CN107977725A - 大数据雷电预警方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大数据雷电预警方法以及相应的雷电预警系统，所述方法基于大气电场仪以及至少一台另一种用于检验大气电场仪预警结果的雷电监测设备进行雷电的监测和预警，包括如下步骤：数据采集、存储和处理步骤，采集、存储和处理各种雷电监测设备的实时数据；电场仪预警步骤，基于大气电场监测模型生成雷电预警信息；预警信息检验步骤，将各种雷电监测设备的预警信息互相叠加，判断这些雷电预警信息是否一致，是则提高雷电预警的权重，否则降低雷电预警的权重；推送步骤，将雷电预警信息推送给客户端。通过对各种雷电预警信息加以比较和互相验证，本发明公开的预警方法及其系统可以有效提高雷电预警的可靠性和准确度，进一步降低系统误报率。

Description

大数据雷电预警方法及其系统

技术领域

本发明属于气象预测技术领域，具体公开了一种基于大数据技术的雷电预警方法以及相应的预警系统。

背景技术

美国气象学家洛伦兹早在上世纪70年代就曾指出，亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀的偶尔振动，也许两周后就会引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。利用大数据技术广泛摄取各种有益的气象信息(包括历史的和当前的)，并通过云计算技术对各种渠道、各种类型的数据信息进行清洗、分析和验证，进一步提高气象预测的准确性和及时性，已逐渐成为气象领域的技术趋势。

雷电是伴随着强对流过程而发生的一种灾害性天气现象，因其强大的电流、猛烈的冲击波以及强烈的电磁辐射等物理效应，能够在瞬间产生巨大的破坏作用，造成仓储、炼油厂、油田等建筑物燃烧甚至爆炸，或者击坏供配电系统以及通信设备，导致供电瘫痪，计算机信息系统、电话通讯系统中断，危害人民财产和人身安全。有关研究统计，在地球上任一时刻，平均有2000多个雷暴在进行着，平均每秒有100次雷电。每个雷电强度可高达100亿伏，足见其能量之大，产生的危害可想而知。雷电灾害己经被联合国有关部门列为“最严重的十种自然灾害之一”，被中国电工委员会称为“电子时代的一大公害”。我国地处温带和亚热带地区，雷暴活动十分频繁，全国有21个省会城市的年最多雷暴日均在50天以上，最多达到了134天，雷电灾害是我国最严重的自然灾害之一。据不完全统计，在1997-2005年的年间，全国因雷击造成直接经济损失在百万元以上的雷电灾害事故就有200多起，每年因雷击造成人员伤亡上千人。雷电灾害已成为危害程度仅次于暴雨洪涝以及泥石流、山体滑坡等气象地质灾害的一大气象灾害，严重威胁着我国的社会公共安全和人民生命财产安全。

2000年1月1日开始实施的《中华人民共和国气象法》规定了各级气象主管机构应当加强对雷电防御工作的组织管理；因此，做好防雷减灾工作，不仅是安全生产不可缺少的重要环节，也是经济建设、社会发展和人民生命财产安全的重要保障，是维护社会稳定的大事。现有技术中一般是根据大气电场强度的变化频率、雷电定位仪或者气象雷达的检测数据对雷电进行预警的，数据来源单一且各部分数据之间缺少有机的交互和支撑，预测结果也因而容易出现偏差甚至错误。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种基于大数据技术和云计算技术的雷电预警方法，该方法使用包括大气电场仪在内的至少两种雷电监测设备进行雷电的监测和预警，通过对各种预测结果进行互相比较和互相验证，可以有效提高雷电预警的可靠性和准确度，降低误报率。

本发明为实现其技术效果而采用的技术方案为：

一种大数据雷电预警方法，基于大气电场仪以及至少一台另一种用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备进行雷电的监测和预警，包括：

数据采集步骤，采集来自大气电场仪以及用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备的实时数据；

数据存储步骤，将采集到的各种气象数据存储在相应的数据库内；

数据处理步骤，对数据库内的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警可用的监测数据；

电场仪预警步骤，基于大气电场监测模型得出雷电预警信息；

预警信息检验步骤，将基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备产生的预警信息叠加，判断基于大气电场监测模型得出的雷电预警信息与用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备得出的雷电预警信息是否一致，如果一致则提高雷电预警的权重，否则降低雷电预警的权重；

推送步骤，将雷电预警信息推送给客户端。

进一步地，电场仪预警步骤中采用的大气电场监测模型包括三级场强阀值，达到第一级场强阈值时生成一级雷电预警，表明监测区域出现了微弱的电场，通报远方有雷电发生；达到第二级场强阈值时生成二级雷电预警，通报近处有雷电发生，在当前预知时间5到20分钟内将抵达监测区域；达到第三级场强阈值时生成三级雷电预警，通报监测区域随时会有雷电发生。三级场强阀值可以人工设定，也可以通过一场强阀值自动更新模块实现自动更新，自动更新时，场强阀值自动更新模块可以根据当前监测区域内发生雷电的历史记录自动更新三级场强阀值，实现雷电预警的本地化。优选地，三级场强阀值分别为3kV/m、5kV/m、7kV/m或者1.5kV/m、3kV/m、5kV/m。

进一步地，本发明提供的大数据雷电预警方法中采用雷电定位仪、多普勒雷达、气象卫星、雷电传感器中的一种或几种的组合作为检验大气电场仪预警结果的雷电监测设备。当采用雷电定位仪作为检验大气电场仪预警结果的雷电监测设备时，如果大气电场仪测量点周围55公里以内连续出现2次雷电定位数据，则系统将判断此时测量点周围可能有雷暴活动，系统将自动根据雷电定位数据绘制雷电移动轨迹图，并提升预警信号权重。当采用多普勒雷达作为检验大气电场仪预警结果的雷电监测设备时，如果雷达资料中R19号产品的实时值或外推值得回波强度超过回波阀值，则认为测量点周围可能会有雷暴活动，系统将自动提高预警信号权重。回波阀值可以人工设定，也可以通过一回波阀值自动更新模块实现自动更新，自动更新时，回波阀值自动更新模块可以根据当前监测区域内发生雷电的历史记录自动更新回波阀值，实现雷电预警的本地化。优选地，回波阀值为40dbz。

进一步地，本发明提供的大数据雷电预警方法中还包括使用现有气象数值预报产品对雷电预警信息加以验证的步骤，相应地，数据采集步骤、数据存储步骤和数据处理步骤中所采集、存储和加工处理的气象数据中均包括来自省市气象局的数值预报产品。

本发明的另一方面，还提供了一种大数据雷电预警系统，该预警系统包括预警服务器、大气电场仪以及至少一台另一种用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备；预警服务器内设置有数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、电场仪预警模块、预警信息检验模块及推送模块；数据采集模块负责采集来自大气电场仪和用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备的监测数据；数据存储模块负责存储数据采集模块采集到的各种监测或预报数据；数据处理模块负责对数据采集模块采集到的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；电场仪预警模块基于大气电场监测模型生成监测区域的雷电预警信息；预警信息检验模块使用来自用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备的监测数据对电场仪预警模块生成的雷电预警信息加以验证，如果一致则提高雷电预警信息的权重，否则降低雷电预警信息的权重；推送模块负责将雷电预警信息推送给客户端。

本发明有益的技术效果：

1、多种雷电监测手段联用，如多普勒雷达、雷电定位仪、气象卫星、雷电传感器等等，可进行综合雷电预警分析，判断雷云移动轨迹，计算雷电离各探测点距离，分析雷电发生时电场曲线变化，实现短时临近精确预警。

2、能连续启动三级报警级别，一级黄色预警意味着周围有雷云的聚集，二级橙色预警意味着雷云即将来临，往往该时间在5-20分钟内，三级红色预警为高危雷电预警等级，本地区上方随时会发生雷电活动。

3、多种雷电监测设备之间的数据可以互相交互和验证，通过动态调整预警结果的权重，可以有效提高雷电预警的可靠性和准确度，有效降低系统误报率。

以下结合说明书附图和具体实施例对本发明公开的大数据雷电预警方法及其预警系统进行详细介绍。

附图说明

图1：优选实施例中大数据雷电预警流程图；

图2：优选实施例中大气电场仪的雷电预警步骤；

图3：优选实施例中大数据雷电预警系统模块图。

具体实施方式

请参阅图1-图3，本发明优选实施例中涉及一种可以综合利用现有数值气象预报产品、大气电场仪资料、多普勒雷达资料和雷电定位仪资料的雷暴监测预警系统，该系统硬件上主要包括大气电场仪、多普勒雷达、雷电定位仪及中心预警服务器；中心预警服务器内设置有集多普勒天气雷达资料、气象数值预报产品、大气电场仪、雷电定位仪等信息为一体的综合数据管理系统，可以实现数据的统一存储管理，还可以提供及时、准确、全面的信息查询、浏览服务。

中心预警服务器内还设置有数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、电场预警模块、预警信息验证模块和推送模块。数据采集模块用于采集来自大气电场仪、多普勒雷达、雷电定位仪及气象数值预报产品的数据；数据存储模块用于将数据采集模块采集到的各种监测或预报数据存储进相应的数据库里；数据处理模块用于对数据采集模块采集到的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；电场仪预警模块用于根据大气电场监测模型生成雷电预警信息；预警信息验证模块负责使用各种监测数据对电场预警模块生成的雷电预警信息进行验证，如果雷电预警吻合则提高雷电预警信息的权重，否则降低雷电预警信息的权重；推送模块负责将雷电预警信息推送给客户端。

参见图2，本实施例采用如下方法提高雷电预警的可靠性和精密度：

数据采集步骤，采集来自大气电场仪、多普勒雷达、雷电定位仪及省市气象局气象数值预报产品的监测或预报数据；

数据存储步骤，将采集到的气象数据存储在相应的数据库内；

数据处理步骤，对数据库内的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；

电场仪预警步骤，基于大气电场监测模型得出雷电预警信息；

预警信息检验步骤，将基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪和多普勒雷达产生的预警信息叠加，判断基于大气电场监测模型得出的雷电预警信息与雷电定位仪和多普勒雷达得出的雷电预警信息是否吻合，如果吻合则提高雷电预警的权重，否则降低雷电预警的权重；

推送步骤，将雷电预警信息推送给客户端。

其中：

数据采集步骤中采集到的数据包括省市气象局的数值预报产品、多普勒天气雷达资料、大气电场仪资料和雷电定位仪资料。数据文件格式主要包括txt文本、二进制数据文件、图像数据、数据库数据、HTML文件等。由于数据采集是多种数据同时的采集，所以数据采集是一个多线程的过程，并形成队列进行异步的处理，可以利用JMS等组件进行实时的队列监控。

数据存储步骤中将采集到的气象数据存储进综合数据管理系统的相应数据库里，比如将大气电场仪的监测数据存储进大气电场数据库，将多普勒气象雷达的监测数据存储进雷达强回波数据库，将雷电定位仪的监测数据存储进雷电定位数据库。

数据处理步骤的主要作用是对监测到的各类气象数据文件进行实时处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；根据各气象数据的性质，处理过程和处理要求也各不一样。处理方法主要包括文件判断、数据抽取、数据解析、数据加工等，同时对于错误数据和重复数据，能够进行数据清洗，以保证数据的正确性与统一性。

电场仪预警步骤主要是根据大气电场监测模型做出监测区域的雷电预警，见图2，本优选实施例中的大气电场监测模型包括三级场强阀值，三级场强阀值可以人工设定，也可以通过场强阀值自动更新模块实现自动更新，本实施例中的三级场强阀值分别为1.5kV/m、3kV/m、5kV/m。电场仪预警步骤中按如下算法实现雷电的监测和预警：

首先将加工处理后的实时场强与第一级场强阀值做比较，如果实时场强小于第一级场强阀值，则不生成雷电预警信息，表明该监测区域内近期不会有雷电发生；如果实时场强大于第一级场强阀值，再将实时场强与第二级场强阀值做比较；

如果实时场强小于第二级场强阀值，则生成一级雷电预警信息，表明该监测区域内出现了微弱的电场，远方正有雷电发生；如果实时场强大于第二级场强阀值，再将实时场强与第三季场强阀值做比较；

如果实时场强小于第三级场强阀值，则生成二级雷电预警信息，表明该监测区域附近有雷电发生，在当前预知时间5-20分钟内将抵达监测区域；如果实时场强大于第三级场强阀值，则生成三级雷电预警，通报监测区域内随时会有雷电发生。

预警信息检验步骤中使用雷电定位仪和多普勒雷达的监测数据对电场仪预警步骤中得出的雷电预警信息加以验证，如果满足相应的判断规则，也即基于大气场强监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪或多普勒雷达的监测结果相一致，则提高雷电预警信息的权重，如果不满足相应的判断规则，也即基于大气场强监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪或多普勒雷达的监测结果不一致，则降低雷电预警信息的权重。请参阅图1，本实施例中预警信息检验步骤中按如下算法和判断规则对基于大气场强监测模型得出的雷电预警信息进行检验：

将基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪的预警信息互相叠加，统计大气电场仪测量点周围55公里以内连续出现雷电定位的次数，如果雷电定位次数高于两次，则认为基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪的预警信息相吻合或相一致，系统将自动提升预警信号权重，并根据雷电定位数据绘制雷电移动轨迹图；否则，降低预警信号权重；

将经雷电定位仪预警信息检验后的雷电预警信号与多普勒雷达的预警信息互相叠加，如果雷达资料中R19产品的实时值或外推值超过回波阀值(本实施例中为40dbz)，则认为监测区域内可能会有雷暴活动，系统将自动提升预警信号权重；否则，降低预警信号权重。

推送步骤负责将雷电预警信息推送给客户端，客户端包括移动用户APP、微信微博平台、门户网站、户外终端、电话、传真、广播、电视、电子显示屏等等。推送渠道包括互联网、无线WIFI、移动3G网络、移动4G网络等。

另外，需要说的是，本实施例中的大气电场模型采用三级场强阀值实现雷电的预警，在其他的一些实施例中，还可以采用如下的简化算法生成监测区域的雷电预警信息：

将实时场强E_i和场强阀值E₀作对比，将场强变化率dE_i和变化率阀值dE₀作对比，如果E_i＞E₀，且dE_i＞dE₀，则认为该监测区域内会有雷电发生，生成雷电预警信息，否则认为监测区域内不会发生雷电，不生成雷电预警信息。作为优选，场强阀值E₀＝1.5kV/m，变化率阀值dE₀＝0.25。

Claims (11)

1.一种大数据雷电预警方法，基于大气电场仪以及至少一台另一种用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备进行雷电的监测和预警，包括：

数据采集步骤，采集来自大气电场仪以及用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备的实时数据；

数据存储步骤，将采集到的各种气象数据存储在相应的数据库里；

数据处理步骤，对数据库内的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；

电场仪预警步骤，基于大气电场监测模型得出雷电预警信息；

预警信息检验步骤，将基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备产生的预警信息叠加，判断基于大气电场监测模型得出的雷电预警信息与用于检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备得出的雷电预警信息是否一致，如果一致则提高雷电预警信息的权重，否则降低雷电预警信息的权重；

推送步骤，将雷电预警信息推送给客户端。

2.根据权利要求1所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述大气电场监测模型包括三级场强阀值，达到第一级场强阈值时生成一级雷电预警信息，表明监测区域出现了微弱的电场，通报远方有雷电发生；达到第二级场强阈值时生成二级雷电预警信息，通报近处有雷电发生，在当前预知时间5到20分钟内将抵达监测区域；达到第三级场强阈值时生成三级雷电预警信息，通报监测区域内随时会有雷电发生。

3.根据权利要求2所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述三级场强阀值分别为3kV/m、5kV/m、7kV/m或1.5kV/m、3kV/m、5kV/m。

4.根据权利要求2所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述电场仪预警步骤中还包括一个场强阀值自动更新模块，该场强阀值自动更新模块可以根据监测区域的雷电历史记录，更新三级场强阀值，实现雷电预警的本地化。

5.根据权利要求1所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述大数据雷电预警方法还包括使用现有气象数值预报产品对雷电预警信息进加以验证的步骤。

6.根据权利要求1所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述大数据雷电预警方法中可以采用雷电定位仪、多普勒雷达、气象卫星、雷电传感器中的一种或几种的组合作为检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备。

7.根据权利要求6所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：当采用雷电定位仪作为检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备时，如果大气电场仪测量点周围55公里以内连续2次出现雷电定位，则认为基于大气电场监测模型得到的雷电预警信息与雷电定位仪的预警信息相一致，系统将自动提升预警信号权重，并根据雷电定位数据绘制雷电移动轨迹图；否则，降低预警信号权重。

8.根据权利要求6所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：当采用多普勒雷达作为检验大气电场仪预警信息的雷电监测设备时，如果雷达信息中R19号产品的实时值或外推值的回波强度超过回波阀值，则认为该监测区域内可能会有雷暴活动，系统将自动提升预警信号权重；否则，降低预警信号权重。

9.根据权利要求8所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述回波阀值为40dbz。

10.根据权利要求8所述的大数据雷电预警方法，其特征在于：所述大数据雷电预警方法还包括一个回波阀值自动更新模块，该回波阀值自动更新模块可以根据监测区域的雷电历史记录，自动更新回波阀值，实现雷电预警的本地化。

11.一种大数据雷电预警系统，包括预警服务器、大气电场仪以及至少一台另一种用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备；所述预警服务器内设置有数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、电场预警模块、预警信息检验模块及推送模块；所述数据采集模块负责采集来自大气电场仪和用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备的监测数据；所述数据存储模块负责存储数据采集模块采集到的各种监测或预报数据；所述数据处理模块负责对数据采集模块采集到的各类气象数据进行加工处理，生成雷电预警业务可用的监测数据；所述电场预警模块基于大气电场监测模型生成监测区域的雷电预警信息；所述预警信息检验模块使用来自用于检验大气电场仪雷电预警信息的雷电监测设备的监测数据对电场预警模块生成的雷电预警信息加以验证，如果一致则提高雷电预警信息的权重，否则降低雷电预警信息的权重；推送模块负责将雷电预警信息推送给客户端。