大数据时代气象结合水利的洪水预报服务

蒋文兵

摘 要：近年来，基于大数据和数据挖掘融合技术的背景已成为气象服务的主要特征，可以将气象决策和天气预报整合到工作平台中。并进一步提高数据处理和编辑能力，利用这种高速信息和方式快速进入气象控制中心，将数据信息转换成不同的输出格式，能够以直观和立体的方式向公众提供气象内容。基于这个大数据时代，气象服务功能将逐步丰富，数据信息的优势得以发挥 因此，本文通过结合数据挖掘融合技术来分析大数据时代背景下水利的洪水预报服务，希望能给相关工作人员提供帮助。

关键词：大数据;气象;水利;洪水预报;服务

中图分类号：TP308 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）02-0052-02

对于气象中心，他们每天都面临着大量的数据。但是，根据大数据时代的背景，气象服务所采用的数据越多，数据越全面，就越有利于决策服务。如何把握气象服务工作已成为气象中心亟待解决的问题。尤其对于水利的洪水预报服务来说，如何能够准确预测洪水灾害，这对于社会以及人们的生命财产安全起着十分重要的作用。

1 大数据背景下气象服务发展状况

社会各领域对气象信息的依赖程度越来越高，包括水电行业，农业和交通运输，不同的行业对气象服务有不同的需求。气象服务主要是以数据为中心，进而能够进一步量化气象信息。目前，中国已建立了强大的数据收集系统。高速检测仪器提供丰富而准确的天气信息，但在实际数据处理中，有些气象服务不是很有效，例如洪水预报服务。除此之外，我国的长江上游径流预报对于三峡发电水库调度运行具有重要的作用，在洪水预报过程中能够加强水文气象的预报以及各方沟通，在开展预报会商，提高洪水预报精度上，能够取到良好的效果，同时建立了三峡入库的洪水预报会商软件系统，该系统能够有效加强水文气象的结合，延长洪水的预见期，能够为防汛工作顺利开展起到积极作用。其同时利用各单位目前现有的分析和预报系统，根据水文气象的动态变化结果预期，分析结果，建立会商演示模板。比如可以根据长江上游水文预报的工作需要，建立历史洪水数据库，利用该系统提供的演示模板，在会商过程中能够分析水文气象预报，水文预报成果以及防汛调度方案。从水文气象预报会商系统的网络运行环境上来看，运行在与各单位目前所有的调度软件以及水文气象分析系统中，能够利用各单位目前已经建立到内部网络系统，基于TCP/IP协议的网上运行，对于安全地连接数据库，快速将收集到的材料进行处理并保存到指定的数据库中。目前这种数据库采用的是安全性能高，应用广的Oracle大型数据库平台，采用微软net软件开发的组件模块，交互界面以及总体框架开发绘图功能，采用的是专业PE5进行组件绘制，能够确保软件具有实用性，满足洪水预报人员的会商要求。这种软件系统不断进行会商准备时，可以通过人工的方式进行启动，或者通过设置每次启动计算机自行启动。系统软件的总体框架上采取了三层结构，业务逻辑，数据访问，表示层，各个模块之间划分详细，能够考虑软件后期维护和拓展性，对于整体框架的复用接口变化，能够实现良好的应对。预报交互及结果图形显示控件可以采取对PE5控件进行拓展，提供外部数据接口，内部实现绘制数据，数据反馈等功能。在水文气象部门的共同努力下发挥这种洪水预报会商系统的功能，能够增加洪水预报精度和预见期，进而减少人员和财产损失。

2 数据技术在洪水预报服务中的运用

2.1 数据挖掘技术

数据挖掘技术可以快速查找大量数据中的目标信息，处理一些模糊不完整数据，并将隐藏数据信号和预警信息转换为显着标志。在原始数据结构中，这种数据挖掘技术可以对半结构化信息（如图形）更敏感。文本，音频等，由于气象信息处于不同的变化状态，半结构化信息的选择可以有效地突出气象服务的图像和差异。从数据挖掘技术的应用效果上来看，这种技术能够在处理信息过程中体现高准确度，新颖的方法等特点，而且能够注重各个环节的关联系。首先，可以有效地汇总数据，将数据压缩成一个整体，并使用一些数据处理软件来提取最需要的数据以形成描述性数据组。其次，可以构建和分类数据模型。最后，可以根据规则连接一些相关数据，形成可控数据库，实现对气象服务的集中和持久，形成可随时间变化的数据组。

2.2 应用特点

首先是天气预报。由于天气预报是共享和研究导向的，气象中心需要在气象服务过程中对服务进行有效的决策管理，并能够在不同时间向观众直观地显示气象变化。因此，图像处理技术可以为服务提供全面而丰富的信息资料，员工应该计算每个气象的参数节点，以准确预测天气变化趋势。 其次为决策服务。气象决策服务对气象数据有较高的要求。因此，当决策节点达到一定限度时，气象服务模型将难以发生巨大变化。为了满足气象服务要求，在数据处理过程中，开发了一个多模型处理系统，可以实时观察气象信息变化的趋势。并且可以进一步优化模型数据分析功能，同时有效地定价决策服务的结果。具体的步骤是： 首先，从天气信息数据库中提取目标和相关数据，并且可以按类型将数据分配给不同的模型以进行重组。其次，该模型可以指定具体的气象服务目标，并根据目标编辑程序模型。最后，气象信息的输出可以完成气象决策服务。

2.3 云端气象

我国的洪涝再好不论是从影响程度，频率以及对社会造成了损失来看，都是世界比较严重的国家统计。在过去的2000多年，我国发生的重大洪水灾害已经达到1600多次，自上世纪50年代以来，长江流域历次大洪水都给国家造成了严重的经济损失。新中国成立之后，经过多年的洪水治理，全国的江河流域在防洪形式上也有了一定程度的改变。近年来，随着社会人口和经济的增长，我国的洪涝灾害也呈現了逐年增大的趋势，如何能够对洪水进行准确预报是人们长期需要解决的问题。洪水预报需要长期预测，并且可以获得高精度预报，这需要根据降雨估算精度进行。通过结合流域降雨径流模型预测和洪水计算模型可以实现。20世纪90年代以后，随着计算机GPS和云计算等现代大数据技术在水文预报中的普及，并扩展了水文理论方法，雷达定量降水估算和数值模型，基于水文气象耦合的洪水预报等。它已成为当前雨水洪水预报技术的研究方向。

3 流域暴雨的定量降水估算预报

洪水灾害的主要原因是一定程度的降水。我们基于雷达和其他遥感技术的定量降水估计进行定量降水预测的定量研究。首先，利用卫星雷达等遥感技术估算定量降水量。获得资料简便的特别，但这种空间分辨率低，且较低的空间分辨率，仅有5000米范围内能够采集，从静止的卫星受到信息的时间节点为一小时，利用卫星遥感资料能够反映云的情况，其与具体的某一点，社区降水与缺乏理论依据之间没有直接联系。随着地球静止卫星空间和时间分辨率的提高，雷达和其他遥感降水估计具有高时空分辨率的特点，可以直接客观地反映降水的相对大小。目前，在气象雷达降雨估算和融合技术方面，从20世纪70年代开始，英国的气象雷达网络迅速建成。监测网络主要由英国气象局管理的13个气象雷达组成，全年运行，可以每五分钟获得一次实时降水率数据。每半小时提供一次基于雷达观测数据外推的每小时累积降水预报。自20世纪60年代以来，中国一直致力于气象雷达的部署。目前，已经组成了新一代的多普勒天气雷达观测网，能够实现每六分钟进行数据实时传输和联网拼图，能够加强对于一些突发性灾害的监测预警服务，对于上世纪80年代开始进行卫星和雷达测距的研究也取得了一定的成绩。目前，国内外研究人员提出了一种基于准同步雨群样本，雷达和雨量计概念的实时同步降雨估算新技术。

4 大数据技术在洪涝模型的运用

随着大数据技术的发展，以及Web GIS技术在水利行业上的成熟，为水利信息化开辟道路，水利数据解决方案会给水利信息化发展带来一定的转变。Hadoop是近年来开发的分布式系统基础架构框架。它也是应用最广泛的数据处理平台，其核心设计者是HDFS和MapReduce，前者是大数据平台的分布式文件系统。是一种分布式存储机制，这个大数据平台分布式文件系统将数据存储在平台的计算机集群中，数据能够实现一次写入，多次读取，能够为庞大的数据提供存储空间。其次，这种大数据平台文件系统提供了较高的容错性，而MapReducec为大量数据提供计算模型，当用户进行任务提交时需要对数据文件进行划分，根据功能部分的处理，在功能概要的简化之后，用户不需要了解大数据分发操作的具体细节，并且可以开发使用分布式计算的程序。方便用户利用大数据平台集群进行数据的分析和存储。在整个洪水预报过程中，能够担负数据的存储和处理任务，一部分数据是由Web GIS技术进行处理的，所有数据包括降雨积水数据，城市高程数据，排水管网信息以及地面特征信息，都是由该大数据平台中的编程模型来实现洪水预报分析模型，并进行分布式处理。同时该模型还包括了地形分析的面雨量计算，回归方程的分析模型，使用Web GIS能够对模型地理空间信息数据的预处理以及平台处理效果的可视化，对于城市地面特征，排水网络高程数据的数字化，数据处理网格块处理是通过大数据技术实现的。从一定程度上提升了数据处理效率，突破数据处理的数据量和速度的限制，将大数据分布式并行计算的优势运用于模型中，将洪水雨量预报信息代入模型来实现对历史数据，回归方程中的关系模型中，得出洪水的分析结果，结果通过GIS技术可视化，并返回洪水分析和预警平台，实现城市洪水分析和预警。

5 结语

总而言之，通过在大数据时代应用气象服务，我们发现，数据处理技术和气象云的引入都能反映气象服务的技术发展。将来，可以将气象数据分析到不同行业的数据中。通过气象变化改变服务形式，创建一个结合不同数据的综合气象服务系统。此外，由于洪水灾害一直是危害人类生存的严重灾害之一，当前随着新一代的雷达网卫星估算降水技术的发展，除了提高定量降水预报的准确性外，相关水文模型的建立为我国水汛预报提供了坚实的基础。但应注意的是，利用雷达探测技术和中等暴雨预报，有必要加强洪水预报和气象预报的综合耦合技术研究。它可以准确地描述水文数据的时空变化，逐步缩小气象和水文尺度在时间和空间上的差异。其次，要加强对分布式水文模拟技术的研究。

参考文献

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