[发明专利]一种基于大数据处理及四维分析算法的气象数据提取和可视化方法

权利要求书

1.一种基于大数据处理，通过四维分析算法和天气识别算法，实现气象数据精确提取和展示的方法，其特征在于：通过多来源、多类型的气象大数据处理和四维分析算法等，实现气象数据的精准提取和展示，形成针对航班的气象剖面，所述方法包括：

S1、建立动态气象数据库；

S2、建立运行数据库（需保证运行数据及时性）；

S3、数据处理，提取与运行数据精确匹配的气象数据（四维分析算法、天气识别算法、大数据处理）；

S4、数据可视化。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理及四维分析算法的气象数据提取和可视化方法，其特征在于：所述S1建立动态气象数据库包括如下步骤：

S101、将来自不同数据源、不同类型的气象数据接入以数组方式存放：

具体包含3个不同数据源；

气象数据类型涉及：温度、风速、风向、湿度、积冰、颠簸、对流层顶高、CB数据；气象数据均为四维数据（x, y, z, t），以及静态地形数据（一维）；

S102、气象数据预处理：

颠簸数据，涉及不同来源的数据合并，考虑不同来源的颠簸时空分辨率、颠簸数值，对其时间、空间、颠簸数值进行四维处理，基于处理结果，将不同来源颠簸取均值；

S103、将多种类型的四维气象数数，构建成五维数组（m, x, y, z, t），其中m表示以上8种气象数据；

S104、五维数组随气象数据更新频率而动态更新，生成动态五维数组data(m, x, y,z, t)，其中：

data(0, x, y, z, t)为全球范围(1441x721)，从地面至FL500高度，逐小时至48小时的温度数据；

类似m=1,2,3,4,5,6,7分别为U风、V风、湿度、积冰、颠簸、对流层顶高、CB数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理及四维分析算法的气象数据提取和可视化方法，其特征在于：所述S2建立运行数据库包括如下步骤：

S201、通过运行数据接口获取数据，保证获取数据的及时性

S202、监控数据中的航班ID，涉及相同航班ID，其中若涉及飞行计划变更，将以最新数据为准，即飞行计划数据更新将触发数据再处理和绘制。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理及四维分析算法的气象数据提取和可视化方法，其特征在于：所述S3数据处理包括如下步骤：

S301、解析飞行计划数据，获取航班的起飞机场（名称、经度、纬度）和时间、降落机场（名称、经度、纬度）和时间、航路点信息（航路点名称、经度、纬度、高度、预计飞跃时间、航向）；

S302、飞行计划中的起飞机场、落地机场、航路点及各点对应时间的信息，在气象数据库中提取对应的数据：提取数据规则，气象数据在时间和空间上应包含飞行计划的时间和空间范围；

S303、四维分析算法，获取精确匹配航班的气象数据：

将S302中提取出来的气象数据与飞行计划数据做四维分析处理，方法采用反距离权重方法进行处理，同时考虑时间和空间的四维处理；

S304、将与航班精确匹配后的气象数据和飞行计划数据放入列表。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理及四维分析算法的气象数据提取和可视化方法，其特征在于：所述S4数据可视化包括如下步骤：

S401、飞行计划数据可视化，将具体四维特征的飞行计划数据在图片中展示，横向表示航路点和预计达到时间，纵向为高度（气象高度和飞行高度）

S402、气象数据可视化：

温度数据采取等温线方式进行绘制，每隔10C绘制一条等温线，0C和-65C加粗显示；

风数据可视化采用3种方式展示：航路点自然风、基于航向的顺风逆风、大风区；

湿度数据是相对湿度大于等于85%的数值，用浅蓝色填充绘制；

积冰数据划分轻中重三个强度，用不同深浅的紫色和右斜线进行填充绘制；

颠簸数据划分轻中重三个强度，用不同深浅的橙色和左斜线进行填充绘制；

对流层顶高数据用蓝色虚线做等值线绘制；

CB数据采用红色柱状绘制；

地形数据用蓝色填充绘制。