一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统技术方案

本发明专利技术属于气象技术领域，公开了一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统，高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统包括：历史数据采集模块、实时数据采集模块、地理数据采集模块、数据预处理模块、中央控制模块、数据分析模块、空气质量分析模块、气象因子筛选模块、气象因子权重确定模块、污染因子筛选模块、消光系数确定模块、能见度预报模型构建模块、模型训练优化模块、预报模块以及结果输出模块。本发明专利技术利用基于气象因子构建的预报模型进行了能见度初步预报，再利用污染因子以及其他因子的消光系数对初步预报结果进行修正，实现了精细化、高准确的大气能见度预报。度预报。度预报。

【技术实现步骤摘要】
一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统


[0001]本专利技术属于气象
，尤其涉及一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统。

技术介绍

[0002]目前，能见度是气象观测的常规项目，它反映了大气浑浊的程度。大气低能见度通常是重要危险天气，严重影响着航空、航海和道路交通等。据统计，80％以上的航空事故和海上碰撞事件是由低能见度引起的。低能见度的产生，是物理、化学、辐射过程在不同空间和时间尺度上活动的结果。研究认为气溶胶浓度改变、湍流混合、辐射等复杂过程及其在短时间、小尺度上的变化等因素的复杂非线性变化，是造成能见度预报困难的原因。
[0003]现有技术普遍使用WRF模式来预报未来的大气能见度，受到初始场误差和模式物理过程不完善，以及模式参数选取等因素的影响，利用WRF模式预报的大气能见度往往精度不高，不能很好地满足日常需求。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的大气能见度预报精度不高、空间分辨率不够高、不能实现大气水平能见度的精细化、准确化预报。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统，所述高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统包括：历史数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的历史气象资料数据以及历史空气质量数据，所述历史数据采集模块设有表现层、逻辑处理层、驱动层和数据组态工具，所述逻辑层与表现层之间通过OPCUA接口进行连接，用于获取历史数据采集的操作指令，并提供给逻辑处理层，以及向用户提供实时数据；通过驱动层内置的前置处理机，用于向现场设备下发控制指令以及上传现场设备所采集的数据，以使所述逻辑处理层对所述数据进行分析处理，得到历史数据信息；
[0007]实时数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的实时气象与空气质量数据；
[0008]地理数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的地形、建筑分布以及地理环境数据；
[0009]数据预处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的历史气象资料数据以及历史空气质量数据进行预处理，所数据预处理模块进行数据预处理的逻辑为获取预处理的运算逻辑指令，读取历史空气质量地址通道上设置信号AR_INST的传输通道，在读取历史空气质量数据信号R_INST的传输通道；信号AR_INST随读请求通过读地址通道后，对历史空气质量进行数据的预先处理，数据预先处理完成后转发给信号R_INST，通过读数据通道传递到
预处理模块，预处理模块基于信号R_INST对预处理后的数据进行运算处理，将处理后的读数据返回到请求模块。
[0010]中央控制模块，与历史数据采集模块、实时数据采集模块、地理数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块、空气质量分析模块、气象因子筛选模块、气象因子权重确定模块、污染因子筛选模块、消光系数确定模块、能见度预报模型构建模块、模型训练优化模块、预报模块以及结果输出模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
[0011]中央控制模块基于FPGA控制逻辑的算法进行计算，算法组态软件参考PLC逻辑组态IEC61131
‑
3标准中规定的FBD实现算法逻辑的组态，根据算法组态的逻辑映射生成逻辑上的映射文件，将算法组态中的变量、映射和转化关系通过FPGA算法执行器识别并且检索映射文件，并根据映射文件的维护协议的包头信息生成对应的下装文件，通过网卡驱动对网卡对下装文件进行分类管理，并将分类管理的下装文件输送至历史数据采集模块、实时数据采集模块、地理数据采集模块等各个模块之间实现数据的实时共享。
[0012]数据分析模块，与中央控制模块连接，用于对预处理的历史气象资料数据、采集的地理数据进行分析，得到气象特征分析结果，所述数据分析模块基于原始数据的矩阵归一化对数据进行处理分析，具体为将数据分成M个对象，之后设有N个评价指标，得到原始数据的数据阵为A＝(aij)M*N，其中A为原始数据阵，aij为第i个评价对象，j为第j个评价对应的原始数据；
[0013]空气质量分析模块，与中央控制模块连接，用于基于预处理后的空气质量数据对待预报区域的空气质量进行分析；
[0014]气象因子筛选模块，与中央控制模块连接，用于基于气象特征分析结果确定本区域影响大气能见度的气象因子；
[0015]气象因子权重确定模块，与中央控制模块连接，用于采用相关性分析方法基于气象特征分析结果以及筛选得到的本区域影响大气能见度的气象因子确定各个气象因子的权重；
[0016]污染因子筛选模块，与中央控制模块连接，用于基于空气质量分析结果确定待预报区域的空气污染因子；
[0017]消光系数确定模块，与中央控制模块连接，用于基于确定的待预报区域的空气污染因子确定待预报区域的消光系数；
[0018]能见度预报模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于确定的本区域影响大气能见度的气象因子以及各个气象因子的权重构建大气能见度预报模型；
[0019]模型训练优化模块，与中央控制模块连接，用于对构建的大气能见度预报模型进行训练优化，得到优化后的大气能见度预报模型；
[0020]预报模块，与中央控制模块连接，用于利用优化后的大气能见度预报模型基于实时采集的气象数据以及空气质量数据进行待预报区域的大气水平能见度自动预报；
[0021]结果输出模块，与中央控制模块连接，用于输出实时气象数据、空气质量数据以及大气水平能见度预报结果。
[0022]进一步，所述气象资料数据包括：气温、相对湿度、水平能见度、风向、风速、降水量、雨量、气压、能见度、紫外线、云量、蒸发量、云高以及其他相关的气象要素数据。
[0023]进一步，所述数据分析模块对预处理的历史气象资料数据、采集的地理数据进行
分析，得到气象特征分析结果包括：
[0024]首先，对预处理后的历史气象资料数据进行分析，得到待预报区域的能见度特征；
[0025]其次，基于确定的待预报区域的能见度特征采用主成分分析方法确定影响所述能见度特征的气象因素，并按照影响程度大小进行排列；
[0026]然后，基于预处理后的历史气象资料数据中的天气现象进行分析，确定带预报区域的天气现象特征；
[0027]再然后，对获取的待预报区域的地形、地理环境数据进行分析，确定待预报区域的地形特征；
[0028]最后，得到待预报区域包含所述能见度特征、影响所述能见度特征的气象因素、天气现象特征以及地形特征的气象特征分析结果。
[0029]进一步，所述气象因子筛选模块基于气象特征分析结果确定本区域影响大气能见度的气象因子包括：
[0030]获取气象特征分析结果，将获取的气象特征分析结果按照同一时间尺度进行划分，得到多个影响本区域大气能见度的因子；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统，其特征在于，所述高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统包括：数据分析模块，与中央控制模块连接，用于对预处理的历史气象资料数据、采集的地理数据进行分析，得到气象特征分析结果；空气质量分析模块，与中央控制模块连接，用于基于预处理后的空气质量数据对待预报区域的空气质量进行分析；消光系数确定模块，与中央控制模块连接，用于基于确定的待预报区域的空气污染因子确定待预报区域的消光系数；能见度预报模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于确定的本区域影响大气能见度的气象因子以及各个气象因子的权重构建大气能见度预报模型；模型训练优化模块，与中央控制模块连接，用于对构建的大气能见度预报模型进行训练优化，得到优化后的大气能见度预报模型；预报模块，与中央控制模块连接，用于利用优化后的大气能见度预报模型基于实时采集的气象数据以及空气质量数据进行待预报区域的大气水平能见度自动预报。2.如权利要求1所述高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统，其特征在于，所述高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统还包括：历史数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的历史气象资料数据以及历史空气质量数据；所述气象资料数据包括：气温、相对湿度、水平能见度、风向、风速、降水量、雨量、气压、能见度、紫外线、云量、蒸发量、云高以及其他相关的气象要素数据；实时数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的实时气象与空气质量数据；地理数据采集模块，与中央控制模块连接，用于获取待预报区域的地形、建筑分布以及地理环境数据；数据预处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的历史气象资料数据以及历史空气质量数据进行预处理；中央控制模块，与历史数据采集模块、实时数据采集模块、地理数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块、空气质量分析模块、气象因子筛选模块、气象因子权重确定模块、污染因子筛选模块、消光系数确定模块、能见度预报模型构建模块、模型训练优化模块、预报模块以及结果输出模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；气象因子筛选模块，与中央控制模块连接，用于基于气象特征分析结果确定本区域影响大气能见度的气象因子；气象因子权重确定模块，与中央控制模块连接，用于采用相关性分析方法基于气象特征分析结果以及筛选得到的本区域影响大气能见度的气象因子确定各个气象因子的权重；污染因子筛选模块，与中央控制模块连接，用于基于空气质量分析结果确定待预报区域的空气污染因子；结果输出模块，与中央控制模块连接，用于输出实时气象数据、空气质量数据以及大气水平能见度预报结果。3.如权利要求2所述高空间分辨率的精细化大气水平能见度自动预报系统，其特征在
于，所述数据分析模块对预处理的历史气象资料数据、采集的地理数据进行分析，得到气象特征分析结果包括：首先，对预处理后的历史气象资料数据进行分析，得到待预报区域的能见度特征；其次，基于确定的待预报区域的能见度特征采用主成分分析方法确定影响所述能见度特征的气象因素，并按照影响程度大小进行排列；然后，基于预处理后的历史气象资料数据中的天气现象进行分析，确定带预报区域的天气现象特征；再然后，对获取的待预报区域的地形、地理环境数据进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜勇强，陈超辉，何宏让，李毅，陈祥国，杨茹，刘雨晗，尹珊建，盛夏，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：