空气质量模式预报数据的可视化方法及装置与流程

本发明涉及空气质量模式预报领域，更为具体来说，本发明涉及一种空气质量模式预报数据的可视化方法及装置。

背景技术：

现有技术在空气质量数值模式预报时，在水平方向上将地理空间划分为规则的网格，每个网格大小固定(例如5km×5km)，在网格顶点输出模式预报数据，比如pm2.5浓度值、pm10浓度值和/或so2浓度值等；在垂直方向上，将预报空间划分为多层，每层的网格数目相同。在数据的可视化上，往往以地面层的空气质量预报结果数据表示该区域内的空气质量状况，上述方法存在以下缺点：1)空气污染过程在地理空间上是三维立体的，存在从高空到地面不同层之间的传输、沉降，单层污染物无法完整地表示空间污染状态，而且对于空气质量模式预报结果也是选取了部分数据；2)相较于单层平面的展示，三维立体更加形象，符合人们对实际空气质量污染状况的认知。

由此可见，现有技术中空气质量模式预报数据通常以二维分布图形式展示，在数据源上选取单层污染物渲染。

技术实现要素：

本发明创新地提供了一种空气质量模式预报数据的可视化方法，实现在浏览器端空气质量模式预报数据的三维可视化。

为实现上述的技术目的，一方面，本发明公开了一种空气质量模式预报数据的可视化方法。所述空气质量模式预报数据的可视化方法包括：由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，三维纹理数据包括地理范围以及地理范围所包括的各个地理区块对应的空气质量数据；在地图上建立所述地理范围的立方体；以观察点为起点与观察点可见的立方体各面上的各个点建立射线，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点；根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，依据颜色属性值与空气质量数据的对应关系，将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值；针对各条射线，分别对同一条射线上各个采样点的颜色属性值进行累加以得到观察点可见的立方体各面与所述射线的交叉点处的颜色属性值，从而生成空气质量模式预报数据的三维立体展示。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，所述地理区块为网格，所述空气质量模式预报数据是多个网格数据，各个网格的大小相同而且每层网格的数目相同；由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，包括：根据空气质量模式预报数据中网格总行数、总列数和总层数、网格大小、层高、以及中心点坐标和中心点坐标对应的行号和列号，计算地理范围的顶点坐标。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点，包括：在射线位于立方体内的部分上按照预设间隔生成多个采样点。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，包括：通过向下取整函数将各个地理区块对应的原始空气质量数据分别处理成介于0-255之间的对应整数，作为纹理存储的空气质量数据。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，包括：将各个采样点位置所属的地理区块对应的纹理存储的空气质量数据转化为原始空气质量数据。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，所述空气质量数据包括污染物浓度值。

进一步地，对于所述空气质量模式预报数据的可视化方法，所述颜色属性值包括颜色透明度值。

为实现上述的技术目的，另一方面，本发明公开了一种空气质量模式预报数据的可视化装置。所述空气质量模式预报数据的可视化装置包括：三维纹理数据生成单元，用于由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，三维纹理数据包括地理范围以及地理范围所包括的各个地理区块对应的空气质量数据；立方体建立单元，用于在地图上建立所述地理范围的立方体；射线采样单元，用于以观察点为起点与观察点可见的立方体各面上的各个点建立射线，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点；颜色属性值转化单元，用于根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，依据颜色属性值与空气质量数据的对应关系，将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值；颜色属性值累加单元，用于针对各条射线，分别对同一条射线上各个采样点的颜色属性值进行累加以得到观察点可见的立方体各面与所述射线的交叉点处的颜色属性值，从而生成空气质量模式预报数据的三维立体展示。

为实现上述的技术目的，又一方面，本发明公开了一种计算设备。所述计算设备包括：一个或多个处理器，以及与所述一个或多个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述方法。

为实现上述的技术目的，再一方面，本发明公开了一种机器可读存储介质。所述机器可读存储介质存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行上述方法。

本发明的有益效果为：

本发明实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化方法及装置，预先将空气质量模式数据生成三维纹理数据，在地图上依据三维纹理数据坐标建立立方体模型，采用射线法间隔生成立方体内采样点，从三维纹理数据中提取采样点空气质量数据，依据颜色图例，将空气质量浓度值转化为对应的颜色值，最后对所有颜色值进行颜色和透明度累加，生成最终的效果。可以在浏览器端实现空气质量模式预报数据的三维立体展示，计算方法简单，可以在webgl程序中快速实现。

附图说明

图中，

图1为本发明一个实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化方法的流程图；

图2为本发明一个示例提供的空气质量模式网格数据的示意图；

图3为本发明一个示例提供的射线与立方体相交的示意图；

图4为本发明一个示例提供的颜色rgb值和污染物浓度值对应关系的图例；

图5为本发明一个示例提供的空气质量模式预报数据的三维立体展示效果图；

图6为本发明另一个实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化装置的结构示意图；

图7为根据本发明实施例的用于空气质量模式预报数据的可视化处理的计算设备的结构框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明提供的空气质量模式预报数据的可视化方法及装置进行详细的解释和说明。

图1为本发明一个实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化方法的流程图。

如图1所示，在步骤s110，由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，三维纹理数据包括地理范围以及地理范围所包括的各个地理区块对应的空气质量数据。其中，地理区块可以为网格。

作为一种可选实施方式，空气质量模式预报数据是多个网格数据，各个网格的大小相同而且每层网格的数目相同。根据空气质量模式预报数据中网格总行数、总列数和总层数、网格大小、层高以及中心点坐标和中心点坐标对应的行号和列号，计算地理范围的顶点坐标。具体来说，计算模式地理范围可以依据空气质量模式预报数据网格总行数和总列数(m×n)、网格大小(dx×dy)、中心点坐标(x，y)和中心点坐标对应网格点的行列号(i，j)、总层数(l)和层高(dz)来计算，可以通过如下公式计算地理范围：

xmin＝x-dx×(j-1)

ymin＝y-dy×(i-1)

xmax＝x+dx×(n-j)

ymax＝y+dy×(m-i)

zmin＝0

zmax＝dz×l

其中，xmin为空气质量模式预报数据网格地理范围x方向的最小值，ymin为空气质量模式预报数据网格地理范围y方向的最小值，zmin为空气质量模式预报数据网格地理范围z方向的最小值，设置为0，xmax为空气质量模式预报数据网格地理范围x方向的最大值，ymax为空气质量模式预报数据网格地理范围y方向的最大值，zmax为空气质量模式预报数据网格地理范围z方向的最大值。

对于图2所示的例子，空气质量模式预报数据中，网格总行数m＝5，网格总列数n＝5，总层数l＝3，中心点坐标(x,y)对应的行号和列号为(i＝3，j＝3)。

通过向下取整函数将各个地理区块对应的原始空气质量数据分别处理成介于0-255之间的对应整数，作为纹理存储的空气质量数据。作为一个更具体的例子，因为三维纹理存储8位(bit)的二进制数，所以为了生成三维纹理，对空气质量模式预报数据进行处理，将所有网格点的预报结果处理成0-255之间的整数。然后，依据空气质量模式网格总行数m、总列数n和总层数l，生成m×n×l大小的webgl三维纹理数据，三维纹理的地理范围和模式地理范围一致，将网格点预报结果转化为纹理存储值可以采用如下公式：

其中，v为转化后的存储值，v为空气质量模式在网格点的预报结果，vmin和vmax为预先指定的空气质量模式预报结果的最大值和最小值(以pm2.5为例，可以指定vmin＝0，vmax＝500)，floor为向下取整函数。

在步骤s120，在地图上建立地理范围的立方体。

作为一个具体例子，构建立方体顶点和绘制方式，因为webgl程序是通过三角形绘制面，所以将准备绘制的立方体6个面通过对角线划分为12个三角形，然后通过立方体的8个顶点p1(xmin、ymin、zmin)、p2(xmin、ymax、zmin)、p3(xmax、ymax、zmin)、p4(xmax、ymin、zmin)、p5(xmin、ymin、zmax)、p6(xmin、ymax、zmax)、p7(xmax、ymax、zmax)、p8(xmax、ymin、zmax)确定每个三角形在地图上的绘制次序，其中立方体底面的4个顶点依次为p1、p2、p3和p4，立方体顶面的4个顶点依次为p5、p6、p7和p8。第一三角形由p1、p2和p3构成，第二三角形由p1、p3和p4构成，第三三角形由p5、p6和p7构成，第四三角形由p5、p7和p8构成，第五三角形由p2、p6和p7构成，第六三角形由p2、p7和p3构成，第七三角形由p3、p7和p8构成，第八三角形由p3、p8和p4构成，第九三角形由p4、p8和p5构成，第十三角形由p4、p5和p1构成，第十一三角形由p1、p5和p6构成，第十二三角形由p1、p6和p2构成。

三维纹理的地理位置和立方体的地理位置相同，建立三维纹理和立方体各个顶点之间的映射关系。

在步骤s130，以观察点为起点与观察点可见的立方体各面上的各个点建立射线，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点。

作为一种可选实施方式，在射线位于立方体内的部分上按照预设间隔生成多个采样点。

作为一个更具体的例子，确定射线与立方体的交点，在三维空间中，通过观察点与立方体面上的每个点建立射线，其中射线方程如下：

f(t)＝p0+t×d

其中，p0为射线起点即观察点，d为射线的方向向量，t为有理数。

立方体的6个面的平面方程如下：

其中，d为原点到立方体面的距离，n为立方体平面的法向量，p为立方体表面的点。

当射线与立方体的平面相交时，点f(t)与点f(p)相等，立方体6个面的法向量为单位向量，公式化简后得到射线与立方体面的交点方程如下：

如图3所示，观察点可见的立方体各面为立方体的3个面，射线与立方体面相交时有两个交点，求解两个不同的值t1和tk，带入射线方程，计算得到两个交点pt1和ptk。

在线段pt1(x1，y1，z1)和ptk(xk，yk，zk)之间采样，设置固定的采样次数k，计算采样间隔δt，公式如下：

依据采样间隔δt和pt1、ptk，计算得到所有的采样点集合pt，

pt＝{pt1，pt2，...，ptk}

其中，k为采样次数，为正整数。k可以为例如介于50-100之间的整数。

在步骤s140，根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，依据颜色属性值与空气质量数据的对应关系，将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值。其中，颜色属性值可以包括颜色透明度值。

作为一种可选实施方式，将各个采样点位置所属的地理区块对应的纹理存储的空气质量数据转化为原始空气质量数据。其中，空气质量数据可以包括污染物浓度值，例如pm2.5的浓度值，单位可以为μg/m³。作为一个更具体的例子，计算采样点的污染物浓度值，依据集合pt中的采样点的坐标，使用三维线性插值从三维纹理中提取对应点的纹理存储值vk，纹理存储值vk为0-255之间的整数，将存储值转化为污染物浓度值vk，可以采用如下公式：

其中，vk为预报污染物浓度值，vmin和vmax为预先指定的空气质量模式预报结果的最大值和最小值。

具体来说，如图4所示，可以依据污染物浓度值和颜色rgb值的对应关系，提取所有采样点对应的渲染颜色rgb值，而且还可以将采样点对应的纹理存储值vk作为渲染颜色的透明度值a，从而将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值。在这个例子中，颜色属性值包括颜色透明度值和颜色rgb值。

在步骤s150，针对各条射线，分别对同一条射线上各个采样点的颜色属性值进行累加以得到观察点可见的立方体各面与所述射线的交叉点处的颜色属性值，从而生成空气质量模式预报数据的三维立体展示。

作为一个具体例子，在对同一射线上所有采样点的颜色属性值进行累加之前，webgl程序可以将颜色透明度值和颜色rgb值分别转换为0-1之间的小数，比如0转换为0并且255转换为1，从而实现同一射线上所有采样点的颜色透明度值和颜色rgb值的归一化。可以依次对同一条射线上所有采样点的颜色rgb值和颜色透明度值按照如下公式累加，得到最终渲染颜色color。

color.rgbi＝(1-color.ai-1)×ai×rgbi+color.rgbi-1

color.ai＝(1-color.ai-1)×ai+color.ai-1

其中，rgbi表示射线上第i个采样点的颜色rgb值，ai表示射线上第i个采样点的颜色透明度值，color.rgbi表示射线上前i个采样点的颜色rgb累加值，color.rgbi-1表示射线上前i-1个采样点的颜色rgb累加值，color.ai表示射线上前i个点的颜色透明度累加值，color.ai-1表示射线上前i-1个点的颜色透明度累加值；其中，i为1至采样次数k的正整数，color.rgb0与color.a0均为零。

图5为本发明一个示例提供的空气质量模式预报数据的三维立体展示效果图。

图6为本发明另一个实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化装置的结构示意图。如图6所示，该实施例提供的空气质量模式预报数据的可视化装置600包括三维纹理数据生成单元610、立方体建立单元620、射线采样单元630、颜色属性值转化单元640、以及颜色属性值累加单元650。

三维纹理数据生成单元610用于由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，三维纹理数据包括地理范围以及地理范围所包括的各个地理区块对应的空气质量数据。三维纹理数据生成单元610的操作可以参照上面图1描述的步骤s110的操作。

立方体建立单元620用于在地图上建立地理范围的立方体。立方体建立单元620的操作可以参照上面图1描述的步骤s120的操作。

射线采样单元630用于以观察点为起点与观察点可见的立方体各面上的各个点建立射线，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点。射线采样单元630的操作可以参照上面图1描述的步骤s130的操作。

颜色属性值转化单元640用于根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，依据颜色属性值与空气质量数据的对应关系，将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值。颜色属性值转化单元640的操作可以参照上面图1描述的步骤s140的操作。

颜色属性值累加单元650用于针对各条射线，分别对同一条射线上各个采样点的颜色属性值进行累加以得到观察点可见的立方体各面与所述射线的交叉点处的颜色属性值，从而生成空气质量模式预报数据的三维立体展示。颜色属性值累加单元650的操作可以参照上面图1描述的步骤s150的操作。

图7为根据本发明实施例的用于空气质量模式预报数据的可视化处理的计算设备的结构框图。

如图7所示，计算设备700可以包括至少一个处理器710、存储器720、内存730、通信接口740以及内部总线750，并且至少一个处理器710、存储器720、内存730和通信接口740经由总线750连接在一起。该至少一个处理器710执行在计算机可读存储介质(即，存储器720)中存储或编码的至少一个计算机可读指令(即，上述以软件形式实现的元素)。

在一个实施例中，在存储器720中存储有计算机可执行指令，当其执行时使得至少一个处理器710执行：由空气质量模式预报数据生成三维纹理数据，三维纹理数据包括地理范围以及地理范围所包括的各个地理区块对应的空气质量数据；在地图上建立所述地理范围的立方体；以观察点为起点与观察点可见的立方体各面上的各个点建立射线，在射线位于立方体内的部分上生成多个采样点；根据三维纹理数据确定各个采样点位置所属的地理区块以及对应的空气质量数据，依据颜色属性值与空气质量数据的对应关系，将各个采样点位置的空气质量数据转化成对应的颜色属性值；针对各条射线，分别对同一条射线上各个采样点的颜色属性值进行累加以得到观察点可见的立方体各面与所述射线的交叉点处的颜色属性值，从而生成空气质量模式预报数据的三维立体展示。

应该理解的是，在存储器720中存储的计算机可执行指令当执行时使得至少一个处理器710进行本发明的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。

在本公开中，计算设备700可以包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、蜂窝电话、个人数字助理(pda)、手持装置、消息收发设备、可佩戴计算设备、消费电子设备等等。

根据一个实施例，提供了一种例如非暂时性机器可读介质的程序产品。非暂时性机器可读介质可以具有指令(即，上述以软件形式实现的元素)，该指令当被机器执行时，使得机器执行本公开的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。

具体地，可以提供配有可读存储介质的系统或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。

在这种情况下，从可读介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的可读存储介质构成了本发明的一部分。

可读存储介质的实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd-rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上或云上下载程序代码。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的权利要求保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明权利要求的保护范围内。