基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法和入庫(kù)系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法，依次經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、傳統(tǒng)質(zhì)控、基于數(shù)據(jù)挖掘算法的質(zhì)控、基于GIS空間插值質(zhì)控和基于混沌理論的質(zhì)控方、數(shù)據(jù)分類以及入庫(kù)。本發(fā)明還公開了基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)系統(tǒng)，它為四層架構(gòu)模式，從底層到頂層依次為設(shè)備層、通信解析層、匯聚處理層和表示層。本發(fā)明綜合使用多種數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，并將新的入庫(kù)技術(shù)使用到系統(tǒng)中，這不僅可以提高高空數(shù)據(jù)的質(zhì)量，增強(qiáng)質(zhì)控后的高空數(shù)據(jù)對(duì)天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)的指導(dǎo)作用，提高數(shù)據(jù)的代表性、權(quán)威性，而且新入庫(kù)技術(shù)的使用也將提高海量高空數(shù)據(jù)入庫(kù)的效率。
【專利說明】基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法和入庫(kù)系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于氣象數(shù)據(jù)觀測(cè)領(lǐng)域，特別涉及了基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法和入庫(kù)系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]高空氣象數(shù)據(jù)是制作天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)資料，其質(zhì)量好壞直接影響著天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)的正確與否。臺(tái)站氣象觀測(cè)手段的自動(dòng)化和數(shù)據(jù)傳輸速度持續(xù)的提高，觀測(cè)頻率的提高，海量數(shù)據(jù)被采集和傳輸、保存。因此，快速和高效地證實(shí)和標(biāo)注錯(cuò)誤的或者可疑的觀測(cè)記錄的質(zhì)量控制方法是很必要的，這樣才能快速的為用戶提供盡可能可靠的觀測(cè)信息，才能使預(yù)報(bào)員做出盡可能準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)決定。高空數(shù)據(jù)資料的準(zhǔn)確與否直接影響氣象事業(yè)的發(fā)展，而高空氣象數(shù)據(jù)又最容易受到設(shè)備狀態(tài)的和人為觀測(cè)誤差因素的影響，所以高空氣象資料的質(zhì)量控制顯得尤為重要。隨著科學(xué)事業(yè)的不斷深入發(fā)展，科技工作者迫切需要更高質(zhì)量的氣象資料。高空氣象觀測(cè)記錄必須具有代表性、準(zhǔn)確性、比較性。然而氣象資料受到測(cè)站位置、測(cè)量?jī)x器、觀測(cè)技術(shù)、觀測(cè)時(shí)間、觀測(cè)方法等影響，尤其是高空氣象資料，各種非氣象因素造成的影響更大，使得氣象資料大打折扣，氣象資料的質(zhì)量控制的重要性已經(jīng)成為所有氣象資料科技工作者所公認(rèn)。
[0003]高空氣象數(shù)據(jù)資料的控制和評(píng)估業(yè)務(wù)對(duì)保證氣象數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、代表性具有十分重要的意義。以數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和入庫(kù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)平臺(tái)，用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)各類氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、評(píng)估和數(shù)列均一性檢驗(yàn)，以人機(jī)交互的方式實(shí)現(xiàn)氣象資料的訂正，為國(guó)家、省市級(jí)氣象數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檢索提供準(zhǔn)確、標(biāo)準(zhǔn)化、權(quán)威的氣象數(shù)據(jù)資料。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決上述【背景技術(shù)】存在的問題，本發(fā)明旨在提供基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法和入庫(kù)系統(tǒng)，通過對(duì)高空數(shù)據(jù)的位勢(shì)高度、溫度、溫度露點(diǎn)差、風(fēng)等要素綜合使用多種數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法進(jìn)行分析，并將新的入庫(kù)技術(shù)使用到系統(tǒng)中，這不僅可以提高高空數(shù)據(jù)的質(zhì)量，增強(qiáng)質(zhì)控后的高空數(shù)據(jù)對(duì)天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)的指導(dǎo)作用，提高數(shù)據(jù)的代表性、權(quán)威性，而且新入庫(kù)技術(shù)的使用也將提高海量高空數(shù)據(jù)入庫(kù)的效率。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為:
[0006]基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法，包含以下步驟:
[0007]第一步:數(shù)據(jù)采集:通過各自動(dòng)氣象站的傳感器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；
[0008]第二步:數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差判別；
[0009]第三步:使用傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法處理數(shù)據(jù):依次包括氣候?qū)W界限值檢查、邏
[0010]輯檢查、內(nèi)部一致性檢查、時(shí)間一致性檢查、空間一致性檢查；
[0011]第四步:使用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘算法作為質(zhì)控算法處理數(shù)據(jù)，它
[0012]包括以下步驟:
[0013]步驟1:初始化一組權(quán)值和閾值；[0014]步驟2:將一個(gè)氣象自動(dòng)站上傳的各類型氣象數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，沿網(wǎng)絡(luò)正向傳播，計(jì)算當(dāng)前輸入模式實(shí)際輸出與預(yù)期輸出的誤差S ;
[0015]步驟3:如果δ小于給定值ξ，轉(zhuǎn)至步驟5，否則轉(zhuǎn)至步驟4 ;
[0016]步驟4:更新各節(jié)點(diǎn)閾值和權(quán)值，之后轉(zhuǎn)至步驟2 ；
[0017]步驟5:輸出結(jié)果，算法結(jié)束；
[0018]第五步:依次使用基于GIS空間插值質(zhì)控方法和基于混沌理論的質(zhì)控方法處
[0019]理數(shù)據(jù)；
[0020]第六步:數(shù)據(jù)分類:將數(shù)據(jù)按照可疑程度進(jìn)行分類；
[0021]第七步:數(shù)據(jù)入庫(kù):將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0022]其中，上述第二步中的粗差判別采用界限值判定法或者肖維勒判別法或者t檢驗(yàn)判別法。
[0023]其中，上述第七步中的數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)或者Access或者PostgreSQL。
[0024]本發(fā)明包括用于實(shí)施上述基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法的入庫(kù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)為四層架構(gòu)模式，包含從底層到頂層依次連接的設(shè)備層、通信解析層、匯聚處理層和表示層；所述設(shè)備層實(shí)現(xiàn)各自動(dòng)氣象站的無縫接入，所述通信解析層實(shí)現(xiàn)自動(dòng)氣象站與中心服務(wù)站的之間的數(shù)據(jù)通信和解析，并在該層進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述匯聚處理層實(shí)現(xiàn)對(duì)通信解析層傳入的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)分類以及入庫(kù)，所述表示層實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理狀態(tài)的監(jiān)視記錄、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、參數(shù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)備份和文件處理。
[0025]其中，上述設(shè)備層與通信解析層之間通過GPRS或者3G/4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程通信。
[0026]采用上述技術(shù)方案帶來的有益效果是:
[0027]( I)本發(fā)明將多種質(zhì)量控制方法用于系統(tǒng)中，在高空氣象數(shù)據(jù)入庫(kù)前進(jìn)行質(zhì)量控制，將會(huì)大大提高入庫(kù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性。
[0028](2)本發(fā)明將質(zhì)控后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分別為A，B，C，D類，每一類代表不同的數(shù)據(jù)可疑性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的類別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，思路清晰，處理簡(jiǎn)單易懂。
[0029](3)本發(fā)明突破普通三層架構(gòu)模式，將系統(tǒng)劃分成為四個(gè)層次，每一層都具有各自的特有工作和屬性，系統(tǒng)的框架分層效果明顯。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0030]圖1是本發(fā)明的基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法流程圖；
[0031]圖2是本發(fā)明的用于圖1所示入庫(kù)方法的入庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；
[0032]圖3是本發(fā)明的一種基于圖2的具體入庫(kù)系統(tǒng)流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]以下將結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0034]如圖1所示本發(fā)明的基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法流程圖，包括以下步驟:
[0035]第一步:數(shù)據(jù)采集:通過各氣象自動(dòng)站的傳感器對(duì)高空數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；
[0036]第二步:數(shù)據(jù)預(yù)處理:實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象自動(dòng)站通過GPRS通信網(wǎng)絡(luò)或其它方式傳
[0037]遞到氣象局中心服務(wù)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差判別，若數(shù)據(jù)的反常誤差或過失誤差[0038]超過閾值，則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，否則進(jìn)行下一步操作，這是質(zhì)量控制的前期準(zhǔn)
[0039]備工作；
[0040] 第三步:使用傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法處理數(shù)據(jù)，步驟如下:
[0041]1、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行氣候?qū)W界限值檢查:這是指從氣候?qū)W角度不可能發(fā)生的要素值，若數(shù)據(jù)在氣候?qū)W界限值內(nèi)，則進(jìn)行下一步操作，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)錯(cuò)誤；
[0042]2、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯檢查:根據(jù)氣象要素在觀測(cè)規(guī)律以及氣象要素之間的內(nèi)部關(guān)系對(duì)觀測(cè)記錄進(jìn)行邏輯檢查，其邏輯檢查的內(nèi)容包括位勢(shì)高度、溫度、溫度露點(diǎn)差、風(fēng)等。若數(shù)據(jù)符合邏輯檢查要求，則進(jìn)行下一步檢查，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑；
[0043]3、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部一致性檢查:同一時(shí)間觀測(cè)的氣象要素記錄之間的關(guān)系必須符合一定規(guī)律，若數(shù)據(jù)符合內(nèi)部一致性檢查，則進(jìn)行下一步操作，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑；
[0044]4、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間一致性檢查:對(duì)氣象記錄變化是否在一定的時(shí)間范圍內(nèi)變化具有特定的規(guī)律，若數(shù)據(jù)符合時(shí)間一致性檢查，則進(jìn)行下一步操作，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑；
[0045]5、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間一致性檢查:氣象要素在空間上的相關(guān)性檢查，主要方法有空間插值、空間回歸檢查、氣候統(tǒng)計(jì)比較法等，若數(shù)據(jù)符合空間一致性檢查，則進(jìn)行下一步操作，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑；
[0046]第四步:利用數(shù)據(jù)挖掘算法作為質(zhì)控方法處理數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)符合其要求則進(jìn)行下一步操作，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑。本算法主要使用了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，步驟如下:
[0047]1、初始化一組權(quán)值和閾值；
[0048]2、輸入數(shù)據(jù)沿網(wǎng)絡(luò)正向傳播，計(jì)算當(dāng)前輸入模式實(shí)際輸出與預(yù)期輸出的誤差δ ；
[0049]3、如果δ小于給定值ξ，轉(zhuǎn)至步驟5，否則轉(zhuǎn)至步驟4 ；
[0050]4、更新各節(jié)點(diǎn)閾值和權(quán)值，之后轉(zhuǎn)至步驟2 ；
[0051]5、輸出結(jié)果，算法結(jié)束，此時(shí)對(duì)所有樣本訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)模型的輸出都可以滿足要求；
[0052]該算法的偽代碼如下:
[0053]輸入:訓(xùn)練樣本氣溫，包含各個(gè)訓(xùn)練元組及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集；
[0054]輸出:一個(gè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0055]Init Wij, Θ」(Random)//初始化權(quán)值和閾值
[0056]While (預(yù)測(cè)誤差δ≥給定值ξ或訓(xùn)練次數(shù)≤預(yù)測(cè)值)
[0057]{//正向傳播輸入過程
[0058]For inputs中的訓(xùn)練樣本氣溫?cái)?shù)據(jù)
[0059]{For each neuron j in hidden layer and output layer
[0060]{ 7Z = Σ + 6J "計(jì)算節(jié)點(diǎn)j關(guān)于前一層i的凈輸入，其中Oi為第i層的特征
[0061]Oj = M^e'')
[0062]}//使用Sigmoid函數(shù)將每一個(gè)節(jié)點(diǎn)j的輸出映射到[0，I]的區(qū)間中，其中Oj為閾值函數(shù)；
[0063]//誤差逆向傳播過程
[0064]For each neuron j in output layer[0065]Ej = Oj* (1-Oj) * (Tj-Oj)
[0066]//依據(jù)已知樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的真實(shí)負(fù)荷值，計(jì)算節(jié)點(diǎn)j的誤差Ej，其中Tj是基于給定給定訓(xùn)練樣本的已知類標(biāo)號(hào)的真正輸出；
[0067]For each neuron j in output layer
[0068]Ej = Oj* (1-Oj) *Σ (Ek*Wjk)
[0069]Il依據(jù)下一較高層中連接到節(jié)點(diǎn)j的全部節(jié)點(diǎn)的誤差計(jì)算該節(jié)點(diǎn)的誤差Ej,其中Ek是節(jié)點(diǎn)k的誤差，Wjk是由下一較高層中節(jié)點(diǎn)k到節(jié)點(diǎn)j的連接權(quán)；
[0070]For網(wǎng)絡(luò)各個(gè)連接權(quán)值Wij {
[0071]Affij = r*Ej0j
[0072]Wij — ffij+Vffij
[0073]} //權(quán)值更新
[0074]For網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)閾值θ』{
[0075]V Θ j = r*Ej
[0076]Θ j ^ Θ j+V θ j
[0077]}//閾值更新，其中r為學(xué)習(xí)速率
[0078]}
[0079]}
[0080]第五步:使用基于GIS空間插值質(zhì)控方法和基于混沌理論的質(zhì)控方法處理數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)符合其要求則認(rèn)為數(shù)據(jù)正確，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)可疑
[0081]第六步:數(shù)據(jù)分類，對(duì)上述判斷出的可疑數(shù)據(jù)通過綜合判別方法進(jìn)行分類，分為A級(jí)、B級(jí)、C級(jí)、D級(jí)， 所謂綜合判別方法，就是預(yù)先設(shè)定每個(gè)氣象站每種數(shù)據(jù)類型的A級(jí)、B級(jí)、C級(jí)、D級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)范圍，并將這些標(biāo)準(zhǔn)范圍封裝在動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)中，數(shù)據(jù)輸入該動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，將數(shù)據(jù)值與標(biāo)準(zhǔn)范圍進(jìn)行比較，便可以得出自身的數(shù)據(jù)等級(jí):
[0082]A級(jí):有足夠的證據(jù)證明其為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接剔除；
[0083]B級(jí):強(qiáng)可疑數(shù)據(jù)，為危險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)，將其從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中剔除，作為參考檢測(cè)數(shù)據(jù)列入?yún)⒖紨?shù)據(jù)庫(kù)保存。
[0084]C級(jí):可疑數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)比較可疑，但是具有一定的可信度，對(duì)此類數(shù)據(jù)只進(jìn)行本地保存，不上報(bào)。
[0085]D級(jí):弱可疑數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有可疑，但可以作為可信數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但要進(jìn)行弱可疑備注。
[0086]如圖2所示用于實(shí)施上述入庫(kù)方法的入庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖，該系統(tǒng)為四層架構(gòu)模式，包含從底層到頂層依次連接的設(shè)備層、通信解析層、匯聚處理層和表示層。其中，設(shè)備層與通信解析層通過GPRS或3G/4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程通信。設(shè)備層實(shí)現(xiàn)各氣象自動(dòng)站的無縫接入，該層兼容了基準(zhǔn)站、基本站、一般站、區(qū)域站及衛(wèi)星通信站等。通信解析層在整個(gè)系統(tǒng)框架中起到承上啟下的作用，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)和中心服務(wù)站的通信和解析。匯聚處理層實(shí)現(xiàn)對(duì)通信解析層傳入的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并進(jìn)行質(zhì)量控制，最后進(jìn)行入庫(kù)處理。表示層實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理狀態(tài)的監(jiān)視記錄，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、參數(shù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)備份、文件處理、文件傳輸。數(shù)據(jù)采集在設(shè)備層完成，數(shù)據(jù)預(yù)處理在通信解析層完成，數(shù)據(jù)質(zhì)控、分類以及入庫(kù)在匯聚處理層完成。[0087]如圖3所示一種基于圖2的具體入庫(kù)系統(tǒng)流程圖，首先各氣象站點(diǎn)填報(bào)高空數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)格式為EXCEL，然后將報(bào)表送審批模塊審核，先是由省局審核，通過后再上報(bào)給國(guó)家局審核，審批通過以后將數(shù)據(jù)報(bào)送質(zhì)控模塊，由質(zhì)控模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行具體的質(zhì)量控制，最后將處理完畢的數(shù)據(jù)提交入庫(kù)模塊進(jìn)行入庫(kù)處理。若有告警信息則將告警信息上傳并通過短信模塊發(fā)送至質(zhì)控模塊請(qǐng)求處理，日志模塊則是將上述流程進(jìn)行細(xì)化記錄，權(quán)限模塊通過日志記錄對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行更新，并將用戶權(quán)限更新結(jié)果的確認(rèn)反饋到審批模塊。
[0088]以上實(shí)施例僅為說明本發(fā)明的技術(shù)思想，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡是按照本發(fā)明提出的技術(shù)思想，在技術(shù)方案基礎(chǔ)上所做的任何改動(dòng)，均落入本發(fā)明保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法，其特征在于:包含以下步驟: 第一步:數(shù)據(jù)采集:通過各自動(dòng)氣象站的傳感器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集； 第二步:數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差判別； 第三步:使用傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法處理數(shù)據(jù):依次包括氣候?qū)W界限值檢查、邏輯檢查、內(nèi)部一致性檢查、時(shí)間一致性檢查、空間一致性檢查； 第四步:使用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘算法作為質(zhì)控算法處理數(shù)據(jù)，它包括以下步驟: 步驟1:初始化一組權(quán)值和閾值； 步驟2:將一個(gè)氣象自動(dòng)站上傳的各類氣象數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，沿網(wǎng)絡(luò)正向傳播，計(jì)算當(dāng)前輸入模式實(shí)際輸出與預(yù)期輸出的誤差； 步驟3:如果步驟2計(jì)算的誤差小于給定值，轉(zhuǎn)至步驟5，否則轉(zhuǎn)至步驟4 ； 步驟4:更新各節(jié)點(diǎn)閾值和權(quán)值，之后轉(zhuǎn)至步驟2; 步驟5:輸出結(jié)果，算法結(jié)束； 第五步:依次使用基于GIS空間插值質(zhì)控方法和基于混沌理論的質(zhì)控方法處理數(shù)據(jù)； 第六步:數(shù)據(jù)分類:將數(shù)據(jù)通過綜合判別方法進(jìn)行分類； 第七步:數(shù)據(jù)入庫(kù):將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法，其特征在于:所述第二步中的粗差判別采用界限值判定法或者肖維勒判別法或者t檢驗(yàn)判別法。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法，其特征在于:所述第七步中的數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)或者Access或者PostgreSQL。
4.用于實(shí)施權(quán)利要求1所述基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法的入庫(kù)系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)為四層架構(gòu)模式，包含從底層到頂層依次連接的設(shè)備層、通信解析層、匯聚處理層和表示層；所述設(shè)備層實(shí)現(xiàn)各自動(dòng)氣象站的無縫接入，所述通信解析層實(shí)現(xiàn)自動(dòng)氣象站與中心服務(wù)站的之間的數(shù)據(jù)通信和解析，并在該層進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述匯聚處理層實(shí)現(xiàn)對(duì)通信解析層傳入的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)分類以及入庫(kù)，所述表示層實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理狀態(tài)的監(jiān)視記錄、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、參數(shù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)備份和文件處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述用于實(shí)施權(quán)利要求1所述基于多種質(zhì)控方法的高空氣象資料入庫(kù)方法的入庫(kù)系統(tǒng)，其特征在于:所述設(shè)備層與通信解析層之間通過GPRS或者3G/4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程通信。
【文檔編號(hào)】G01W1/10GK103942251SQ201410093749
【公開日】2014年7月23日 申請(qǐng)日期:2014年3月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月13日
【發(fā)明者】李濤, 邱忠洋, 李娟 , 周歡樂, 范文波 申請(qǐng)人:南京信息工程大學(xué)