[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

说明书

本发明涉及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。所述方法包括：建立动态气象数据库；建立运行数据库（需保证运行数据及时性）；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）；数据可视化。本发明是运用于航空气象领域，通过精确提取和展示航班全航程的天气要素情况，实现快速、全面、及时、精确了解航班运行的潜在风险，可以解决实际运行中对航班天气分析难全面，沟通难具体，数据难及时，监控难清晰等问题，做到了全面、及时、精准了解天气要素，并实现信息高效传递。

技术领域

本发明是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。

背景技术

为保障航空器正常运行，相关人员需对每个航班终端区及航路危险天气进行预警和监控。时间从几小时到十几小时，涉及航班起飞前、航途中、落地后各阶段；空间从几百公里到几千公里，数据涉及运行、气象各类数据。关注范围广、时间跨度长、涉及数据种类多、数据量大，是实际工作中面临的挑战。

每保障一个航班，工作人员需要在系统间来回切换、分析获取有效信息，通过电话或视频等方式实现信息传递。该过程造成：（1）分析难全面，尤其是时空跨度长的航线，涉及数据更多，难做到面面俱到；（2）沟通难具体，对天气发生时间、位置、影响程度、影响范围等信息，很难通过语言详尽表述；（3）数据难及时，不管是气象数据还是运行数据，在准备期间，会存在数据更新的可能，这使得数据很难及时和准确；（4）监控难清晰，针对数据变化、案例回溯、实际与计划的区别，非难清晰的捕捉和复盘。

目前常用的解决方法是集成各类气象数据于地理信息系统（GIS）中，再结合运行数据，使得各信息可在同一系统中展示。该方法对数据进行了集成，一定程度上解决了各系统见来回切换和数据及时性问题。但由于每个航班都是空间和时间的四维特征（经度、纬度、高度、时间），要全面地了解航班全航程天气，需要花费大量时间；同时要想人工精确匹配每个航路点在特定时间点的气象数据，从操作层面来讲，基本很难实现。

如何快速、全面、及时、精确了解全航程天气情况，为解决这个问题，我们提出了一个新的方法，就是建立全球范围的、大于48小时(覆盖最长洲际航线)的时空数据库，兼容多来源数据（运行数据、多源气象数据），并实时动态更新，通过四维分析算法和天气识别算法，实现具有四维特征的航班的目标数据精确提取和展示的方法。以航班飞行计划为基础，以其接收和更新为触发，快速生成气象剖面，实现气象数据与运行数据的四维精确匹配，保证数据吻合度和新鲜度，实现快速、全面、及时、精确了解航班全航程的天气要素。

发明内容

有鉴于此，本发明目的是为了能快速、全面、及时、精准了解航班全航程的天气要素，解决当前相关人员对航班天气了解过程中存在的难点和问题（分析难全面、沟通难具体、数据难及时、监控难清晰）。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于大数据处理，通过四维分析算法和天气识别算法，实现目标数据精确提取和展示的方法，所述方法包括如下步骤。

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。

进一步的，步骤S1建立动态气象数据库的具体方法包括：

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。

S102、气象数据预处理。

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）。

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)。