CN109564642A - 经编码的天气数据 - Google Patents

Abstract

提供了一种具有经编码的天气数据的天气数据系统（100）。所述天气数据系统（100）包括观测位置（110），所述观测位置（110）包括被配置成提供观测数据（212）的多个数据源（112）。所述观测位置（110）被配置成进行以下中的至少一个：将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'），以及将观测数据（212）提供到数据聚合器（114），所述数据聚合器（114）被配置成将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）。

Description

经编码的天气数据

技术领域

以下描述的实施例涉及天气数据，并且更特别地，涉及经编码的天气数据。

背景技术

来自气象站的观测可以以各种方式用于改善天气预报。利用通常称为后处理的一种方法，使用观测以进行以下步骤中的任何或全部：a）统计上校正单独的数值天气预测（NWP）预报模型，b）引导那些模型的一致（consensus）组合以用于生成经改善的预报，以及c）确保所述预报与观测位置处针对当前时间的观测相匹配。

一般而言，在远离做出观测的地方的集中预报位置中计算预报。观测一般以使得那些观测可由预报位置处的某人定量地识别这样的形式被电子地传送到预报位置。在一些情况中，为了隐私目的，以可识别的形式将观测传送到预报位置是不合期望的。通常，这将意味着对于在其计算中使用观测的预报，没有这样的预报可以被提供，因为任何加密通常都会要求在预报位置处的解密。因此，存在对于经编码的天气数据的需要。

发明内容

提供了一种具有经编码的天气数据的天气数据系统。根据实施例，所述天气数据系统包括观测位置，所述观测位置包括被配置成提供观测数据的多个数据源。所述观测位置被配置成进行以下中的一个：将观测数据编码成经编码的观测数据，以及将观测数据提供到数据聚合器，所述数据聚合器被配置成将观测数据编码成经编码的观测数据。

提供了一种利用经编码的天气数据进行预报的方法。根据实施例，所述方法包括确定预报模型的模型调整，其中所述模型调整包括实际模型调整和代码。所述方法使用所述预报模型来基于经编码的观测数据而确定预报。

提供了一种利用经编码的天气数据进行预报的方法。根据实施例，所述方法包括从观测位置获得观测数据，包括观测数据中的一个或多个值的调整，以提供经编码的观测数据。所述方法还包括接收基于经编码的观测数据确定的经编码的预报数据，并且通过从经编码的预报数据中去除调整而确定实际预报。

各方面

根据一方面，一种具有经编码的天气数据的天气数据系统（100）包括观测位置（110），所述观测位置（110）包括被配置成提供观测数据（212）的多个数据源（112）。所述观测位置（110）被配置成进行以下中的至少一个：将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'），以及将观测数据（212）提供到数据聚合器（114），所述数据聚合器（114）被配置成将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）。

优选地，所述天气数据系统（100）此外包括数据聚合器（114），所述数据聚合器（114）通信地耦合到所述多个数据源（112）。

优选地，所述天气数据系统（100）此外包括预报位置（120），所述预报位置（120）通信地耦合到观测位置（110）并且被配置成接收经编码的观测数据（212'）。

优选地，预报位置（120）经由数据聚合器（114）而通信地耦合到观测位置（110）。

优选地，观测数据（212）包括标签数组（212a）以及观测数据数组（212b），所述观测数据数组（212b）包括观测值（X1）。

优选地，观测数据（212）通过对观测值（X1）中的至少一个引入调整来被编码以获得经编码的观测数据（212'）。

优选地，对观测值（X1）中的至少一个引入调整包括组合调整值（Q）与观测值（X1）中的至少一个以获得至少一个经编码的观测值。

优选地，观测位置（110）和数据聚合器（114）中的至少一个此外被配置成接收经编码的预报并且对经编码的预报进行解码，以获得实际预报。

优选地，基于经编码的观测数据（212'）来确定经编码的预报。

优选地，经编码的预报包括经编码的预报值，所述经编码的预报值通过使用预报值（X2）和模型调整（B1）来被计算。

优选地，基于与调整值（Q）相组合的实际模型调整（B0）来确定模型调整（B1），所述调整值（Q）用于将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）。

优选地，所述多个数据源（112）包括至少一个传感器，所述至少一个传感器是雷达、温度传感器、气压计、功率仪表和风传感器中的至少一个。

优选地，所述天气数据系统（100）包括至少一个附加观测位置（110'），所述附加观测位置（110'）包括多个附加观测数据源（112'）。

一种利用经编码的天气数据进行预报的方法包括确定预报模型的模型调整，其中所述模型调整包括实际模型调整以及代码，并且使用所述预报模型来基于包括代码的经编码的观测数据而确定预报。

优选地，确定预报模型的模型调整包括基于预报值与观测值之间的差来确定模型调整。

优选地，所述模型调整此外基于调整值（Q）。

一种利用经编码的天气数据来进行预报的方法包括在观测位置处获得观测数据，包括观测数据中的一个或多个值的调整，以提供经编码的观测数据。所述方法还包括接收基于经编码的观测数据确定的经编码的预报数据，并且通过从经编码的预报数据中去除调整而确定实际预报。

优选地，所述方法此外包括将经编码的观测传送到预报位置。

优选地，所述方法此外包括使用预报模型来基于经编码的观测数据而确定经编码的预报数据。

优选地，所述方法此外包括将经编码的预报数据传送到观测位置。

附图说明

在所有附图上，相同的参考编号表示相同元素。应当理解到，附图不一定是按比例的。

图1示出了根据实施例的具有经编码的天气数据的天气数据系统100。

图2示出了具有经编码的天气数据的天气数据系统100的框图。

图3示出了观测数据212和经编码的观测数据212'的更详细的视图。

图4示出了利用经编码的天气数据来进行预报的方法400。

图5示出了经编码的预报数据219'和实际（经解码的）预报数据219的更详细的视图。

图6示出了利用经编码的天气数据来进行预报的方法600。

具体实施方式

图1-6以及以下的描述描绘了特定的示例来教导本领域技术人员如何做出并且使用经编码的天气数据的实施例的最佳模式。为了教导发明的原理的目的，已经简化或省略了一些常规方面。本领域技术人员将领会到自这些示例的变化，其落入本描述的范围内。本领域技术人员将领会到以下描述的特征可以以各种方式被组合以形成经编码的天气数据的多个变化。作为结果，以下描述的实施例不限于以下描述的特定示例。

本发明描述了一种用于将观测变换成经编码的形式的手段，比起可以被传送并且用于计算预报，其同时确保在预报位置处不能确定实际观测值。为了实现这，本发明利用以下事实：预报计算对于观测的某些特性不敏感。在一个实施例中，例如，预报计算对于观测值中的算术偏移不敏感。因而，在观测位置处可以插入算术偏移，从而创建新的经编码的数据集，从所述新的经编码的数据集中不可能知道实际观测值，而同时仍允许经编码的数据被使用在生成预报中。这是可能的原因是：预报计算假定存在某种这样的偏移，其是NWP值与对应（相同时间和位置）的观测值之间的差所固有的。实际上，预报计算中的一个步骤牵涉到对该偏移进行求解。

图1示出了根据实施例的具有经编码的天气数据的天气数据系统100。所述经编码的天气数据可以包括天气观测数据或天气预报数据。天气数据可以包括各种天气特性，诸如例如温度、风速、风向、露点、气压、湿度、UV水平、可见度、云覆盖度等等，或与天气特性有关的等同的代理信息，诸如从诸如风电场或太阳能电场之类的系统输出的功率。如图1中所示出的，天气数据系统100包括观测位置110，所述观测位置110经由网络而通信地耦合到预报位置120，所述网络可以是任何合适的网络，诸如局域网或广域网，使用诸如有线、无线、卫星、光学之类的任何合适的通信模式的因特网，并且采用任何合适的网络协议、通信方案等等。

如图1中所示出的，观测位置110包括多个数据源112，所述数据源112通信地耦合到数据聚合器114。还示出的是另一观测位置110'，其也包括多个数据源112'，所述数据源112'也通信地耦合到数据聚合器114，但是可以采用更多或更少的观测位置。所述多个数据源112包括第一直到第三数据源112a-112c，但是在可替换的实施例中可以采用更多或更少的数据源。数据源112a-112c可以包括传感器，诸如雷达、温度传感器、气压计、风传感器、功率仪表等等。观测位置110可以聚合来自所述多个数据源112的观测数据，并且将所聚合的观测数据提供到数据聚合器114。观测位置110可以是在其处观测数据被收集的任何合适的位置，并且可以例如处于禁止导出天气观测数据的权限中。数据聚合器114可以或可以不位于观测位置110、110'之一处，并且可以聚合由观测位置1100、110'提供的观测数据。

参考根据实施例的观测位置110，预报位置120可以经由数据聚合器114而从观测位置110接收观测数据。预报位置120还可以从其他观测数据源接收天气数据。这些其他传感器可以是由观测位置110使用的相同类型的传感器，或可以是不同的。所述其他数据源可以可替换地或附加地包括传感器的数据库。一个示例性数据库是由国家海洋和大气管理局操作的“气象同化数据摄取系统”（MADIS）。根据实施例，数据源中的一个还可以包括地理数据源，所述地理数据源提供地理数据，诸如气候数据、地形数据等等。

根据实施例，可以由数据接口122接收天气数据。数据接口122可以从观测位置110接收观测数据，并且执行任何必要的处理、数字化等等，以便可由预报系统的处理系统124使用。处理系统124可以包括通用计算机、微处理系统、逻辑电路、数字信号处理器、或某种其他通用或定制的处理设备。处理系统124可以分布在多个处理设备之中。处理系统124可以包括任何方式的整体的或独立的电子存储介质，诸如内部存储器125。应当领会到，处理系统124可以包括许多其他组件，为了简化描述的目的而从附图和讨论中省略了所述许多其他组件。

为了描述的简洁预报系统100的特定组件已经被简化，并且许多组件已经被完全省略。本领域技术人员将容易领会到，在不偏离所附的权利要求的范围的情况下，可以提供附加组件。

图2示出了具有经编码的天气数据的天气数据系统100的框图。如图2中所示出的，天气数据系统200包括在前文中参考图1描述的观测位置110和预报位置120的框表示。观测位置110执行编码和解码数据操作210。如图2中所示出的，数据操作210包括观测数据212、调整代码表214、对观测数据进行编码的过程步骤216、对经编码的预报进行解码的过程步骤218，以及实际预报数据219。还如图2中所示出的，预报位置120执行预报操作220。预报操作220包括处理步骤，所述处理步骤计算经编码的预报222并且计算模型调整224。

可以由数据聚合器114从数据源112a-112c获得观测数据212，但是可以采用任何合适的数据源。例如，可以从其他数据源获得观测数据212。在其中例如不采用数据聚合器114的可替换实施例中，可以从观测位置110获得观测数据212。观测位置110和/或数据聚合器114可以对观测数据216进行编码，这在下文中更详细地被描述。

图3示出了观测数据212和经编码的观测数据212'的更详细的视图。观测数据212和经编码的观测数据212'包括相同的标签数组212a。然而，观测数据212包括观测数据数组212b。观测数据212通过如下而被转换成经编码的观测数据212'：对观测数据数组212b中的每个观测值X1引入调整。使用加法偏移的一个可能的途径如下：

其中：

C是经编码的观测值；

Q是加法偏移值；并且

X1是观测值。

更具体地，将调整值Q添加到观测值X1，以导致经编码的观测值C。由于调整值Q被添加到观测值X1，所以观测值X1不能由预报位置120处的组织确定。所述技术可以由观测位置110和/或数据聚合器114处的组织内的软件来实现，其传送经编码的观测值C=X1+Q，而不是观测值X1。调整值Q可以针对每个观测位置而不同，但是针对给定位置可以是随时间的恒定值。

从调整代码表214获得调整值Q。调整代码表214可以是任何合适的表，诸如散列、数组、或其他对象，其可以包含多个调整值Q。调整代码表214还可以包括对标签数组212a中的对应标签的交叉引用。例如，调整代码表214中的第一调整值Q可以对标签数组212a中的第一标签进行交叉引用。因此，对观测数据212进行编码可以包括经由交叉引用而查找标签数组212a中的标签，以及与待编码的观测值X1相对应的调整值Q。对调整值Q的每个查找以及对单独观测值X1的编码可以迭代地被执行直到所有观测值X1都被变换成经编码的观测值C为止。观测数据212中的每个调整值Q可以对于对应观测值X1中的每个而不同。在可替换的实施例中，调整值Q可以针对标签数组212a中的所有标签都是相同的。

作为结果，观测位置110和/或数据聚合器114可以提供经编码的观测数据212'，其防止预报位置120确定观测值X1。然而，预报位置120仍可以通过使用经编码的观测数据212'来执行预报，如在下文中更详细地描述的那样。

图4示出了利用经编码的天气数据来进行预报的方法400。如图4中所示出的，方法400在步骤402中确定预报模型的模型调整，其中模型调整包括实际模型调整B0和与经编码的观测数据一起被包括的代码。通常使用的调整的示例是偏置校正。预报模型的一个标准功能可以是在每个位置处并且针对每个预报预见期（forecast lead time）并且针对标签数组中的每个标签而计算模型调整。例如，参考其中观测数据212包括以其原始未经编码的形式的观测值X1的实施例，实际模型调整可以是观测值X1与预报值X2之间的差（换言之，模型偏置），其通过以下关系来被说明：

其中：

B0是实际模型调整；

X1是观测值；并且

X2是不包括任何调整的预报值。

括号“< >”暗指在数据上的时间平均。也就是说，可以在某个时间段（例如60天）上计算和累积所述差，以展现实际模型调整B0的均值结果。实际模型调整B0是应当被应用到预报模型以改善预报X2的调整，这基于它与观测X1匹配得好的程度的统计知识。实际预报是F = X2-B0，从而确保与如果在没有该偏置校正的情况下提供预报F=X2相比，它与该位置处的观测值X1更接近地匹配。

参考经编码的观测数据212'，其包括调整值Q，所述模型调整可以在步骤402中被确定成：

其中：

B1是包括调整值Q的模型调整；并且

B0是实际模型调整。

方法400在步骤404中使用预报模型来基于经编码的观测数据而确定预报。例如，通过使用模型调整B1，经编码的预报可以如下被计算：

其中：

F'是经编码的预报值；

X2是不包括任何模型调整的预报值；

B1是包括代码（例如调整值Q）的模型调整；

B0是实际模型调整；并且

Q是被添加到观测值X1的调整值。

后处理的其他标准功能，诸如一致预报，可以恰当地通过使用该技术而起作用。在下文中参考图5更详细地描述所计算的经编码的预报数据及其向实际预报数据219的解码。

图5示出了经编码的预报数据219'和实际（经解码）的预报数据219的详细视图。还示出的是处理步骤，其对经编码的预报数据218进行解码。如图5中所示出的，经编码的预报数据219'和实际预报数据219包括标签数组219a，其可以与观测数据212的标签数组212a中的标签相同。经编码的预报数据219'还包括经编码的预报数组219b'，其包含经编码的预报值，诸如例如，以上讨论的经编码的预报值F'。如所示出的，经编码的预报数组219b'中的每个经编码的预报值F'包括预报值X2'（其包括实际模型调整B0）与模型调整B1之间的差，所述模型调整B1包括调整值Q。

因此可以通过使用以下关系来确定实际预报值：

其中：

F是可以在观测位置110处使用的实际预报值；并且

F'是经编码的预报值。

在下文中参考图6更详细地描述获得并且编码观测数据212以及将经编码的预报数据219'解码成实际预报数据219的示例性的详述的步骤。

图6示出了利用经编码的天气数据来进行预报的方法600。如图6中所示出的，方法600通过在步骤602中在观测位置处获得观测数据而开始。观测数据可以由参考图1描述的数据源112a-112c获得。观测数据可以由数据源212a-212c提供到数据聚合器114。观测数据可以是图3中示出的观测数据212，但是可以采用任何合适的观测数据。

在步骤604中，方法600包括通过如下进行的调整：例如将偏移添加到观测数据中的一个或多个值以提供经编码的观测数据。参考图1中示出的实施例，数据聚合器114可以对观测位置110所提供的观测数据进行编码。可替换地，观测位置110可以对观测数据进行编码。在该可替换实施例中，数据聚合器114可以简单地聚合经编码的观测数据与其他观测位置，诸如图1中示出的观测位置110'。经编码的观测数据可以是图3中示出的经编码的观测数据212'。

在步骤606中，方法600将经编码的观测数据传送到预报位置。可以采用传送数据的任何合适的手段。例如，经编码的观测数据可以由网络传送，所述网络可以是任何合适的网络，诸如局域网或广域网，使用诸如有线、无线、卫星、光学之类的任何合适的通信模式的因特网，并且采用任何合适的网络协议、通信方案等等。

方法600在步骤608中使用预报模型来基于经编码的观测数据而确定经编码的预报数据。由于采用经编码的观测，所以经编码的预报数据包括调整值Q，所述调整值Q是经编码的观测数据的部分。经编码的预报数据可以是在前文中参考图5所描述的经编码的预报数据219'。

在步骤610中，方法600将经编码的预报数据传送到观测位置。可以采用传送数据的任何合适的手段。例如，经编码的预报数据可以由将经编码的观测数据传送到预报位置的相同或不同的网络来传送。

方法600在步骤612中通过从预报中去除调整（例如通过从预报中减去偏移）来确定实际预报。例如，观测位置110处的组织可以从调整代码表214获得调整值Q，并且从经编码的预报数据219'中的对应经编码的预报值F'中减去调整值Q。通过从经编码的预报数据219'中的对应经编码的预报值F'中减去调整值Q，可以获得实际预报值F。

前文提供了经编码的天气数据。经编码的天气数据可以是经编码的观测数据212'或经编码的预报数据219'。由于经编码的天气数据，观测位置处的组织的隐私受到固有的保护，因为在没有观测值X1的情况下，预报位置120处的组织不能计算出实际模型调整B0。因为仅仅将经编码的观测值C=X1+Q而不是观测值X1提供到预报位置处的组织，所以对于预报位置处的组织而言不可能知道所计算的模型调整B1=B0+Q的哪部分是实际真实的模型调整B0，并且哪部分是所插入的调整值Q。预报位置处的组织可以知道总的值B1=B0+Q，但是它不能确定实际或真实的模型调整B0或调整值Q。因而，从观测位置处的组织提供的经编码的数据值C=X1+Q不能被预报位置处的组织使用以知道观测值X1或校正预报值F。观测数据212的隐私和安全性，以及使用该数据的任何预报（诸如实际预报数据219）受到保护。

以上实施例的详细描述不是对发明人所设想的在本描述的范围内的所有实施例的穷举描述。实际上，本领域技术人员将认识到以上描述的实施例的某些元素可以不同地被组合或被消除以创建另外的实施例，并且这样的另外的实施例落在本描述的范围和教导内。对于本领域普通技术人员而言还将明显的是：以上描述的实施例可以整体或部分地被组合以创建在本描述的范围和教导内的附加的实施例。

因而，尽管在本文中为了说明性目的而描述了特定的实施例，但是在本描述的范围内，各种等同的修改是可能的，如相关领域的技术人员将认识到的那样。本文中所提供的教导可以被应用到其他经编码的天气数据，而不仅被应用到以上描述并且在附图中示出的实施例。因此，应当根据所附权利要求来确定以上描述的实施例的范围。

Claims (20)

1.一种具有经编码的天气数据的天气数据系统（100），所述天气数据系统（100）包括：

观测位置（110），所述观测位置（110）包括被配置成提供观测数据（212）的多个数据源（112）；并且

其中所述观测位置（110）被配置成进行以下中之一：

将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）；以及

将观测数据（212）提供到数据聚合器（114），所述数据聚合器（114）被配置成将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）。

2.根据权利要求1所述的天气数据系统（100），此外包括数据聚合器（114），所述数据聚合器（114）通信地耦合到所述多个数据源（112）。

3.根据权利要求1或权利要求2中之一所述的天气数据系统（100），此外包括预报位置（120），所述预报位置（120）通信地耦合到观测位置（110）并且被配置成接收经编码的观测数据（212'）。

4.根据权利要求3所述的天气数据系统（100），其中所述预报位置（120）经由数据聚合器（114）而通信地耦合到观测位置（110）。

5.根据任何前述权利要求1直到4中之一所述的天气数据系统（100），其中所述观测数据（212）包括标签数组（212a）以及观测数据数组（212b），所述观测数据数组（212b）包括观测值（X1）。

6.根据权利要求5所述的天气数据系统（100），其中所述观测数据（212）通过对观测值（X1）中的至少一个引入调整来被编码以获得经编码的观测数据（212'）。

7.根据权利要求6所述的天气数据系统（100），其中对观测值（X1）中的至少一个引入调整包括将调整值（Q）添加到观测值（X1）中的至少一个以获得至少一个经编码的观测值。

8.根据任何前述权利要求1直到7中之一所述的天气数据系统（100），其中观测位置（110）和数据聚合器（114）中的至少一个此外被配置成接收经编码的预报并且对经编码的预报进行解码以获得实际预报。

9.根据权利要求8所述的天气数据系统（100），其中基于经编码的观测数据（212'）来确定经编码的预报。

10.根据权利要求9所述的天气数据系统（100），其中所述经编码的预报包括经编码的预报值，所述经编码的预报值通过使用预报值（X2）和模型调整（B1）来被计算。

11.根据权利要求10所述的天气数据系统（100），其中基于被添加到调整值（Q）的实际模型调整（B0）来确定模型调整（B1），所述调整值（Q）用于将观测数据（212）编码成经编码的观测数据（212'）。

12.根据任何前述权利要求1直到11中之一所述的天气数据系统（100），其中所述多个数据源（112）包括传感器，所述传感器是雷达、温度传感器、气压计、功率传感器和风传感器中之一。

13.根据任何前述权利要求1直到12中之一所述的天气数据系统（100），此外包括至少一个附加观测位置（110'），所述附加观测位置（110'）包括多个附加观测数据源（112'）。

14.一种利用经编码的天气数据进行预报的方法，所述方法包括：

确定预报模型的模型调整，其中所述模型调整包括实际模型调整和代码；以及

使用所述预报模型来基于包括代码的经编码的观测数据而确定预报。

15.根据权利要求14所述的方法，其中确定预报模型的模型调整包括基于预报值与观测值之间的差来确定模型调整。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述模型调整此外基于调整值（Q）。

17.一种利用经编码的天气数据进行预报的方法，所述方法包括：

从观测位置获得观测数据；

在观测数据中的一个或多个值中包括调整以提供经编码的观测数据；

接收基于经编码的观测数据确定的经编码的预报数据；以及

通过从经编码的预报数据中去除调整来确定实际预报。

18.根据权利要求17所述的方法，此外包括将经编码的观测传送到预报位置。

19.根据权利要求17和权利要求18中之一所述的方法，此外包括使用预报模型来基于经编码的观测数据而确定经编码的预报数据。

20.根据任何前述权利要求17直到19中之一所述的方法，此外包括将经编码的预报数据传送到观测位置。