饒?jiān)铞? 藍(lán)秋萍

摘要：該平臺(tái)采用C# Visual Studio 2010的C/S架構(gòu)，本文主要介紹該平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理和監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。實(shí)現(xiàn)了：（1）實(shí)時(shí)小時(shí)雨量、風(fēng)力、能見度、高低溫等氣象要素的快速監(jiān)測(cè);（2）任意時(shí)段氣象要素快速統(tǒng)計(jì)和相應(yīng)氣象預(yù)警服務(wù)短信和word決策服務(wù)材料生成等功能。該平臺(tái)已業(yè)務(wù)運(yùn)行近3年，彌補(bǔ)了Ewips、Swan等日常氣象業(yè)務(wù)平臺(tái)暫時(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能，該平臺(tái)操作簡(jiǎn)單、自動(dòng)化程度高、預(yù)警時(shí)間快，提高了災(zāi)害性天氣短信直報(bào)業(yè)務(wù)的工作效率。

關(guān)鍵詞：氣象要素;監(jiān)測(cè)預(yù)警;數(shù)據(jù)處理;短信直報(bào)

中圖分類號(hào)：TP277? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1007-9416（2018）10-0000-00

1平臺(tái)架構(gòu)和開發(fā)運(yùn)行環(huán)境

本平臺(tái)基于Windows 7的32位操作系統(tǒng)、使用C# Visual Studio 2010的C/S架構(gòu)開發(fā)，程序類庫(kù)為.Net Framework4.0，Word操作引用為Microsoft Office 2007。該平臺(tái)由配置管理、數(shù)據(jù)處理、監(jiān)測(cè)預(yù)警和人工業(yè)務(wù)四個(gè)模塊組成。等經(jīng)測(cè)試，該平臺(tái)可在Windows7和Windows XP 操作系統(tǒng)上運(yùn)行，系統(tǒng)要求安裝.Net Framework4.0（或更高版本）、和Office Word2007（或更高版本）。

2 數(shù)據(jù)處理和質(zhì)量監(jiān)控

2.1 原始數(shù)據(jù)處理

該平臺(tái)采用本平臺(tái)后臺(tái)線程 預(yù)先處理好的數(shù)據(jù)，采集配置站點(diǎn)的最高氣溫、最低氣溫、極大風(fēng)、能見度和雨量等要素，形成新的數(shù)據(jù)文件，其命名方式為：yyyyMMddHHmm.txt，數(shù)據(jù)格式為：區(qū)站號(hào) 雨量? 最高氣溫? 最低氣溫? 極大風(fēng)速 最低能見度[A1]。數(shù)據(jù)線程處理過(guò)程中占用計(jì)算機(jī)后臺(tái)內(nèi)存資源，不占用程序界面資源，處理過(guò)程中平臺(tái)仍可進(jìn)行要素最新排名查看和人工統(tǒng)計(jì)的操作，不影響平臺(tái)的運(yùn)行。實(shí)況監(jiān)測(cè)預(yù)警的時(shí)間在出現(xiàn)達(dá)到預(yù)警條件后3分鐘左右，24小時(shí)要素統(tǒng)計(jì)一般可達(dá)到秒刷，效率顯著高于“短臨預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)”和 EWIPS。

2.2 數(shù)據(jù)流程和質(zhì)控

平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量做了基本的判斷和監(jiān)控，主要有數(shù)據(jù)缺報(bào)、數(shù)據(jù)前后不一致、超出合理數(shù)值范圍三個(gè)方面。數(shù)據(jù)流程及缺報(bào)判斷：如泉州共N個(gè)自動(dòng)站，采集最新時(shí)次T1的報(bào)文，每分鐘滾動(dòng)判斷當(dāng)前時(shí)次數(shù)據(jù)是否更新和下個(gè)時(shí)次的報(bào)文是否已到，數(shù)據(jù)更新后啟動(dòng)T1時(shí)次的統(tǒng)計(jì)，下個(gè)時(shí)次T2的報(bào)文到達(dá)后（站點(diǎn)數(shù)要求500個(gè)以上），前一個(gè)時(shí)次T1共采集了N1個(gè)站點(diǎn)，剩余N-N1個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)當(dāng)做缺報(bào)，在數(shù)據(jù)讀取日志框中顯示缺報(bào)的站點(diǎn)和數(shù)量。逐時(shí)雨量后臺(tái)統(tǒng)計(jì)時(shí)，要用到過(guò)去多個(gè)時(shí)次的數(shù)據(jù)文件，如果判斷到某個(gè)時(shí)次缺報(bào)的站點(diǎn)數(shù)多于10個(gè)站次，則該時(shí)次的數(shù)據(jù)先重新采集再做統(tǒng)計(jì)，其余統(tǒng)計(jì)不做數(shù)據(jù)的補(bǔ)采;數(shù)據(jù)前后不一致：如雨量統(tǒng)計(jì)中12時(shí)55分合計(jì)雨量為3毫米，而13時(shí)00分合計(jì)雨量為0毫米（整點(diǎn)雨量清零，可能是通訊模塊問(wèn)題），則在日志框中顯示該站點(diǎn)雨量數(shù)據(jù)有誤;超出合理數(shù)值范圍：如某站最高氣溫大于45度等，則在日志框中顯示該站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)有誤。

3功能模塊及實(shí)現(xiàn)過(guò)程

3.1 實(shí)況監(jiān)測(cè)預(yù)警

實(shí)況監(jiān)控預(yù)警是本平臺(tái)的核心業(yè)務(wù)功能，處理流程的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

（1） 逐60秒判斷自動(dòng)站AI文件是否更新。如有更新，后續(xù)數(shù)據(jù)處理過(guò)程需時(shí)30秒左右，而文件到達(dá)時(shí)間比數(shù)據(jù)時(shí)間遲1分多，因此可以做到實(shí)況出現(xiàn)后3分鐘左右預(yù)警;

（2）提取泉州（可配置）逐5分鐘自動(dòng)站氣象要素，存儲(chǔ)為數(shù)據(jù)文本。氣象要素含累積雨量、最高氣溫、最低氣溫、極大風(fēng)速、最低能見度。

（3）統(tǒng)計(jì)過(guò)去1小時(shí)、3小時(shí)、6小時(shí)、24小時(shí)累積雨量，1小時(shí)累積雨量可做到逐5分鐘資料的統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)20時(shí)至今最高氣溫、最低氣溫、極大風(fēng)速。當(dāng)小時(shí)雨量、合計(jì)雨量等氣象要素達(dá)到預(yù)設(shè)的預(yù)警值時(shí)，生成預(yù)警文字信息并發(fā)出警報(bào)聲。

（4）采用字典排序法進(jìn)行排序，以便直觀查看。該排序方法可綁定站點(diǎn)和氣象要素，處理速度快、不易出錯(cuò)。

3.2任意時(shí)段氣象要素快速統(tǒng)計(jì)

任意時(shí)段氣象要素統(tǒng)計(jì)采用“數(shù)據(jù)處理”模塊中保存的數(shù)據(jù)文本，數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化后也提高了統(tǒng)計(jì)效率，顯著高于EWIPS和“短臨預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)”。Word表格生成采用Micosoft Office 插件，調(diào)用Word模塊，根據(jù)統(tǒng)計(jì)要素、時(shí)間及設(shè)定的要素臨界值，生成Word表格，可多要素可同時(shí)統(tǒng)計(jì)到Word。

4 結(jié)語(yǔ)

本文介紹了“氣象要素實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)”的構(gòu)架，闡述了其數(shù)據(jù)流程和主要功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。該平臺(tái)采用后臺(tái)數(shù)據(jù)處理方式，提取配置站點(diǎn)的相關(guān)要素，可提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和實(shí)況監(jiān)測(cè)預(yù)警的效率。該平臺(tái)操作簡(jiǎn)單、自動(dòng)化程度高、預(yù)警時(shí)間快，在監(jiān)測(cè)預(yù)警服務(wù)實(shí)際業(yè)務(wù)工作中效率較高。

參考文獻(xiàn)

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Design and Implementation of Real-time Monitoring and Early Warning Platform for Meteorological Elements

RAO Xin-Xin 1 ，LAN Qiu-ping 2

（1.Fujian Shishi Meteorological Bureau， Fujian Shishi 362700; 2.Fujian Quanzhou Meteorological Bureau， Fujian Quanzhou? 362000）

Absrtact： The platform adopts C/S architecture of C# Visual Studio 2010. This paper mainly introduces the implementation process of data processing and monitoring and early warning module of the platform. It realizes the following functions： 1. real-time hourly rainfall， wind power， visibility， high and low temperature and other meteorological elements fast monitoring; 2. fast statistics of meteorological elements at any time and corresponding meteorological early warning service short message and word decision-making service material generation. The platform has been in operation for nearly three years， making up for the functions that Ewips， Swan and other daily meteorological service platforms can not achieve for the time being. The platform has simple operation， high automation， fast warning time， and improves the working efficiency of the disaster weather short message direct reporting service.

Key words： meteorological elements; monitoring and early warning; data processing; short message direct reporting.