天气雷达数据优化方法及系统与流程

本发明涉及，具体地，涉及一种天气雷达数据优化方法及系统，尤其是一种地图层级自适应的天气雷达数据优化方法。

背景技术：

1、气象观测一直以来都是人类提高生产质量与生活水平的重要措施，而气象雷达作为人类预测天气的常用工具，为人类的发展做出了重要贡献，为了让气象雷达探测到的云层数据发挥更大的作用，面向气象雷达数据的可视化研究也越来越多，一方面，它有利于大众对气象图的直观理解，另一方面，它也为研究人员开展该领域的深入探究提供便利。

2、根据中国气象局要求，2018～2020年全国新一代天气雷达部署完善后已经基本完成技术和标准统一，所有业务雷达实现了数据格式标准化。雷达数据的传输方式由ftp文件传输升级为数据流传输，体扫的每1个仰角层都会形成1个单独的文件，传输时效大大提高，由6min/个文件升级为1min/个单仰角文件和1个完全体扫文件。由于技术体制的升级，对天气雷达数据的实时性绘制提出了高要求和高挑战。

3、另一方面，地图在气象产品绘制分析中必不可少，产品绘制于地图上，且随着地图的缩放需要重新绘制，地图的绘制效率以及层数对产品绘制效率有着极大的影响。现在越来越多的地图服务用到瓦片技术，例如采用wgs84大地坐标系为空间参考，对地图进行切片，采用切片算法，用经纬度步长等比例分割形成的地图瓦片，因此可以计算出地图上位置的经纬度等信息。基于显示层级缩放变化的像素金字塔模型是目前较为常用的模型，但是，金字塔中的每一级均是完整的地图，在地图显示时会造成大量的冗余输出和无效渲染，同时，随着地图层级越来越高，产品图的绘制像素也成指数级增长。

4、现有的气象雷达产品图绘制显示，主要有以下性能瓶颈：a、雷达技术体制的升级对本身雷达数据的绘制效率提出了高要求；b、多产品图同时显示绘制的高效需求；c、地图层级放大带来的计算量指数级增长。

5、文献1：朱斯衎，海量气象数据并行可视化框架[d]，浙江大学；该文献结合气象数据可视化的需求和特点，设计了一套并行绘制框架，运行于大约20个节点组成的并行绘制集群，包括客户端/服务器端的系统架构设计、服务器中数据库、阿帕奇服务器和并行端框架的设计，以及讨论了master/slave节点和数据资源管理器的设计。但是该框架主要是客户端服务器端架构，而本技术主要面向端设备，且从数据结构、绘制算法、数据组织形式到并行框架都有所不同。

6、文献2：杨鑫，面向高性能图形绘制的加速结构设计，浙江大学；该文献主要从两个角度深入研究面向高性能图形绘制的加速结构的有效设计方法，一方面，研究高质量加速结构的快速并行构造方法和高效遍历方法，尤其是解决如何在gpu并行计算架构上有效地处理算法的非相似性计算问题和不规则动态计算问题，另一方面，改进现有的图形绘制算法，对一些高级真实感图形效果的绘制，根据它们的结构特点以及对加速结构的影响，设计专门的加速结构，降低计算的复杂度，以进行更加有效的绘制。但是该文献专注于图形的绘制性能，而本技术主要侧重效率。

7、文献3：秦绪佳,赵铮,柯玲玲,郑红波,马骥.气象数据驱动的三维云增强绘制方法[j].小型微型计算机系统，2021，42(6)：1297-1303；基于气象数据直接体绘制的方法对三维云进行可视化时，如果使用低精度、少层级的网格数据就会造成模拟数据在垂直方向上相对稀少，从而导致云面会十分粗糙、渲染效果缺乏真实性，为了解决这个问题，该文献提出一种利用纹理噪声引入随机抖动从而使三维云面细节丰富、有较强真实感的方法。但是该方法侧重于气象数据的绘制显示效果，而本技术主要侧重于绘制性能。

8、文献4：袁野，面向高性能计算机的并行图形绘制技术研究[d]，国防科学技术大学；该文献设计并实现了一种面向高性能计算机的并行图形绘制系统，将高性能计算机与图形绘制服务机群相结合构建一种硬件平台，并在此平台上开发立即模式的sort-first类型并行图形绘制系统。该系统利用高性能计算机的超级计算能力分担了图形绘制服务机群的计算开销，加快了大规模复杂场景的帧绘制速度。但是该文献专注于图形的绘制性能，而本技术主要侧重效率。

9、文献5：梁钢，大规模要素下矢量瓦片可视化优化方法研究，浙江大学；该文献从瓦片构建与地图可视化等方面展开研究,对大规模要素下矢量瓦片的可视化方法进行优化，提出大规模要素下矢量瓦片从构建到可视化的一体化方案，该文献在瓦片构建方面，研究面向高效渲染的自动综合及其可插拔的算法机制、瓦片与默认样式的生成等关键技术,为后续可视化服务奠定基础，在可视化方面,设计基于静态属性的矢量瓦片样式可视化方案,解决样式编写效率低且无法实时预览的问题，该文献制定基于动态属性的矢量瓦片渲染策略，提高地图样式随属性变更的实时渲染效率。但是该文献专注于图形的绘制性能，而本技术主要侧重效率。

10、文献6：吴斌，气象标量数据可视化技术研究，浙江工业大学，2020；该文献以面向三维数字地球为基础平台，结合气象标量数据完成了标量场的二三维可视化。但是该文献主要侧重于标量数据的绘制以及绘制样式效果的体现，通过采用插值算法、等值线等论述将气象数据绘制的更细致，而本技术主要侧重效率，且支持矢量数量和标量数据。

11、上述文献主要专注于图形的绘制性能上，本技术虽然也是进行气象绘制优化，但是受限于气象图片的绘制特性，首先绘制场景不复杂，不同于文献中各种虚拟光影场景的绘制，其次气象产品绘制过程中，绘制的性能瓶颈主要集中在气象数据从极坐标转到x-y坐标的计算时间，所以本技术主要基于此进行研究。

12、公开号为cn102117227a的专利文献公开了一种天气雷达数据的多核并行计算方法，包括以下步骤：首先,将探测到的天气雷达观测数据用球面坐标系进行存储；其次，将存储的球面坐标系数据进行格点化处理，也就是把球面坐标系下的空间分辨率不均匀的雷达数据插值到统一的笛卡尔坐标下形成空间分辨率均匀的互不相关的网格点数据；第三，利用openmp程序将得到的网格点数据在各自线程的控制下进入对应的cpu核中运行即可得到相应的气象数据；最后，将各cpu核计算所得数据进行合成即可得到所需的气象数据。但是该专利文献仍然存在地图层级放大带来的计算量指数级增长，进而绘制工作量大的缺陷。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种天气雷达数据优化方法及系统。

2、根据本发明提供的一种天气雷达数据优化方法，包括如下步骤：

3、计算解析步骤：通过gpu对所有的雷达产品图进行计算、解析以及绘制；

4、并行绘制步骤：设置多个线程，通过多个线程并行对多个雷达产品图进行绘制；

5、局部绘制步骤：对雷达产品图进行分析，当地图层级变化时，根据分析结果自适应进行雷达产品图的局部绘制。

6、优选的，所述计算解析步骤具体为：

7、通过gpu将雷达产品图的每个像素值计算成对应的经纬度并映射到产品数据，然后通过gpu将其解析成颜色对象的阈值数据；根据颜色和阈值的对应关系将产品绘制显示于地图之上。

8、优选的，所述计算解析步骤具体为：

9、步骤a1：计算该尺度下雷达图片的像素点，通过grid和block二维变量，申请同样的gpu核数；

10、步骤a2：通过cudamalloc和cudamemcpy申请gpu内存，并把雷达数据和颜色阈值等传输到gpu上；对雷达数据产品的显示进行分析，区分出不变参量和变化参量，在产品绘制过程中，将不变参量直接放在gpu上，不进行重复申请释放，将变化参量重新申请内存并传输到gpu上；

11、步骤a3：将在gpu上计算和映射之后的雷达产品图数据回传到cpu上，然后直接进行绘制显示于地图上。

12、优选的，所述并行绘制步骤中：

13、当新增一个雷达产品图时，同时新启动一个线程，并将该雷达产品图的数据的相关处理交给该线程进行；

14、在进行联动时，所有线程同时进行处理，并同时将数据传输到gpu上进行处理，然后回传到cpu上进行绘制显示；

15、当新增的雷达产品图绘制结束时，同时将启动的线程注销掉。

16、优选的，所述局部绘制步骤具体为：

17、步骤b1：通过可视区域的屏幕像素值计算出可视区域的经纬度值，根据瓦片分割机制计算出需要的瓦片地图三级索引，将需要的瓦片地图绘制出来，非可视区域的地图则不绘制；

18、步骤b2：通过读取产品图数据，得到雷达中心点的经纬度坐标和显示半径，根据雷达数据图是否在可视区域内进行判断，如果有重叠，则将地图可视区域内的像素坐标以及雷达数据都上传到gpu上进行绘制，显示可视区域内的产品图；

19、步骤b3：缩放地图层级时，进行与步骤b2同样的操作，仅绘制可视区域。

20、本发明还提供一种天气雷达数据优化系统，包括如下模块：

21、计算解析模块：通过gpu对所有的雷达产品图进行计算、解析以及绘制；

22、并行绘制模块：设置多个线程，通过多个线程并行对多个雷达产品图进行绘制；

23、局部绘制模块：对雷达产品图进行分析，当地图层级变化时，根据分析结果自适应进行雷达产品图的局部绘制。

24、优选的，所述计算解析模块执行如下过程：

25、通过gpu将雷达产品图的每个像素值计算成对应的经纬度并映射到产品数据，然后通过gpu将其解析成颜色对象的阈值数据；根据颜色和阈值的对应关系将产品绘制显示于地图之上。

26、优选的，所述计算解析模块包括如下模块：

27、模块ma1：计算该尺度下雷达图片的像素点，通过grid和block二维变量，申请同样的gpu核数；

28、模块ma2：通过cudamalloc和cudamemcpy申请gpu内存，并把雷达数据和颜色阈值等传输到gpu上；对雷达数据产品的显示进行分析，区分出不变参量和变化参量，在产品绘制过程中，将不变参量直接放在gpu上，不进行重复申请释放，将变化参量重新申请内存并传输到gpu上；

29、模块ma3：将在gpu上计算和映射之后的雷达产品图数据回传到cpu上，然后直接进行绘制显示于地图上。

30、优选的，所述并行绘制模块执行如下过程：

31、当新增一个雷达产品图时，同时新启动一个线程，并将该雷达产品图的数据的相关处理交给该线程进行；

32、在进行联动时，所有线程同时进行处理，并同时将数据传输到gpu上进行处理，然后回传到cpu上进行绘制显示；

33、当新增的雷达产品图绘制结束时，同时将启动的线程注销掉。

34、优选的，所述局部绘制模块包括如下模块：

35、模块mb1：通过可视区域的屏幕像素值计算出可视区域的经纬度值，根据瓦片分割机制计算出需要的瓦片地图三级索引，将需要的瓦片地图绘制出来，非可视区域的地图则不绘制；

36、模块mb2：通过读取产品图数据，得到雷达中心点的经纬度坐标和显示半径，根据雷达数据图是否在可视区域内进行判断，如果有重叠，则将地图可视区域内的像素坐标以及雷达数据都上传到gpu上进行绘制，显示可视区域内的产品图；

37、模块mb3：缩放地图层级时，执行与模块mb2同样的过程，仅绘制可视区域。

38、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

39、1、本发明面向气象雷达产品数据的高效实时的绘制显示及分析，提出了三项优化技术：基于gpu的雷达产品图优化绘制、基于多线程的多产品图优化绘制、地图层级自适应的产品图局部绘制；gpu并行计算和多线程技术大大减少数据计算和映射的时间，局部绘制技术直接较少了瓦片地图和产品图的计算量，整体提高了雷达气象产品数据的绘制显示性能以及实时性；

40、2、本发明基于gpu进行绘制，相较于基于cpu的产品图绘制，基于gpu的绘制可以实现近15倍的性能加速，可以达到产品图绘制速率仅100ms左右；

41、3、本发明采用地图层级自适应的产品图局部绘制，避免了在不同层级下指数级增长的计算量，使得每个层级的产品图绘制性能几乎一样，保证了高效实时的产品绘制。