【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及天气监测，具体而言，涉及一种基于大数据的极端天气监测方法及系统。
技术介绍
1、在当今社会，天气监测和预警对于人们的日常生活、生产活动以及灾害防控具有重要意义。
2、然而，传统的天气监测方法往往受限于其观测设施的数量和覆盖范围，难以满足人们对精细化、全面化天气信息的需求。气象站点和气象雷达等传统观测设施虽然在一定程度上能够提供天气数据，但其布局往往相对稀疏，尤其是在偏远地区或海洋上更是难以覆盖。此外，这些设施的运营成本也相对较高，对于资源有限的地区来说是一个不小的负担。同时，除了覆盖范围有限和运营成本高昂外，传统的天气预警系统还存在一些其他问题。它们主要提供一般性的天气信息，对于极端天气现象的监测和预警能力存在一定的局限性。这主要是由于传统方法对于复杂天气系统的认知和理解尚不全面，以及观测数据的不足和精度限制所致。因此，当极端天气事件突然发生时，传统预警系统往往难以提前发出准确的预警，给人们的生命财产安全带来威胁。
3、鉴于当前天气监测技术存在的局限性，包括监测范围狭窄、运营成本高昂以及极端天气数据匮乏且时效性不强等问题，我们迫切需要研发一种新型的极端天气监测技术，以全面提升天气监测的准确性和效率，满足社会对极端天气预警和应对的需求。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提出了一种基于大数据的极端天气监测方法及系统，旨在解决当前技术中天气监测范围狭窄，且监测设施运营成本高以及极端天气数据匮乏且时效性较差的问题。
2、本专利技术提出了
3、数据采集模块，与数据库电连接，所述数据采集模块用于采集数据库中历史天气信息，并提取所述历史天气信息中各极端天气种类特征，建立各极端天气样本；
4、云层分析模块，用于接收卫星云图，并提取所述卫星云图的特征信息；
5、归类模块，分别与所述数据采集模块和云层分析模块电连接，所述归类模块用于基于城市信息将所述卫星云图进行区域划分，并根据各区域的云图的特征信息与各所述极端天气样本中的种类之间的关系，确定各所述区域的天气情况；
6、环境信息获取模块，与各所述区域的环境监测站电连接，所述环境信息获取模块用于获取各所述区域的环境信息，所述环境信息包括：温度、湿度、风速以及空气浑浊度；
7、中控模块，分别与所述归类模块和环境信息获取模块电连接，所述中控模块用于根据各所述区域的环境信息对各所述区域的天气情况进行极端评分；
8、告警模块，与所述中控模块电连接，所述告警模块用于根据所述极端评分确定各所述区域的天气极端等级，并根据所述天气极端等级发送告警信息；
9、其中，当所述区域的天气极端等级为低级时，所述告警模块则用于向气象观测局发送该所述区域天气情况以及所述天气极端等级；
10、当所述区域的天气极端等级为中级或高级时，所述告警模块则用于向该所述区域的各智能终端发送该区域的天气情况以及所述天气极端等级。
11、进一步的，所述数据采集模块用于采集数据库中历史天气信息，并提取所述历史天气信息中各极端天气种类特征，建立各极端天气样本时，包括：
12、所述数据采集模块用于获取历史天气信息中的各所述极端天气种类的云层高度、云层厚度和云层运动方向，所述数据采集模块还用于各所述极端天气种类的云图进行灰度化处理，并获取灰度化后的云图灰色度；
13、所述数据采集模块还用于根据天气类型将各所述极端天气种类基于矩阵法划分为若干所述极端天气样本q，q＝(q1，q2，…qi)；
14、所述数据采集模块还用于获取各所述极端天气样本q中的云层高度、云层厚度、云层运动方向以及云图灰色度的变化比值。
15、进一步的，所述归类模块用于根据各区域的云图的特征信息与各所述极端天气样本中的种类之间的关系，确定各所述区域的天气情况时，包括：
16、所述归类模块还用于获取所述区域的卫星云图的特征信息中的云层实时厚度、云层实时高度和云层实时移动速度；
17、所述归类模块还用于将所述卫星云图进行灰度化处理，并获取所述卫星云图的实时灰色度；
18、所述归类模块还用于根据所述云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度与各所述极端天气样本q的云层高度、云层厚度和云层运动方向以及云图灰色度之间的关系，确定所述区域的天气类型，其中：
19、若所述云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度与所述极端天气样本q的云层高度、云层厚度和云层运动方向以及云图灰色度之间均一致时，所述归类模块则确定所述区域的天气类型为该所述极端天气样本q的天气类型；
20、若所述云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度与所述极端天气样本q的云层高度、云层厚度和云层运动方向以及云图灰色度之间有任一项不一致时，所述归类模块则获取所述区域预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，并根据所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，确定所述区域的天气类型。
21、进一步的，所述归类模块在获取所述区域预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，并根据所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，确定所述区域的天气类型时，包括：
22、所述归类模块还用根据所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值与各所述极端天气样本q中的云层高度、云层厚度、云层运动方向以及云图灰色度的变化比值之间的关系，确定所述区域的天气类型，其中：
23、若所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值与所述极端天气样本q中的云层高度、云层厚度、云层运动方向以及云图灰色度的变化比值之间相一致时，所述归类模块则确定所述区域的天气类型为该所述极端天气样本q的天气类型；
24、若所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值与各所述极端天气样本q中的云层高度、云层厚度、云层运动方向以及云图灰色度的变化比值之间均不一致时，所述归类模块则根据所述区域的预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度和所述区域的预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值建立新的极端天气样本。
25、进一步的，所述中控模块用于根据各所述区域的环境信息对各所述区域的天气情况进行极端评分时，包括：
26、所述中控模块还用于获取所述区域的温度差值l和湿度差值k；
27、所述中控模块还用于根据所述温度差值l和湿度差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述数据采集模块用于采集数据库中历史天气信息，并提取所述历史天气信息中各极端天气种类特征，建立各极端天气样本时，包括：
3.如权利要求2所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述归类模块用于根据各区域的云图的特征信息与各所述极端天气样本中的种类之间的关系，确定各所述区域的天气情况时，包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述归类模块在获取所述区域预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，并根据所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，确定所述区域的天气类型时，包括：
5.如权利要求4所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述中控模块用于根据各所述区域的环境信息对各所述区域的天气情况进行极端评分时，包括：
6.如权利要求5所述的基于大数据的极端天气监测
7.如权利要求5所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，当所述中控模块确定所述区域的极端评分A时，包括：
8.如权利要求7所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，当所述中控模块选定第i预设调整系数Ni调整所述区域的极端评分A，并确定调整后的所述区域的极端评分为A1时，包括：
9.如权利要求8所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述告警模块用于根据所述极端评分确定各所述区域的天气极端等级时，包括：
10.一种基于大数据的极端天气监测方法，适用于如权利要求1-9任一项所述的一种基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述数据采集模块用于采集数据库中历史天气信息，并提取所述历史天气信息中各极端天气种类特征，建立各极端天气样本时，包括：
3.如权利要求2所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述归类模块用于根据各区域的云图的特征信息与各所述极端天气样本中的种类之间的关系，确定各所述区域的天气情况时，包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据的极端天气监测系统，其特征在于，所述归类模块在获取所述区域预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，并根据所述预设时段内云层实时厚度、云层实时高度、云层实时移动速度以及卫星云图的实时灰色度的变化比值，确定所述区域的天气类型时，包括：
5.如权利要求4所述的基于大数据的极端天气监测系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈柳君，周海云，岳存强，陈博，赵景锋，侯永满，胡建青，
申请(专利权)人：浙江省二建建设集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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