一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法和装置

本发明属于气象可视化，更具体地说，涉及一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法和装置。

背景技术：

1、气象与人们的生活息息相关。气象数据是气象研究的关键，但是它呈现复杂性和多样性的特点，导致气象数据的状态、演变和发展难以处理和展示。对气象数据进行可视化，可以更准确地分析天气变化，及时发现可能的气象风险和灾害，提高气象预报和决策的精度和效率。

2、气象垂直剖面可视化能够在垂直方向上展示气象要素随高度的变化，可以清晰地观察气象要素的垂直分布特征，并且同时展示多个气象要素的垂直分布，可以直观地比较和分析这些要素之间的关系和趋势。但是这种方式只能展示气象要素在某个区域内的变化，缺乏时间维度，无法展示气象要素随时间的变化趋势，只能呈现静态的剖面，无法充分体现气象多要素数据的时空连续性特征。

技术实现思路

1、本发明针对上述气象剖面可视化方式的不足，提供一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法和装置。

2、本发明先对稀疏数据进行混合插值，来提高可视化效果，再结合三次样条插值来实现连续播放的动态剖面可视化效果，同时展现气象多要素数据的时间和空间变化趋势。

3、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

4、一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法，包括以下步骤：

5、步骤1：获取气象多要素数据，选取剖面，切割数据；

6、步骤2：对稀疏数据进行双线性插值和最近邻点插值，提高数据精度；

7、步骤3：多要素数据剖面可视化，对不同类型、不同层级的气象多要素数据，采取不同的可视化方式；

8、步骤4：动态剖面可视化，对气象多要素进行动态的剖面分析，形成动画效果，并且使用三次样条插值和线性插值来插入中间位置数据，实现平滑过渡。

9、进一步，所述步骤1中，获取来自不同数据源、不同类型的气象多要素数据，包括温度、相对湿度、海平面气压、降雨量、云量等标量数据，以及风场等矢量数据。将选取的多要素数据按照层级划分成单层级要素和多层级要素，选取垂直切割的起点和终点，确定经纬度步长，对两个层级的数据分别进行切割，如果切割的是矢量风场数据，需要先按经纬度切割出风速，再根据横纵坐标长度计算出风向。

10、进一步，所述步骤2中，切割多层要素时，针对切割步数较少导致格点数据稀疏的情况，采用双线性插值和最近邻点插值结合的方法，来提高数据精度，增强可视化效果，具体插值过程如下：

11、(2.1)设待插值点为q(x,y)，q11(x1,y1)，q12(x1,y2)，q21(x2,y1)，q22(x2,y2)分别为其周围4个已知邻点，根据待插值点的位置，计算其与周围4个邻点的最短距离dm；

12、(2.2)如果最短距离dm小于设定的阈值df，则计算最近邻点插值的值，并将其作为待插值点的结果：

13、f(x,y)＝fm(x,y),dm＝min{d1,d2,d3,d4},m＝1,2,3,4,dm<df (1)

14、其中，f1(x,y)，f2(x,y)，f3(x,y)，f4(x,y)分别表示q11，q12，q21，q22处4个点的值，d1，d2，d3，d4分别为待插值点与4个点的距离；

15、(2.3)如果最短距离dm超过设定的阈值df，则将双线性插值的值作为该点的结果，先对x方向上的q12与q22进行线性插值，得到插值点r1的值f(r1)：

16、

17、再对x方向上的q11与q21进行线性插值，得到插值点r2的值f(r2)：

18、

19、最后对y方向上的r1与r2进行线性插值，得到待插值点q(x,y)的值f(x,y)：

20、

21、进一步，所述步骤3中，按照要素层级划分为二维图区和一维图区，分别进行多层要素的剖面分析以及单层要素剖面分析，两者的横坐标都为经纬度，二维图区的纵坐标为高度层，一维图区的纵坐标根据不同类型的要素值范围动态确定。对温度、相对湿度等多层标量数据采用等值线或热力图进行渲染，对矢量风场要素采用风羽进行展示。对海平面气压、降雨量、云量等单层标量要素，采用折线图、曲线图或柱状图的方式进行展示。

22、进一步，所述步骤4中，动态剖面可视化的步骤如下：

23、(4.1)根据步骤1所述以1小时的时间间隔获取当前选中经纬度范围内的10个时效下的气象多要素数据，进行切割，并根据步骤2方式分别进行插值，得到按时间顺序排列的10个初始化网格点数据；

24、(4.2)以相对湿度要素为例，存在10个初始数据矩阵m1，…，m10，提取矩阵的关键点，利用近似最邻近特征匹配方法进行采样，得到一连串的点。对m1中的任意一点p1(x,y)，求对应到m2矩阵的最近邻近相似点，对m2中任意一点p2(x,y)，求对应到m3矩阵的最近邻近相似点，依次类推，得到一连串的10个关键点p1，…，p10，代表了10个序列之间的演变关系。求p1(x,y)在m2上的最近邻近相似点，需要综合考虑时间和空间两个因素，取p1(x,y)在m2上对应点p2(x,y)为中心的周围8个点，设定空间距离因素d，p2处d的值为0，其周围4个点d的值为1，其余点d为2，根据公式：

25、v＝(p2(x,y)-p1(x,y))+d (5)

26、v代表p2为中心的9个点的影响数值，取v最小的点作为p1的最近邻近点。依次计算，就能得到10个关键点，建立10个矩阵的对应关系；

27、(4.3)构建三次样条函数，根据时间关系初始化变量t＝[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，利用关键点进行三次样条插值获得自变量为t的插值函数s(x)；

28、(4.4)利用得到的插值函数计算在m1，…，m10数据矩阵中间位置需要插入的关键数据，假设需要在矩阵m1和m2中插入10个中间位置，此时变量t＝[1,1.1,1.2,…,2]，通过三次样条函数可以获得对应插值点的数据；

29、(4.5)利用线性插值补全通过三次样条插值得到的中间位置的关键数据，得到完整的相对湿度中间位置的数据；

30、(4.6)对每个气象要素都进行三次样条插值和线性插值补全中间位置数据；

31、(4.7)对插值数据进行分别剖面可视化，最终形成连续播放的气象多要素数据的动态可视化。

32、本发明的第二个方面涉及一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现本发明的一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法。

33、本发明的第三个方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现本发明的一种基于混合插值的气象多要素动态剖面可视化方法。

34、本发明的有益效果主要表现在：

35、(1)提高插值精度。单一插值法如最近邻点插值会产生大量锯齿，对稀疏数据使用双线性插值和最近邻点插值结合的方式，克服单一插值法的局限性，提高插值精度，增强可视化效果。

36、(2)丰富的气象要素可视化形式。同时展示不同类型的多个气象要素，对多层级要素进行热力图、等值线、风羽的可视化展示，对单层要素采用柱状图、折线图等可视化图表方式，对各类型的气象要素进行了充分的剖析和展示。

37、(3)基于混合插值的动态可视化。对剖面图进行动态的可视化，充分体现气象数据的时空特性，并且利用混合插值使得动画更加连续流畅。