CN106662669A - 自动化全球天气通知系统 - Google Patents

Abstract

提供一种自动化全球天气通知系统。所述自动化全球天气通知系统能够获取观测天气数据，包括预报网格的数据形式，并且将业务规则和条件变量应用于所述数据。基于所述业务规则和条件变量，生成通知。识别特定地理区域中的相关用户，并且经由，例如，SMS、MMS、电子邮件或电子信息传递的其他方法将通知传递到那些用户。

Description

自动化全球天气通知系统

背景技术

天气预报通常由使用从气象站收集的观测数据的数学预报模型生成。数学预报模型尝试对大气行为进行建模，以推断某一时间段(即，预报期)上的观测数据。观测数据可包括表示某一地理区域上的云、温度、湿度、风、雨、雪、雾、雷暴雨等的数据。数学预报模型使用观测数据作为输入信息而定期运行。例如，针对特定地理位置，预报模型可按每小时的增量、15分钟的增量、1分钟的增量或甚至更小的增量来运行。

在地理区域上，预报模型可在采用网格形式的多个点处运行。这些地理点的预报的聚集形成特定预报期的预报网格。预测不同时间段的天气状况的额外预报可组织成单独的预报网格。例如，可能具有针对未来一小时的预报网格、针对未来两小时的预报网格等等。

尽管基础预报网格在本领域中通常是已知的，但它们通常含有在数据可呈现给最终用户之前需要额外处理的原始数据。额外处理通常涉及人工干预，这一直是必需的，以便考虑天气预报中存在的很多变量。在决定发出信息天气通知时，人工干预尤其必要。例如，人通常负责基于该人可用的信息和很多变量来确定特定地理位置的特定天气状况是否值得通知。何时改变、更新和/或取消该通知的决定类似地留给人。对人工干预的这个需要具有很多缺点，包括缺少准确性、缺少速度以及增加成本。

本领域的技术人员在查看以下附图和详细描述后，将明白或可明白其他系统、方法、特征和/或优点。所有此类额外的系统、方法、特征和/或优点意图包括在本说明内，并且受到所附权利要求的保护。

附图说明

当与附图结合阅读时将更好地理解以下详细描述，附图中示出本发明的多个实施例中的一个或多个实施例。然而，应理解，本发明的各种实施例并不限于附图中示出的具体布置和工具。

图1是自动化全球天气通知系统的示例性实施例的流程图；

图2A和图2B是预报网格的代表性图示；

图3是自动化全球天气通知系统的一部分的流程图；以及

图4是传递在用户装置上的自动化全球天气通知的代表性图示。

图5是示出用于实现计算机实施的设备的计算机系统的框图。

图6是示出图5的系统的计算机架构的框图。

具体实施方式

本文中描述一种自动化全球天气通知系统。自动化全球天气通知系统可获取并处理观测天气数据，以便自动确定是否应生成天气通知。所述系统能够基于观测天气数据以及可基于讨论中的特定地理而改变的业务规则和条件变量的应用来生成特定地理位置的天气通知。例如，全球天气通知系统可采用预报网格的形式获取观测天气数据，并且将业务规则和/或条件变量应用于预报网格数据。系统也可识别具体地理位置的相关用户，并且将通知传递给那些用户。通知可由任何方式传递，例如，包括SMS、MMS、电子邮件或电子信息传递的其他方法。

参考图1，描绘自动化全球天气通知系统100的示例性实施例的流程图。自动化全球天气通知系统100以表示获取观测数据110的步骤的框开始。观测数据110可经由天气数据收集站、天气数据库、卫星、单独天气测量装置和/或收集和分发天气数据的任何其他方法来获取。收集的观测数据110可以存储在包括多个类别的天气数据信息的数据库中。例如，数据库可包括用于温度、降雨、降雪、冰、风、雷暴雨、雾的类别和/或任何其他潜在的天气类别。

根据一个实施例，生成预报网格120的步骤跟随获取观测数据110的步骤。预报网格120可含有聚合的观测数据110以及预报数据。为了获取预报数据，使预报模型在聚合的观测数据110上运行。在一个实施例中，针对多个天气类别来运行单独的预报模型。例如，单独预报模型可针对下列每个运行：温度、降雨、降雪、冰、风、雷暴雨、雾和/或任何其他潜在的天气类别。预报模型可针对单个地理位置生成多个预报。例如，针对选择的纬度和经度，可创建未来15分钟、未来一小时、未来一天或者直到未来10天的预报。当然，可针对小于(例如)未来10天的任何时间增量来创建预报。例如，逐秒预报在理论上是可能的。

针对给定的时间段，例如，未来1小时，预报模型可在多个地理位置运行。在一个示例性实施例中，在形成网格的地理位置创建预报模型。例如，每个地理位置可被选作网格上的点，其中网格线隔开约4km。在另一实施例中，网格线隔开约16km。任何其他间距是可能的，但网格线越靠近的网格通常生成越多的数据，因为形成了额外的网格点。另一方面，网格线隔开越远的网格通常生成越少的数据。在所有地理区域上，“分辨率”或网格的线之间的间距量无需一致。例如，一般没有船、飞机或其他交通工具穿过的海洋的一部分可具有较低分辨率，例如，16km、32km或甚至更大。另一方面，人口稠密的区域可需要具有(例如)1km、4km或16km的网格。对于这些网格而言，任何其他分辨率是可能的。

这些网格的聚合可被视作预报网格120。这些预报网格120的示例性表示在图2A和图2B中示出。例如，图2A是温度预报网格121的示例性实施例。网格220可含有符合当前状况的预报数据。网格230可含有未来一小时的预报数据，而网格240可含有未来两小时的预报数据。可存在任何数量的额外网格；在网格220、230与240之间或者在它们之外。尽管此示例性实施例示出按照每小时增量的网格，但所选择的增量可更小或更大。网格220包括网格点250、260、270和280。这些网格点是存在预报数据的示例性点。每个伴随网格(即，220、230、240等)含有对应的网格点250、260、270和280。例如，网格点250可包括网格220上的当前温度70℉、网格230上的预报温度72℉以及网格240上的预报温度74℉。

在图2A的示例性实施例中，网格线隔开约4km。因此，可存在不与网格点(诸如，网格点250、260、270和280)直接对应的关注点。这样的实例是点290。点290占据由网格点250、260、270和280形成的网格方格。在这种情形下，可使用若干方法来提供点290的预报。在一个实施例中，可基于网格点250、260、270和280，针对整个网格方格来创建单个预报。例如，网格点250、260、270和280可分别包括网格230上的预报温度70℉、70℉、74℉和70℉。取这些值的平均值将得到网格230上的该网格方格的预报温度71℉。在该实施例中，针对网格230的相应时间段，点290将被给出预报温度71℉。

在另一实施例中，可考虑点290与网格点250、260、270和280的相对位置，使得内插每个网格点的数据。例如，网格点250、260、270和280可分别包括网格230上的预报温度70℉、70℉、74℉和70℉。如果点290更靠近网格点270，那么它的内插预报温度可以是，例如，72℉或73℉。

图2B示出降雨的预报网格122被示为具有8km的分辨率的示例性实施例。例如，网格222可示出当前降雨率，而网格232可示出未来15分钟的预报降雨率，并且网格242可示出未来30分钟的预报降雨率。类似于图2A的预报网格121，图2B的预报网格122具有网格线相交的多个网格点，例如，包括网格点252、262、272和282。每个伴随网格(即，222、232、242等)含有对应的网格点252、262、272和282。例如，网格点252可包括网格222上的当前降雨测量0.5英寸、网格232上的预报降雨测量0.6英寸以及网格242上的预报降雨测量0.7英寸。

在图2B的示例性实施例中，网格线隔开约8km。因此，可存在不与网格点(诸如，网格点252、262、272和282)直接对应的关注点。这样的实例是点292。点292占据由网格点252、262、272和282形成的网格方格。在这种情形下，可使用若干方法来提供点292的预报。在一个实施例中，可基于网格点252、262、272和282，针对整个网格方格来创建单个预报。例如，网格点252、262、272和282可分别包括网格232上的预报降雨测量0.5英寸、0.5英寸、0.9英寸和0.5英寸。取这些值的平均值将得到网格232上的该网格方格的预报降雨测量0.6英寸。在该实施例中，针对网格232的相应时间段，点292将被给出预报降雨测量0.6英寸。

在另一实施例中，可考虑点292与网格点252、262、272和282的相对位置，使得内插每个网格点的数据。例如，网格点252、262、272和282可分别包括网格232上的预报降雨测量0.5英寸、0.5英寸、0.9英寸和0.5英寸。如果点292比起靠近其他网格点中的任一个而更靠近网格272，那么它的内插预报降雨测量可以是，例如，0.7英寸或0.8英寸。

现在回到图1，生成预报网格120，如上文所述。预报网格120可覆盖具体地理位置或者可覆盖全球。如早先提及，偏远区域的预报网格120的部分可具有较低分辨率，导致网格点更广泛地散布，但可能覆盖不是高度关注位置的全球的大部分。

在示例性实施例中，将业务规则130应用于预报网格120。在一个实施例中，业务规则130包括数学公式，以应用于定位在预报网格中的数据。在另一实施例中，业务规则130包括基于特定时间段将某一数据或应用于该数据的数学公式的结果与阈值进行比较的阈值比较。在又一实施例中，业务规则130包括基于业务规则130的类型的持续时间。在额外的实施例中，业务规则130包括具有预定义格式的信息天气通知。尽管单独描述这些实施例，但业务规则130可包括所示实施例中的不止一个并且可能是全部的实施例。此外，业务规则130可包括此处未描述的更多实施例。

在一个实施例中，将业务规则130定制为应用它们的天气状况的类别。例如，如上文所述，业务规则130可包括将应用于预报网格中的数据的数学公式。

针对诸如(例如)降雨的天气状况类别，降雨业务规则可包括下列公式：

QPF+QSF+敏感天气+温度(1)

在上文提供的公式中，“QPF”是表示来自相应预报网格120的量化降水预报的值，“QSF”是表示来自相应预报网格120的量化降雪预报的值，“敏感天气”是表示天气的一般描述的基于相应预报网格120的量化值，以及“温度”是表示来自相应预报网格120的某一位置处的温度的值。

在示例性实施例中，公式(1)由降雨业务规则130使用。降雨业务规则130可基于公式(1)来获取值，并且将它与阈值(诸如，降雨阈值)进行比较。或者或作为补充，降雨业务规则130可使用在特定时间跨度(例如，12小时)上应用的公式(1)来计算多个值，以达到特定值。降雨业务规则130随后可将在该时间跨度上应用的公式的结果与特定阈值进行比较。在一个实施例中，阈值要求是在12小时的时间段内降雨至少2英寸。如果已经满足或超过阈值，那么降雨业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“大雨通知”。天气通知可具有(例如)6小时的持续时间段。

在另一实施例中，业务规则130可被条件变量140更改。条件变量140可以是有益的，因为关于哪种类型的天气状况值得天气通知，不同的地理区域具有不同的限定性条件。例如，如果降雪业务规则(下文更详细地论述)预测6小时时间段内降雪4英寸，那么这个预测只在某些地理区域才值得天气通知。经常遇到大雪的地理区域将不需要天气通知。然而，温暖气候的大城市可缺少用于处理6小时时间段内降雪4英寸的必要基础设施，因此，应接收天气通知。条件变量140可用来补救地理区域之间的这些类型的差异。

条件变量140可通过多种方式来应用。例如，它们可直接应用于预报网格120。继续上述降雪实例，科学家可开发出覆盖在预报网格120的顶部上的掩模，其中全球的不同区域表示不同的掩模。掩模可以与业务规则130结合使用，以影响业务规则130计算的结果。例如，美国的北部地区可具有表明在6小时时间段内只有至少12英寸的预测降雪才需要天气通知的掩模。在美国的最温暖地区，可根本没有掩模，或者可有表明(例如)至少2英寸的预测降雪将需要天气通知的掩模。在此实施例中，条件变量140利用预报网格120，以便将特定条件变量140与特定网格点相关。

条件变量140也可应用于业务规则130，作为互补网格。例如，条件变量140可包括表示多个网格点中的每个处的海拔值的网格。互补网格优选至少含有与用于公式(1)的计算的预报网格120相同的网格点。在示例性实施例中，互补网格包括用于每个网格点的海拔值。条件变量140可利用海拔值来适当更改业务规则130。例如，预测的降雪可基于海拔而改变，其中越高的海拔越可能得到成为雪的降水，而越低的海拔越可能得到成为雨的降水。其他类型的条件变量140是可能的，并且不限于本文中提供的实例或者本文中论述的应用所述条件变量的方法。

也可合并额外类型的业务规则130。在一个实施例中，降雪业务规则130可利用针对降雨业务规则130提供的相同公式，但将公式的结果与(例如)降雪阈值进行比较。或者或作为补充，降雪业务规则130可使用在特定时间跨度(例如，12小时)上应用的公式(1)来计算多个值，以达到特定值。降雪业务规则130随后可将在该时间跨度上应用的公式的结果与特定阈值进行比较。在一个实施例中，阈值要求是在12小时的时间段内降雪至少2英寸。如果已经满足或超过阈值，那么降雪业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“大雪通知”。天气通知可具有(例如)六个小时的持续时间段。类似于降雨业务规则130，降雪业务规则130可由条件变量140更改。例如，关于降雪量的条件变量可经由网格来应用。在该实施例中，不同城市可具有用于触发天气通知的不同阈值要求。例如，针对加拿大魁北克(Québec,Canada)，正常2英寸的阈值可改成，例如，6英寸。

在另一实施例中，结冰业务规则130可利用下文示出的公式(2)：

QPF+QSF+敏感天气(冻雨、小冻雨、大冻雨、冻毛毛雨/雾)+温度(2)

在公式(2)中，“QPF”是表示来自相应预报网格120的量化降水预报的值，“QSF”是表示来自相应预报网格120的量化降雪预报的值，“敏感天气”是表示关于冻雨、小冻雨、大冻雨、冻毛毛雨/雾的天气的一般描述的基于相应预报网格120的量化值，以及“温度”是表示来自相应预报网格120的某一位置处的温度的值。

在示例性实施例中，公式(2)由结冰业务规则130使用。结冰业务规则130可基于公式来获取一个或多个值，并且将它与阈值条件进行比较。例如，阈值条件可包括特定位置的两次连续降水事件。在此实施例中，由于阈值条件基于连续降水事件，因此，阈值没有时间限制。在其他实施例中，阈值条件可包括预定时间段内的特定数量的降水事件。如果针对结冰业务规则130满足阈值条件，那么可在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“结冰通知”。天气通知可具有预定持续时间，或者可延伸直到在相关位置出现没有预报冻降水事件的时间段。当然，条件变量140可用来以任何方式更改结冰业务规则130，包括类似于上文关于其他业务规则描述的那些的方法。

在额外的实施例中，极热业务规则130可利用“体感”温度值。“体感”温度值基于温度、湿度、风速、云量和/或其他变量进行计算，并且意图反映人将在该环境中体验到的主观温度感觉。例如，以温度25℉开始，随着风速增加，“体感”温度一般将会降低到例如20℉、15℉等，以考虑风寒。除了利用“体感”温度值，极热业务规则130可合并偏离值计算。偏离值计算可反映当前或预报“体感”温度与历史平均温度之间的差异。在另一实施例中，偏离值反映当前或预报“体感”温度与历史平均“体感”温度之间的差异。在任一情况下，极热业务规则130可将偏离值与阈值进行比较。如果在预定时间段内，偏离值满足或超出阈值，那么极热业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“极热通知”。在一个实施例中，计算偏离值是否满足或超出阈值可包括应用条件变量140，诸如，例如气候学网格，以考虑地区平均值和地理位置之间的其他相关差异。当然，也可使用条件变量140的其他用途。

在又一实施例中，极冷业务规则130可基于当前和/或预报“体感”温度和计算的偏离值来执行类似计算。同样，偏离值可以基于与历史平均温度或历史平均“体感”温度或者这两者的比较。然而，在此实施例中，如果偏离值等于或小于极冷的阈值，那么极冷业务规则130可表示天气通知，诸如，“极冷通知”。条件变量140(诸如，实例气候学网格)可用来基于地理位置来提高准确性和相关性。也可使用其他条件变量140。

在一个实施例中，可以实施疾风业务规则130。疾风业务规则130可利用风速数据。风速数据可包括，例如，平均或持续风速和或任何特定时间量上的阵风。例如，在一个实施例中，疾风业务规则130排除与短持续时间内的阵风或一阵疾风有关的风速数据，而是考虑以每小时为基础的持续风速。在此实施例中，疾风业务规则130可将持续风速与阈值条件进行比较。作为实例，阈值条件可要求连续三小时，其中持续风等于或大于25mph并且在至少一小时的持续时间内至少一个风速大于35mph。然而，可使用不同的阈值条件。实例阈值条件可要求连续的四小时，其中持续风等于或大于25mph并且这几小时中的至少两小时具有大于30mph的风速。在另一实施例中，在考虑阈值条件时，疾风业务规则130也可利用阵风。在该实施例中，作为实例，阈值条件可要求连续的三小时，其中持续风等于或大于25mph并且至少五次阵风大于40mph。可使用时间、风速和/或阵风的任何其他组合。

如果已经满足阈值条件，那么疾风业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“疾风通知”。天气通知可具有(例如)三到六小时的持续时间，或者在这种情况下适当的任何其他持续时间。疾风业务规则130可由条件变量140更改。例如，时常经历疾风的高海拔区域可需要合并比很少经历疾风的低海拔区域更高的风速的阈值条件。条件变量140需要用来也以其他方式更改阈值条件，并且如有需要，可经由网格进行应用。

在另一实施例中，可利用雷暴雨业务规则130。雷暴雨业务规则130可合并(例如)与任何特定区域的雷暴雨有关的敏感天气信息。在此实施例中，敏感天气信息包括(例如)“雷暴雨”、“雷暴雨/有风”和/或“强雷雨”的每小时名称。雷暴雨业务规则130可将这些示例性雷暴雨预报的发生频率与预定阈值条件进行比较。例如，阈值可由三小时时间段内的一个或多个“强雷雨”预报满足。此外/或者，阈值可由四小时时间段内的四个连续“雷暴雨”和/或“雷暴雨/有风”预报满足。雷暴雨业务规则130也可使用不同时间段的其他阈值条件。雷暴雨业务规则130也可考虑其他天气变量，诸如像风速和/或雨。如果已经满足阈值条件，那么雷暴雨业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“雷暴雨通知”。通知可具有(例如)三小时的持续时间，或者在基于所提供的敏感天气信息类型的情况下适当的任何其他持续时间。当然，雷暴雨业务规则130可由条件变量140以与上文关于其他业务规则论述的那些类似方式进行更改。

在又一实施例中，可使用雾业务规则130。雾业务规则130可利用来自预报网格120的能见度数据以及来自敏感天气信息的“雾”和/或“雾/毛毛雨”指示。雾业务规则130可将这些各种输入与阈值条件进行比较，以确定是否应设立警告。例如，阈值条件可要求来自敏感天气的至少三个连续的“雾”事件，其中在连续三小时内，它们中的至少一个等于或小于0.5英里能见度。当然，阈值条件的特定要求可酌情改变。例如，阈值条件可要求来自敏感天气的至少两个连续的“雾”事件，其中在连续两小时内，它们中的至少一个等于或小于0.25英里能见度。也可使用其他阈值条件。如果已经满足阈值条件，那么雾业务规则130可表示应在生成通知步骤150处生成天气通知，诸如，“雾通知”。天气通知可具有(例如)至少三小时的持续时间，或者在这种情况下适当的任何其他持续时间。雾业务规则130可由条件变量140更改。条件变量140可经由网格来应用。

现在转到图3，以流程图的形式示出自动化全球天气通知系统的一部分。如早先论述，条件变量140的应用中的各种业务规则130可经由图1的生成通知步骤150来生成通知。图3更详细地探索通知的生成，示出聚合通知系统的流程图。在步骤310处，在聚合通知系统处接收针对通知的请求。在步骤320处，通知系统识别特定地理区域中的用户。根据所需的通知的类型，可将不同地理区域中的不同用户子集作为目标。例如，如果在网格水平应用通知，那么通知可只发送到与通知对应的适用网格点内的用户。例如，针对特定地理位置的降雨通知可发送到与该地理位置内或距该地理位置一定英里数内的用户。在一个实施例中，将通知发送到被确定为朝向受通知影响的地理位置行进的用户。在该环境下，例如，在州际公路上朝向雷暴雨行进的用户可接收与雷暴雨有关的通知，即使这不适用于它们的当前位置。

可通过多种方式来识别用户。例如，可基于用来连接到天气预报网站(诸如，weather.com)的IP地址来识别用户。也可基于使用安装在智能电话或平板装置或者任何其他类型的个人装置上的移动天气应用来识别用户。此外，GPS传感器可用来识别用户的当前位置，并且将通知调整到用户位置。用户也可订阅通知服务并且提供通知传递的优选方法。在步骤330处，将通知传输到所识别的相关用户。例如，可经由SMS、MMS、电子邮件或者任何其他电信或光纤服务来发送通知。

在通知传递到相关用户之后，无需发送取消命令或者以其他方式手动导致通知停止。事实上，每个通知可具有自动到期机制。自动到期机制可依赖于通知的类型(例如，降雨、降雪、结冰)、接收通知的用户的地理位置，和/或用户的先前识别的设置或偏好。举例来说，在最后触发事件的六小时时间段之后，通知可自动到期。换言之，在该实例中，如果在下午2:00满足通知的阈值条件并且在该时间发送通知，那么通知可在下午8:00自动到期。然而，如果从下午2:00到下午5:00的每小时依然满足阈值条件，那么通知的到期时间可每一小时自动重置，因而发布直到下午11:00(在满足阈值条件的最后事件之后的六小时)。当然，通知的具体规则和到期时间段可通过任何方式改变和/或自定义。例如，雷暴雨通知可需要较短的持续时间，因此可在满足雷暴雨阈值条件的最后事件之后的三小时自动到期。当确定特定通知的自动到期时间时，可考虑其他变量和条件。

图4是传递在用户装置410上的自动化全球天气通知的代表性图示。用户装置410可以是，例如，智能电话或平板装置。用户装置410包括将信息显示给用户的屏幕420。天气通知大字标题430可显示在屏幕420上的任何位置。在图4中，所示天气通知大字标题430显示在屏幕420的顶部部分上。然而，可使用任何其他类型的通知系统，包括与智能电话或平板装置的本机通知系统集成。尽管未示出，但类似的通知可显示在(例如)由用户访问的家用计算机或膝上型电脑的屏幕上。本文中描述的通知不限于计算机、智能电话和平板装置。事实上，通知系统可与能够支持和提供通知的任何类型的装置一起使用。

图5是示出用于实现计算机实施的设备的计算机系统1000的框图，所述计算机实施的设备可形成本公开的一个或多个实施方式或实施例的全部或一部分。计算机系统1000包括计算机1060、键盘1042、鼠标1044以及显示装置(例如，计算机显示器)1040，借此计算机1060可接收输入/将输出提供到(例如)用户、操作员或者另一计算机或系统(未示出)。诸如显示装置1040、键盘1042、鼠标1044和借以可与计算机系统1000交互的其他构件或机构(例如，触屏接口)的输入/输出装置在本领域中一般是已知的，并且此处省略详细论述仅为方便起见，而不应视作限制。计算机1060包括用于将计算机连接到内部或外部网络(诸如，例如网络20)的网络端口1020。计算机1060连接到存储装置1050，所述存储装置包括用于软件应用的程序指令1052，所述软件应用提供计算机实施的设备的逻辑功能和/或本公开的方法。存储装置1050也含有用于存储数据的数据库1054。

本领域的那些技术人员将认识到，实施本公开的一个或多个实施例的全部或一部分的用于软件应用的程序指令1052可采用编程语言编写，诸如，Java或C++，并且数据库1054可用数据库包来实施，诸如，Microsoft Access^TM，或者用数据库管理系统(DBMS)来实施，诸如，Microsoft SQL Server^TM、Microsoft SQL Server CE^TM、IBM DB2^TM、mySQL或postgreSQL。

图6是示出借以可实施本公开的实施例的系统1000的计算机架构的框图。系统总线1002在中央处理单元(CPU)1004、RAM 1006、基本输入输出系统(BIOS)1008和其他部件之中传输数据。CPU 1004可包括高速缓冲存储部件1024。计算机系统1000可包括用于访问硬盘驱动器(HDD)、光学存储驱动器(例如，CD-ROM、DVD-ROM、DVD-RW)、闪存、磁带装置或者其他存储装置(未示出)的一个或多个外部存储端口1017。相关存储装置通过外部存储端口1017进行连接，所述外部存储端口经由磁盘控制器1022连接到系统总线1002。键盘和/或定点装置(例如，鼠标、触摸板)可连接到键盘/鼠标端口1012，并且其他I/O装置可连接到额外的I/O端口1013，所述I/O端口通过I/O控制器1005连接到系统总线1002。通过I/O控制器1010可利用额外的端口或装置，诸如，串行端口、并行端口、火线适配器或者生物装置(未示出)。显示装置可连接到显示装置端口1014，所述显示装置端口通过视频控制器1015连接到系统总线1002。包括但不限于以太网装置或具有联网能力的其他装置的网络装置(未示出)可连接到网络端口1020，所述网络端口通过网络控制器1016连接到系统总线1002。

计算机系统1000可无线连接到针对无线操作进行配置的网络装置(未示出)，包括但不限于，无线路由器，所述网络装置使用天线1028连接到无线控制器1026，继而连接到系统总线1002，其中天线将信号传输到网络装置/接收来自网络装置的信号。计算机系统1000可包括一个或多个USB端口1023。USB装置(未示出)可连接到USB端口1023，所述USB装置包括，但不限于，打印机、扫描仪、键盘、鼠标、数码相机、存储装置、PDA、手机、生物识别装置、网络摄像头和I/O适配器，所述USB端口通过USB控制器1011连接到系统总线1002。诸如手机、PDA和其他便携式装置等其他装置也可经由无线I/O天线1032进行无线连接，所述无线I/O天线连接到无线I/O控制器1030。无线I/O技术的实例包括，但不限于，蓝牙、红外线(IR)和射频(RF)。诸如麦克风、扬声器或头戴式耳机等音频装置可连接到声音端口1038，所述声音端口连接到声音控制器1034，所述声音控制器连接到系统总线1002。扩展槽1018可包括工业标准架构(ISA)槽、外围部件互连(PCI)扩展槽、PCI Express扩展槽、加速图形端口(AGP)槽或者本领域中一般已知的允许将额外的卡放置到计算机系统1000中的任何其他槽。这些槽可用来连接网卡、视频卡、声卡、调制解调器以及一般用于计算机的任何其他外围装置。计算机系统1000还包括动力源(未示出)，包括但不限于，连接到外部动力源的电源和/或内部或外部电池。这些装置一般是本领域的那些技术人员公知的，并且此处省略详细论述仅为方便起见，而不应视作限制。

本公开的实施例可用硬件和软件的任何组合来实施。如果实施为计算机实施的设备，则使用用于执行上述步骤和功能的全部的方式来实施本公开。

本公开的实施例可被包括在具有(例如)计算机可用或计算机可读介质的制品中(例如，一个或多个计算机程序产品)。介质中体现，例如，计算机可读程序代码构件，包括计算机可执行的指令，以用于提供和促进本公开的实施例的机制。制品可被包括作为计算机系统的一部分或单独出售。

尽管上述具体实施方式中详细描述并且附图中示出了具体实施例，但本领域的那些技术人员将了解，鉴于本公开的整体教示以及本发明的广义概念，可对那些细节进行各种更改和替代。因此，应理解，本公开的概念不限于本文中公开的特定实例和实施方式，但意图涵盖如所附权利要求书及其任何和所有等效物定义的精神和范围内的更改。

Claims (20)

1.一种基于天气预报来产生信息天气通知的方法，所述方法包括：

获取与地理位置对应的聚合预报数据，其中所述聚合预报数据包括用于多个通知类别的数据；

将所述天气数据与用于至少一个通知类别的第一阈值条件进行比较，所述第一阈值条件考虑到预定时间段内与所述至少一个通知类别相关的聚合预报数据；以及

如果针对所述至少一个通知类别满足所述第一阈值条件，则自动产生信息天气通知。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一阈值条件包括多个业务规则。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其还包括将所述自动化信息天气通知传递到用户装置。

4.根据权利要求1到3中任一项所述的方法，其中传递所述信息天气通知包括将所述信息天气通知合并到网站或智能电话应用中。

5.根据权利要求1到3中任一项所述的方法，其中传递所述信息天气通知包括经由电信网络将所述信息天气通知推送到所述地理位置附近的订阅用户。

6.根据权利要求1到5中任一项所述的方法，其中所述聚合预报数据包括全球预报网格，以及其中所述地理位置与所述全球预报网格的至少一个方格相关。

7.根据权利要求1到6中任一项所述的方法，其中所述全球预报网格具有第一分辨率和第二分辨率，所述第一分辨率比所述第二分辨率精细。

8.根据权利要求1到7中任一项所述的方法，其中所述第一阈值条件基于小于未来48小时的时间段。

9.根据权利要求1到8中任一项所述的方法，其中所述第一阈值条件基于至少3小时的时间段。

10.根据权利要求1到9中任一项所述的方法，其还包括将所述天气数据与用于第二通知类别的第二阈值条件进行比较，并且如果满足所述第二阈值条件，则针对所述第二阈值条件产生自动化信息天气通知。

11.根据权利要求1到10中任一项所述的方法，其中所述第一阈值条件和所述第二阈值条件的所述比较分别独立于彼此进行。

12.根据权利要求1到11中任一项所述的方法，其中所述多个通知类别包括降雨、降雪、结冰、极热、极冷、疾风、雷暴雨和/或雾。

13.根据权利要求1到12中任一项所述的方法，其中所述信息天气通知在预定时间段之后自动到期。

14.一种用于产生信息天气通知的系统，其包括：

数据库，其包括聚合的全球预报数据；

多个业务规则，其将应用于至少所述聚合的全球预报数据的子集；

多个条件变量，其将应用于所述聚合的全球预报数据的子集；

处理器，其用于自动解译应用于所述聚合的全球预报数据的子集的所述业务规则和条件变量的结果，并且基于所述结果，自动生成信息天气通知。

15.根据权利要求14所述的系统，其还包括网络，所述网络用于将所述信息天气通知自动分布到位于相关地理位置的用户。

16.根据权利要求14或15所述的系统，其中所述聚合的全球预报数据包括全球预报网格。

17.根据权利要求14到16中任一项所述的系统，其中所述多个业务规则中的至少一个应用于预定时间段内的预报数据。

18.根据权利要求14到17中任一项所述的系统，其中所述信息天气通知在预定时间段之后自动到期。

19.根据权利要求14到18中任一项所述的系统，其中所述业务规则考虑与下列至少一个有关的数据：雨、雪、冰、极热、极冷、风、雷暴雨以及雾。

20.一种非暂时性计算机可读介质，其包括用于致使计算机执行下列步骤的指令：

获取与地理位置对应的聚合预报数据，其中所述聚合预报数据包括用于多个通知类别的数据；

将所述天气数据与用于所述至少一个通知类别的第一阈值条件进行比较，所述第一阈值条件考虑到预定时间段内与所述至少一个通知类别相关的聚合预报数据；以及

如果针对所述至少一个通知类别满足所述第一阈值条件，则自动产生信息天气通知。