CN113837422A - 一种基于多源大数据的降水落区确定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多源大数据的降水落区确定方法，包括如下步骤：选定待确定降水落区范围并建立离散网格；获取逐分钟多源物联网大数据；对每种大数据分别采用相应的算法判断每个联网设备所处时空位置降水发生的概率；将待确定时刻前后一定时段且位于待确定降水落区内的逐分钟多源物联网大数据对应的降水发生概率合并成降水发生概率样本集，采用插值方法计算待确定降水落区范围内所有格点的降水发生概率，采用逻辑或运算将逐分钟降水发生概率转换成其他时间尺度的降水发生概率。本发明的有益效果是：多源物联网大数据的引入，相当于极大地增加了降水观测站网的密度，从而可以更加准确地描述降水落区的时空分布。
Description
技术领域
本发明涉及气象中降水客观分析领域，尤其涉及一种基于多源大数据的降水落区确定方法。
背景技术
降水是最基本的天气气候要素，对人类的生产生活有重要影响。降水发生时，对几乎所有室外活动都会产生影响。比如，降水引起的低能见度和道路湿滑，易引发交通事故。因此，实现对降水的精准监测一直是人类孜孜不倦追求的目标。
对降水的监测包括两个方面，一是降水落区，即什么位置出现了降水，二是降水量级，即出现降水位置的降水量是多少。然而，降水通常具有时空变化剧烈的特点，使用单一的观测手段很难对其进行精准的监测。为了实现对降水的精准监测，人类相继发展了雨量计、天气雷达、卫星遥感、雨滴谱仪、微波链路、视频图像等多种观测手段。但是各种观测手段在时空分辨率、覆盖范围，观测精度等方面各有优缺点。因此，融合多种降水观测资料，以实现对降水的精准监测，成为近年来研究的热点。
为实现对降水落区更加精准的监测，本发明提出一种新的融合雨量计、监控信息、车辆感知信息等资料确定降水落区的方案。
发明内容
本发明正是为了解决降水落区的确定问题而设计的一种基于多源大数据的降水落区确定方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于多源大数据的降水落区确定方法，首先，综合利用多源物联网大数据确定逐分钟降水落区；然后，转换成△T分钟时间尺度的降水落区；所述方法包括以下步骤：
步骤1：选定待确定降水落区范围D，并在D内建立离散网格；
步骤2：获取区域D内的逐分钟多源物联网大数据；
步骤3：对每种大数据分别采用相应的算法计算每个联网设备所处时空位置降水发生的概率；并将处理结果存储待用；
步骤4：读取待确定时刻前后△t分钟且位于区域D内的逐分钟多源大数据对应的降水发生概率，构成降水发生概率样本集；
步骤5：对步骤4中的降水发生概率样本集进行预处理和质量控制；
步骤6：根据步骤5中的样本集，采用插值方法计算待确定时刻区域D内所有格点的降水发生概率；对任一格点，若其降水发生概率P≥C，则置其降水发生概率为1，否则置其降水发生概率为0，其中C为一常数；并将处理结果存储待用；
步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率；
步骤8：将确定的降水落区反馈给用户；
步骤9：建立相应的业务系统，重复步骤2-8。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤2中的多源物联网大数据包括但不限于逐分钟雨量计观测资料、监控信息、车辆感知信息大数据中的一种或几种。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述雨量计观测资料内容包括但不限于雨量计位置坐标、观测时间、观测雨量。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述逐分钟监控信息的内容包括但不限于音频、视频、图片中的一种或其组合及其采集的的时间、位置；来源包括但不限于平安城市视频监控系统、天网工程视频监控系统、雪亮工程视频监控系统中的一种或几种。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述车辆感知信息的内容包括但不限于车辆位置、雨刮器状态及状态采集的时间；来源包括但不限于车联网服务平台。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤3中的降水发生概率算法包括但不限于机器学习和阈值法。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤5中对降水发生概率样本集的预处理和质量控制包括但不限于剔除冗余样本和异常样本。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤6中的阈值C的取值范围为[0.3，0.7]。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤9中的业务系统包括数据获取模块、雨量计降水发生概率计算模块、监控信息降水发生概率计算模块、车辆感知信息降水发生概率计算模块、样本集读取模块、样本集预处理和质量控制模块、格点降水发生概率计算模块、降水发生概率升尺度模块、降水落区反馈模块或其中若干模块的组合。
本发明的有益效果是：多源物联网大数据的引入，相当于极大地增加了降水观测站网的密度，从而可以更加准确地描述降水落区的时空分布。
附图说明
图1为本发明的一种工作场景示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，本发明一种基于多源大数据的降水落区确定方法，首先，综合利用多源物联网大数据确定逐分钟降水落区；然后，转换成△T分钟时间尺度的降水落区；所述方法包括以下步骤：
步骤1：选定待确定降水落区范围D，并在D内建立离散网格；
步骤2：获取区域D内的逐分钟多源物联网大数据；
步骤3：对每种大数据分别采用相应的算法计算每个联网设备所处时空位置降水发生的概率；并将处理结果存储待用；
步骤4：读取待确定时刻前后△t分钟且位于区域D内的逐分钟多源大数据对应的降水发生概率，构成降水发生概率样本集；
步骤5：对步骤4中的降水发生概率样本集进行预处理和质量控制；
步骤6：根据步骤5中的样本集，采用插值方法计算待确定时刻区域D内所有格点的降水发生概率；对任一格点，若其降水发生概率P≥C，则置其降水发生概率为1，否则置其降水发生概率为0，其中C为一常数；并将处理结果存储待用；
步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率；
步骤8：将确定的降水落区反馈给用户；
步骤9：建立相应的业务系统，重复步骤2-8。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤2中的多源物联网大数据包括但不限于逐分钟雨量计观测资料、监控信息、车辆感知信息大数据中的一种或几种。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述雨量计观测资料内容包括但不限于雨量计位置坐标、观测时间、观测雨量。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述逐分钟监控信息的内容包括音频、视频、图片中的一种或其组合及其采集的的时间、位置；来源包括但不限于平安城市视频监控系统、天网工程视频监控系统、雪亮工程视频监控系统中的一种或几种。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述车辆感知信息的内容包括但不限于车辆位置、雨刮器状态及状态采集的时间；来源包括但不限于车联网服务平台。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤3中的降水发生概率算法包括但不限于机器学习和阈值法。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤5中对降水发生概率样本集的预处理和质量控制包括但不限于剔除冗余样本和异常样本。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤6中的阈值C的取值范围为[0.3，0.7]。
所述一种基于多源大数据的降水落区确定方法，所述步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率。
所述一种基于多源数据融合的降水落区确定方法，所述步骤9中的业务系统包括数据获取模块、雨量计降水发生概率计算模块、监控信息降水发生概率计算模块、车辆感知信息降水发生概率计算模块、样本集读取模块、样本集预处理和质量控制模块、格点降水发生概率计算模块、降水发生概率升尺度模块、降水落区反馈模块或其中若干模块的组合。
另一实施例
步骤1：选定待确定降水落区范围D，并在D内建立离散网格；
步骤2：从气象部门CIMISS系统获取区域D内的逐分钟雨量计观测资料；
步骤3：对步骤2获取的每个雨量计，若雨量计有观测值，则视其降水发生概率为1，否则为0；并将处理结果存储待用；
步骤4：从雪亮工程视频监控系统获取区域D内的逐分钟视频图像信息，内容包括视频拍摄的时间、位置及视频本身；
步骤5：对步骤4获取的每个监控设备的视频图像，就地采用基于视频图像的降水检测算法判断相应时段降水发生的概率；并将处理结果存储到指定数据库；
步骤6：从车联网服务平台获取区域D内的车辆感知信息，内容包括但不限于车辆位置、雨刮器状态及状态采集的时间；
步骤7：根据步骤6中的车辆雨刮器状态信息就地判断每台车辆所处时空位置降水发生的概率；并将处理结果存储到指定数据库；
步骤8：读取待确定时刻前后△t分钟且位于区域D内的逐分钟雨量计、视频图像、车辆对应的降水发生概率和对应的位置坐标、时间，构成降水发生概率样本集；
步骤9：剔除步骤8中降水发生概率样本集中的冗余样本和异常样本；
步骤10：根据步骤9中的样本，采用时空指示克里金计算待确定降水落区时刻区域D内所有格点的降水发生概率；对任一格点，若其降水发生概率P≥0.5，则置其降水发生概率为1，否则置其降水发生概率为0；并将处理结果存储待用；
步骤11：将步骤10中的逐分钟降水发生概率，采用逻辑或运算转换成10分钟时间尺度的降水发生概率；
步骤12：将确定的降水落区反馈给用户；
步骤13：建立相应的业务系统，重复步骤2-12。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下得出的其他任何与本发明相同或相近似的产品，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：首先，综合利用多源物联网大数据确定逐分钟降水落区；然后，转换成△T分钟时间尺度的降水落区；所述方法包括以下步骤：
步骤1：选定待确定降水落区范围D，并在D内建立离散网格；
步骤2：获取区域D内的逐分钟多源物联网大数据；
步骤3：对每种大数据分别采用相应的算法计算每个联网设备所处时空位置降水发生的概率；并将处理结果存储待用；
步骤4：读取待确定时刻前后△t分钟且位于区域D内的逐分钟多源大数据对应的降水发生概率，构成降水发生概率样本集；
步骤5：对步骤4中的降水发生概率样本集进行预处理和质量控制；
步骤6：根据步骤5中的样本集，采用插值方法计算待确定时刻区域D内所有格点的降水发生概率；对任一格点，若其降水发生概率P≥C，则置其降水发生概率为1，否则置其降水发生概率为0，其中C为一常数；并将处理结果存储待用；
步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率；
步骤8：将确定的降水落区反馈给用户；
步骤9：建立相应的业务系统，重复步骤2-8。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤2中的多源物联网大数据包括但不限于逐分钟雨量计观测资料、监控信息、车辆感知信息大数据中的一种或几种。
3.根据权利要求2所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述雨量计观测资料内容包括但不限于雨量计位置坐标、观测时间、观测雨量。
4.根据权利要求2所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述逐分钟监控信息的内容包括音频、视频、图片中的一种或其组合及其采集的的时间、位置；来源包括但不限于平安城市视频监控系统、天网工程视频监控系统、雪亮工程视频监控系统中的一种或几种。
5.根据权利要求2所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述车辆感知信息的内容包括但不限于车辆位置、雨刮器状态及状态采集的时间；来源包括但不限于车联网服务平台。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤3中的降水发生概率算法包括但不限于机器学习和阈值法。
7.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤5中对降水发生概率样本集的预处理和质量控制包括但不限于剔除冗余样本和异常样本。
8.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤6中的阈值C的取值范围为[0.3，0.7]。
9.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤7：将步骤6中的逐分钟降水发生概率采用逻辑或运算转换成△T分钟时间尺度的降水发生概率。
10.根据权利要求1所述的一种基于多源大数据的降水落区确定方法，其特征在于：所述步骤9中的业务系统包括数据获取模块、雨量计降水发生概率计算模块、监控信息降水发生概率计算模块、车辆感知信息降水发生概率计算模块、样本集读取模块、样本集预处理和质量控制模块、格点降水发生概率计算模块、降水发生概率升尺度模块、降水落区反馈模块或其中若干模块的组合。
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