CN109254290A - 一种天气雷达并行拼图方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种天气雷达并行拼图方法及系统。所述方法包括:步骤a:根据雷达分布状况对全国进行区域划分,利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,监控各个批次的全国分区域的雷达数据,并对所述雷达数据进行并行化实时采集,得到雷达资料;步骤b:将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;步骤c:运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品。本申请有效提高全国天气雷达拼图的时效性,满足精细化预报预警服务的业务需求。
Description
技术领域
本申请属于气象预报技术领域,特别涉及一种天气雷达并行拼图方法及系统。
背景技术
随着社会经济的不断发展,人们对突发性天气灾害临近预报及其质量越来越关注,各行各业对天气预报特别是突发性强灾害天气预警的要求也越来越高,开展定时、定点、定量的精细化气象灾害预报预警是保障人民生命财产和经济社会平稳发展的需要。
气象雷达是监测突发性强灾害天气的重要设备之一,在雷暴与强对流天气临近预报预警中起到了不可替代的作用。目前中国天气雷达已经布设了将近190部,但由于每部雷达探测的范围有限在250公里左右,对于气象预报的限制性较大,尤其在判断突发性强灾害天气的移动方向和移动速度上单部雷达的局限性较强,从而影响定时、定点、定量的精细化气象灾害预报预警的效果。
各地气象局均提供了丰富的监测和预报服务产品,在暴雨、雷暴、强对流等恶劣天气的实时监测和预警预报能力均有所提高。但是预警预报能力特别是暴雨、雷暴、强对流的精细化预警和服务能力仍不能满足政府和市民要求,突出表现之一是对暴雨、雷暴、强对流等突发气象灾害预警的时间提前量较短,留给政府指导防灾和社会自救的时间有限。
近年来雷暴追踪技术、灾害性天气的定量监测和临近预警预报技术也日益成熟,利用临近预报的最新成果,基于气象局高性能计算机,利用并行计算形成集约、高效、流程化的临近预报产品子系统,实现全国范围天气雷达实况分区域拼图产品及切片产品制作,实现雷达回波分区域外推产品及切片产品制作,实现雷达自动站联合QPE、QPF产品及其及切片产品制作,以满足精细化预报预警服务的业务需求提高临近预报的准确率对经济社会的可持续发展具有重要意义。而且随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证天气预报业务运行时效的关键技术之一。并行计算一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算,巨大的计算资源为并行化计算为雷达拼图和切图核心业务并行计算方法提供了物理基础和有力保障。
发明内容
本申请提供了一种天气雷达并行拼图方法及系统,旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
为了解决上述问题,本申请提供了如下技术方案:
一种天气雷达并行拼图方法,包括以下步骤:
步骤a:根据雷达分布状况对全国进行区域划分,利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,监控各个批次的全国分区域的雷达数据,并对所述雷达数据进行并行化实时采集,得到雷达资料;
步骤b:将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;
步骤c:运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品;同时对各区域进行计算,通过消息传递交换边界,将所述分区域雷达拼图产品合并成一个整体,并输出全国整体雷达拼图产品。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤a中,所述对雷达数据进行并行化实时采集具体包括:判断是否有新的约定数量雷达数据文件,如果有,自动读取并解析雷达数据文件,得到雷达探测相关信息,并对雷达探测相关信息进行初步解析后保存雷达资料。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制具体包括:
步骤b1:在质量控制前过滤雷达资料中以孤立点和射线形式存在的噪声;
步骤b2:进行雷达资料的配对和风场反演;首先进行全国分区域雷达资料的质量控制,包括回波强度、径向速度、回波位置的对比,回波强度和方位的调整,然后用双线性方法将以球坐标方式表示的雷达资料的回波强度和径向速度插值到直角坐标上,根据两部雷达的相对位置进行雷达资料的配对;
步骤b3:利用笛卡尔坐标系下网格点的经度、纬度和高度计算网格点在球坐标系中的仰角、方位和斜距,并根据计算出的仰角、方位和斜距在雷达球坐标系中的位置,利用内插方法为所述网格点赋值,得到所述网格点上的分析值。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中,所述内插方法包括:最近邻居法、径向和方位上的最近邻居法和垂直线性内插法、垂直水平线性内插法。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤c中,所述运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品具体包括:
步骤c1:通过客观分析方法将来自各个雷达的反射率场插值到统一的笛卡尔网格上之后,将来自多个雷达的格点反射率场拼接起来形成3D拼图网格;
步骤c2:运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行雷达拼图并输出图层产品。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤c2中,所述雷达拼图方法包括:
最近邻居法:将来自最靠近网格单元的那个雷达的分析值的权重赋为 1,其他的权重全赋为0;
最大值法:将覆盖同一网格单元的雷达反射率分析值中的最大值的权重赋为1,其他的权重全赋为0;
权重函数法:基于单个网格单元和雷达位置之间的距离,使用两个权重函数:指数权重函数和Cressman权重函数;
指数权重函数为:
上式中,R为长度比例;
Cressman权重函数为:
r为网格点到雷达的距离。
上式中,R为影响半径,r为网格点到雷达的距离。
本申请实施例采取的技术方案还包括:所述步骤c后还包括:
步骤d:基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法制作全国天气雷达实况产品切片产品。
本申请实施例采取的技术方案还包括:所述步骤d中,所述基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法制作全国天气雷达实况产品切片产品具体包括:
步骤d1:构建金字塔模型;
步骤d2:构建地图切片的拓扑关系;所述地图切片的拓扑关系包括同一分辨率层次下的邻接关系和不同分辨率层次上下层的父子关系;
步骤d3:采用服务器端缓存方式进行切片地图缓存;
步骤d4:采用地图切片技术将连续比例的地图划分为多级离散比例,并将每个比例的地图切分成具有设定规格的图片矩阵保存到服务器,建立地图切片名称与地图坐标的映射关系;
步骤d5:使用地图缓存技术对地图进行切片,在编辑数据时,获取所编辑空间数据对应的地图切片的行列号,计算切片的地图范围,并在后台重新生成所述地图范围的地图图片,根据生成的地图图片进行地图缓存的局部更新。
本申请实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤d1中,所述构建金字塔模型具体包括:
确定雷达拼图所需要提供的缩放级别的数量N,将地图比例尺最大、缩放级别最低的地图图片作为金字塔的第0层,并对其进行分块处理,从地图图片的左上角开始,从左至右、从上到下进行切割,分成相同大小的矩形地图切片,生成第0层地图切片矩阵;
在所述第0层地图切片的基础上,按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片,并对其进行分块,分成与第0层相同大小的矩形地图切片,生成第1层地图切片矩阵;
在所述第1层地图切片的基础上,采用上述方法生成第2层切片矩阵;并重复上述过程,直到生成第(N一1)层地图切片矩阵,构成整个切片金字塔。
本申请实施例采取的另一技术方案为:一种天气雷达并行拼图系统,包括:
全国天气雷达资料采集模块:用于根据雷达分布状况对全国进行区域划分,利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,监控各个批次的全国分区域的雷达数据,并对雷达数据进行并行化实时采集,得到雷达资料;
全国天气雷达资料质量控制模块:用于将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;
全国天气雷达拼图及输出模块:用于运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品;同时对各区域进行计算,通过消息传递交换边界,将所述分区域雷达拼图产品合并成一个整体,并输出全国整体雷达拼图产品。
相对于现有技术,本申请实施例产生的有益效果在于:本申请实施例的天气雷达并行拼图系统设计和利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,实时监控各个批次的全国分区域约定数量雷达数据状态,建设全国分区域雷达拼图制作系统,进行集约、高效、流程化的产品制作,将球坐标系下的多部全分辨的雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行质量控制。并在此基础上进行雷达拼图、输出雷达拼图产品及其切图产品,有效提高全国天气雷达拼图的时效性,满足精细化预报预警服务的业务需求。
附图说明
图1是本申请实施例的天气雷达并行拼图方法的流程图;
图2为金字塔模型的构建示意图;
图3为地图切片拓扑关系示意图;
图4为多级切片目录组织模型示意图;
图5是本申请实施例的天气雷达并行拼图系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
请参阅图1,是本申请实施例的天气雷达并行拼图方法的流程图。本申请实施例的天气雷达并行拼图方法包括以下步骤:
步骤100:根据雷达分布状况将全国划分为若干个区域,设计和利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,实时监控各个批次的全国分区域约定数量的雷达数据状态,并对雷达数据进行并行化实时采集和初步解析,得到雷达资料;
步骤100中,全国地区涉及的雷达数据量有15-30部,基数据探测量大,为保证效率,避免较远区域的雷达数据延迟,造成本区域产品生成延迟,本申请根据雷达分布状况,将全国划分为若干个区域,实时监控各个批次的全国分区域约定数量的雷达数据状态,并对数据进行实时采集和初步解析。
步骤200:将全国区域球坐标系下的全分辨的雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;
步骤200中,本申请使用的内插方法是最近邻居法,最近邻居法是将最靠近网格单元的那个雷达的分析值赋给网格单元,即将来自最靠近网格单元的那个雷达的分析值的权重赋为1,其他的权重全赋为0。
具体地,雷达质量控制方式包括以下步骤:
步骤201:在质量控制前过滤原始雷达资料中以孤立点和射线形式存在的噪声;过滤算法如下:
Px=N/Ntotal (1)
式(1)中,x为给定的反射率距离库,以它为中心点取一个5*5的窗口,其中有效反射率探测值个数为N,Ntotal等于25,代表5*5数据的个数,Px为窗口中有效反射率回波所占百分比。如果Px小于某一设定阀值,则认为点x 是孤立的,将其过滤删除。
由于降水回波与非降水回波在雷达反射率三维空间结构中的最大区别在于水平和垂直方向上的变化不同,因此,采用水平反射率结构(T)和垂直反射率差(V)2个参数作为降水回波或非降水回波的判据依据:
式(2)中,i,j分别为反射率库和方位序号;Zij为当前库的反射率值 (dBz);Ng、Nh分别是以(i,j)为中心的窗口的距离库数和方位库数,规定 Ng、Nh均取3。垂直反射率差通常只计算最低2个仰角,即0.5度和1.5度。Z为对应同一距离库的上下2个仰角的反射率值,Zlow为较低仰角的反射率值,Zup为较高仰角的反射率值。因为非降水回波的高度一般较低,通常为3.0到4.5 公里,所以V只在160km范围内计算。
步骤202:进行雷达资料的配对和风场反演;首先进行全国分区域多普勒雷达资料的质量控制,包括回波强度、径向速度、回波位置等的对比,进行回波强度和方位的调整,然后将以球坐标方式表示的多普勒雷达原始资料的回波强度和径向速度,用双线性方法插值到水平格距为1km、垂直格距为 0.5km的直角坐标上,根据两部雷达的相对位置进行资料的配对,如此,在双多普勒雷达共同覆盖区的格点上就有两个雷达同步观测的回波强度和径向速度四个量。在风场反演过程中,假设垂直速度对径向速度的贡献为零,利用下式就可以计算水平风场U、V的第一估值:
R1=[(X-X01)2+(γ-γ01)2+(Z-Z01)2]1/2
R2=[((X-X02)2+(γ-γ02)2+(Z-Z02)2]1/2)
式(3)和式(4)中,X、Y、Z分别为所反演风场的位置坐标,(X01,Y01, Z01)与(X02,Y02,Z02)分别为两部多普勒雷达天线的位置,Vr1,Vr2分别为两部雷达探测在该点的两个方向的径向速度,Vt为降水粒子的下落速度,它可以利用回波强度进行估测:
Vt=3.8Z0.072 (5)
然后利用质量连续方程计算垂直速度的第一估值:
W(z=z0)=0 (6)
最后将W的第一估值代入式(1)到(6)重新计算U、V、W,直到满足雷达质量的控制精度。
步骤203:利用笛卡尔坐标系下网格点的经度、纬度和高度计算其在球坐标系中的仰角、方位和斜距,然后根据计算出的仰角、方位和斜距在雷达球坐标系中的位置,利用内插方法为该网格点赋值,得到该网格点上的分析值。
上述中,本申请使用以下4种方法将球坐标系下的雷达反射率值内插到笛卡尔坐标系下的经纬度网格点上:
(a)最近邻居法(NN);在3D空间中,用最靠近网格单元的雷达距离库的值去填充网格单元的值,该方法基于网格单元的中心与雷达距离库中心的距离。
(b)径向和方位上的最近邻居法和垂直线性内插法(NVI)
(c)垂直水平线性内插法(VHI)。
步骤300:综合运用多种雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行高质量的分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品,同时对各子区域进行计算,通过消息传递交换边界,然后将分区域雷达拼图产品合并成一个整体并输出全国整体雷达拼图产品。
具体地,雷达拼图产品生成方式包括以下步骤:
步骤301:通过一个或多个客观分析方法将来自各个雷达的反射率场插值到统一的笛卡尔网格上之后,需要将来自多个雷达的格点反射率场拼接起来形成3D拼图网格。在拼图网格的很多区域,特别是在对流层中高层,有来自多个雷达的资料重叠区,在拼图网格中的每个网格单元i的反射率值可以通过下面公式得到:
式(7)中,fm(i)是网格单元i的合成反射率值,fa n(i)是在网格单元i处来自第n个雷达的分析值,wn是分析值fa n(i)的权重,Nrad是在网格单元i处有分析值的总雷达个数。为了避免噪声的干扰,反射率小于0dBz的格点被认为是无回波的点。如果Nrad=0,表示网格单元不被任何一个雷达覆盖,该网格单元的fm(i)被赋一个缺值符号。如果Nrad=1,表示网格单元的值等于那个雷达在该网格单元的值。如果Nrad>1,则使用多个雷达分析值的权重平均。
步骤302:综合运用最近邻居法、最大值法、权重函数法等雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达观测数据进行高质量雷达拼图并输出图层产品;本申请实施例中,产品生成频率为6分钟/次,具体可根据时间应用进行设定。
具体地,本申请使用的雷达拼图方法包括:
(a)最近邻居法:最近邻居法是将来自最靠近网格单元的那个雷达的分析值的权重赋为1,其他的权重全赋为0,即将最靠近网格单元的那个雷达的分析值赋给网格单元。
(b)最大值法:最大值方法是将覆盖同一网格单元的多个雷达反射率分析值中的最大值的权重赋为1,其他的权重全赋为0,即将覆盖同一网格单元的多个雷达反射率分析值中的最大值赋给网格单元。
(c)权重函数法:权重基于单个网格单元和雷达位置之间的距离,使用两个权重函数:指数权重函数和Cressman权重函数;指数权重函数为:
式(8)中,R为适当的长度比例,本申请取R=100,r为网格点到雷达的距离。
Cressman权重函数为:
式(9)中,R为影响半径,本申请取R=300,r为网格点到雷达的距离。
步骤303:对各子区域进行计算,通过消息传递交换边界,然后将分区域雷达拼图产品合并成一个整体并输出全国整体雷达拼图产品。
步骤400:基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法,形成集约、高效、流程化的制作手段,实现以全国2000个城市为中心,制作全国天气雷达实况产品切片产品;
具体地,全国天气雷达实况产品切片产品制作方式包括以下步骤:
步骤401:构建金字塔模型;
步骤401中,金字塔模型可以为GIS发布的地图图片服务和产品生成提供不同分辨率的空间数据支持;当地图的显示窗口大小固定时,不同的缩放级别需要显示不同分辨率的图像,金字塔模型可以避免地图服务器对地理空间数据进行实时渲染以达到细节层次效果,直接提供对应分辨率的图像数据和产品输出,节约GlS服务器资源。
进一步地,金字塔模型构建算法如下:
(1)、确定雷达拼图所需要提供的缩放级别的数量N,将地图比例尺最大、缩放级别最低的地图图片作为金字塔的底层,即第0层,并对其进行分块处理,从地图图片的左上角开始,从左至右、从上到下进行切割,分成相同大小(比如256×256像素)的矩形地图切片,生成第0层地图切片矩阵;
(2)、在第0层地图切片的基础上,按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片,并对其进行分块,分成与第0层相同大小的矩形地图切片,生成第1层地图切片矩阵;
(3)、在第1层地图切片的基础上,采用上述的同样方法生成第2层地图切片矩阵;并重复上述过程,直到生成第(N一1)层地图切片矩阵,构成整个切片金字塔。具体如图2所示,为金字塔模型的构建示意图。
步骤402:构建地图切片的拓扑关系;地图切片的拓扑关系主要包括两个方面:同一分辨率层次下的邻接关系和不同分辨率层次上下层的父子关系。具体如图3所示,为地图切片拓扑关系示意图;图3(a)中,与中心切片具有邻接关系的分别是编号为0至7的8个相邻的地图切片;图3(b)中,中心切片与编号为0至3的四个相邻切片互为父子关系。
步骤403:采用服务器端缓存方式进行切片地图缓存;地图缓存是指服务器依照指定的缩放级数将数据库中的地图图片转换成不同级别的静态图片并存储在服务器中,客户端从地图缓存中获取静态的地图切片来代替服务器动态渲染生成的地图图片,让发布的地图图片能够被快速有效的访问。本申请实施例中,切片地图缓存采用的是服务器端缓存方式,在地图服务中,为了体现地理场景的细节层次,不同的缩放级别需要对应不同分辨率的地图,一个缓存的地图服务是使用缓存的静态图片来提供地图服务,切片地图缓存的组织和管理直接影响着地图服务的效率。本申请实施例的切片地图缓存方式具体包括:
(1)可扩展多级切片目录组织模型
对于切片地图存储方式,服务器端对于地图切片的存储主要有数据库存储和文件系统存储两种方式;
数据库存储方式是将地图切片存储在空间数据库中,地图切片数据通常存储在B10b字段中,采用金字塔结构,建立空间索引,便于数据的提取和分析;
文件系统存储即以文件方式直接存储和管理地图切片。一般操作系统对文件系统的直接管理是非常高效的,依靠文件系统来存储和管理切片地图,不需要额外建立空间索引,可以根据地图切片的存储路径直接进行访问,能够提高地图发布的访问效率。通过上述两种存储方式的比较,本申请优选文件系统存储方式进行服务器端切片地图缓存的存储。
(2)可扩展多级切片目录组织模型
地图切片的数量随着缩放级数的增多呈几何级增长,当前一般的GlS服务器端切片目录组织结构比较简单。对于海量的地图切片管理,本申请借鉴位图法的数据结构,设计了一个可扩展的多级切片目录组织模型。如图4所示,为多级切片目录组织模型示意图。如图4所示,定义一个24×24的矩阵,一个矩阵代表一层目录,矩阵的元素用来表示文件夹或者文件(以矩阵的行列号R-C方式命名),则每一个矩阵元素所代表的目录下可以存放256(24×24)个文件或者文件夹,假设切片存放的目录级数为N,此模型的组织方式可以存放(24×24)n+1个文件。
多级切片目录组织模型对每个文件夹内的文件或者文件夹的数量进行了限制(推荐限制数量为24×24个,具体可根据实际应用进行设定),所有的切片均匀的分布在各个文件夹内,通过切片地图的文件名(行列号)唯一确定其存储路径,根据存储路径直接访问每一个切片。
步骤404:采用地图切片技术将连续比例的地图划分为多级离散比例,并将每个比例的地图切分成具有一定规格的图片矩阵保存到服务器,建立地图切片名称与地图坐标的映射关系;当请求地图服务时,直接返回当前请求坐标区域所对应的地图切片,而非动态的生产地图,从而降低服务器的负担,提升地图产品的浏览速度。
地图切分并不仅仅为了将图像分割方便服务器端的传输,而且还要在客户端进行无缝拼接,以达到数据快速发布目的,因此,在对地图进行切片之间,必须预先定义一组标准的地图切片参数,以保证地图切分过程的一致性以及切片后各地图切片信患描述的完整性。地图切片参数主要包括切片范围、缩放级数、比例尺和分辨率、切片大小、坐标参考、图片格式六项参数。
本申请实施例中,地图切片算法具体包括:
1、确定切片地图原点
选取地图切图范围的左上角(MatrixMinX,MatrixMaxY)为切片地图原点,表示为(geoOrgX,geoOrgY),与之对应的屏幕坐标原点表示为 (winOrgX,winOrgY,通常为(0,0);
2、屏幕像素坐标与大地坐标换算
已知屏幕像素坐标(pxlx,pxlY),则对应的大地坐标(或经纬度坐标) (GeoX,Ge0Y)可由下式计算得:
geoX=geoOrgX+(pixelX-winOrgX)×Resolution[n]
geoY=geoOrgY+(pixelY-winOrgY)×Resolution[n] (10)
反之,已知大地坐标(或经纬度坐标)(geoX,geoY),与之相对应的屏幕坐标(pixelX,pixelY)如下式所示:
pixelX=(geoX-geoOrgX)/Resolution[n]-winOrgX
pixelY=(geoOrgY-geoY)/Resolution[n]+winOrgY (11)
3、地图切片对应的大地坐标长度计算
地图切片对应的大地坐标长度用geoTiIeSize表示,则在第n级比例下,地图切片的大地坐标长度为:
geoTileSize[n]=TileSize/Resolution[n] (12)
4、地图切片的坐标计算
在第n级缩放比例下,切片地图的左上角坐标(geoTileLeR,geoTileT0p) 和右下角坐标(geoTileRight,geoTileBottom)分别表示为下式:
geoTileLeft=geoOrgX+Col×geoTileSize[n]
·geoTileRight=geoOrgX+(Col+1)×geoTileSize[n]
geoTileTop=geoOrgY-Row×geoTileSize[n]
geoTileBottom=geoOrgY-(Row+1)×geoTileSize[n] (13)
5、切片地图生成
根据切片的坐标范围,从对应比例尺下的地图图片中裁剪输出该范围的图片,并按照切片的命名方式将其保存到相应的目录中。
6、循环切图
对每一级的地图切片按照从左至右、从上至下的顺序,重复上述4、5过程,直至切图完毕。
步骤405:使用地图缓存技术对地图进行切片,在编辑数据时,获取所编辑空间数据对应的地图切片(一张或者几张)的行列号,计算这部分切片的地图范围,并在后台重新生成这个范围的地图图片,最后把新生成的图片替换这些旧有的切片完成地图缓存的局部更新。具体操作为:
根据编辑图像的坐标信患,计算各级比例尺下编辑区域所在地图切片的行列号、切片大小、切片的顶点坐标,根据切片的原理和命名规则,计算出各级地图切片的存储路径;
更新各级比例尺下对应的地图切片:通过传入单张切片对应的四个角的坐标去定义一个Envelope,设定图片的格式,dpi、长宽等参数,输出这个 Envelope区域的图片,将切片地图发布的虚拟路径转换为服务器磁盘驱动器对应的物理路径,并替换掉对应地图切片。
请参阅图5,是本申请实施例的天气雷达并行拼图系统的结构示意图。本申请实施例的天气雷达并行拼图系统包括全国天气雷达资料采集模块、全国天气雷达资料质量控制模块、全国天气雷达拼图及输出模块和全国天气雷达拼图切片模块。
全国天气雷达资料采集模块:用于根据雷达分布状况将全国划分为若干个区域,设计和利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,实时监控各个批次的全国分区域约定数量的雷达数据状态,并对雷达数据进行并行化实时采集和初步解析,得到雷达资料;其中,全国地区涉及的雷达数据量有15-30 部,基数据探测量大,为保证效率,避免较远区域的雷达数据延迟,造成本区域产品生成延迟,本申请根据雷达分布状况,将全国划分为若干个区域,实时监控各个批次的全国分区域约定数量的雷达数据状态,并对数据进行实时采集和初步解析。
全国天气雷达资料质量控制模块:用于将全国区域球坐标系下的全分辨的雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;本申请使用的内插方法是最近邻居法,最近邻居法是将最靠近网格单元的那个雷达的分析值赋给网格单元,即将来自最靠近网格单元的那个雷达的分析值的权重赋为1,其他的权重全赋为0。
具体地,全国天气雷达资料质量控制模块包括:
雷达资料过滤单元:用于在质量控制前过滤原始雷达资料中以孤立点和射线形式存在的噪声;过滤算法如下:
Px=N/Ntotal (1)
式(1)中,x为给定的反射率距离库,以它为中心点取一个5*5的窗口,其中有效反射率探测值个数为N,Ntotal等于25,代表5*5数据的个数,Px为窗口中有效反射率回波所占百分比。如果Px小于某一设定阀值,则认为点x 是孤立的,将其过滤删除。
由于降水回波与非降水回波在雷达反射率三维空间结构中的最大区别在于水平和垂直方向上的变化不同,因此,采用水平反射率结构(T)和垂直反射率差(V)2个参数作为降水回波或非降水回波的判据依据:
式(2)中,i,j分别为反射率库和方位序号;Zij为当前库的反射率值 (dBz);Ng、Nh分别是以(i,j)为中心的窗口的距离库数和方位库数,规定 Ng、Nh均取3。垂直反射率差通常只计算最低2个仰角,即0.5度和1.5度。Z为对应同一距离库的上下2个仰角的反射率值,Zlow为较低仰角的反射率值,Zup为较高仰角的反射率值。因为非降水回波的高度一般较低,通常为3.0到4.5 公里,所以V只在160km范围内计算。
多普勒雷达资料处理和风场反演单元:用于进行雷达资料的配对和风场反演;首先进行全国分区域多普勒雷达资料的质量控制,包括回波强度、径向速度、回波位置等的对比,进行回波强度和方位的调整,然后将以球坐标方式表示的多普勒雷达原始资料的回波强度和径向速度,用双线性方法插值到水平格距为1km、垂直格距为0.5km的直角坐标上,根据两部雷达的相对位置进行资料的配对,如此,在双多普勒雷达共同覆盖区的格点上就有两个雷达同步观测的回波强度和径向速度四个量。在风场反演过程中,假设垂直速度对径向速度的贡献为零,利用下式就可以计算水平风场U、V的第一估值:
R1=[(X-X01)2+(γ-γ01)2+(Z-Z01)2]1/2
R2=[(X-X02)2+(γ-γ02)2+(Z-Z02)2]1/2)
式(3)和式(4)中,X、Y、Z分别为所反演风场的位置坐标,(X01,Y01, Z01)与(X02,Y02,Z02)分别为两部多普勒雷达天线的位置,Vr1,Vr2分别为两部雷达探测在该点的两个方向的径向速度,Vt为降水粒子的下落速度,它可以利用回波强度进行估测:
Vt=3.8Z0.072 (5)
然后利用质量连续方程计算垂直速度的第一估值:
W(z=z0)=0 (6)
最后将W的第一估值代入式(1)到(6)重新计算U、V、W,直到满足雷达质量的控制精度。
雷达反射率三维格点化单元:利用笛卡尔坐标系下网格点的经度、纬度和高度计算其在球坐标系中的仰角、方位和斜距,然后根据计算出的仰角、方位和斜距在雷达球坐标系中的位置,利用内插方法为该网格点赋值,得到该网格点上的分析值。
上述中,本申请使用以下4种方法将球坐标系下的雷达反射率值内插到笛卡尔坐标系下的经纬度网格点上:
(a)最近邻居法(NN);在3D空间中,用最靠近网格单元的雷达距离库的值去填充网格单元的值,该方法基于网格单元的中心与雷达距离库中心的距离。
(b)径向和方位上的最近邻居法和垂直线性内插法(NVI)
(c)垂直水平线性内插法(VHI)。
全国天气雷达拼图及输出模块:用于综合运用多种雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行高质量的分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品,同时对各子区域进行计算,通过消息传递交换边界,然后将分区域雷达拼图产品合并成一个整体并输出全国整体雷达拼图产品。
具体地,全国天气雷达拼图及输出模块包括:
全国分区域雷达拼图单元:用于通过一个或多个客观分析方法将来自各个雷达的反射率场插值到统一的笛卡尔网格上之后,需要将来自多个雷达的格点反射率场拼接起来形成3D拼图网格。
全国分区域雷达拼图产品输出单元:用于综合运用最近邻居法、最大值法、权重函数法等雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达观测数据进行高质量雷达拼图并输出图层产品;本申请实施例中,产品生成频率为6分钟/ 次,具体可根据时间应用进行设定。
全国整体雷达拼图产品输出单元:用于对各子区域进行计算,通过消息传递交换边界,然后将分区域雷达拼图产品合并成一个整体并输出全国整体雷达拼图产品。
全国天气雷达拼图切片模块:基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法,形成集约、高效、流程化的制作手段,实现以全国2000个城市为中心,制作全国天气雷达实况产品切片产品。
具体地,全国天气雷达拼图切片模块包括:
金字塔模型构建单元:用于构建金字塔模型,可以为GIS发布的地图图片服务和产品生成提供不同分辨率的空间数据支持,当地图的显示窗口大小固定时,不同的缩放级别需要显示不同分辨率的图像,金字塔模型可以避免地图服务器对地理空间数据进行实时渲染以达到细节层次效果,直接提供对应分辨率的图像数据和产品输出,节约GlS服务器资源。
进一步地,金字塔模型构建算法如下:
(1)、确定雷达拼图所需要提供的缩放级别的数量N,将地图比例尺最大、缩放级别最低的地图图片作为金字塔的底层,即第0层,并对其进行分块处理,从地图图片的左上角开始,从左至右、从上到下进行切割,分成相同大小(比如256×256像素)的矩形地图切片,生成第0层地图切片矩阵;
(2)、在第0层地图切片的基础上,按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片,并对其进行分块,分成与第0层相同大小的矩形地图切片,生成第1层地图切片矩阵;
(3)、在第1层地图切片的基础上,采用上述的同样方法生成第2层地图切片矩阵;并重复上述过程,直到生成第(N一1)层地图切片矩阵,构成整个切片金字塔。
地图切片拓扑单元:构建地图切片的拓扑关系;地图切片的拓扑关系主要包括两个方面:同一分辨率层次下的邻接关系和不同分辨率层次上下层的父子关系。
切片地图缓存单元:地图缓存是指服务器依照指定的缩放级数将数据库中的地图图片转换成不同级别的静态图片并存储在服务器中,客户端从地图缓存中获取静态的地图切片来代替服务器动态渲染生成的地图图片,让发布的地图图片能够被快速有效的访问。本申请实施例中,切片地图缓存采用的是服务器端缓存方式,本申请实施例的切片地图缓存方式具体包括:
(1)可扩展多级切片目录组织模型
对于切片地图存储方式,服务器端对于地图切片的存储主要有数据库存储和文件系统存储两种方式;
数据库存储方式是将地图切片存储在空间数据库中,地图切片数据通常存储在B10b字段中,采用金字塔结构,建立空间索引,便于数据的提取和分析;
文件系统存储即以文件方式直接存储和管理地图切片。一般操作系统对文件系统的直接管理是非常高效的,依靠文件系统来存储和管理切片地图,不需要额外建立空间索引,可以根据地图切片的存储路径直接进行访问,能够提高地图发布的访问效率。通过上述两种存储方式的比较,本申请优选文件系统存储方式进行服务器端切片地图缓存的存储。
(2)可扩展多级切片目录组织模型
地图切片的数量随着缩放级数的增多呈几何级增长,当前一般的GlS服务器端切片目录组织结构比较简单。对于海量的地图切片管理,本申请借鉴位图法的数据结构,设计了一个可扩展的多级切片目录组织模型。多级切片目录组织模型对每个文件夹内的文件或者文件夹的数量进行了限制(推荐限制数量为24×24个,具体可根据实际应用进行设定),所有的切片均匀的分布在各个文件夹内,通过切片地图的文件名(行列号)唯一确定其存储路径,根据存储路径直接访问每一个切片。
地图切片单元:地图切片技术就是按照一定的数学规则,把连续比例的地图划分为多级离散比例,并将每个比例的地图切分成具有一定规格的图片矩阵保存到服务器,建立地图切片名称与地图坐标的映射关系,当请求地图服务时,直接返回当前请求坐标区域所对应的地图切片,而非动态的生产地图,从而降低服务器的负担,提升地图产品的浏览速度。在对地图进行切片之间,必须预先定义一组标准的地图切片参数,以保证地图切分过程的一致性以及切片后各地图切片信患描述的完整性。地图切片参数主要包括切片范围、缩放级数、比例尺和分辨率、切片大小、坐标参考、图片格式六项参数。
切片地图缓存更新单元:使用地图缓存技术对地图进行切片,在编辑数据时,获取所编辑空间数据对应的地图切片的行列号,计算这部分切片的地图范围,并在后台重新生成这个范围的地图图片,最后把新生成的图片替换这些旧有的切片完成地图缓存的局部更新。
本申请实施例的天气雷达并行拼图系统设计和利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,实时监控各个批次的全国分区域约定数量雷达数据状态,建设全国分区域雷达拼图制作系统,进行集约、高效、流程化的产品制作,将球坐标系下的多部全分辨的雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D 网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行质量控制。并在此基础上进行雷达拼图、输出雷达拼图产品及其切图产品,有效提高全国天气雷达拼图的时效性,满足精细化预报预警服务的业务需求。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例,而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种天气雷达并行拼图方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤a:根据雷达分布状况对全国进行区域划分,利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,监控各个批次的全国分区域的雷达数据,并对所述雷达数据进行并行化实时采集,得到雷达资料;
步骤b:将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;
步骤c:运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品;同时对各区域进行计算,通过消息传递交换边界,将所述分区域雷达拼图产品合并成一个整体,并输出全国整体雷达拼图产品。
2.根据权利要求1所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤a中,所述对雷达数据进行并行化实时采集具体包括:判断是否有新的约定数量雷达数据文件,如果有,自动读取并解析雷达数据文件,得到雷达探测相关信息,并对雷达探测相关信息进行初步解析后保存雷达资料。
3.根据权利要求2所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制具体包括:
步骤b1:在质量控制前过滤雷达资料中以孤立点和射线形式存在的噪声;
步骤b2:进行雷达资料的配对和风场反演;首先进行全国分区域雷达资料的质量控制,包括回波强度、径向速度、回波位置的对比,回波强度和方位的调整,然后用双线性方法将以球坐标方式表示的雷达资料的回波强度和径向速度插值到直角坐标上,根据两部雷达的相对位置进行雷达资料的配对;
步骤b3:利用笛卡尔坐标系下网格点的经度、纬度和高度计算网格点在球坐标系中的仰角、方位和斜距,并根据计算出的仰角、方位和斜距在雷达球坐标系中的位置,利用内插方法为所述网格点赋值,得到所述网格点上的分析值。
4.根据权利要求1或3所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤b中,所述内插方法包括:最近邻居法、径向和方位上的最近邻居法和垂直线性内插法、垂直水平线性内插法。
5.根据权利要求1所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤c中,所述运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品具体包括:
步骤c1:通过客观分析方法将来自各个雷达的反射率场插值到统一的笛卡尔网格上之后,将来自多个雷达的格点反射率场拼接起来形成3D拼图网格;
步骤c2:运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行雷达拼图并输出图层产品。
6.根据权利要求5所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤c2中,所述雷达拼图方法包括:
最近邻居法:将来自最靠近网格单元的那个雷达的分析值的权重赋为1,其他的权重全赋为0;
最大值法:将覆盖同一网格单元的雷达反射率分析值中的最大值的权重赋为1,其他的权重全赋为0;
权重函数法:基于单个网格单元和雷达位置之间的距离,使用两个权重函数:指数权重函数和Cressman权重函数;
指数权重函数为:
上式中,R为长度比例;
Cressman权重函数为:
r为网格点到雷达的距离,
上式中,R为影响半径,r为网格点到雷达的距离。
7.根据权利要求1所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,所述步骤c后还包括:
步骤d:基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法制作全国天气雷达实况产品切片产品。
8.根据权利要求7所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,所述步骤d中,所述基于高性能机和金字塔模型,设计和利用并行运算算法制作全国天气雷达实况产品切片产品具体包括:
步骤d1:构建金字塔模型;
步骤d2:构建地图切片的拓扑关系;所述地图切片的拓扑关系包括同一分辨率层次下的邻接关系和不同分辨率层次上下层的父子关系;
步骤d3:采用服务器端缓存方式进行切片地图缓存;
步骤d4:采用地图切片技术将连续比例的地图划分为多级离散比例,并将每个比例的地图切分成具有设定规格的图片矩阵保存到服务器,建立地图切片名称与地图坐标的映射关系;
步骤d5:使用地图缓存技术对地图进行切片,在编辑数据时,获取所编辑空间数据对应的地图切片的行列号,计算切片的地图范围,并在后台重新生成所述地图范围的地图图片,根据生成的地图图片进行地图缓存的局部更新。
9.根据权利要求8所述的天气雷达并行拼图方法,其特征在于,在所述步骤d1中,所述构建金字塔模型具体包括:
确定雷达拼图所需要提供的缩放级别的数量N,将地图比例尺最大、缩放级别最低的地图图片作为金字塔的第0层,并对其进行分块处理,从地图图片的左上角开始,从左至右、从上到下进行切割,分成相同大小的矩形地图切片,生成第0层地图切片矩阵;
在所述第0层地图切片的基础上,按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片,并对其进行分块,分成与第0层相同大小的矩形地图切片,生成第1层地图切片矩阵;
在所述第1层地图切片的基础上,采用上述方法生成第2层切片矩阵;并重复上述过程,直到生成第(N一1)层地图切片矩阵,构成整个切片金字塔。
10.一种天气雷达并行拼图系统,其特征在于,包括:
全国天气雷达资料采集模块:用于根据雷达分布状况对全国进行区域划分,利用全国天气雷达资料采集并行运算算法,监控各个批次的全国分区域的雷达数据,并对雷达数据进行并行化实时采集,得到雷达资料;
全国天气雷达资料质量控制模块:用于将所述雷达资料内插到统一的笛卡尔坐标系下的3D网格点上,利用雷达质量控制算法对雷达反射率的三维结构进行雷达质量控制;
全国天气雷达拼图及输出模块:用于运用雷达拼图方法将经雷达质量控制处理的雷达数据进行全国分区域雷达拼图,并输出分区域雷达拼图产品;同时对各区域进行计算,通过消息传递交换边界,将所述分区域雷达拼图产品合并成一个整体,并输出全国整体雷达拼图产品。
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---|---|
CN (1) | CN109254290A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109799550A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-05-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于预测降雨强度的方法和装置 |
CN110261857A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-09-20 | 南京信息工程大学 | 一种天气雷达空间插值方法 |
CN110806606A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-18 | 国网山东省电力公司聊城供电公司 | 一种电力气象精细化预报预警系统及方法 |
CN112666546A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-04-16 | 刘义 | 一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法 |
CN113325423A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-08-31 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种多普勒气象雷达数据采集及三维拼图方法 |
CN113985379A (zh) * | 2021-08-25 | 2022-01-28 | 中山大学 | 天气雷达信号的并行处理方法、装置、系统及介质 |
CN114168700A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-11 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种路网合并更新方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN117972009A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 南京信息工程大学 | 一种针对天气雷达拼图系统组网产品的数据解析方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7471234B1 (en) * | 2004-12-16 | 2008-12-30 | Unisys Corporation | Producing improved mosaic of multiple field radar data product to enable improved weather display |
CN102117227A (zh) * | 2011-03-09 | 2011-07-06 | 南京恩瑞特实业有限公司 | 天气雷达数据的多核并行计算方法 |
CN108182660A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-19 | 青海大学 | 一种区域气象雷达网数据融合方法及装置 |
-
2018
- 2018-08-17 CN CN201810941755.XA patent/CN109254290A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7471234B1 (en) * | 2004-12-16 | 2008-12-30 | Unisys Corporation | Producing improved mosaic of multiple field radar data product to enable improved weather display |
CN102117227A (zh) * | 2011-03-09 | 2011-07-06 | 南京恩瑞特实业有限公司 | 天气雷达数据的多核并行计算方法 |
CN108182660A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-19 | 青海大学 | 一种区域气象雷达网数据融合方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
张茜: "WebGIS和Flex架构在公众气象信息发布系统中的应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
王志斌等: "天气雷达组网拼图并行处理方法研究", 《计算机技术与发展》 * |
肖艳娇等: "新一代天气雷达网资料的三维格点化及拼图方法研究", 《气象学报》 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109799550B (zh) * | 2019-03-20 | 2022-02-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于预测降雨强度的方法和装置 |
CN109799550A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-05-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于预测降雨强度的方法和装置 |
CN110261857A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-09-20 | 南京信息工程大学 | 一种天气雷达空间插值方法 |
CN110261857B (zh) * | 2019-07-17 | 2022-04-15 | 南京信息工程大学 | 一种天气雷达空间插值方法 |
CN110806606A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-18 | 国网山东省电力公司聊城供电公司 | 一种电力气象精细化预报预警系统及方法 |
CN112666546A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-04-16 | 刘义 | 一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法 |
CN112666546B (zh) * | 2020-11-26 | 2024-09-13 | 中国人民解放军63891部队 | 一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法 |
CN113325423A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-08-31 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种多普勒气象雷达数据采集及三维拼图方法 |
CN113985379A (zh) * | 2021-08-25 | 2022-01-28 | 中山大学 | 天气雷达信号的并行处理方法、装置、系统及介质 |
CN113985379B (zh) * | 2021-08-25 | 2024-05-31 | 中山大学 | 天气雷达信号的并行处理方法、装置、系统及介质 |
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CN117972009A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 南京信息工程大学 | 一种针对天气雷达拼图系统组网产品的数据解析方法 |
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