一种气象实时监测的方法与系统与流程

本发明涉及气象监测，具体涉及一种气象实时监测的方法与系统。

背景技术：

1、现有气象实时监测技术多采用固定站点定点采集、集中式数据处理的模式，通过布设常规气象传感器采集温度、湿度、风速、气压、能见度等气象数据，经统一传输至云端服务器完成数据解析、整合与监测输出。该类传统监测方案存在诸多固有缺陷，难以满足精细化、全域化、高实时性的气象监测需求。

2、首先，固定监测站点布设密度有限，野外复杂地形、偏远区域、城市遮挡区域易形成监测盲区，无法实现全域无缝覆盖，导致局部气象数据缺失，难以精准捕捉小尺度、突发性气象变化。其次，传统监测数据处理方式单一，仅对单站点原始数据进行简单汇总输出，未实现多源异构气象数据的深度融合，不同采集终端、不同采集维度的数据存在时序偏差、维度错位、数据冗余等问题，监测数据精度与一致性较差。同时，现有设备缺乏自适应校准与动态调控机制，长期野外运行易受环境干扰产生数据漂移、异常噪点，极端天气场景下监测响应滞后，无法适配动态变化的气象监测场景。

3、现有技术中部分方案尝试通过增加监测站点、引入机器学习模型优化数据精度，但仅停留在硬件扩容、固定模型运算的层面，未解决监测盲区动态补盲、多源数据时空配准、边缘端实时自适应校准的核心问题，依然存在全域监测能力不足、实时性差、抗干扰能力弱的技术痛点，无法适配灾害性天气预警、精细化气象服务、全域环境监测的高端应用需求。基于此，亟需一种具备全域无缝监测、实时自适应优化、多源数据精准融合能力的气象实时监测方案。

技术实现思路

1、本发明旨在克服现有技术中气象监测存在盲区、数据融合精度低、实时性差、抗干扰能力弱、无法自适应复杂场景的缺陷，提供一种气象实时监测的方法与系统，实现全域无缝、高精度、高实时性的气象动态监测，适配各类复杂环境与突发气象场景，显著提升气象监测的全面性与可靠性。

2、为实现上述目的，本发明提供一种气象实时监测方法，包括以下步骤：

3、s1、构建分层协同气象感知网络，所述分层协同气象感知网络包括固定监测终端、移动监测终端与边缘感知节点，通过多类型终端分布式布设，覆盖全域监测区域，实现多维度气象原始数据的实时并行采集；所述气象原始数据包括大气温度、空气湿度、大气气压、风速风向、能见度、降水状态多维度环境数据；

4、s2、边缘端实时数据预处理与自适应校准，各边缘感知节点对本地采集的气象原始数据进行实时清洗、异常噪点剔除，同时结合实时环境工况动态匹配校准策略，完成采集数据的自适应偏差校准，输出标准化单源气象数据；

5、s3、多源数据时空配准与深度融合，云端调度平台获取各边缘感知节点输出的标准化单源气象数据，对全域多源数据进行统一时序对齐、空间坐标匹配，消除不同终端、不同采集时序的数据错位偏差，再通过分层融合算法完成多维度气象数据的深度耦合，生成全域网格化气象基础数据；

6、s4、盲区动态识别与自适应补盲监测，基于全域网格化气象基础数据实时校验区域数据完整性，智能识别监测薄弱区域与数据盲区，动态调度邻近移动监测终端与边缘感知节点调整监测姿态、拓展监测范围，完成盲区实时补盲数据采集与更新；

7、s5、气象状态实时研判与监测输出，对更新后的全域网格化气象数据进行动态态势分析，实时研判区域气象状态变化趋势，生成可视化全域气象监测结果，同步输出气象异常预警信息，完成气象实时监测。

8、进一步地，步骤s2中自适应偏差校准的具体过程包括：建立环境工况与数据偏差的关联映射关系，实时识别当前监测场景的环境干扰类型，匹配对应的动态校准模型，对传感器采集漂移数据、环境干扰异常数据进行自适应修正，无需固定校准参数，适配不同复杂监测场景。

9、进一步地，步骤s3中分层融合算法包括初级维度融合与全域空间融合，初级维度融合用于完成单节点多维度气象数据的耦合整合，全域空间融合用于实现全域分布式节点数据的无缝拼接，消除区域数据断层。

10、进一步地，步骤s4中盲区识别与补盲的具体过程包括：基于网格化数据的像素完整性、数据连续性特征判定盲区范围，生成补盲调度指令，自适应调度空闲移动监测终端位移、调整固定节点监测视场，针对性完成盲区数据采集，实现全域无死角监测。

11、本发明还提供一种气象实时监测系统，应用于上述气象实时监测方法，包括分层协同感知模块、边缘预处理校准模块、云端融合调度模块、盲区补盲监测模块、监测输出预警模块；

12、所述分层协同感知模块，用于构建固定终端、移动终端、边缘节点协同的全域感知网络，实时采集多维度气象原始数据；

13、所述边缘预处理校准模块，与所述分层协同感知模块通信连接，用于在边缘端完成气象原始数据的清洗、去噪与自适应偏差校准，输出标准化单源气象数据；

14、所述云端融合调度模块，与所述边缘预处理校准模块通信连接，用于完成多源数据的时空配准与分层深度融合，生成全域网格化气象基础数据；

15、所述盲区补盲监测模块，分别与所述云端融合调度模块、分层协同感知模块通信连接，用于识别监测盲区并动态调度感知终端完成补盲采集，更新全域网格化气象数据；

16、所述监测输出预警模块，与所述盲区补盲监测模块连接，用于实时研判气象态势，输出可视化监测结果与异常预警信息。

17、进一步地，所述分层协同感知模块包括固定监测单元、移动巡检单元、边缘辅助感知单元，所述固定监测单元布设于全域常规监测点位，实现常态化气象数据采集；所述移动巡检单元可动态位移，适配盲区、复杂区域的机动监测；所述边缘辅助感知单元分布式部署于监测薄弱区域，辅助强化局部监测精度。

18、进一步地，所述边缘预处理校准模块内置动态工况识别单元与自适应校准单元，所述动态工况识别单元用于实时识别当前监测环境的干扰工况；所述自适应校准单元用于匹配对应校准逻辑，完成数据自适应修正。

19、采用上述结构本发明取得的有益效果如下：

20、1、本发明突破传统固定站点定点监测、集中式统一处理的固有模式，采用边缘自适应校准+云端分层融合+动态盲区补盲的协同架构，实现边缘端实时预处理、云端精准融合、全域动态补盲的全流程优化，解决了现有技术监测盲区多、数据实时性差、精度不足的核心痛点，具备显著的技术创新性。

21、2、本发明创新性引入无参数自适应校准机制，摒弃传统固定参数校准模式，通过环境工况与数据偏差的动态关联映射，适配各类复杂野外、极端天气监测场景，有效抑制传感器数据漂移、环境干扰噪点，大幅提升监测数据的稳定性与准确性，适配多场景通用监测需求。

22、3、本发明采用时空配准+分层深度融合的多源数据处理机制，解决了传统多源数据时序错位、维度割裂、区域断层的问题，实现全域气象数据的无缝拼接与精准耦合，生成高一致性网格化气象数据，精准捕捉小尺度、突发性气象变化。

23、4、本发明具备智能动态补盲能力，可自动识别监测盲区与薄弱区域，自适应调度多类型感知终端完成机动补盲，无需人工干预，真正实现全域无缝、全天候、全自动气象实时监测，大幅提升气象监测的全面性与应急响应能力，适配灾害预警、精细化气象服务等高端场景。

24、5、本发明采用边缘与云端协同的分布式处理架构，数据预处理、校准在边缘端完成，大幅降低云端传输压力与运算延迟，保障气象监测的高实时性，同时系统模块化设计兼容性强，可适配各类气象感知终端拓展应用，通用性与可扩展性优异。