)，或常常被称为并行处理环境的多个处理单元。计算机720可以是常规计算机、分布式计算机，或任何其他类型的计算机；不对各实施例进行这样的限制。
系统总线723可以是若干类型的总线结构中的任一种，包括使用各种总线体系结构中的任一种的存储器总线或存储器控制器、外围总线、以及局部总线。系统存储器也可以简称为“存储器”，并包括只读存储器(ROM)724和随机存取存储器(RAM)725。基本输入/输出系统(BIOS)726通常存储在ROM 724中，包含诸如在启动过程中帮助在计算机720内的元件之间传输信息的基本例程。在所要求保护的主题的一个实施例中，计算机720还包括用于读写硬盘(未示出)的硬盘驱动器727、用于读写可移动磁盘729的磁盘驱动器728，以及用于读写诸如CD ROM或其他光学介质之类的可移动光盘731的光盘驱动器730。在所要求保护的主题的替换实施例中，使用易失性或非易失性RAM来仿真由硬盘驱动器727、磁盘729和光盘驱动器730所提供的功能，以便节省电能并减小系统的大小。在这些替换实施例中，RAM可以固定于计算机系统中，或它可以是诸如小型闪存卡之类的可移动RAM设备。
在所要求保护的主题的一个实施例中，硬盘驱动器727、磁盘驱动器728，以及光盘驱动器730分别通过硬盘驱动器接口732、磁盘驱动器接口733，以及光盘驱动器接口734连接到系统总线723。驱动器以及它们相关联的计算机可读介质为计算机720提供了对计算机可读指令、数据结构、程序模块，及其他数据的非易失性存储器。本领域的技术人员应该理解，诸如磁带盒、闪存卡、数字视盘、伯努利磁带盒、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)等等之类的可以存储可被计算机访问的数据的任何类型的计算机可读介质，也可以用于示例性操作环境中。
可以有若干个程序模块存储在硬盘、磁盘729、光盘731、ROM 724，和/或RAM 725上，包括操作系统735、一个或多个应用程序736、其他程序模块737、以及程序数据738。用户可以通过诸如键盘740和指示设备742之类的输入设备向个人计算机720中输入命令和信息。其他输入设备(未示出)可包括话筒、操纵杆、游戏手柄、圆盘式卫星天线、扫描仪、触敏垫等。这些及其他输入设备常常通过耦接到系统总线的串行端口接口746连接到处理单元721，但是，也可以通过其他接口，如并行端口、游戏端口、通用串行总线(USB)端口来进行连接。另外，向系统的输入可以通过麦克风提供以接收音频输入。
监视器747或其他类型的显示设备也可以通过诸如视频适配器748之类的接口，连接到系统总线723。在所要求保护的主题的一个实施例中，监视器包括液晶显示器(LCD)。除了监视器之外，计算机还通常包括其他外围输出设备(未示出)，如扬声器和打印机。监视器可以包括触敏表面，该触敏表面可使用户通过在表面上按压或触摸表面来与计算机交互。
计算机720可以使用到一个或多个远程计算机(如远程计算机749)的逻辑连接，在联网环境中操作。这些逻辑连接通过耦接到计算机720的或作为计算机720的一部分的通信设备来实现；实施例不限于特定类型的通信设备。远程计算机749可以是另一个计算机、服务器、路由器、网络PC、客户机、对等设备或其他公共网络节点，并通常包括上文参考计算机720所描述的许多或全部元件，虽然在图6中只示出了存储设备750。图6中所描绘的逻辑连接包括局域网(LAN)751和广域网(WAN)752。这些联网环境在办公室、企业范围计算机网络、内联网和因特网中是常见的。
当用于LAN网络环境中时，计算机720通过网络接口或适配器753(这是一种通信设备)连接到局域网751。当用于WAN网络环境中时，计算机720通常包括调制解调器754、网络适配器(一种通信设备)，或用于通过诸如因特网之类的广域网752建立通信的任何其他类型的通信设备。调制解调器754，可以是内置的或外置的，通过串行端口接口746，连接到系统总线723。在联网环境中，关于个人计算机720所描述的程序模块，或其某些部分，可以存储在远程存储器存储设备中。可以理解，所示出的网络连接只是示例性的，也可以使用用于在计算机之间建立通信链路的其他装置和通信设备。
描述了可以用来实施所要求保护的主题的各实施例的硬件和操作环境。可以用来实施所要求保护的主题的各实施例的计算机可以是常规计算机、手持式或掌上计算机、嵌入式系统中的计算机、分布式计算机，或任何其他类型的计算机；对所要求保护的主题不进行这样的限制。这样的计算机通常包括一个或多个处理单元作为其处理器，以及诸如存储器之类的计算机可读介质。计算机还可以包括诸如网络适配器或调制解调器之类的通信设备，以便它能够可通信地耦接其他计算机。
尽管上文以及在各个附图中描述了优选实施例，但是，对所属领域的技术人员显而易见的是，可以在不偏离本发明的情况下作出修改。这样的修改被视为包含在本发明的范围中的可能的变体。

Claims (25)

1.一种计算机实现的方法，包括：
从远程设备接收与第一位置和第一时间相关联的天气相关的观测数据，所述天气相关的观测数据包括从观测与所述第一位置和所述第一时间相关联的天气相关的事件获得的数据，
基于所述天气相关的观测数据，生成与第二位置和第二时间相关联的天气预报，以及
向所述远程设备输出所述天气预报。
2.如权利要求1所述的方法，包括形成所述第二位置的图像，所述图像包括与天气预报值相关联的像素。
3.如权利要求2所述的方法，包括形成所述第二位置的至少两个图像，所述至少两个图像中的每一个都与不同的时间相关联。
4.如权利要求1-3中的任何一个所述的方法，其中所述天气相关的事件包括冰雹、风、闪电、温度、降水和日光强度中的至少一项。
5.如权利要求2或3所述的方法，包括基于所述天气相关的观测数据来修改与像素相关联的天气预报值。
6.如权利要求1-5中的任何一个所述的方法，其中所述天气相关的事件由操作所述远程设备的用户观测，并且所述用户导致所述远程设备传输所述天气相关的观测数据。
7.如权利要求1到6中任何一个所述的方法，其中所述远程设备在检测到天气相关的事件的观测时自动地传输天气相关的观测数据。
8.如权利要求1-7中的任何一个所述的方法，包括：
从第二远程设备接收与第三位置和第三时间相关联的第二天气相关的观测数据，所述第二天气相关的观测数据包括从观测与所述第三位置和所述第三时间相关联的天气相关的事件获得的数据，
其中，与所述第二位置和所述第二时间相关联的所述天气预报是基于与所述第一位置和所述第一时间相关联的所述天气相关的观测数据和与所述第三位置和所述第三时间相关联的所述第二天气相关的观测数据生成的。
9.如权利要求1-8中的任何一个所述的方法，包括：
存储所接收的天气相关的观测数据，
产生与所存储的天气相关的观测数据相关联的统计，所述统计包括表示接收到所述天气预报的远程设备的数量的信息，以及
向所述远程设备输出所述统计的至少一部分。
10.如权利要求1-9中的任何一个所述的方法，包括：
将所述天气相关的观测数据与预先存储的天气数据进行比较，以及
基于所述比较，确定与所述天气相关的观测数据相关联的权重。
11.如权利要求1-10中的任何一个所述的方法，包括：
产生与所述远程设备相关联的信任评级，以及
基于所述信任评级，确定与从所述远程设备接收的所述天气相关的观测数据相关联的权重。
12.一种用于使用点观测来细化天气预报的设备，包括：
一个或多个处理器，
为所述一个或多个处理器存储指令的存储器，以及
通过通信网络连接到远程设备的通信模块，
其中，当所述一个或多个处理器执行存储在所述存储器中的指令时，导致所述设备：
从所述远程设备接收与第一位置和第一时间相关联的天气相关的观测数据，所述天气相关的观测数据包括从在所述第一时间观测在所述第一位置处的天气相关的事件而获得的数据，
基于所述天气相关的观测数据，生成在第二时间的第二位置处的天气预报，以及
向所述远程设备输出所述天气预报。
13.如权利要求12所述的设备，其中导致所述设备形成第二位置的图像，所述图像包括与天气预报值相关联的像素。
14.如权利要求13所述的设备，其中导致所述设备形成所述第二位置的至少两个图像，并且所述至少两个图像中的每一个都与不同的时间相关联。
15.如权利要求12-14中的任何一个所述的设备，其中所述天气相关的事件由操作所述远程设备的用户观测，并且所述用户导致所述远程设备传输所述天气相关的观测数据。
16.如权利要求12-15中的任何一个所述的设备，其中所述远程设备在检测到天气相关的事件的观测时自动地向所述设备传输天气相关的观测数据。
17.如权利要求12-16中的任何一个所述的设备，其中导致所述设备：
从第二远程设备接收与第三位置和第三时间相关联的第二天气相关的观测数据，所述天气相关的观测数据包括从在所述第三时间观测在所述第三位置处的天气相关的事件而获得的数据，
其中，在所述第二时间的所述第二位置处的天气预报是基于与所述第一位置和所述第一时间相关联的所述天气相关的观测数据和与所述第三位置和所述第三时间相关联的所述第二天气相关的观测数据生成的。
18.如权利要求12-17中的任何一个所述的设备，其中导致所述设备：
存储所接收的天气相关的观测数据，
产生关于所存储的天气相关的观测数据的统计，所述统计包括表示接收到所述天气预报的远程设备的数量的信息，以及
向所述远程设备输出所述统计的至少一部分。
19.如权利要求12-18中的任何一个所述的设备，其中导致所述设备：
将所述天气相关的观测数据与预先存储的天气数据进行比较，
指定与所述远程设备相关联的信任评级，以及
基于所述比较和所述信任评级，确定与从所述远程设备接收的所述天气相关的观测数据相关联的权重。
20.一种包括服务器和通过通信网络连接到所述服务器的远程设备的系统，其中：
所述服务器包括一个或多个处理器和存储导致所述一个或多个处理器执行天气预报细化过程的程序的非瞬时性的计算机可读介质，所述天气预报细化过程包括：
从远程设备接收与第一位置和第一时间相关联的天气相关的观测数据，所述天气相关的观测数据包括从在所述第一时间观测在所述第一位置处的天气相关的事件而获得的数据，
基于所述天气相关的观测数据，生成在第二时间的第二位置处的天气预报，以及
向所述远程设备输出所述天气预报，以及
所述远程设备包括计算机、显示器以及存储导致所述计算机执行包括下列各项的过程的程序的非瞬时性的计算机存储器：
通过所述通信网络获得从所述服务器输出的天气预报，以及
在所述显示器上导致所述天气预报的至少一部分的显示。
21.一种用于细化天气预报的方法，所述方法包括：
获得特定位置和给定时间的天气相关的观测，以及
在形成地球上的特定区域的格网图像时使用所述天气相关的观测，所述格网图像包括像素，其中每个像素都具有对应于天气值的值，而所述天气值又对应于天气预报，
其中形成格网图像包括形成多个格网图像，每个格网图像都对应于时刻。
22.一种用于预测在特定位置在给定时间的天气相关的事件的存在的方法，所述方法包括：
获得在所述特定位置以及所述给定时间天气相关的事件的天气相关的观测，
基于所述天气相关的观测，改变或确认格网图像中的天气值，以及
使用所改变或确认的天气值，产生天气预报。
23.一种用于在天气预报中使用来自观察者的贡献的方法，所述方法包括：
从所述观察者获得天气相关的观测，每个观测都是在特定位置和在给定时间作出的，
在为用户产生未来的天气预报时使用来自所述观察者的所述天气相关的观测，
计算关于来自所述观察者、天气预报和得益于所述观测的用户的所述天气相关的观测的统计，以及
向所述观察者中的至少一个发送消息，所述消息包括关于来自所述观察者中的至少一个的所述天气相关的观测的统计的至少一部分。
24.一种用于显示使用点观测细化的天气预报的设备，包括：
一个或多个处理器，
为所述一个或多个处理器存储指令的存储器，
通过通信网络连接到远程服务器的通信模块，以及
显示器，
其中，当所述一个或多个处理器执行存储在所述存储器中的指令时，导致所述设备：
从所述远程服务器接收天气预报，所述天气预报与第一位置和第一时间相关联，并且由所述远程服务器至少基于天气相关的观测数据而生成，其中所述天气相关的观测数据包括从在第二时间观测在第二位置处的天气相关的事件而获得的数据，以及
导致在所述显示器上显示从所述远程服务器接收的所述天
气预报的至少一部分。
25.一种存储如权利要求1-11和权利要求21-23中的任何一个的指令的非瞬时性的计算机可读介质。
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