一种气象数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及气象预测技术应用领域，具体涉及一种气象数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.天气变化与人们的生产活动、社会活动以及日常生活都有着十分密切的关系。良好的天气播报不仅便于人们进行更好的生产生活规划，而且还能帮助人们提前预防不利天气带来的气象灾害。
3.天气播报主要实现的是对近地表气象数据的预报，其依赖于对近地表气象数据的预测，对气象数据的预测结果越准确，气象播报越准确。虽然，目前有很多气象机构都具有近地表气象数据预测功能，但不同气象机构对近地表气象数据的预测维度可能并不相同，而且对气象数据的预测结果的准确程度也各不相同。
4.现有技术通常是选取一个特定气象机构的气象数据预测结果，然后从其他气象机构的预测结果中选取特定气象机构缺失维度的气象数据，来拼接成一份完整的气象数据。但是，这种气象数据获取方式不仅会存在最终获取到的气象数据不准确影响气象播报的情况(即，本地业务气象播报的需求依赖于有时效性要求的多维度、完整的气象数据，从不同机构获取的片面数据在时效性和完整性上满足不了本地气象播报的需求)，而且还会因为不同气象机构的气象数据分辨率不同，使得来源于不同气象机构的气象数据物理意义不匹配，进而在气象播报时产生冲突，导致气象播报异常。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例提供了一种气象数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高气象播报结果的准确性、减少气象播报异常的发生。
6.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
7.一种气象数据获取方法，包括：
8.获取多个气象机构中每个所述气象机构的气象数据预测结果；每个所述气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据；多个所述气象机构包括至少一个全球气象机构及至少一个区域气象机构；
9.分别确定每个所述气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，所述气象维度的第一目标气象数据与在所述气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，所述气象维度的第二目标气象数据与在所述气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关；
10.根据各个所述气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个所述气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据；
11.将所述气象基础数据作为背景，对所述气象基础数据和所述气象观测数据进行分类初始化，得到基于所述气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据，以驱动当前预测的本地气象数据趋近于所述目标气象观测数据为目标，对所述本地气象数据进行优化处
理生成目标本地气象数据；所述目标本地气象数据用于气象播报。
12.优选的，确定所述气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，包括：
13.确定所述气象维度的至少一个气象数据，所述至少一个气象数据包括各个所述气象机构分别在所述气象维度的气象数据；
14.分析所述气象数据，分别得到所述至少一个气象数据中每个所述气象数据在所述气象维度的目标信息，所述目标信息表征气象数据在气象维度的总体完整程度，总体完整程度与气象数据在气象维度的数据完整性及时效性相关；
15.根据所述气象数据的目标信息，从所述至少一个气象数据中确定在所述气象维度的总体完整程度最高的第一目标气象数据；
16.从所述至少一个气象数据中确定属于所述区域气象机构的气象数据，并从所确定的气象数据中选取在所述气象维度的总体完整程度最高的第二目标气象数据。
17.优选的，分析所述气象数据得到所述气象数据在所述气象维度的目标信息，包括：
18.获取所述气象数据的实际预测时长；
19.根据所述气象数据的实际预测时长生成表征所述气象数据在所述气象维度的时效性的第一信息；
20.确定所述气象数据在所述气象维度的所有气象要素；
21.根据所有所述气象要素生成表征所述气象数据在所述气象维度的要素完整性的第二信息；
22.基于所述气象数据的第一信息和第二信息，生成所述气象数据在所述气象维度的目标信息。
23.优选的，所述根据所述气象数据的实际预测时长生成表征所述气象数据在所述气象维度的时效性的第一信息，包括：
24.获取预先设置的与所述气象维度匹配的目标预测时长；
25.比较所述实际预测时长和所述目标预测时间之间的差异得到时效差性异信息；
26.根据所述时效性差异信息生成表征所述气象数据在所述气象维度的时效性的第一信息。
27.优选的，所述根据所有所述气象要素生成表征所述气象数据在所述气象维度的要素完整性的第二信息，包括：
28.确定预先设置的与所述气象维度匹配的至少一个目标气象要素；
29.比较所述气象数据在所述气象维度的所有气象要素和所述至少一个目标气象要素之间的差异得到完整性差异信息；
30.根据所述完整性差异信息生成所述气象数据在所述气象维度的要素完整性的第二信息。
31.优选的，所述根据各个所述气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个所述气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据，包括：
32.确定所有所述气象机构覆盖的至少一个气象维度；所述至少一个气象维度包括大气层维度、近地表维度和陆面维度；
33.获取所述至少一个气象维度中每个所述气象维度的第一目标气象数据生成初始气象基础数据；
34.对所述初始气象基础数据中缺失要素的气象数据进行插值处理，生成气象基础数据；
35.获取所述至少一个气象维度中每个所述气象维度的第二目标气象数据生成初始气象观测数据；
36.对所述初始气象观测数据中缺失要素的气象数据进行插值处理生成气象观测数据；不同气象维度的气象数据采用与其气象特性适配的插值法进行插值处理。
37.优选的，还包括：
38.检测目标时间段的实际降水量；
39.确定所述目标本地气象数据中的近地表维度的目标气象数据，所述目标气象数据表征所述目标时间段的预测降水量；
40.根据所述目标时间段的实际降水量和预测降水量生成近地表预报检测结果。
41.一种气象数据获取装置，包括：
42.气象数据预测结果获取单元，用于获取多个气象机构中每个所述气象机构的气象数据预测结果；每个所述气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据；多个所述气象机构包括至少一个全球气象机构及至少一个区域气象机构；
43.气象数据确定单元，用于分别确定每个所述气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，所述气象维度的第一目标气象数据与在所述气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，所述气象维度的第二目标气象数据与在所述气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关；
44.气象数据生成单元，用于根据各个所述气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个所述气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据；
45.气象数据优化单元，用于将所述气象基础数据作为背景，对所述气象基础数据和所述气象观测数据进行分类初始化，得到基于所述气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据，以驱动当前预测的本地气象数据趋近于所述目标气象观测数据为目标，对所述本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据；所述目标本地气象数据用于气象播报。
46.一种计算机设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述存储器存储的程序，所述程序用于实现所述气象数据获取方法。
47.一种计算机可读存储介质，用于存储实现所述气象数据获取方法的程序。
48.本发明实施例提供一种气象数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取多个气象机构的气象数据预测结果，按照气象维度分别对多个气象数据预测结果中的气象数据进行分析得到气象基础数据和气象预测数据(其中，气象基础数据包括各个气象维度的总体完整程度最高的气象数据，气象预测数据包括各个气象维度的总体完整程度最高且属于区域气象机构的气象数据)；并且，以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据；进而以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据。本发明通过以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据的分类初始化，不仅能保证得到的目标气象预测数据更准确，而且能保证目标气象预测数据中物理意义匹配，进而通过本地气象数据逼近目标气象预测数据，保证了目标本
地气象数据的准确及物理意义匹配，这样，不仅提高了气象播报的准确性，而且减少了现有技术因直接进行数据拼接所导致的气象播报异常的问题。
附图说明
49.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
50.图1为本发明实施例提供的一种气象数据获取方法流程图；
51.图2为本发明实施例提供的一种确定气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据的方法流程图；
52.图3为本发明实施例提供的一种分析气象数据得到气象数据在气象维度的目标信息的方法流程图；
53.图4为本发明实施例提供的一种根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据的方法流程图；
54.图5为本发明实施例提供的一种气象数据获取装置的结构示意图；
55.图6为本发明实施例提供的一种气象数据获取方法所适用于的计算机设备的硬件结构框图。
具体实施方式
56.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
57.多类型数值产品【如，欧洲中心ec-25km大气层和ec-12.5km的近地表气象产品、美国环境预报中心gfs-100km多类型产品、国家气象中心cma-meso-3km的大气、华北区域中心cma-bj-9km和华东区域中心cma-sh-9km的近地表大气产品等】，时效和空间完整性差异较大，在数值模式中的统一应用需要得到时空连续的大气和陆面驱动数据。本发明实施例提供一种的气象数据获取方法的核心在于采用多类型数值数据混合以及基于格点逼近的陆表订正方法实现对近地表气象数据的准确获取。
58.图1为本发明实施例提供的一种气象数据获取方法流程图。
59.如图1所示，该方法包括：
60.s101、获取多个气象机构中每个气象机构的气象数据预测结果；每个气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据；多个气象机构包括至少一个全球气象机构及至少一个区域气象机构；
61.示例性的，多个气象机构可以包括欧洲预报中心、国家气象中心和美国环境中心、华东区域中心、华北区域中心等。其中，欧洲预报中心、国家气象中心和美国环境中心均可以认为是全球气象机构，华东区域中心和华北区域中心均可以认为是区域气象机构。
62.相应的，多个气象机构中可以既包括至少一个全球气象机构，也包括至少一个区
域气象机构；进而分别获取每个气象机构预测的气象数据(可以称为气象数据预测结果)。以一个气象机构为例，该气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据，不同气象机构所预测的气象维度可以相同也可以不同，气象机构所预测的气象维度以实际从气象机构获取到的气象数据预测结果为准，在此不做限定。
63.示例性的，可以获取多个气象机构的气象数据预测结果，并分别分析每个气象机构的气象数据预测结果所覆盖的气象维度，进而将多个气象机构覆盖的所有气象维度称为至少一个气象维度。比如，多个气象机构包括气象机构1、气象机构2和气象机构3，气象机构1的气象数据预测结果包括气象维度1的气象数据和气象维度2的气象数据，气象机构2的气象数据预测结果包括气象维度1的气象数据和气象维度3的气象数据，气象机构3的气象数据预测结果包括气象维度2的气象数据和气象维度3的气象数据时，气象机构1覆盖两个气象维度，分别为气象维度1和气象维度2；气象机构2覆盖两个气象维度，分别为气象维度1和气象维度3；气象机构3覆盖两个气象维度，分别为气象维度2和气象维度3；这样，多个气象机构所覆盖的所有气象维度为各个气象机构所覆盖的气象维度的并集，即多个气象机构所覆盖的气象维度包括气象维度1、气象维度2和气象维度3。
64.本发明实施例中，优选的，至少一个气象维度至少包括大气层维度、近地表维度和陆面维度。以上仅仅是本发明实施例提供的至少一个气象维度的优选内容，有关至少一个气象维度的具体内容，本领域技术人员可根据自己的需求进行设置，在此不作限定。
65.s102、分别确定每个气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，气象维度的第一目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，气象维度的第二目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关；
66.示例性的，针对至少一个气象维度中的每个气象维度，分别获取该气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据。其中，该气象维度的第一目标气象数据与在该气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，该气象维度的第二目标气象数据与在该气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关。比如，以一个气象维度为例，该气象维度的第一目标气象数据可以认为是在该气象维度总体完整程度最高的气象机构在该气象维度的气象数据；该气象维度的第二目标气象数据可以认为是在该气象维度总体完整程度最高的区域气象机构在该气象维度的气象数据。
67.获取多个气象机构的气象数据，针对至少一个气象维度中的每个气象维度而言分别执行如下过程：从多个气象机构的气象数据预测结果中分别获取该气象维度的气象数据，进而构成该气象维度的气象数据集合；从时效性和完整性上分别对该气象数据集合中每个气象数据进行分析，得到气象数据的目标信息，进而根据气象数据集合中各个气象数据的目标信息从该气象数据集合中选出该气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据。其中，气象数据的目标数据与气象数据的数据完整性正相关，且与气象数据的时效性正相关。
68.需要说明的是，以一个气象机构的气象数据预测结果为例，从该气象机构的气象数据预测结果中获取到的该气象维度的气象数据可以称为一个气象数据，但是需要注意的是，该气象数据并不仅仅是一个数据，而是从该气象数据预测结果中获取到的所有属于该气象维度的数据，该气象数据至少包括在该气象维度的一个或多个气象要素。
69.s103、根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个
气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据；
70.示例性的，由至少一个气象维度中各个气象维度的第一目标气象数据构成了气象基础数据，由至少一个气象维度中各个气象维度的第二目标气象数据构成了气象预测数据。
71.需要注意的是，气象维度的气象数据集合包括各个气象机构在该气象维度的气象数据，通过确定每个气象机构在该气象维度的气象数据的目标信息，可以从气象数据集合中选取目标信息最大的气象数据作为第一目标气象数据。从气象数据集合中选取区域气象机构的气象数据，并从所选取的气象数据中进一步选取目标信息最大的气象数据作为第二目标气象数据。
72.s104、将气象基础数据作为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化，得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据，以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象观测数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据；目标本地气象数据用于气象播报。
73.示例性的，本地可以实时对本地气象数据进行预测，本地气象数据主要涉及到近地表维度的气象数据，通过对预测到的近地表维度的气象数据的播报可以达到气象播报的目的。其中，用于进行气象播报的本地气象数据可以称为wrf(weather research andforecasting，天气预报模式)的预报数据。
74.本地的气象数据预测结果(本地气象数据)可能并不准确，比如缺少近地表维度的气象要素，或者对近地表维度的某些气象要素预测结果不准确等，因此，本发明实施例结合气象基础数据和气象预测数据实现对本地气象数据的优化处理，不仅可以提高本地气象数据的要素完整性，减少因本地气象数据中气象数据分辨率和完整性不同所导致的播报异常问题，还可以提高气象播报的准确性。
75.示例性的，可以以气象基础数据作为背景，根据预定模式物理方案，对气象基础数据和气象观测数据做静态数据分类的模式初始化，得到wrf预报所需的初值(气象基础数据)和边界(目标气象观测数据)，进而将粗糙的本地气象数据(本地气象数据也可以称为wrf近地表要素)与较精细的“观测”进行融合分析，从而得到更精确的wrf近地表要素，来改进wrf的近地表要素的预报效果。
76.该方法本质上是假定细网格数值产品(区域气象机构)近地表气象要素质量较高，因此将近地表数值数据初始化后作为“观测”来应用于业务预报(具体用于获取wrf预报数据，即获取业务预报所需的目标本地气象数据)。由混合插值得到的近地表大气层的细网格伴随“观测”，基于wrf的逼近技术方案，实现“观测”与预报的融合。
77.示例性的，可以驱动当前预测的本地气象数据根据地表逼近技术按照预先设置的地表逼近参数向目标气象观测数据逼近，以得到目标本地气象数据。比如，可以通过间隔3小时循环分析，得到间隔3小时的wrf预报数据。地表逼近技术的主要参数可以为：间隔时间3小时、风和温度逼近系数0.0003，湿度逼近系数0.00001，逼近强度0.0009。
78.以上就仅仅是本发明实施例提供的逼近技术的一种优选逼近参数，有关逼近参数的具体内容，本领技术人员可根据自己的需求进行设置，在此不做限定。
79.进一步的，本发明实施例提供的一种气象数据获取方法，还可以将wrf预报数据(目标本地气象数据)进行分析和转化，生成业务所需的多类图片产品和应用于气象分析的
micaps类格式的数据。
80.以上仅仅是本发明实施例提供的一种对wrf预报数据的优选处理方式，有关对wrf数据的具体处理方式，本领域技术人员可根据自己的需求进行设置，在此不作限定。
81.更进一步的，本发明实施例提供的一种气象数据获取方法，还可以包括：
82.检测目标时间段的实际降水量；
83.确定目标本地气象数据中的近地表维度的目标气象数据，目标气象数据表征目标时间段的预测降水量；
84.根据目标时间段的实际降水量和预测降水量生成近地表预报检测结果。
85.示例性的，基于对目标时间段的实际降水量和目标本地气象数据预测的目标时间段的降水量进行比对，可以生成近地表预报检测结果，该近地表预报检测结果可以表征目标本地气象数据的准确性。
86.比如，将wrf的预报数据(即，目标本地气象数据)与格点类的观测产品(检测降水量的产品)在模式检验工具(met)系统内进行检验得到近地表报告检测结果(比如，近地表评分)，生成72小时预报时效的空间检验和技巧评分数据产品。
87.本发明提供一种气象数据获取方法，通过获取多个气象机构的气象数据预测结果，按照气象维度分别对多个气象数据预测结果中的气象数据进行分析得到气象基础数据和气象预测数据(其中，气象基础数据包括各个气象维度的总体完整程度最高的气象数据，气象预测数据包括各个气象维度的总体完整程度最高且属于区域气象机构的气象数据)；并且，以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据；进而以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据。本发明通过以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据的分类初始化，不仅能保证得到的目标气象预测数据更准确，而且能保证目标气象预测数据中物理意义匹配，进而通过本地气象数据逼近目标气象预测数据，保证了目标本地气象数据的准确及物理意义匹配，这样，不仅提高了气象播报的准确性，而且减少了现有技术因直接进行数据拼接所导致的气象播报异常的问题。
88.进一步的，本发明实施例还可以根据对实际降水量和预测降水量实现对目标本地气象数据的近地表预报检测结果，基于该近地表检测结果来实现对基于本发明的气象数据获取方法所获取气象数据的准确性的校验。
89.下面以一个气象维度为例，结合图2对本发明实施例提供的一种确定气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据的方法进行详细说明。
90.如图2所示，该方法包括：
91.s201、确定气象维度的至少一个气象数据，至少一个气象数据包括各个气象机构分别在气象维度的气象数据；
92.本发明实施例，在获取到多个气象机构中每个气象机构的气象数据预测结果后，以一个气象维度为例，可以分别获取每个气象数据预测结果中该气象维度的气象数据，进而将获取到的各个气象数据称为至少一个气象数据。
93.s202、分析气象数据，分别得到至少一个气象数据中每个气象数据在气象维度的目标信息，目标信息表征气象数据在气象维度的总体完整程度，总体完整程度与气象数据
在气象维度的数据完整性及时效性相关；
94.以一个气象维度为例，在获取到该气象维度的至少一个气象数据后，针对至少一个气象数据中的每个气象数据而言，分别执行如下过程：分析该气象数据在该气象维度的目标信息，目标信息表征该气象数据在该气象维度的总体完整程度，总体完整程度与该气象数据在该气象维度的数据完整性和时效性有关。该气象数据在该气象维度的目标信息与该气象数据在该气象维度的总体完整程度正相关。
95.本发明实施例，分析气象数据得到气象数据在气象维度的目标信息的方式请参见图3。
96.如图3所示，该方法包括：
97.s301、获取气象数据的实际预测时长；
98.s302、根据气象数据的实际预测时长生成表征气象数据在气象维度的时效性的第一信息；
99.本发明实施例，可以获取气象数据在气象维度的实际预测时长，以及获取预先设置的与气象维度匹配的目标预测时长；比较实际预测时长和目标预测时间之间的差异得到时效差性异信息；根据时效性差异信息生成表征气象数据在气象维度的时效性的第一信息。
100.示例性的，比较实际预测时长和目标预测时长之间的差异得到时效差性异信息，可以包括：将目标预测时长减去实际预测时长的结果确定为时效性差异信息。相应的，可以根据该时效性差异信息生成表征该气象数据在该气象维度的时效性的第一信息，该第一信息与该时效性差异信息成反相关。由此，相应的，根据时效性差异信息生成表征气象数据在气象维度的时效性的第一信息的方式可以包括：判断时效性差异信息是否小于等于第一预设值，若时效性差异信息小于等于第一预设值，则将预先设置的第一目标数值范围中的最大值作为第一信息；判断时效性差异信息是否大于等于第二预设值，若时效性差异信息大于等于第二预设值，则将预先设置的第一目标数值范围中的最小值作为第一信息；若时效性差异信息大于第一预设值且小于第二预设值，则从第一目标数值范围中确定与时效性差异信息匹配的第一信息，时效性差异信息越大，第一信息越小。第一预设值小于第二预设值。
101.示例性的，第一目标数值范围可以为【0，1】，第一信息可以为0-1之间的任意一个数值；第一预设值可以为0，第二预设值发明人可根据自己的需求进行设置。
102.比如，若第一预设值为0，第二预设值为10的情况下，若时效性差异信息小于等于0，则确定第一信息为1；若时效性差异信息大于等于10，则确定第一信息为0，若时效性差异信息为3，则确定第一信息为0.7；若时效性差异信息为7，则确定第一信息为0.3。
103.以上仅仅是本发明实施例提供的确定第一信息的优选方式，有关第一信息的具体确定方式，本领域发明人可根据自己的需求进行设置，在此不作限定。
104.s303、确定气象数据在气象维度的所有气象要素；
105.本发明实施例中，至少一个气象维度包括大气层气象维度、近地表维度和陆面维度。大气层气象维度、近地表维度和陆面维度在数值预报和天气学上有明显区分，其气象数据也是有显著区分的。通常，每个气象维度的气象数据都是由一个或多个气象要素构成，不同气象维度的气象要素不同。比如，大气层气象维度的气象要素主要包括大气层的温、压、
湿、风等，近地表维度主要包括近地表的温、压、湿、风等；陆面维度的气象要素主要包括土壤温度、湿度和地表温度等。
106.示例性的，以一个气象维度为例，可以将数值预报和天气学上定义的在该气象维度的每个气象要素均作为一个预先设置的与该气象维度匹配的目标气象要素。
107.需要说明的是，从气象机构获取到的气象数据中的气象要素不仅包括要素属性，还包括要素属性的要素值。比如，以“地表温度30度”这一气象要素为例，该气象要素的要素属性为“地表温度”，要素值为“30度”。而预先设置的与气象维度匹配的目标气象要素通常只涉及要素属性，并不限定要素属性的要素值。即，以一个气象维度为例，预先设置的与该气象维度匹配的目标气象要素仅包括要素属性，为了便于区分，可以将目标气象要素所包括的要素属性称为目标要素属性。比如，可以预先设置与陆面维度匹配的三个目标气象要素，一个目标气象要素包括的目标要素属性为土壤温度，一个目标气象要素包括的目标要素属性为土壤湿度，一个目标气象要素包括的目标要素属性为地表温度。
108.示例性的，从气象机构获取到的气象数据预测结果中包括一个或多个气象维度的气象数据。以一个气象维度为例，可以确定气象数据预测结果中在该气象维度的气象数据，并将该气象数据中的各个气象要素作为该气象数据在该气象维度的所有气象要素。
109.s304、根据所有气象要素生成表征气象数据在气象维度的要素完整性的第二信息；
110.本发明实施例，可以确定气象数据在该气象维度的所有气象要素，以及确定预先设置的与该气象维度匹配的至少一个目标气象要素；比较气象数据在气象维度的所有气象要素和至少一个目标气象要素之间的差异得到完整性差异信息；根据完整性差异信息生成表征气象数据在气象维度的要素完整性的第二信息。
111.示例性的，气象要素包括要素属性和要素值，至少一个目标气象要素具体为至少一个目标要素属性。比较气象数据在气象维度的所有气象要素和至少一个目标气象要素之间的差异得到完整性差异信息，包括：根据气象数据在该气象维度的所有气象要素确定该气象数据在该气象维度覆盖的要素属性集合，确定至少一个目标要素属性中没有位于要素属性集合中的目标要素属性的数量，并将该数量作为完整性差异信息。相应的，可以根据该完整性差异信息生成表征该气象数据在该气象维度的要素完整性的第二信息，完整性差异信息与第二信息成反相关。具体的，根据完整性差异信息生成气象数据在气象维度的要素完整性的第二信息，包括：判断完整性差异信息是否等于第三预设值，若完整性差异信息等于第三预设值，则将第二目标数值范围中的最大值确定为第二信息；若完整性差异信息不等于第三预设值值，判断完整性差异信息是否大于等于第四预设值，若完整性差异信息大于等于第四预设值，则将第二目标数值范围中的最小值确定为第二信息；若完整性差异信息大于第三预设值且小于第四预设值，则根据当前完整性差异信息生成相应的第二信息，完整性差异信息越大第二信息越小。第三预设值小于第四预设值。
112.示例性的，第二目标数值范围可以为【0，1】，第二信息可以为0-1之间的任意一个数值；第三预设值可以为0，第四预设值发明人可根据自己的需求进行设置。
113.比如，若第三预设值为0，第四预设值为10的情况下，若完整性差异信息为0，则确定第二信息为1；若完整性差异信息为10，则确定第二信息为0，若完整性差异信息为3，则确定第二信息为0.7；若完整性差异信息为7，则确定第二信息为0.3。
114.以上仅仅是本发明实施例提供的确定第二信息的优选方式，有关第二信息的具体确定方式，本领域发明人可根据自己的需求进行设置，在此不作限定。
115.s305、基于气象数据的第一信息和第二信息，生成气象数据在气象维度的目标信息。
116.一种实现方式，可以将该气象数据在该气象维度的第一信息和第二信息的加和结果作为该气象数据在该气象维度的目标信息。
117.另一种实现方式，可以预先设置第一信息的第一权重和第二信息的第二权重，第一权重和第二权重的和为1。将气象数据在该气象维度的第一信息乘以第一信息的第一权重得到第一数值，将气象数据在该气象维度的第二信息乘以第二信息的第二权重得到第二数值，将第一数值和第二数值的加和结果作为气象数据在该气象维度的目标信息。
118.以上仅仅是本发明实施例提供的目标信息的优选内容，有关目标信息的具体实现方式本领域技术人员可根据自己的需求进行设置，在此不做限定。
119.s203、根据气象数据的目标信息，从至少一个气象数据中确定在气象维度的总体完整程度最高的第一目标气象数据；
120.s204、从至少一个气象数据中确定属于区域气象机构的气象数据，并从所确定的气象数据中选取在气象维度的总体完整程度最高的第二目标气象数据。
121.本发明实施例中，气象数据在气象维度的时效性越强，气象数据在气象维度的第一信息越大；气象数据在气象维度的完整性越好，气象数据在气象维度的第二信息越大。相应的，气象数据在气象维度的目标信息越大，表征气象数据在气象维度的时效性和完整性越好，即，气象数据在气象维度的总体完整程度越高。
122.示例性的，以一个气象维度为例，确定该气象维度的至少一个气象数据，并分析至少一个气象数据中每个气象数据分别在该气象维度的目标信息，进而从至少一个气象数据中选取目标信息最大的气象数据作为该气象维度的第一目标气象数据，以及，从至少一个气象数据中选取目标信息最大且属于区域气象机构的气象数据作为该气象维度的第二目标气象数据。
123.进而针对多个气象机构所覆盖的至少一个气象维度，可以根据至少一个气象维度中各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，根据至少一个气象维度中各个气象维度的第二目标气象数据生成气象预测数据，进而便于根据气象基础数据和气象预测数据实现对目标本地气象数据的确定，进而达到根据目标本地气象数据进行气象播报的目的。
124.本发明实施例提供一种确定气象数据在气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据的实现方式，该方式通过对气象数据在气象维度的目标信息的计算实现了对气象数据在气象维度的时效性及完整性的分析，进而便于选择气象维度下最优的气象数据进行后续气象数据处理，使得最终生成的目标本地气象数据更加准确。
125.为了便于理解，现对本发明实施例提供的根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据的方式进行详细说明，具体请参见图4。
126.如图4所示，该方法包括：
127.s401、确定所有气象机构覆盖的至少一个气象维度；至少一个气象维度包括大气
层维度、近地表维度和陆面维度；
128.s402、获取至少一个气象维度中每个气象维度的第一目标气象数据生成初始气象基础数据；
129.示例性的，可以将至少一个气象维度中各个气象维度的第一目标气象数据的集合看成是初始气象基础数据。
130.s403、对初始气象基础数据中缺失要素的气象数据进行插值处理，生成气象基础数据；
131.本发明实施例，确定初始气象基础数据中缺失的要素，确定缺失要素所属的气象维度以及缺失要素的要素属性，从气象数据预测结果中确定除该气象维度的第一目标气象数据以外的该气象维度的其他各个气象数据，并从所确定的各个气象数据中获取包含该要素属性的要素值且目标信息最高的气象数据，进而将所获取的气象数据中该要素属性的要素值作插值插入初始气象基础数据中。
132.s404、获取至少一个气象维度中每个气象维度的第二目标气象数据生成初始气象观测数据；
133.示例性的，可以将至少一个气象维度中各个气象维度的第二目标气象数据的集合看成是初始气象观测数据。
134.s405、对初始气象观测数据中缺失要素的气象数据进行插值处理生成气象观测数据；不同气象维度的气象数据采用与其气象特性适配的插值法进行插值处理。
135.本发明实施例，确定初始气象观测数据中缺失的要素，确定缺失要素所属的气象维度以及缺失要素的要素属性，从气象数据预测结果中确定除该气象维度的第二目标气象数据以外的该气象维度的其他各个气象数据，并从所确定的各个气象数据中获取包含该要素属性的要素值且目标信息最高的气象数据，进而将所获取的气象数据中该要素属性的要素值作为插值插入初始气象观测数据中。
136.示例性的，大气层维度的气象数据通过第一混合插值法进行插值处理，近地表维度的气象数据通过第二混合插值法进行插值处理，陆面维度的第一气象要素通过第三混合插值法进行插值处理；陆面维度的第二气象要素通过第四混合插值法进行插值处理。
137.比如，上层大气层中采用温、压、湿和风，可以采用第一混合插值法进行插值处理；近地表大气要素采用第二混合插值法进行插值处理；陆表静态数据利用卫星高程数据采用第三混合插值法进行插值处理；陆表气象要素采用临近点插值，缺失区域采用第四混合插值法进行插值处理。
138.其中，第三混合插值法可以为：先4模式格点空间平均，若失败(无值或缺测)则进行4数据格点的双线性插值，若失败则进行4数据格点空间平均。
139.以上仅仅是本发明实施例提供的几种气象维度的插值方式，有关气象维度具体采用的插值方式本领域技术人员可根据自己的需求进行设置，在此不做限定。
140.本发明实施例提供一种根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据的实现方式，该方式通过从多个气象机构的气象数据预测结果中筛选出总体完整程度最高的气象数据，且对气象数据中缺失的要素进行插值处理，既保证了气象基础数据和气象观测数据的完整性，也保证了气象基础数据和气象观测数据的准确性，为后续进行数据处理提供了完整且准确的数
据基础，使得最终生成的目标本地气象数据更加准确，且减少了播报异常情况的发生。
141.下面结合上述共性，对本发明实施例提供的一种气象数据获取装置进行详细说明。
142.图5为本发明实施例提供的一种气象数据获取装置的结构示意图。
143.如图5所示，该装置包括：
144.气象数据预测结果获取单元501，用于获取多个气象机构中每个气象机构的气象数据预测结果；每个气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据；多个气象机构包括至少一个全球气象机构及至少一个区域气象机构；
145.气象数据确定单元502，用于分别确定每个气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，气象维度的第一目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，气象维度的第二目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关；
146.气象数据生成单元503，用于根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据；
147.气象数据优化单元504，用于将气象基础数据作为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化，得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据，以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象观测数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据；目标本地气象数据用于气象播报。
148.本发明实施例中，优选的，气象数据确定单元，包括：
149.第一数据确定单元，用于确定气象维度的至少一个气象数据，至少一个气象数据包括各个气象机构分别在气象维度的气象数据；
150.数据分析单元，用于分析气象数据，分别得到至少一个气象数据中每个气象数据在气象维度的目标信息，目标信息表征气象数据在气象维度的总体完整程度，总体完整程度与气象数据在气象维度的数据完整性及时效性相关；
151.目标信息确定单元，用于根据气象数据的目标信息，从至少一个气象数据中确定在气象维度的总体完整程度最高的第一目标气象数据；
152.第二数据确定单元，用于从至少一个气象数据中确定属于区域气象机构的气象数据，并从所确定的气象数据中选取在气象维度的总体完整程度最高的第二目标气象数据。
153.本发明实施例中，优选的，目标信息确定单元，包括：
154.实际预测时长获取单元，用于获取气象数据的实际预测时长；
155.第一信息生成单元，用于根据气象数据的实际预测时长生成表征气象数据在气象维度的时效性的第一信息；
156.第一要素确定单元，用于确定气象数据在气象维度的所有气象要素；
157.第二信息生成单元，用于根据所有气象要素生成表征气象数据在气象维度的要素完整性的第二信息；
158.信息生成单元，用于基于气象数据的第一信息和第二信息，生成气象数据在气象维度的目标信息。
159.本发明实施例中，优选的，第一信息生成单元，包括：
160.目标预测时长获取单元，用于获取预先设置的与气象维度匹配的目标预测时长；
161.时效性差异信息生成单元，用于比较实际预测时长和目标预测时间之间的差异得到时效差性异信息；
162.第一信息生成子单元，用于根据时效性差异信息生成表征气象数据在气象维度的时效性的第一信息。
163.本发明实施例中，优选的，第二信息生成单元，包括：
164.第二要素确定单元，用于确定预先设置的与气象维度匹配的至少一个目标气象要素；
165.完整性差异信息生成单元，用于比较气象数据在气象维度的所有气象要素和至少一个目标气象要素之间的差异得到完整性差异信息；
166.第二信息生成子单元，用于根据完整性差异信息生成气象数据在气象维度的要素完整性的第二信息。
167.本发明实施例中，优选的，气象数据生成单元，包括：
168.气象维度确定单元，用于确定所有气象机构覆盖的至少一个气象维度；至少一个气象维度包括大气层维度、近地表维度和陆面维度；
169.初始气象基础数据生成单元，用于获取至少一个气象维度中每个气象维度的第一目标气象数据生成初始气象基础数据；
170.气象基础数据生成单元，用于对初始气象基础数据中缺失要素的气象数据进行插值处理，生成气象基础数据；
171.初始气象观测数据生成单元，用于获取至少一个气象维度中每个气象维度的第二目标气象数据生成初始气象观测数据；
172.气象观测数据生成单元，用于对初始气象观测数据中缺失要素的气象数据进行插值处理生成气象观测数据；不同气象维度的气象数据采用与其气象特性适配的插值法进行插值处理。
173.进一步的，本发明实施例提供的一种气象数据获取装置还包括分析单元，该分析单元包括：
174.实际降水量检测单元，用于检测目标时间段的实际降水量；
175.预测降水量确定单元，用于确定目标本地气象数据中的近地表维度的目标气象数据，目标气象数据表征目标时间段的预测降水量；
176.近地表预报检测结果生成单元，用于根据目标时间段的实际降水量和预测降水量生成近地表预报检测结果。
177.为了便于理解，现提供一种本发明实施例的气象数据获取方法所适用的计算机设备的一种组成结构示意图，具体请参见图6。
178.如图6所示，计算机设备的硬件结构可以包括：处理器601，通信接口602，存储器603和通信总线604；
179.在本发明实施例中，处理器601、通信接口602、存储器603、通信总线604的数量均可以为至少一个，且处理器601、通信接口602、存储器603通过通信总线604完成相互间的通信；
180.处理器601可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电
路等；
181.存储器603可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)等，例如至少一个磁盘存储器；
182.其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，程序用于：
183.获取多个气象机构中每个气象机构的气象数据预测结果；每个气象机构的气象数据预测结果包括一个或多个气象维度的气象数据；多个气象机构包括至少一个全球气象机构及至少一个区域气象机构；
184.分别确定每个气象维度的第一目标气象数据和第二目标气象数据，气象维度的第一目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的气象机构相关，气象维度的第二目标气象数据与在气象维度总体完整程度最高的区域气象机构相关；
185.根据各个气象维度的第一目标气象数据生成气象基础数据，以及根据各个气象维度的第二目标气象数据生成气象观测数据；
186.将气象基础数据作为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化，得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据，以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象观测数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据；目标本地气象数据用于气象播报。
187.可选的，程序的细化功能和扩展功能可参照下文描述。
188.进一步的，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储实现如上述气象数据获取方法的程序。
189.有关本发明实施例提供的存储介质中存储的程序的详细描述可参照上述实施例，在此不做赘述。
190.本发明实施例提供一种气象数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取多个气象机构的气象数据预测结果，按照气象维度分别对多个气象数据预测结果中的气象数据进行分析得到气象基础数据和气象预测数据(其中，气象基础数据包括各个气象维度的总体完整程度最高的气象数据，气象预测数据包括各个气象维度的总体完整程度最高且属于区域气象机构的气象数据)；并且，以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据进行分类初始化得到基于气象基础数据的动态初始化的目标气象观测数据；进而以驱动当前预测的本地气象数据趋近于目标气象数据为目标，对本地气象数据进行优化处理生成目标本地气象数据。本发明通过以气象基础数据为背景，对气象基础数据和气象观测数据的分类初始化，不仅能保证得到的目标气象预测数据更准确，而且能保证目标气象预测数据中物理意义匹配，进而通过本地气象数据逼近目标气象预测数据，保证了目标本地气象数据的准确及物理意义匹配，这样，不仅提高了气象播报的准确性，而且减少了现有技术因直接进行数据拼接所导致的气象播报异常的问题。
191.最后，需要说明的是，关于上述各实施例中，诸如第一、第二等之类的关系术语仅仅用来将一个操作、单元或模块与另一个操作、单元或模块区分开来，而不一定要求或者暗示这些单元、操作或模块之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、装置、产品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一
个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者系统中还存在另外的相同要素。
192.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、数据库、服务器和系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
193.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
194.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
195.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的核心思想或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。