[发明专利]一种可视化风暴潮-海浪耦合预报方法

权利要求书

1.一种可视化风暴潮-海浪耦合预报方法，其特征在于，包括以下过程：

(1)基于Scrapy框架对气象部门发布的多线程数据进行爬取与解析，形成预报文本、图片及预测数据；

(2)将预报文本和图片采用Redis持久化存储方式存取，将预测数据存入PostgreSQL数据库中，当产生数据增量时，通过调用消息通知应用向手机客户端发送消息，同时数据驱动线程会向风暴潮-海浪耦合模式发送数据和启动命令，自动启动耦合模式的运行，并将预测数据作为驱动；

(3)风暴潮-海浪耦合模式运行时，风暴潮模式和海浪模式分量分别采用ADCIRC和SWAN，两个模式分量通过耦合器控制同时运行，并交换数据；

(4)风暴潮-海浪耦合模式运算完成后将超算数据输入到原始数据资源队列中，当数据预处理程序监测到原始数据资源队列不为空时，则启动数据预处理组件，对原始数据资源队列中的超算数据进行处理，并输出到可视化数据资源队列中；

(5)前端引擎通过获取可视化资源数据队列中的数据，再通过基于Leaflet的粒子可视化方法以及栅格数据图层绘制方法，将最终的结果呈现在海洋球上；

所述步骤(4)中，数据预处理组件对原始数据资源队列中的超算数据处理的具体方法如下：

1)首先将队列中的数据分为要素数据和格点数据分别加载到内存，采用python中的pandas库对数据进行清理、合并和转换，最终形成只包含经度、纬度以及要素数据的csv格式文件，并存储到PostgreSQL数据库中；

2)再通过python中GDAL地理信息处理库中的gdal_grid应用，利用公式(1)对要素数据进行反距离加权算法插值计算,通过得到每一个像素点和选定控制点对的逼近关系，以及相对应的权重关系，求得像素点相对应的变化关系，进而将数据填充为格点化文件，形成持久化存储的tiff文件；

3)通过最小边界几何方法，计算csv文件中的散点数据凸的外包络面，并结合陆地地形数据文件，形成要素数据的边界shp文件；

4)将获取的tiff文件和shp文件输入到GDAL地理信息处理数据库中的gdalwarp应用，以shp文件为边界对所形成的栅格文件进行裁剪，形成最终所需要的区域栅格数据文件，将解析后的数据通过Redis文件数据库进行索引存储。

2.根据权利要求1所述的一种可视化风暴潮-海浪耦合预报方法，其特征在于，所述步骤(1)中的具体方法如下：在调度器中将信息爬取分为文本信息获取、图片信息获取、台风信息获取三个进程，并通过调度器实现各进程的有序进行，在下载器中实现网页的请求并返回框架能识别的文档内容，并将该内容发送至信息解析端，借助爬虫文档解析组件BeautifulSoup，依据数据特点，将网页结构拆解形成预报文本、图片以及预测数据。

3.根据权利要求1所述的一种可视化风暴潮-海浪耦合预报方法，其特征在于，所述步骤(3)中，模式运行时，ADCIRC模式的风场模块读取台风或者热带气旋的强度和路径信息，用来计算模式的驱动风场，并且通过耦合器将计算出来的风场传递给SWAN模式，两者采用相同的风场驱动，ADCIRC模式的驱动场采用Jelesnianski的圆形台风模型。

4.根据权利要求1所述的一种可视化风暴潮-海浪耦合预报方法，其特征在于，所述步骤(5)的具体方法如下：

1)对裁切形成的tiff文件中的矢量数据，基于GDAL地理数据处理库中的gdal_translate应用，提取文件中的格点信息，重组数据文件为ascgrid格式文件；

2)根据ascgrid网格数据中头文件信息确定Canvas图层与地图引擎的融合位置，包括数据量、网格起始位置和网格大小，从而确定网格的起始位置及画布的范围；

3)在已形成的画布上绘制矢量图层，首先在区域网格内随机初始化风粒子，每一个格点的粒子包含五个属性，粒子在球体上的经度和纬度，风的属性信息、波浪的属性信息，以及粒子的生命周期，初始化完成后，根据当前格点风和波浪方向的位置，确定下一个帧风或者波浪的位置，数据需要实时更新，并通过基于leaflet的VectorField可视化类绘制图形元素并逐步渲染形成数据图层；

4)对于标量图层则通过基于leaflet的canvasLayer可视化类，根据值的大小，实时渲染区域内的网格，借助开源的chroma.js色标组件，实时绘制图层色标，为加快图层的切换速度，形成流场动态展示效果，动画播放采用直接渲染好的tiff图层进行叠加，并存储在Cache缓存中，切换则通过React框架中的控制组件进行表现；

5)将形成的标量和矢量图层通过Cesium地图引擎的材质图层组件加载相关图层，实现标量和矢量图层在三维地球引擎上的叠加。