基于Web‑GIS的相似台风匹配算法及软件支持系统的制作方法

本发明涉及气象水文监测领域，特别涉及基于Web GIS的相似台风匹配算法及软件支持系统。

背景技术：

我国东南沿海地区受台风侵袭频繁，平均每年台风灾害次数为2.8次，近年来影响沿海地区的台风数量和灾情损失均有明显增加的趋势，2004年“云娜”、2006年“桑美”、2016年“莫兰蒂”等台风相继都对浙江、福建等省份造成了重大影响，加强台风路径的实时跟踪和预测研究非常重要。此外，在台风的研究工作中，需要对当前台风和历史台风的相关情况进行大量的比较分析工作，现有的方式是根据卫星云图等资料，人工查询历史台风数据并逐一与当前实时台风进行对比，从而在众多的历史台风当中寻找与当前实时台风相似的历史台风。这种工作方式耗费大量的人力资源，不仅缺乏严格的匹配标准，人为主观性强，并且智能化程度低，工作效率低下，而且不能直观的显示当前台风和历史台风的对比。因此我们发明了一种集台风信息查询、预报、统计等服务为一体的相似台风匹配算法及软件支持系统，能够让民众及时了解台风可能造成的风雨影响和灾情情况，为有关部门高效地安排防御调度提供依据。

技术实现要素：

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于Web GIS的相似台风匹配算法及软件支持系统。

为实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于Web GIS的相似台风软件支持系统，包括实时台风路径同步模块、实时台风路径显示模块、实时台风匹配模块、历史台风对比模块、水雨灾情查询模块、历史台风统计模块、数据管理模块、用户管理模块、数据存储模块，所述实时台风路径同步模块的在服务器后台独立运行，实时同步获取美国、日本、台湾和中国四个预报台预报的台风的位置、风力、风圈、气压、强度等信息，并将信息存储到数据库对应的库表中。

进一步的，数据库表包括台风位置及特征表、台风状态表、台风预报表、雨情特征表、潮位表、灾情表；台风预报表和台风位置及特征表通过实时台风同步程序同步表内信息，台风状态表通过数据库逻辑语句从台风位置及特征表汇总信息，雨情特征表、潮位表、灾情表可通过前端数据接口页面自动或人工修改数据，实现便捷的管理和维护操作。

进一步的，当同一时刻存在多场实时台风时，设置当前台风选择功能，从多场实时台风当中选择当前台风进行实时台风匹配。

本发明还提供了一种用于基于Web GIS的相似台风软件支持系统的相似台风匹配算法，实时台风匹配包括四种相似台风匹配算法，包括：实时缓冲区法、特征相似法、预测路径法和综合匹配法。

进一步的，所述实时缓冲区法，包括如下步骤：

步骤1：以当前台风位置为圆心，确定一个缓冲半径缺省为200公里的区域；

步骤2：计算经过该区域的历史台风的关键点到圆心的距离；

步骤3：根据步骤2中的距离进行排序，距离越小相似度越高，反之越低。如果有2个以上的历史台风关键点都在缓冲圆内，以离圆心最近的关键点和圆心之间的距离为标准进行排序。

进一步的，所述特征相似法，包括如下步骤：

步骤1：以地理相似为前提，输入当前台风缓冲圆半径，默认值为200km；

步骤2：输入匹配时长（匹配时长代表从台风起始点到结束点的路径，默认为24小时），输入匹配间隔（匹配间隔代表缓冲圆的绘制间隔，默认为24小时），选择季节相似，选择移速相似，选择强度相似；

步骤3：根据步骤2中的选择，计算相似台风相似度，并进行排序。

进一步的，所述预测路径法，包括如下步骤：

步骤1：以台风当前点为基础，台湾、中国、美国和日本气象台预测路径的包络范围作为约束条件，绘制最大面积包络线；

步骤2：计算每个相似历史台风落在预测区域内的关键点个数与当前台风预报点个数之比，作为预测路径法的相似度；

步骤3：根据步骤2中的相似度进行排序。

进一步的，所述综合匹配法，包括如下步骤：

步骤1：根据特征相似法匹配出相似台风（S₁，S₂，…，S_n），预测路径法匹配出的台风为（T₁，T₂，…，T_m），交集(Q₁,Q₂,…,Q_j)即为综合匹配算法搜索出的历史台风；

步骤2：计算步骤1中得到的相似台风(Q₁,Q₂,…,Q_j)的相似度；

步骤3：根据步骤2中的相似度进行排序。

本发明的有益之处在于：本发明的基于Web GIS的相似台风综合查询系统能直观的显示当前台风和历史台风以及历史台风之间的对比，便捷的查询水雨灾情，能够进行历史台风的统计，本发明的台风匹配方法多样化，满足不同人群的关注点不同的需求。

附图说明

图1是本发明设计相似台风综合查询系统的功能结构示意图。

图2 是本发明中相似台风实时缓冲区匹配算法原理图。

图3 是本发明中相似台风特征相似匹配算法原理图。

图4 是本发明中相似台风预测路径匹配算法原理图。

图5 是本发明中相似台风综合匹配算法原理图。

图6是采用凸包算法绘制包络线示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图针对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明的相似台风软件支持系统在实际应用过程当中，包括服务器端、客户端、实时台风同步端；其中，服务器使用Web服务器，通过http协议与客户端实现交互响应，服务器中设置连接数据库模块、当前台风选择模块、相似台风匹配算法模块、水雨灾情读取模块、台风统计算法模块、数据修改模块、用户识别模块；客户端可以设置于电脑、平板、手机等移动和非移动终端，系统能够在这三种终端的各个浏览器上运行，各个终端上分别包括实时台风路径显示模块、匹配标准选择模块、当前台风选择模块、台风简单信息模块、水雨灾情显示模块、历史台风路径对比显示模块、历史台风统计显示模块、用户管理显示模块、数据管理显示模块；实时台风同步端同步实时台风并进行存储，包括数据库连接模块、实时台风数据源模块、数据缓存模块。

实际应用中，客户终端的使用者通过终端上的虚拟按键或实体按键输入指令选择当前台风，触发当前台风选择指令开始工作，服务器接收到指令，并对其进行解析后开始工作，根据使用者的选择传输当前台风的信息，并在浏览器界面显示当前台风路径。接下来使用者可根据需要通过按键从四种相似台风匹配算法中任选一种，进行当前台风匹配，在匹配出的所有台风中使用者可在前端界面通过按键选择想要显示的台风。此外，实时缓冲区法默认缓冲半径为200km，使用者可通过按键手动输入其他值；特征相似法默认地理相似缓冲半径为200km，使用者可通过按键手动输入其他值，也可在匹配时长、匹配间隔、季节相似、移速相似、强度相似几个匹配标准中自由组合进行选择；预测路径法默认匹配时长24小时，使用者可通过按键手动更改；综合匹配法包括特征相似法和预测路径法中的所有匹配标准，使用者可以在几个匹配标准中自由组合进行选择。

在获取当前台风的相似台风之后，使用者选择关注的相似台风发送指令给服务器，服务器根据获取的相似台风的编号从数据库中获取相似台风的水雨灾情信息，发送给前端浏览器，使用者可通过图形化界面直观的获取信息。

使用者可根据历史台风的某一信息，比如年份、编号、登陆强度、登陆地点等，通过按键输入字符串，发送指令给服务器，服务器从数据库中查询到相关台风后，传输数据到客户终端，使用者再重复上述步骤，即可找到目标历史台风，历史台风的匹配方法采用特征相似法，实施步骤同上。

历史台风统计中，针对某一地点A，使用者可通过终端按键输入台风统计范围，选择台风统计方法，点击“统计”按键发送指令给服务器，服务器根据接收到的指令进行历史台风的统计，统计影响A地的台风数、登陆A地的台风数、登陆A地台风所占比例。

管理员使用者可通过数据管理界面在客户终端修改台风相关信息，包括台风基础信息、登陆信息、雨情信息、潮位信息、灾情信息等，使用者在前端界面通过按键输入信息后，服务器接收指令后，读取数据将其存入数据库相应的库表中。

使用者可通过帮助选项功能，了解系统的一些基本信息，点击“帮助”按键，发送指令给服务器，服务器从后台存储中查找帮助文档，发送到前端浏览器并进行解析，使用者即可阅读文档，增强对系统的理解。

作为本发明优选，本发明提出了以下优选实施方式：

参照图2所示，相似台风实时缓冲区匹配算法包括：

步骤1：当前台风位置为圆心确定一个缓冲半径缺省为200公里的区域；

步骤2：计算经过该区域的历史台风的关键点到圆心的距离，若相似台风1的关键点到圆心的距离为d₁, 相似台风2的关键点到圆心的距离为d₂,则相似台风1的相似度为S₁=(1-d₁/r) ×100%，相似台风2的相似度为S₂=(1-d₂/r) ×100%;

步骤3：根据步骤2中的距离进行排序，如果S₁>S₂，则相似台风1的相似度比相似台风2高。如果有2个以上的历史台风关键点都在缓冲圆内，以离圆心最近的关键点和圆心之间的距离为标准进行排序。

如图3所示，相似台风特征相似匹配算法包括：

步骤1：以地理相似为前提，输入当前台风缓冲圆半径，默认值为200km；

步骤2：输入匹配时长（匹配时长代表从台风起始点到结束点的路径，默认为24小时），输入匹配间隔（匹配间隔代表缓冲圆的绘制间隔，默认为24小时），选择季节相似，选择移速相似，选择强度相似；

步骤3：根据步骤2中的选择，计算相似台风相似度步骤3包括：

步骤3a: 以缓冲圆圆心与每条相似历史台风路径上相应关键点之间的距离d和缓冲圆半径r的比值确立相似度SSI=1-(d/r)²；

步骤3b：以缓冲圆内所有的关键点的相似度的平均值作为历史台风在该缓冲圆处的相似度，记作SSIR，

步骤3c：求得所有的SSIR，再其求平均值得出该历史台风与当前实时台风的相似度SSIF，

通过步骤3的计算得到了得到了一条相似台风的相似度，同理可计算出其他相似台风的相似度，计算完成后进行排序。

如图4所示，相似台风预测路径匹配算法包括：

步骤1：以台风当前点为基础，台湾、中国、美国和日本气象台预测路径的包络范围作为约束条件，绘制最大面积包络线，如图6所示，这里采用凸包算法绘制包络线，其步骤包括：

步骤1a：给定一个点集P={P₀,P₁,.....P_n},找出点集中Y（Y代表点的纵坐标）值最小的点，如果Y值最小的点有多个，可选择其中X（X代表点的横坐标）值最小的；

步骤1b：假设上一步找出的点位P₀，现在对剩下的点进行极角排序，按逆时针极角从小到大排序，假定排序结果集为{P₁,P₂,P₃,P₄,....P_n}。这里不一定有N个点，因为可能存在几个点的极角相同，这时取据P₀距最远的点，也或者你设定了一个极角阈值，当两个点的极角差小于该阈值时，取据P₀距离远的点，这时生成的凸包有一点点误差，误差的大小取决于你设置的阈值。本程序没采用阈值，所以生成的凸包理论上不存在误差。在进行极角排序时，不需要真的算法每个点的极角（这里的极角是该点与P₀相对于X轴的夹角），只需要使用向量叉积来判断即可，这个过程使用了链表来存储排序结果，因为这个过程会进行频繁的插入；

步骤1c：将P₀、P₁、P₃入栈，P₀、P₁这两个点肯定在凸包上（原因很简单，P₀不用解释，P₁因为它是极角最小的且为第一个点），P₂则不一定在凸包上，然后进行循环(for(int i=2;i<n;i++），判定栈顶的下一个点，栈顶点，及p[i]点这三点组成的折线段是否向左转，如果是的话，则p[i]入栈；否则，当前位于栈顶的点不在凸包上，弹栈（该过程进行回溯,确保之前的所有点转向正确，这个步骤很重要，不然不能生成凸多边形），最后返回栈即可。

步骤2：计算每个相似历史台风落在预测区域内的关键点个数n与当前台风预报点个数m之比，即相似度S=n/m,作为预测路径法的相似度；

步骤3：根据步骤2中的相似度进行排序。

如图5所示，相似台风综合匹配算法包括：

步骤1：根据特征相似法匹配出相似台风（S₁，S₂，…，S_n），预测路径法匹配出的台风为（T₁，T₂，…，T_m），交集(Q₁,Q₂,…,Q_j)即为综合匹配算法搜索出的历史台风；

步骤2：计算步骤1中得到的相似台风(Q₁,Q₂,…,Q_j)的相似度，以Q₁为例来说明综合匹配法的相似度，Q₁根据特征相似法计算出的相似度为S₁，根据预测路径法计算出的相似度为T₁ ，则Q₁的相似度为；

步骤3：根据步骤2中计算出的相似度进行排序。

以上描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。