【摘要】：氣象數(shù)據(jù)可視化一直是氣象預報領域中非常關鍵的課題。本文為了增加用戶對WRF[1](Weather Researcher Forecast)模式數(shù)據(jù)的直觀認知,設計一種基于SSM框架的氣象數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng),便于用戶更直觀的看出數(shù)據(jù)之間的本質規(guī)律,詳細介紹了數(shù)據(jù)可視化平臺的設計和實現(xiàn)過程,同時在平臺引入了 PSO-ELM算法對衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進行分類預測,具體如下:(1)重點分析了 WRF模式內(nèi)容以及生成nc數(shù)據(jù)流程,針對生成的nc數(shù)據(jù),詳細介紹了 nc數(shù)據(jù)的解析存儲過程,以及針對讀取過程中數(shù)據(jù)量過大,用戶等待時間過長問題,本文采取了一系列措施進行了優(yōu)化。(2)分析了本平臺根據(jù)用戶需求制定的設計目標,介紹了本文的總體設計結構,各功能模塊以及數(shù)據(jù)庫的相關設計。(3)詳細介紹了本文中應用的Webgl 3D可視化技術,NCL繪圖驗證技術,以及相關的可視化算法介紹,并重點介紹了顏色渲染函數(shù),通過設計嚴謹?shù)念伾秩竞瘮?shù),使整個數(shù)據(jù)渲染顯得更加平滑。(4)介紹了整個功能平臺的開發(fā)框架搭建過程,每個功能模塊的具體實現(xiàn)過程,在開發(fā)過程中還引入了 E-charts開源圖表框架,利用E-charts框架設計了氣象要素顯示模塊以及三維地球模擬模塊,利用前端開發(fā)技術,加入了動畫顯示元素,從而豐富了整個平臺模塊的功能。(5)介紹了衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù),并利用ENVI軟件提取衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)特征,通過ELM極限學習機對衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行預測分類,并針對ELM極限學習機中存在的問題進行了PSO算法優(yōu)化,提高了整體的準確率。
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09;P413;P45
【圖文】：

用來確定視域的水平范圍。參數(shù)ｎｅａｒ是視域體的近平面離觀察者的距離，參數(shù)ｆａｒ是視逡逑域體的近平面距離觀察者的距離。調(diào)用該方法得到的結果是一個投影矩陣，保存在最后逡逑一個參數(shù)ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎＭａｔｒｉｘ中。圖２．６是一個透視投影的視域體。逡逑視口寬逡逑／逡逑ｒ邐邐邐逡逑照相機邋ｗ：…邐＂逡逑視口高邐？逡逑遠平面逡逑圖２．６透視投影的視域體圖逡逑（４）透視除法逡逑當頂點著色器將坐標寫入ｇｌ＿Ｐ0ｓｉｔｉｏｎ變量時，它們是由４個分量的齊逡逑次坐標表示的。在圖元裝配期，頂點要經(jīng)過透視除法，即將所有的坐標除以ｗｅ，得到歸逡逑１０逡逑

然而在解析數(shù)據(jù)維度信息時，ＷＲＦ模式運行出的ＮＣ數(shù)據(jù)中沒有高度層這一屬性，逡逑需要通過ＮＣ數(shù)據(jù)中的氣壓屬性進行高度轉換，轉換公式為：逡逑ｆ４４３３１．０＊（１．０－（／？ｒｅ５５ＷＡ＊ｅ／１０１３２５．０）＊０．１９０）．ｐｒ＾ｗ／＊ｅ＞２２６４０．0］邐“邋１、逡逑ｈｅｉｇｈｔ：入邐卜邐（４．１）逡逑５邐［Ｉ１０００．０＋６３４０．０＊ｌｏｇ（２２６４０／ｊｐｒｅ５５ｗ＾）邐Ｊ邐、邐’逡逑然后通過將公式轉換成代碼對數(shù)據(jù)中的氣壓屬性進行轉換，圖４．４是氣壓轉換代碼逡逑截圖。逡逑ｆｌ＇ｏｊｐｔ邋詠；逡逑ｉｆ邋（ｄ＿ｗ：ａ．ｇｄＵｏ＾ｔ＞２於

本文編號：2765501