气象多要素数据的垂直剖面可视化

尼玛卓玛 德例归吉

关键词气象多要素数据;垂直剖面;温度数据

气象与人们的生活息息相关，对气象数据以一种更加直观的方式来可视化，会大大提高气象预报员对天气预报的正确性。常见的可视化方式有柱状图、折线图、等值线、基于颜色映射的热力图等等，然而这些方式都不够直观，无法将某块区域内之间诸如风力、数值大小等数据间的差距展现出来。常见的可视化分析方法就是剖面分析法，这种方法克服了常见的可视化方法的缺点，可梳理垂直剖面可视化过程的应用要点，对提升数据信息应用价值有着积极意义。

1气象多要素数据概述

1.1气象数据格式

1.1.1风场数据在气象多要素数据种类中，风场数据属于非常基础的数据类型，在具体的测试过程中，数据内容包含了数据头和数据主体两部分。其中，数据主体部分一般会从规则网格点风场所采集数据中进行筛选，而数据存储方向则会根据纬度和经度方向的变化情况依次完成存储工作，而此过程中所存放的风场数据，便是经纬度方向上所存储的数据内容。另外，在对风场数据进行存储时，需要明确相应的存储顺序，即先进行风速信息的存储，随后再进行风向的存储，借此来提升所存储数据的完整性。

1.1.2温度数据在气象多要素数据种类中，温度数据也属于非常基础的数据类型。在具体的测试过程中，内容以规则网格内的温度场数据作为基础。数据内容也包括了数据头和数据主体，在数据头的表示过程中，除了常规表示数据以外，还包含了4位数据信息，分别是等值线间隔、最小等值线值、最大等值线值、中心标识标志。数据主体部分从第四行开始，数据按先纬向后经向存放，存放的就是对应网格点的温度数据。中心标识标志为0时，不标注等值线中心;标志为1时，标注等值线中心（G/D）;标志为2时，标注等值线中心（N/L）;标志为3时，标注等值线中心（+/-）。

1.1.3雷达数据除了上述提到的多元素数据外，还需要对雷达数据进行梳理。在具体的应用过程中，会对单层格点数据信息进行梳理，同样对于获取到的数据信息展开分析，在数据包的处理过程中，也包含了数据头和数据主体两部分内容。在数据头的表示过程中，其分别代表了采集时间（*年*月*日*时*分）、采集时效、采集高度等内容，而对应的数据信息则代表了1000m以上的雷达数据。而数据主体中的应用内容，主要包括了由维度向经度中各类应用格点的灰度值数据，对其进行集中式整理，以便于后续分析处理工作的顺利进行。

1.2应用价值

气象多要素数据在实际应用过程中，具备了以下应用价值：

第一，对当地气候条件进行全面了解，气象多要素数据所统计的数据总类较多，利用要素分布规律可以从地区中选择目标作物的适合种植区，在后续农业发展过程中，能够提高工作内容的针对性，提升区域土地资源的利用价值。

第二，对气候发展规律进行预估，在气象多要素数据整理过程中，能够对系统现阶段的发展规律进行科学分析，同时，也会对进一步的发展规律进行总结，这样可以便于当地提前做好一些预防措施，降低一些突发性灾害出现时带来的负面影响。

2垂直剖面可视化分析

2.1改进的双线性插值

总结以往的应用经验可以了解到，借助气象设备仪器所得到的气象数据，存在着精准度较低的问题，利用此类数据进行图形的绘制可视化效果较低，很难满足实际应用需求。可以利用格点数据的插值来获取到更多的应用数据，从而提高可视化分析结果的有效性。在具体的分析过程中，经常使用到的线性插值方法包括最近邻插值法和双線性插值法。前者在使用过程中主要把距离待查值点附近的点作为目标点的像素值，计入系统中展开后续分析，但此方法会降低图形的连续性，出现较多数量的“锯齿”，影响后续分析活动的有序进行。后者在使用过程中会对数据进行等比例变化，同时借助一次函数来完成线性插值的应用处理，从而得到可靠的分析数据。相较于前者，该方法得到的图形连贯性较强，有利于变化规律的迅速分析，得到更加有效的数据分析结果。

2.2等值线快速追踪

在对气象多元素数据进行分析时，还需做好等值线快速追踪等工作，等值线的作用是将系统内某一指标相等的数值按照一定顺序进行连接，从而得到一条平滑的连接曲线，根据该曲线可以对气象标量数据进行更加有效的关联处理，从而分析出气象要素的基础特征。在该方法的具体使用中，会将所有采集数据放入到某一“容器”中，随后对整个容器进行遍历检查，随后从横坐标最小线段开始进行绘制，根据已经获取到的等值线点坐标进行排序处理，随后继续追踪，将得到的等值点数据关联起来，绘制成所需要的分析曲线，将这些线段从“容器”中取出，随后继续在内部完成曲线绘制工作，直到“容器”内没有散落点存在。对于已经整理好的等值曲线进行信息标注，同时对信息做好平滑处理，便于后续分析工作的顺利进行。另外，在追踪处理过程中，可以先顺着线条找到第一个网格，规定好线条的基础方向，沿着入边方向来完成深度分析，从而节约图像绘制所用时间，加快该工作的处理速度。

2.3多要素剖面可视化

完成上述数据处理之后，进入到多要素剖面可视化处理阶段，在该环节的处理过程中，应遵循以下应用步骤：

第一，对于已经选中的多要素，需要按照各个层级依次将其加入某一个新的集合当中，对于单层要素可以组成集合A，而多层要素则可以组成集合B。

第二，对于得到的集合A和集合B，需要对其并集进行求解，在此过程中，也会对要素进行赋值，这也是进行可视化处理的基础条件。

第三，根据坐标体系中提前选好的起点来作为初始参考，结合预定终点确定具体步数和维向跨度的分析。

第四，从整理好的集合中抽取一个元素，如果取出的数据属于标量数据，那么，此时则需要对经度进行切割，随后再完成纬度上的切割，搭配着双线性插值来得到相应的可视化效果。若取出的数据为矢量数据，则需要利用切割方法先获取长度，随后再根据横纵坐标长度来计算出角度值。

第五，对于不同类型数据采用相应的可视化方法进行处理，同时，采用颜色映射的方法来完成图形绘制，得到所需要的处理数据。

3相关思考及分析

3.1适应性分析

根据上述内容可以对该方法的适应性进行分析，汇总后得到以下思考内容：

第一，在对数据进行整理分析时，所采用的数据信息固定性较强，而且对于分析结果也需要更多的数据来验证，这也表明该方法的适应性需要进行进一步考量。

第二，在对数据进行分析时，所使用到的数据种类较少，不具备丰富度特征，而且在数据综合处理的过程中，也表明数据在处理过程中的单一性相对较强，只是某一方面的适应性无法代表整体的适用性，还需要就此展开其他相关实验，从而得到更加可靠的数据分析结果。

3.2检测方法提升

在对多要素剖面情况进行可视化分析时，采用了兼容性较强的可视化算法，在整体应用过程中，所使用到的要素信息可以分为单层要素和多层要素，分别建立相应的数据集合，并且对于集合中的数据进行切割处理，期间也会使用到双线性插值法来辅助数据处理工作的顺利进行，最后结合数据形态来确定具体的处理措施。但是基于以往的使用数据可以发现，该方法在实际应用中，依旧存在丰富度较低的问题，还需要适当增加其他算法来辅助数据整理工作的进行，借此来提高数据分析结果的可靠性。

3.3人员配置分析

在实际处理过程中，还需要做好人员配置的相关工作，这也是确保活动得以顺利进行的基础条件。在管理环节，需筛选综合能力较强的人员来组成管理队伍，在日常工作中也要对管理队伍做好能力培训工作，完善考核管理制度，加强对培训的重视，降低人为因素带来的误差影响。

4结语

在气象多元素数据整理过程中，双线性插值处理属于重要的应用方法之一，这也为垂直剖面可视化处理工作的有序展开奠定了基础，但在应用过程中也存在一些不足，在后续发展过程中需要做好优化完善等工作，提升评估内容的可靠性，为后续决策工作的进行提供参考。