一种基于预报插值的高速路段气象监测系统的制作方法

本发明涉及气象服务，特别涉及一种基于预报插值的高速路段气象监测系统及方法。

背景技术：

1、高速公路交通运输的安全与气象密切相关，许多灾害性天气，比如：大雾、结冰、积雪和降水等都对道路交通安全产生重大影响。做好交通气象监测是交通气象服务的前提，也是保障交通运输安全、畅通和高效的基础。

2、为了提高交通气象服务精度和质量，可以引入地形的插值技术，将气象监测站和自动气象站数据插值到高速路段，从而搭建更精细的交通气象服务监测平台。目前，空间插值技术在气象服务应用领域的传统方法有克里金法、反距离加权法、多项式回归法、泰森多边形法等，这些插值方法均是假设空间自相关或在空间平滑连续,并未考虑其他相关因素的影响。相关研究表明,这些插值方法的只有在观测站点密度大的地区才比较可靠,而在地表变化较大区域的插值效果较差。

3、申请号为：cn201910423885.9的发明专利公开了一种灌区气象与遥感信息监测平台，其中，系统包括：气象数据采集单元，用于获取指定气象站的气象信息以及遥感数据，并对该气象信息进行处理、储存，形成待调取的预存气象信息；气象数据分析与计算单元，用于调取预存气象信息，并进行所有指定气象站的上日et0计算，并针对特定灌区进行气象数据的kriging/idw插值，生成对应的插值图像，存储计算结果以及插值图像；气象数据的查询与展示单元，通过前台客户端输出用户指定查询的数据或插值图像。上述发明为集气象与遥感数据的采集，分析，发布以及查询展示平台，可提供给全国用户实时查询各地的气象数据及遥感数据，并针对特定灌区提供更高精度的数据定制服务。

4、但是，上述现有技术采用kriging/idw插值进行插值计算，变异函数的确立难度大,站点数量和空间分布必须满足平稳假设前提，存在变异函数构建不适宜的情形，进一步的，插值获取的气象数据不准确，气象预测的结果也不够精准。

5、有鉴于此，亟需一种基于预报插值的高速路段气象监测系统及方法，以至少解决上述不足。

技术实现思路

1、本发明目的之一在于提供了一种基于预报插值的高速路段气象监测系统，根据获取的气象监测数据和高程数据，订正海平面温度，引入预报插值技术，根据订正后的海平面温度，确定气象场数据，更加适宜。将气象场数据和高程数据进行栅格运算，获取具有地形特征的气象场模拟数据并可视化，将气象监测数据和预报数据分别显示在地图上的对应高速路段，提高了预报的准确性。

2、本发明实施例提供的一种基于预报插值的高速路段气象监测系统，包括：

3、目标数据获取子系统，用于获取高速路段的气象监测数据和高程数据；

4、海平面温度订正子系统，用于根据气象监测数据和高程数据，订正海平面温度；

5、气象场数据确定子系统，用于基于预报插值技术，根据海平面温度，获得气象场数据；

6、气象场模拟数据确定子系统，用于根据气象场数据和高程数据进行栅格运算，获得气象场模拟数据；

7、可视化显示子系统，用于基于计算机可视化技术，将气象场模拟数据进行可视化显示。

8、优选的，目标数据获取子系统，包括：

9、检测数据获取模块，用于获取高速路段上设置的气象监测站的检测数据；

10、气象监测数据确定模块，用于根据检测数据，确定气象监测数据；

11、卫星遥感信息获取模块，用于获取高速路段的卫星遥感信息；

12、高程数据确定模块，用于解析卫星遥感信息，获取高程数据。

13、优选的，海平面温度订正子系统，包括：

14、子高程数据获取模块，用于根据高程数据，获取观测点的子高程数据；

15、海拔高度气温获取模块，用于根据气象监测数据，获取观测点的海拔高度气温；

16、订正模块，用于根据子高程数据和海拔高度气温，订正海平面气温，订正海平面气温的订正模型如下：

17、t2＝t1+ah

18、其中，t2为海平面气温，t1为海拔高度气温，h为子高程数据，a为环境温度垂直递减率，取常数0.0065℃/m，表示高度每上升1000m，温度下降6.5℃。

19、优选的，气象场数据确定子系统，包括：

20、气象监测订正数据确定模块，用于根据订正后的海平面温度，确定气象监测订正数据；

21、空间变异特征获取模块，用于获取气象监测订正数据的空间变异特征；

22、半变异函数确定模块，用于基于预设的半变异函数确定模型，根据空间变异特征，确定半变异函数；

23、最优参数值拟合模块，用于对半变异函数进行参数估计，拟合最优参数值；

24、空间相关性描述函数确定模块，用于根据最优参数值和半变异函数，确定空间相关性描述函数；

25、计算结果确定模块，用于基于克里金插值技术，根据空间相关性描述函数和气象监测订正数据对未观测点进行插值计算，获得计算结果；

26、气象场数据确定模块，用于将计算结果和气象监测订正数据共同作为气象场数据。

27、优选的，空间变异特征获取模块，包括：

28、空间分布获取子模块，用于获取气象监测订正数据的空间分布；

29、空间分布特征确定子模块，用于基于预设的空间分布特征提取模板，根据空间分布，确定空间分布特征；

30、空间变异信息确定子模块，用于将空间分布特征输入预设的空间变异信息输出模型，获得空间变异信息；

31、空间变异特征确定子模块，用于基于预设的特征化模板将空间变异信息特征化，获得空间变异特征。

32、优选的，气象场模拟数据确定子系统，包括：

33、将气象场数据和高程数据进行栅格匹配和栅格对齐，获得栅格运算结果；

34、将栅格运算结果输入栅格数据处理工具，获得气象场模拟数据。

35、本发明实施例提供的一种基于预报插值的高速路段气象监测系统，还包括：

36、预警子系统，用于根据可视化显示的显示结果，对目标车辆进行相应预警；

37、其中，预警子系统，包括：

38、车辆信息获取模块，用于获取高速路段上目标车辆的车辆信息，其中，车辆信息包括：车辆型号、实时位置和实时速度；

39、显示子结果确定模块，用于根据显示结果，确定实时位置的显示子结果；

40、风险车辆评估模块，用于根据显示子结果、实时位置和实时速度，进行车辆行驶风险评估，获取车辆行驶风险评估为风险车辆的目标车辆；

41、车联网链路获取模块，用于获取风险车辆的车联网链路；

42、预警信息上传模块，用于通过车联网链路上传风险车辆的预警信息。

43、优选的，风险车辆评估模块，包括：

44、车辆历史事故事件记录获取子模块，用于获取车辆历史事故事件记录；

45、训练数据筛选子模块，用于筛选车辆历史事故事件记录中与气象因素相关的车辆历史事故事件记录，并作为训练数据；

46、车辆行驶风险评估模型训练子模块，用于根据训练数据，训练车辆行驶风险评估模型；

47、气象数据确定子模块，用于确定显示子结果的气象种类和气象数据；

48、风险车辆获取子模块，用于根据车辆信息、气象数据和车辆行驶风险评估模型，获取车辆行驶风险评估模型判定为风险车辆的目标车辆。

49、优选的，风险车辆获取子模块，包括：

50、路段信息获取单元，用于获取目标车辆的路段信息；

51、未来点位集确定单元，用于根据路段信息、实时位置和实时速度，确定目标车辆的未来点位集；

52、气象子数据确定单元，用于根据未来点位集和气象数据，确定未来点位集中每一未来点位的气象子数据；

53、车辆属性确定单元，用于根据车辆型号和预设的车辆属性对照库，确定目标车辆的车辆属性；

54、风险车辆输出单元，用于将目标车辆的车辆属性、每一未来点位的气象子数据和每一未来点位的目标车辆的实时速度输入车辆行驶风险评估模型，判断车辆行驶风险评估模型是否判定目标车辆为风险车辆，若是，则进行相应输出；

55、其中，未来点位集确定单元，包括：

56、平均反应时间获取子单元，用于获取驾驶人员的平均反应时间；

57、信号采集频次获取子单元，用于获取目标车辆的汽车制动装置的信号采集频次；

58、修正权重确定子单元，用于根据预设的修正权重对照库，确定信号采集频次对应的修正权重；

59、目标时间确定子单元，用于根据平均反应时间和修正权重，确定目标时间；

60、未来点位确定子单元，用于根据目标时间和预设的未来点位采集间隔，确定未来点位集。

61、本发明实施例提供的一种基于预报插值的高速路段气象监测方法，包括：

62、步骤1：获取高速路段的气象监测数据和高程数据；

63、步骤2：根据气象监测数据和高程数据，订正海平面温度；

64、步骤3：基于预报插值技术，根据海平面温度，获得气象场数据；

65、步骤4：根据气象场数据和高程数据进行栅格运算，获得气象场模拟数据；

66、步骤5：基于计算机可视化技术，将气象场模拟数据进行可视化显示。

67、本发明的有益效果为：

68、本发明根据获取的气象监测数据和高程数据，订正海平面温度，引入预报插值技术，根据订正后的海平面温度，确定气象场数据，更加适宜。将气象场数据和高程数据进行栅格运算，获取具有地形特征的气象场模拟数据并可视化，将气象监测数据和预报数据分别显示在地图上的对应高速路段，提高了预报的准确性。

69、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

70、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。