气象雷达组网产品生成业务系统的设计与实现

张玉洁，涂爱琴，边 智，高 林

(1.山东省气象防灾减灾重点实验室，济南 250031；2.山东省气象局大气探测技术保障中心，济南 250031；3.泰安市气象局，泰安 271000)

0 引言

为了提高灾害性天气的监测预报能力，中国在20世纪90年代后期开始建设新一代天气雷达网并投入业务应用，新一代雷达观测资料的应用提高了暴雨、冰雹、台风、龙卷风等灾害性天气的监测和预警能力[1-3]。目前，国内在利用雷达资料融合观测数据服务于预报业务方面有一些研究成果。周宁[4]等依据卫星与雷达估算降雨技术，融合站点观测数据，探究了将多源降雨数据应用于山洪地质灾害预报预警中；王旭东[5]等将海河流域16部雷达进行组网拼图处理，结合实时降雨数据找出了适合流域的雷达定量降水估测技术方法；崔延星[6]等利用毫米波云雷达、C波段连续波雷达以及云和降水的观测数据，对华南地区夏季的云和降水特征进行了研究；高晓荣[7]、张春龙[8]也对多源数据融合的雷达资料进行过研究。但随着气象现代化建设中综合观测资料的增多，雷达组网产品与多源观测数据融合应用的不足之处日渐凸显，为有效推进气象部门天气雷达观测数据的组网应用，加强雷达数据与多源观测数据的融合在预报业务中的应用，山东省气象局以业务应用需求为导向，设计开发了集多源数据产品生成、应用和管理于一体的气象雷达组网产品生成业务系统，将雷达组网产品融合多源观测数据应用于气象服务。文章详述了该系统的设计与实现。

1 系统总体设计

1.1 系统技术架构

气象雷达组网产品生成业务系统的技术架构见图1所示。分为数据源、数据接入和业务服务3部分。数据源对接国家级综合气象观测产品系统；数据接入采用反向代理技术将国家级综合气象观测产品系统的实时数据接入本地；业务服务采用SOA技术体系，通过服务治理、文件缓存、地理信息服务、数据协议等方式完成数据服务，通过负载均衡、前端环境支撑、模拟数据构造、地理信息服务、三维可视化等技术实现系统可视化功能。

1.2 系统开发语言及平台部署

系统主要采用Java语言开发，符合J2EE规范，可跨平台部署。服务器端操作系统为Windows Server 2008。系统的信息发布主要采用Web方式，部分功能模块采用GIS系统。

图1 系统架构

2 系统功能设计

气象雷达组网产品生成业务系统通过分布式数据库、大数据分析、三维展示等技术解决数据庞杂、数据计算量大、数据展示要求高等需求，充分发挥天气雷达资料的应用能力，加强天气雷达基本产品和三维组网产品的应用。同时利用多种分发手段将国家级综合气象观测系统的部分数据传输到省级气象部门，以满足当地预报和服务等业务需求，为MICAPS、SWAN等业务应用软件及决策服务提供产品支撑，为预报会商系统提供数据产品应用服务支撑。

2.1 系统功能结构

系统功能结构设计分为观测产品数据对接、本地化应用管理、产品应用展示3个子系统。其中，观测产品数据对接分为数据接口对接、文件接口对接、图像产品接口对接3个功能模块；本地化应用管理分为区域配置、产品配置、告警配置3个功能模块；产品应用展示主要实现观测数据和观测产品的展示，分为现在天气、综合观测、监测预警3个功能模块。

2.2 系统主要功能设计

2.2.1 观测产品数据对接设计

依托国家级业务内网访问端口，向省级提供本地化的基本产品、强天气产品、综合产品等。接口调用方式支持HTTP或HTTPS协议请求通信。涉及敏感数据和数据传输安全时，如用户密码和SSH密钥对，则使用HTTPS方式进行传输，安全性高[9-11]。

数据接口对接采用反向代理技术，与国家级综合气象观测产品系统进行实时数据对接，对数据接口的状态、内容进行定义转发处理，将处理后的数据内容返回到客户端，采用内部文件缓存或内存缓存方式对数据进行缓冲处理，提高数据接口并发能力。

静态文件接口由于文件数据量大、占用带宽高，尤其是地图、常用的开发库等文件，文件基本不发生变化，但是调用的频率高。因此，在设计上采用热点文件管理方式[12]对经常使用的文件自动调入内存，提高文件访问效率。

图像产品接口对接通过文件镜像或反向代理技术，将国家级综合气象观测产品系统生成的产品映射到某个特定的接口，本地客户端或者系统可通过该接口访问图像产品。

2.2.2 本地化应用管理设计

针对基本产品、强天气产品、综合产品等信息，根据不同应用手段提供信息格式转换接口，实现本地化的应用管理。区域配置模块配置相应区域的产品种类，依据地区属性，显示该地区下的相关产品和数据；产品配置模块为客户端配置不同的产品，实现针对不同地区显示不同的产品；告警配置模块依据区域特点，设置不同天气要素的告警级别，实现天气实况告警级别的自动提示。

2.2.3 产品应用展示设计

结合地理信息系统，对本地区定制的综合观测产品进行集中展示、统计、分析和跟踪天气过程。

1)现在天气

针对天气现象按要素类别(气温、气压、风、降水等)显示各类要素的天气状况，将不同要素的结果进行集中显示，达到协同观测分析的目的。现在天气涵盖重要天气与气象要素两个子模块，重要天气主要针对冰雹、雷暴、大风、高温、台风等高影响天气；气象要素以多源观测为目标，实现天气雷达、温度、气压、相对湿度、风、降水、云、能见度等重要气象要素的同要素多手段观测产品的综合展示。

2)综合观测

按天气雷达、地面、风廓线等不同观测设备分类，根据天气状态分析天气形势和潜在影响。该模块涵盖天气雷达、风廓线雷达、雷电、地面、高空、水汽、土壤水分和大气成分八大观测设备。

3)监测预警

提供深度定制区域监测预警服务，采用“行动值”、“警戒值”、“预警值”三级告警圈进行智能告警，实现对关注区域25 km、50 km、100 km范围内发生的雷暴、冰雹、大雾等高影响天气进行告警提示；该模块还接入天气雷达流数据，快速处理定制区域内天气雷达单站基数据；监测预警模块还设计了数据叠加辅助决策功能，提供用户定制区域内的雷达拼图、雷电、冰雹、大风、降水、低能见度、高温等高影响天气的变化情况，为预报及决策提供服务。

3 系统关键技术设计

3.1 系统数据存储设计

气象雷达组网产品生成业务系统的数据包含结构化数据和文件类型数据，因此，数据中心的数据存储架构要满足多种类格式数据存储能力、海量数据存储能力、读写并发效率和数据扩展能力。针对数据存储需求，系统设计时采用了关系型数据库[13](MySQL)与文件型数据库(MongoDB)混合搭建的方式来解决这一问题。气象观测数据及产品每天会产生TB级大量小文件(如大部分图片、txt、bin文件等)，系统采用了MongoDB GridFS技术[14]实现分布式文件数据库来管理这些文件的增、删、改、查询、统计等功能。

3.2 数据可视化技术

系统针对数据可视化展示需求，采用WebGL(Web Graphics Library)技术进行革新，屏蔽了C/S架构软件系统的弊端。WebGL是一种3D绘图标准，这种绘图技术标准允许把JavaScript和OpenGL ES 2.0结合在一起，增加OpenGL ES 2.0的一个JavaScript绑定，可流畅地展示3D场景和模型，创建出复杂的导航和数据视觉化[15]效果。系统采用这种可视化技术，通过调取三维CAPPI图像，就能提供雷达资料三维场景的展示功能。

3.3 业务扩展能力设计

为满足不断变化的气象业务需求，同时避免系统的重复开发，系统设计时应具备业务扩展能力，可满足如新增观测设备类别、观测设备属性变更、业务流程新增、业务考核评估扩展等需求。因此，系统采用了微服务+工作流引擎的方式保障气象业务不断变化的需求[16]。微服务设计，即将气象探测业务根据业务形态划分为各个独立的业务服务，将所有服务形成统一的服务集，并对服务集中的每个服务系统进行监控和管理，每个服务都是独立部署、独立运行，当其中一个服务宕机不会影响整个平台运行。服务集中的每个服务都是高可用的，保证了系统的稳定性。自动调度中心使用工作流引擎，通过配置业务流程和依赖关系，系统会根据配置规则自动将业务流程串联运行，实现业务流程自动化[17]。

4 系统主要产品设计及实现

雷达组网产品生成业务系统可提供冰雹监测、雷达流数据快速拼图、多源融合降水、多源组合风场、雷暴监测、台风定位、降水类型识别、急流等多种丰富的产品。文章选取冰雹监测产品、多源融合降水产品、多源组合风场产品、台风定位产品，阐述其设计与实现。

4.1 冰雹监测产品

利用新一代天气雷达组网三维数据，融入高空探测资料，结合天气雷达组网格点数据和雷达冰雹探测理论方法，引入了0 ℃、-20 ℃层高度等本地化参数，设计开发了定量化冰雹指数、概率、直径等格点产品监测功能，跟踪冰雹天气的发生、发展过程。冰雹监测产品技术路线见图2所示。

图2 冰雹监测产品设计技术路线

中国气象局灾情直报资料显示2019-05-17T18：00-21：00北京市通州区、大兴区等地出现冰雹天气。该系统成功监测到此次冰雹天气过程，其中，雷达组合反射率因子最大值69 dBz，回波顶高超过14 km，强冰雹指数72，冰雹概率91%，冰雹直径52 mm。系统监测到的冰雹大小及落区与实况基本一致。

4.2 多源融合降水产品

基于新一代天气雷达、自动气象站以及卫星多通道资料等多源观测数据，在选取研究区域均值和标准差特征的基础上结合天气雷达定量估测降水产品，利用人工智能方法进行训练和拟合来获得多源融合降水产品。系统可提供1 h、3 h或24 h多源融合降水产品。产品时间分辨率为1 h，空间分辨率为1 km×1 km。

4.3 多源组合风场产品

多源组合风场产品将风廓线雷达、天气雷达的速度方位显示产品以及探空产品进行组合，形成水平风场。对天气系统及次天气系统环流的强度、位置进行准确描述。产品技术路线包含了单站和组网数据的处理。首先对风廓线雷达与天气雷达的单站数据进行处理及质控，再经组网均一性质控，即结合探空与EC背景场进行质控，最终输出水平风组网产品。

4.4 台风定位产品

基于天气雷达组网数据，利用深度学习和计算机视觉的方法，实现对台风旋转中心的及时准确定位，提供台风中心位置、台风融合风场、台风移动速度等定量数据产品。

使用系统中3 km高度的CAPPI数据，针对台风“安比”、“温比亚”以及“山竹”等个例，进行台风中心的识别。系统给出了台风安比的中心定位结果及其在经纬度方向上的误差，经纬度方向上的拟合相关系数分别为0.9804和0.9941，台风定位产品的中心识别相关性较好。

5 结束语

1)系统采用Java语言，基于反向代理、分布式数据库、大数据统计分析、三维展示等技术，实现了集产品生成、应用和管理于一体的业务服务。在数据产品的分析应用上融合了更多观测资料，涵盖了观测数据及产品展示、数据分析、雷达三维剖面分析、监测告警、用户定制等应用服务，为气象观测和强天气监测提供精准分析。

2)系统采用关系型数据库与文件型数据库混合搭建的方式解决多种类数据存储问题。在未来业务扩展方面，采用微服务+工作流引擎架构建设了应用服务层，为业务扩展提供服务和定制流程服务。采用WebGL技术对数据三维可视化展示进行革新，将JavaScript与OpenGL ES 2.0相结合，基于雷达拼图数据实现三维可视化展示，提升了天气预报分析工作的“可视化”程度。

3)系统以加强天气雷达基本产品和三维组网产品应用为重点，并基于多源观测数据发展冰雹、多源融合降水、风场、台风定位定强、雷暴监测、降水类型识别、急流等综合观测产品，提高了强天气监测产品的制作能力，改善了强天气过程实况预警能力。产品应用效果满足实际业务需求，为预报和服务提供了高分辨率精细化产品。