氣象多要素數據的垂直剖面可視化

尼瑪卓瑪 德例歸吉

關鍵詞氣象多要素數據;垂直剖面;溫度數據

氣象與人們的生活息息相關，對氣象數據以一種更加直觀的方式來可視化，會大大提高氣象預報員對天氣預報的正確性。常見的可視化方式有柱狀圖、折線圖、等值線、基于顏色映射的熱力圖等等，然而這些方式都不夠直觀，無法將某塊區域內之間諸如風力、數值大小等數據間的差距展現出來。常見的可視化分析方法就是剖面分析法，這種方法克服了常見的可視化方法的缺點，可梳理垂直剖面可視化過程的應用要點，對提升數據信息應用價值有著積極意義。

1氣象多要素數據概述

1.1氣象數據格式

1.1.1風場數據在氣象多要素數據種類中，風場數據屬于非常基礎的數據類型，在具體的測試過程中，數據內容包含了數據頭和數據主體兩部分。其中，數據主體部分一般會從規則網格點風場所采集數據中進行篩選，而數據存儲方向則會根據緯度和經度方向的變化情況依次完成存儲工作，而此過程中所存放的風場數據，便是經緯度方向上所存儲的數據內容。另外，在對風場數據進行存儲時，需要明確相應的存儲順序，即先進行風速信息的存儲，隨后再進行風向的存儲，借此來提升所存儲數據的完整性。

1.1.2溫度數據在氣象多要素數據種類中，溫度數據也屬于非常基礎的數據類型。在具體的測試過程中，內容以規則網格內的溫度場數據作為基礎。數據內容也包括了數據頭和數據主體，在數據頭的表示過程中，除了常規表示數據以外，還包含了4位數據信息，分別是等值線間隔、最小等值線值、最大等值線值、中心標識標志。數據主體部分從第四行開始，數據按先緯向后經向存放，存放的就是對應網格點的溫度數據。中心標識標志為0時，不標注等值線中心;標志為1時，標注等值線中心（G/D）;標志為2時，標注等值線中心（N/L）;標志為3時，標注等值線中心（+/-）。

1.1.3雷達數據除了上述提到的多元素數據外，還需要對雷達數據進行梳理。在具體的應用過程中，會對單層格點數據信息進行梳理，同樣對于獲取到的數據信息展開分析，在數據包的處理過程中，也包含了數據頭和數據主體兩部分內容。在數據頭的表示過程中，其分別代表了采集時間（*年*月*日*時*分）、采集時效、采集高度等內容，而對應的數據信息則代表了1000m以上的雷達數據。而數據主體中的應用內容，主要包括了由維度向經度中各類應用格點的灰度值數據，對其進行集中式整理，以便于后續分析處理工作的順利進行。

1.2應用價值

氣象多要素數據在實際應用過程中，具備了以下應用價值：

第一，對當地氣候條件進行全面了解，氣象多要素數據所統計的數據總類較多，利用要素分布規律可以從地區中選擇目標作物的適合種植區，在后續農業發展過程中，能夠提高工作內容的針對性，提升區域土地資源的利用價值。

第二，對氣候發展規律進行預估，在氣象多要素數據整理過程中，能夠對系統現階段的發展規律進行科學分析，同時，也會對進一步的發展規律進行總結，這樣可以便于當地提前做好一些預防措施，降低一些突發性災害出現時帶來的負面影響。

2垂直剖面可視化分析

2.1改進的雙線性插值

總結以往的應用經驗可以了解到，借助氣象設備儀器所得到的氣象數據，存在著精準度較低的問題，利用此類數據進行圖形的繪制可視化效果較低，很難滿足實際應用需求。可以利用格點數據的插值來獲取到更多的應用數據，從而提高可視化分析結果的有效性。在具體的分析過程中，經常使用到的線性插值方法包括最近鄰插值法和雙線性插值法。前者在使用過程中主要把距離待查值點附近的點作為目標點的像素值，計入系統中展開后續分析，但此方法會降低圖形的連續性，出現較多數量的“鋸齒”，影響后續分析活動的有序進行。后者在使用過程中會對數據進行等比例變化，同時借助一次函數來完成線性插值的應用處理，從而得到可靠的分析數據。相較于前者，該方法得到的圖形連貫性較強，有利于變化規律的迅速分析，得到更加有效的數據分析結果。

2.2等值線快速追蹤

在對氣象多元素數據進行分析時，還需做好等值線快速追蹤等工作，等值線的作用是將系統內某一指標相等的數值按照一定順序進行連接，從而得到一條平滑的連接曲線，根據該曲線可以對氣象標量數據進行更加有效的關聯處理，從而分析出氣象要素的基礎特征。在該方法的具體使用中，會將所有采集數據放入到某一“容器”中，隨后對整個容器進行遍歷檢查，隨后從橫坐標最小線段開始進行繪制，根據已經獲取到的等值線點坐標進行排序處理，隨后繼續追蹤，將得到的等值點數據關聯起來，繪制成所需要的分析曲線，將這些線段從“容器”中取出，隨后繼續在內部完成曲線繪制工作，直到“容器”內沒有散落點存在。對于已經整理好的等值曲線進行信息標注，同時對信息做好平滑處理，便于后續分析工作的順利進行。另外，在追蹤處理過程中，可以先順著線條找到第一個網格，規定好線條的基礎方向，沿著入邊方向來完成深度分析，從而節約圖像繪制所用時間，加快該工作的處理速度。

2.3多要素剖面可視化

完成上述數據處理之后，進入到多要素剖面可視化處理階段，在該環節的處理過程中，應遵循以下應用步驟：

第一，對于已經選中的多要素，需要按照各個層級依次將其加入某一個新的集合當中，對于單層要素可以組成集合A，而多層要素則可以組成集合B。

第二，對于得到的集合A和集合B，需要對其并集進行求解，在此過程中，也會對要素進行賦值，這也是進行可視化處理的基礎條件。

第三，根據坐標體系中提前選好的起點來作為初始參考，結合預定終點確定具體步數和維向跨度的分析。

第四，從整理好的集合中抽取一個元素，如果取出的數據屬于標量數據，那么，此時則需要對經度進行切割，隨后再完成緯度上的切割，搭配著雙線性插值來得到相應的可視化效果。若取出的數據為矢量數據，則需要利用切割方法先獲取長度，隨后再根據橫縱坐標長度來計算出角度值。

第五，對于不同類型數據采用相應的可視化方法進行處理，同時，采用顏色映射的方法來完成圖形繪制，得到所需要的處理數據。

3相關思考及分析

3.1適應性分析

根據上述內容可以對該方法的適應性進行分析，匯總后得到以下思考內容：

第一，在對數據進行整理分析時，所采用的數據信息固定性較強，而且對于分析結果也需要更多的數據來驗證，這也表明該方法的適應性需要進行進一步考量。

第二，在對數據進行分析時，所使用到的數據種類較少，不具備豐富度特征，而且在數據綜合處理的過程中，也表明數據在處理過程中的單一性相對較強，只是某一方面的適應性無法代表整體的適用性，還需要就此展開其他相關實驗，從而得到更加可靠的數據分析結果。

3.2檢測方法提升

在對多要素剖面情況進行可視化分析時，采用了兼容性較強的可視化算法，在整體應用過程中，所使用到的要素信息可以分為單層要素和多層要素，分別建立相應的數據集合，并且對于集合中的數據進行切割處理，期間也會使用到雙線性插值法來輔助數據處理工作的順利進行，最后結合數據形態來確定具體的處理措施。但是基于以往的使用數據可以發現，該方法在實際應用中，依舊存在豐富度較低的問題，還需要適當增加其他算法來輔助數據整理工作的進行，借此來提高數據分析結果的可靠性。

3.3人員配置分析

在實際處理過程中，還需要做好人員配置的相關工作，這也是確保活動得以順利進行的基礎條件。在管理環節，需篩選綜合能力較強的人員來組成管理隊伍，在日常工作中也要對管理隊伍做好能力培訓工作，完善考核管理制度，加強對培訓的重視，降低人為因素帶來的誤差影響。

4結語

在氣象多元素數據整理過程中，雙線性插值處理屬于重要的應用方法之一，這也為垂直剖面可視化處理工作的有序展開奠定了基礎，但在應用過程中也存在一些不足，在后續發展過程中需要做好優化完善等工作，提升評估內容的可靠性，為后續決策工作的進行提供參考。