CN1481512A - 基于位置的天气即时预报系统和方式 - Google Patents

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Abstract

基于位置的即时预报方法包括以下步骤：1.终端用户要求获得某时间段内的即时的用户特定气象参量信息。请求通过公共通信网络被传送至即时预报请求处理器。2.即时预报请求处理器对终端用户的实际位置进行定位。3.即时预报请求处理器从数据资源收集原始气象数据。4.对原始数据进行处理，形成时段即时预报参量矩阵图。5.通过确定用户指定时间内的位置，从时段即时预报参量矩阵中提取用户在此时间段的指定的即时预报参量信息。6.将此时间内的用户指定的即时预报参量资料发送回终端用户。

Description

基于位置的天气即时预报系统和方式
技术领域
当前的发明所提供的系统和方式能为个人，根据其要求，提供各种的天气状况信息。更具体地说，此系统和方式允许用户通过发出请求，获取准确的、即时的、基于位置的、具有地方色彩的、用户指定气象报告。如此的报告一般在短时段内有效。这种天气报告在以下将被称为“即时预报”。
背景技术
天气状况是涉及每人每天特定生活的要素。我们通过得到的天气信息(1)决定穿什么衣服，(2)使用怎样的交通方式上班，(3)是否进行预定的户外活动，(4)是否参与户外娱乐并为有特定过敏原、烟雾或紫外线辐射强的时间作出预测及准备。
然而现有的信息获取方式往往受到各种条件的限制，给人们作出的安排和计划带来许多不便。直到现在这些方式很难满足人们以上的生活需求。多数的广播站和因特网一般提供普遍而概括的、长时间段的天气预报，从气象学的角度而言，气象预测一般最短为6个小时，最长达至5到7天。另外，天气报告亦受到地理范围的约束，即通常只描述广阔范围内的天气情况，如从25平方公里达至整个洲或大陆的范围。这种天气报告基于卫星和雷达图像，一般出现在国家或国际广播节目上。即使是本地广播站提供的天气预报，其覆盖面也达到半径为5公里的区域(大约为78平方公里)，而其区域精确度还未能少于半径为5公里、3公里、甚至1公里的范围。
另外，现时的天气信息提供系统不足之处还在，系统通常或不得不只是强调数量有限的气象类型，例如：降雨量、平均温度、温度升降幅度或对云和风势非常概括的描述(如，晴、少云、阴、多云、暴雨、微风伴随阵强风、强风等)，而且这些气象信息往往对于广阔的地理区域而言，不一定与单个听众或观众的个人需求有关。人们也只是在特别情况发生或异常天气状况下才会得到有关过敏原、烟雾或紫外线辐射强度的警报。尽管许多收集气象数据的系统已存在，而且具有相当高的精确度并可准确定位(high degrees of localization)，但直到现在还没有系统和方案能提供如此强大的功能对数据进行收集、处理从而满足普遍公众的要求，更没有方式或系统实现他们能得个人特定气象信息的愿望。
现时由网站(如“天气频道(Weather Channel)”网站或英国的“MetOffice”网站)提供的知名气象预报系统，只是基于较低的精确度(由于受地理范围限制，如点击地图，根据邮政编码取位)，提供有限的气象信息。同样地，这些系统也受到气象数据更新频率的限制，而这样的系统所提供的数据却是人们疑问的答案来源。另外，用户得到的信息类型基本上取决于信息提供者而不是根据用户自己特定、即时的需要。再而，根据以上提到的邮政编码取位预报方式，其实质只是简单地从气象图中划分区域，所以信息对应着非常广阔的范围，即信息精确度很低并以一次一个小时甚至更少的次数进行更新。进一步，由于以上系统只对长时间段内的天气进行预测(如6小时或更长)，预报数据与真实天气不符的可能性极高。
今天，人们的时间观念比以往更强，闲余时间尤其珍贵，但活动安排却往往受到气象状况的限制。一般而言，他们需要各种信息的协助，实现预定的计划，并在最有限的时间内获得最好的效果。事实上，天气影响着人们生活的方方面面。
因此，一个能提供准确定位、极具个性化，根据个人特定要求提供气象信息的系统迎合人们当前的迫切需求。这样的系统可给予人们准确的、短时间内(少于一个小时)的天气预报。
另外，系统还应具备价廉物美、简单易用的特征。其提供的信息应全面地包含大众关切的气象和环境要素，例如：哮喘病者或对某些物质的过敏者可通过系统获得在某特定地点的浓雾污染程度以及空气花粉含量等的资料。
发明内容
当前发明的目的是提供一种简易的方法，使用户能迅速得到针对自己需求的气象信息。
当前发明的目的是提供一种令用户倍感友善的使用方式，使其得到准确定位的气象报告。
当前发明的目的是使移动电话用户得到即时、高准确度的、在极短时间后所发生的环境和气象变化预报。
当前发明的目的是使用户通过自己填写的资料，根据其指定的不同地理位置，获取针对个人要求的环境和气象数据。
当前发明的目的是为针对性营销和短时天气变化创造直接的互动关系，根据即时的天气变化状况强调某种在销产品。例如，在暴雨来临前，以“新式雨伞，$9.99”的销售标语对雨伞进行促销。
当前发明的目的是使系统能与智能化建筑物相结合，使其根据即时的天气变化预先作出准备，如，在大雨或沙尘暴来临前自动关闭窗户。根据户外即时的污染状况和阳光辐射强度等调整空调系统。
当前发明的进一步目的是根据当地即时的天气状况，为公众提供与他们的交通方式相配合的气象指引信息。如，在得知风暴即将来临时，乘客可决定是续继等待延误的火车还是开始寻找另外更快的交通方式离开所在地点。
当前发明的更进一步目的是实现一种个人化的天气警报功能。即可以对将要发生的特定天气状况为用户提供警报。例如，若母亲担心孩子玩耍的公园，天气有任何不利的变化，她可要求系统通过电邮、短信息(SMS)、传呼机或移动电话和任何的无线设备对自己作出提示。例如在具有GPRS技术的设备上得到带有话语的提示图标。
此发明和方法可实现以上或以上未提及的功能。通过系统，终端用户可使用简单、友善的界面(如互联网流览器、WAP、GPRS或其他任何的数据或声音网络界面)定义一份被保存起来的个人资料(保存在独立的服务器或即时预报提供商的服务器)或发出新的请求获取针对性的气象信息。此后，某个界面或/和请求会通过一个公共通信网络(如互联网和移动电话网络或其它方式)被传送至即时预报提供商的系统。一但终端用户选择了所需的气象参量，即他所感兴趣的气象状况类型、位置、时间间距(最长为1个小时，预报数据每5分钟进行刷新，精确度达至一分钟)当前发明所提供的软件会将用户请求和设定资料组织起来并根据终端用户所选参量，基于他们的实际位置(通过移动电话定位技术和GPS技术)或用户所要求的位置(例如用户希望得到某个远离他的所处地点的天气状况)，将一段时间内表现出的预测结果显示出来。
即时预报提供商服务器与气象中心服务器(私有或政府所有)相连，下载气象原始数据(如卫星和雷达图像)，并使用特别的气象处理方式和推算法为用户提供对应其所指定位置的即时预报图，图根据细分的时点并以1平方公里范围的精确度显示由1分钟至60分钟多样的气象和环境信息。此图最后被转换成易于理解的表现形式，系统将回答发回终端用户。
根据终端用户的各种要求系统将以不同的表现形式提供资料。具体实例包括：为进行挑战性运动的队伍传送针对他们所经路线的恶劣气候的准确即时的预报；为疗养院工作人员提供烟雾浓度图示从而便于他指导病人进行健康的户外活动。为老师提供UV辐射强度图示使他避免因当地云的改变而暴晒太久的情况。
当前发明其中的一个具体应用模型是，终端用户可要求系统在某些情况下给予他报警提示。即时预报提供商可针对用户填选的特定参量，在特殊情况发生时，将报警发送至终端用户。
当前发明的另一个具体应用模型是，使安装上即时预报系统的智能房屋或其它智能建筑物，可根随外部气候变化而对室内环境进行调节。例如：接上互联网并具环境调节功能的房屋，在接到大雾或由火引起的浓烟正飘近的报警时，能自动关闭窗户并启动空气过滤装置。同样地，智能屋通过警报会在暴雨降临前关闭窗户并在雨后将其重新打开；在阳光射入屋内时放下窗帘。在温度变化异常强烈的地区，房屋可通过预报系统根据外部气温的变化进行开放或关闭窗户来节省能源而不需依赖空调全天地进行调温；智能屋也可以预测可能来临的强风和雷电，保护屋外架置物(如，将卫星电视接收器向不同的方向转移，使其免遭损坏)。
当前发明的另一个具体应用模型是，通信企业可使用即时预报系统对天气进行预测从而防止由此所引起的服务中断意外。例如，在恶劣气候降临到某个特定的下载站前，卫星电视企业将得到预先的报警，从而使企业能够将卫星信号从此下载站转移至受影响区域以外的站点或及时向他们的用户发出信号接收会有问题的通知并指示什么时候接收可恢复正常状况。
附图说明
通过以下附图中的流程图或示意图，读者可对当前发明的具体模型得到深入的理解。
图1根据当前发明的具体模型，表现基于位置的即时预报系统运作的流程图。
图2根据当前发明的具体模型，两张区域图和个人即时预报矩阵图。
图3根据当前发明的具体模型，此图显示了终端用户个人资料中部份的即时预报系统可以提供答案的气象参量。
图4根据当前发明的具体模型，此流程图显示了系统对资料的处理过程。
图5a-e是用户个人资料的具体实例，显示了用户应填写的栏目和内容。
图6根据当前发明的具体实例，此图描述了系统如何应用于智能建筑物。
具体实施方式
根据图1，当前的发明-----基于位置的即时预报系统(10)的具体模型是由一个处理单元(18)和一个置于即时预报请求处理器(30)中的气象数据库(20)所组成。即时预报请求处理器(30)可为一个服务器，位于气象中心内部或在外部，但可与其相互交流，或是为私人公司(如移动通信、新闻、气象信息提供商等的公司)所拥有的操作中心。
终端用户36使用各种交流工具如接上互联网的个人电脑、无线PDAs、移动电话、数码传呼机等与WAN(如互联网或移动通信网络)连接，通过本地客户服务器22、24和26，如分别通过无线内容提供商、WAP服务提供商，网络服务提供商(ISPs)和第三方内容及数据提供商获取信息。本地客户服务器22、24和26以合并的方式和以上所提及的即时预报请求处理器30联系或可直接与远程的即时预报请求处理器30相接和交流。
即时预报请求是由终端用户36发起或由设定程序自动提出。通过适当的本地客户服务器22、24或26，请求被传送至即时预报请求处理器30。用户设立和发起请求的方法在图6a-e有详尽的描述。
在一个具体模型中，处理单元(18)获得请求并推定发出请求的地理位置是否在特定的即时预报请求处理器(30)所覆盖的范围内，或此位置被不同的即时预报请求处理器(30)所覆盖，若为后者，请求是否被传送至适合的即时预报请求处理器(30)，若为前者，请求是否进入了处理阶段。在另一个具体模型中，本地客户服务器(34)可对哪一个即时预报请求处理器应对哪一个请求进行处理作出决定。处理单元(18)不断地处于一种请求、接收和分析各种数据的状态。这些数据是如由本地或外地气象服务(16)或私人拥有资源32所提供的多普勒(doppler)和雷达图像(12)、卫星图像(14)、风向和风速测量数据，另外还有从环境空气样本站所获得的花粉、烟雾、污染物和地形资料。数据源及数据产生范例
1.气象卫星
数据源：Met-Service或Nooly公司自己的接收站。
卫星类：METEOSAT第二代(可覆盖以色列和欧洲地区)，GOES可覆盖西半球。
数据频率：15分钟。
卫星参数：在可视及红外线状态下辐射波长为12cm。
卫星数据分辨：4公里。
获取气象参数：
●表面气温
●云特征
○形成
○高度
○厚度
○种类：有雨或是晴朗
○移动
○发展趋势
●尘暴或是大规模空气污染
2.气象雷达
数据源：Met-Service系统。
雷达种类：多普勒(Doppler)雷达传输波长为5-10cm。
数据频率：15分钟。
数据分辨率：基本方位角度为1公里。
雷达数据：
●沉积降雨量
●径向速度
提取气象数据：
●降雨形成及种类：雨，冰雹，雪。
●降雨密度：轻微，适中，很大
●降雨移动：
●降雨移动趋势
●风
3.自动气象站
信息源：气象服务系统
数据频率：10分钟
报道参数：
●风向和风速
●气温
●湿度
●太阳辐射
●紫外线辐射
●降雨密度
●大气压力
4.空气污染监测站
信息源：美国环保署，市政当局，电力公司，等等。
信息频率：15分钟-1小时。
报道参数：
●污染气体：Ozone，SO2，Nox，CO
●污染粒子：PM10，PM2.5
5.短程预测标准和气象栅极信息
信息源：气象服务系统。
预报时程：预报是根据当前时间以前6到12个小时内所收到的信息做出的，预报时程可以是任何一个地方，0到5天的预报时间。
预报方式：预报依照天气模式计算出来的，而这些天气模式可在几十公里栅极分析中测算出气象参数。预报范围有空气压力、气温、湿度、风、云和降雨量。
预报精确度：预报的时间越短，精确度就越高。因此，最佳的精确度是中等型预测时段。然而，甚至按照目前6到12个小时内所收到的信息做出的“中等型预报时段(因为信息收集和计算时间较长)在几百公里地理精确度状态下，所具有的精确度都是由于无法解决的事件而降低到一定的程度(比如降雨的开始和停止)，因此，提供的仅是概率预报。
6.地理信息：
●地形图。
●污染源及每天某一时段和每周某一时段的依存关系。
●地理纬度、经度和每天的具体时段，这些决定太阳位置和它在到达大气层和地球表面时的能量输出。
●海平面温度。
正如以上所述，在进行真实精确的即时预报所需要的详细资料层面上，这些信息源是普通公众所得不到的。假如能得到的话，正如所描述过的，在信息收集和处理方面离开运算法则的帮助，要在几分钟内进行特殊的即时预报所需要的资料分析精确度是人类技术所不能达到的。
信息处理单元18在分析气象数据方面使用了运算法则(以下将参照图3和图4做进一步的描述)。在信息处理阶段，信息处理单元18提取了与满足要求有关的具体时段图，并用非正规术语准备了一个发回给相关的终端用户的即时预报。该预报涉及到一个十分具体的目标区域，长达60分钟的整体时段增量，间隔为1分钟。
处理阶段之后，通过合适的本地客户服务器22，24，26，即时预报从即时预报请求处理器30传输到了终端用户设备(PC，笔记本电脑，手持电话，个人数据助理，传呼机，嵌入装置，第三方应用系统等)。应该清楚的是即时预报请求可以与本地客户服务器34设置在同一个地方。
第三方应用客户可以是私人或政府公司，向自己的客户提供基本的即时预报信息。比如，第三方应用系统可以设在全国超市连锁店的当地分店。在这些连锁店里，每当大雨即将来临之际，大型显屏即可预报天气变化情况。由于大约十分钟后会下大雨，且大雨将持续1个小时，便可建议超市里的客户购买雨伞。或是建议超市里的客户到超市咖啡店喝杯咖啡，以等候大雨过去，此举可以避免盲目地在倾盆大雨中徘徊。在超市连锁店，当气温即将在40分钟内升至35℃时，可以建议位于结算出口地客户就地购买冰镇饮料和太阳帽，以便抵抗即将来临的热浪。
在具体模型中，每一个本地客户服务器可以从大量的气象资料中选择终端用户36希望可以获得的那一种类信息。本地客户服务器34从终端用户36那里收到个人的请求，并按照终端用户的位置和个人资料，将个性化的即时预报服务提供给每一个终端用户36(以下将参照图5a-e予以描述)。
为了安全起见，终端用户34可以从即时预报请求处理器30那里获得有关有雾道路和结冰道路的即时预报信息。本地客户服务器34接受到客户想要到达区域的详细图示，包含了具体地方是否将下雨，或是在未来10分钟，20分钟，30分钟......60分钟雨会停止以及气象和环境信息(以下将参照图2予以描述)，并将这些即时预报资料传输给终端用户36。在另一个的具体实例中，移动领域的本地客户服务器22甚至可以利用移动定位技术指出终端用户的具体位置及旅行方位，或者大体目的地，以便自动向终端用户提供回家或是上班路线的具体气象信息。在安装有旅行计算机的汽车里，与天气有关联的道路状况信息甚至可以通过计算机反馈给驾驶员，或者自动调整车辆应对变化中天气状况(比如自动从2轮驱动转换为4轮驱动，或开启雾灯)。
参照图2，设置时段矩阵90的处理系统80的范例编组从雷达图82、卫星映像图84、地形图和其它与请求有关的数据图那里收取信息(紫外线，烟雾，花粉)，通过综合以上图的信息绘制主图。然后划分主图86，来自每一个间隔区87里的信息被储存在矩阵90中。
为了根据终端用户(36)当前的和在10、20...60分钟后的位置，为其提供针对个人的准确的天气即时预报信息。我们绘制出如90的矩阵图：横坐标被划分成许多的时间段，整个矩阵所包含的信息与区划地图上的某一特定单元对应。
气象总图86包含不同的气象资料(参量)，如温度、湿度、风向、阳光辐射强度和其它的环境参量。总图的独特优势在于它能提供准确的气象数据，而这样的数据主要是基于对短时气象状况的高准确度(即在时长少于60分钟和半径少于5公里的范围)的运算和分析(请看图3详细说明)而得出。
具体地举例，主图86包含了在一定时间内对广阔区域而言的准确预报。它被划分成许多被定义的单元区。进而形成图88，在此称作区域图。个人即时预报矩阵90正是针对区划图中的每一个单元而建立的气象数据，如，污染、湿度、降雨量、和温度92被排列于矩阵图中的垂直坐标上，而水平坐标则显示从1至60分钟细分的时间段94。对于区域图88上的每个单元87，矩阵90与之对应的有多达60纵列的数据，每一横线代表一种气象参量而每一竖线代表第几分钟。(若更加高精确度的气象运算和分析可得到发展，用户甚至可得到更长时段，即超过60分钟的准确天气预报，但一般地说，随着时间的延长，天气预报数据的准确度将会降低)。
根据图3和6a-e，客户服务单元60显示各种不同的即时预报参量61，终端用户36可通过发送请求(包括他的个人资料)100至本地客户服务器34启用客户服务单元。用户可通过对图中的表6a-6e进行填写来设定自己的个人资料。在此的各种参量61基于下面的运算法的复杂性和得出数据的难度被划分为四组。但值得注意的是进一步(少数的)分组将用于建立即时预报系统。如此地安排主要能使当前的发明更易于理解。
整个程序是由启动一个含有用户位置和个人资料100的即时预报请求表格开始。用户位置主要是由话机位置进行确定，通过GPS服务或移动电话定位技术可以准确、即时地得知用户的位置。在此，位置也可以是一个远程的地点，或由用户自己进行定义。例：如果终端用户36希望得到对于孩子玩耍的公图的即时预报或警报，他可将此公园的准确位置输入他的电脑、移动设备、互动电视从而得知关于公园的即时预报。或，终端用户可以输入一个半小时后他将要到达的地点，而得到所需信息。
当终端用户36妥当填写表格后，表格被传送至本地客户服务器34，问题亦在此得到处理并被发送回终端用户36。用户所得到的个人即时预报数据主要取决于他的个人资料100中所定义的参量，如一般的天气即时预报参量64(风、气温、地面温度、相对温度等。)、降雨66、阳光照射强度68和污染程度70。当用户的请求与一般的天气即时预报参量64有关时，两种不同的处理过程会根据用户的提问方式而产生。即，若用户想得知某些参量的即时数据时，他将会得到从气象服务网络(若服务提供对此参量的预报)下载的数据。若当终端用户36想获知10、20...60分钟后的某些参量资料时，那么这些参量将根据申请地区数据模型regional numerical model的原则被即时推算出来。
在一个具体的应用模型中，终端用户36可得到关于降雨情况66的即时预报。系统会通过即时预报运算法根据终端用户指定的时间和位置从即时预报图86、88(如图2所示)得出降雨强度。最后，终端用户将会得到类似以下的四类降雨强度的其中一种。1)无雨2)小雨3)中雨4)大雨；用户不但得到降雨强度描述，而且还可以得知降雨趋势，即可知雨势会突然增强或是慢慢缓和，如此的变化将在什么时间发生等的答案。
关于阳光辐射强度，系统从卫星图中得到阳光和UV辐射强度68并发送至终端用户36。这些数据与天文结构和云分布对光的折射相关。对于空气污染数据70，系统根据终端用户的请求方式产生两种不同的处理过程，最后再把结果发回用户。当终端用户要求得到即时的空气污染数据时，系统会至少根据指定范围内的检测站所提供的资料，将一个平均污染物集中数据发送至用户。若客户想预知10分钟、20分钟、60分钟后的信息，即时预报系统利用包括地区数值模型信息的回归模型(......包括从地区数值模型输入信息的回归模型)激活推断程序。
若想对以上阳光和UV辐射强度和空污染程度的取值方法进行深入了解，请参考，Atmospheric Environment(大气环境)，Shi，Ji Pingand Harrison，Roy M.，Oxford，England，31(24)：4081-4094，December1997，Refs.，figs.，tables；and A 3D regional scale photochemical aitquality model application to a 3 day summertime episode over Paris(巴黎上空三天夏制时段立体区域光化学空气质量模式应用)，Jaecker-Voirol，A.et al.，Air pollution IV：monitoring，simulation and control.，Caussade，B.；Power，H.and Brebbia，C.A.(eds.)，Computational MechanicsPublications，1996.pp.175-194，Refs.，figs.
图4的降雨即时预报运算过程是基于综合各种不同的天气预报分析方法，结合多种气象图(雷达图、卫星图、地型图等)的过程。此过程的开端42是从得到前五分钟的雷达图12开始(雷达图来源于如图1所示的气象资源)。
在至少得到三张雷达图12后(步骤44)，自动回波信号跟踪(步骤46)开始启动。降雨自动回波信号跟踪和预报法是目前已知的追踪单朵云的活动和活动时段的程序。人们已知年轻的云体积小而降雨强度大，随着云的继续成长，它的延伸范围也不断扩大，降雨强度减小。为了辨认云的成长和衰退过程，必须跟踪雷达回波信号所显示的云的历史演变过程，并决定云正处于其生命循环的哪一个阶段。
雷达跟踪对以下两方面进行测量。
1.垂直面强度：在成长阶段，降雨仍然处于云的上部，而且云顶端继续升高。在衰退阶段，云的顶部下降，靠近表面的部份降雨强度最大而顶部逐渐消散。
2.水平面：对于一场发展中的风暴，其云层结构紧密并不断增大，水平面降雨强度加剧。处于衰退阶段的雨云则向宽广的范围扩散，降雨强度减小。
使用卫星图像完善雷达跟踪图。可从以上所提及的气象资源中得到卫星图像并用于搜索有新的小云区在增加，但还未形成降雨的区域。新云的成长阶段较形成降雨的阶段早15至30分钟。云的顶部必须达到一定的高度从而产生降雨。可通过卫星数据和雷达的对照此较可得知此高度并能知道哪一朵云的顶部温度最高，并正在不断地形成雨点。
另外，再有三种天气分析方法使即时预报过程得到完善。
1.使用多谱勒雷达风场来辨认风的聚集区域，风的聚集往往先于云的形成。此方法是预测在时段为1至3小时内云和降雨的发展状况的基础。
2.使用地形特征330完善对降雨的预测。此方法主要是基于以下的事实：当上坡时云不断增大，而下坡时，云逐渐消散。
3.通过地表温度对云的延伸进行更准确的预测。云更容易地在温度较高的地表获得能量而发展。如，在夏日里，由于城市所产生的热量，云在其上空先于另外的区域而形成。这种热量已被记录在其它数据资源的气象图中并定量地用于天气预报。
以上所提到的可以基于下列的运算法以简单的形式表示。
1.取得前五分钟连续的雷达图像42。
2.通过交叉关联法(cross correlation)或其它的方法，确定气象雷达回波的线性运动过程。
3.根据步骤2的运动过程。改进当前的雷达图像，从而得出在将来的1、2、3...60分钟内的预测雷达图像。
4.基于用户感兴趣的某点(终端用户选择的位置)，将雷达回波信号解析为各种气象要素，基于此位置得到将来1至60分钟内的天气信息。以上分析过程，根据雷达气象学中公认的原则，同时也考虑到地表附近的温度与湿度和雷达回波的结构。
5.从以上天气预测记录提取用户感兴趣的参量，对应每个要求将结果发回用户，或在超过警报预设限度时，即时传送警报。
通过使用交叉关联法(cross correlation methods)进行自动回波信号跟踪的方法从70年代开始已被使用；例，Dixon，M.，and G.Wiener，1993：TITAN：：Thunderstorm Identification，Tracking，Analysis，and Nowcastinga radar-based methodology(雷暴定义、跟踪、分析和即时预报，基于雷达的方法论)Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，Boston，MA，10(6)：785-797，December 1993；
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图4接下来的步骤48显示系统已获知对于每个单元87，云的直线运动过程和预报的准确度。整个过程进一步发展至步骤50，即通过结合以下的方法，如趋势分析、外部气象数据和地理信息，更进对云的直线发展的预测。
1.以现有的雷达图像数据，结合高频多光谱(high frequencymultisectral)之同步卫星(geostationary satelite)数据(GOES和MSG卫星系列，提供至少每15分钟1次的扫描)，测定在降雨开始之前已产生、发展的小云区(cloud elements)。这通常为雷达预测的最大缺陷，即不可通过雷达观察到的，但有新的降雨正在酝酿的区域。
2.根据雷达回波信号范围的三维发展测定云的发展趋势，如，正成长的骤雨云水平范围小而且降雨强度小，但广泛地向垂直方向延伸，顶部降雨强度最大。一段时间后，云逐渐向水平方向扩散至更大的范围，顶部降低。在云的消散阶段，降雨强度小，云朵覆盖范围宽广。
3.另外地，可通过地形学提高对云的直线发展的预测准确度。
接下来的步骤52表示系统将每一分钟的即时预报数据图保存在处理单元18后，整个过程结束。
图5中的表格显示了即时预报输入界面(GUI)的具体模型。终端用户通过填写表格，设定自己的要求，从而获得针对个人的即时预报资料。用户还可以根据爱好，设定自己感兴趣的参量。系统将根据这些参量提供不同天气状况下的警报。表格中的102区列出了不同的气象参量104，系统可根据终端用户36选择的参量为其在任何的时间提供相关的警报。例如，冲浪爱好者可直接通过他的移动电话得到哪里的海滩有合适的冲浪风向和天气状况等的信息。表格中的106区表示终端用户需填的皮肤类型和在主要基于白天的哪段时间希望得到警报。
表格的110区使终端用户能通过对下拉菜单112进行选择，并在填写好第三方的设备资料114后，获得关于第三方位置的气象信息。
116区使用户可得到关于其最喜爱的地点的气象资料。
图6是智能屋152和即时预报提供商服务器151的组合应用模型。设置于智能屋中的中央自动控制系统153通过网络与即时预报提供商服务器151相连并接收即时天气警报。当警报启动后，系统随即调整室内环境控制设定160，从而使智能屋对外界气候变化作好充分的准备。

Claims (9)

1.一种提供基于位置的即时预报方法，包括的步骤有：
g)客户选择在一时段内的即时预报参数并向系统发出请求，系统通过公共通讯网络将客户的请求传输给计算机；
h)确定用户所在地点；
i)从信息源接受原始数据，原始数据包括了下列地球物理参数的任何一种信息；
j)处理原始数据以便创建预报参数图的时间序列；
k)通过定位用户，并根据相关的时间段，从预报参数矩阵图中提取用户请求的即时预报参数，并
l)在规定的时段里向该用户输送有关用户选择的即时预报参数的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，即时预报参数包括了降雨量种类、密度、发展及运动。
3.根据权利要求1所述的方法，即时预报还包括了云朵特征，如生成、高度、厚度、云的移动及发展趋势。
4.根据权利要求1所述的方法，即时预报参数还包括了风向、风速、气温、湿度、太阳辐射、紫外线辐射及大气压力。
5.根据权利要求1所述的方法，既该即时预报参数还包括了污染指数，如污染气体和污染粒子。
6.根据权利要求1所述的方法，即时预报进一步包括了环境指数，包括：热应力、风寒因素、霜、各种肌肤的安全暴露时间、避免中暑的安全时段及空气质量卫生指数。
7.根据权利要求1所述的方法，此原始数据是从信息源中收集来的，该信息源又选择于包括气象卫星、气象雷达、空气质量检测站和国家气象服务系统中的二个部门。
8.根据权利要求1所述的方法，地球物理参数还包括：气象卫星资料、气象雷达资料、空气质量资料。
9.此发明是一种可为不到60分钟的时段和半径不足1公里的区域提供特定位置天气预报的方法。
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