天气数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及计算机
技术领域：
，具体涉及智能天气等
技术领域：
，尤其涉及一种天气数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：2.随着智能终端的使用普及，智能终端上使用的各种应用产品也越来越多，极大地方便用户的使用。3.例如，天气应用为伴随着智能终端使用普及而出现的一款非常实用的产品，用户可以参考天气应用提供的实时天气数据，及时进行出行规划以及添加衣物等等。提供天气应用的应用商，可以从第三方数据资源方实时获取天气数据，并存储在本地的天气数据库中。然后基于本地的天气数据库，向天气应用推送实时的天气数据。技术实现要素：4.本公开提供了一种天气数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。5.根据本公开的一方面，提供了一种天气数据的处理方法，包括：6.基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集；7.基于本次待推送指定地点的目标天气数据集，进行天气应用的数据推送。8.根据本公开的另一方面，提供了一种天气数据的处理装置，包括：9.校验处理模块，用于基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集；10.推送处理模块，用于基于本次待推送指定地点的目标天气数据集，进行天气应用的数据推送。11.根据本公开的再一方面，提供了一种电子设备，包括：12.至少一个处理器；以及13.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，14.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。15.根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。16.根据本公开的再另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。17.根据本公开的技术，能够有效地提高天气数据的准确性。18.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明19.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：20.图1是根据本公开第一实施例的示意图；21.图2是根据本公开第二实施例的示意图；22.图3是根据本公开第三实施例的示意图；23.图4是根据本公开第四实施例的示意图；24.图5是根据本公开第五实施例的示意图；25.图6是用来实现本公开实施例的方法的电子设备的框图。具体实施方式26.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。27.显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。28.需要说明的是，本公开实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)等智能设备；显示设备可以包括但不限于个人电脑、电视等具有显示功能的设备。29.另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。30.天气应用提供的天气数据除了满足实时性，准确性也是天气应用的一个非常重要的质量指标。例如，若天气应用提供的天气数据的准确性较差，必然会导致用户对天气应用的信赖，进而导致用户流量的流失。现有技术的天气应用在实时获取到第三方数据资源方的天气数据之后，存储在本地的天气数据库中，然后便直接推送天气数据库中实时获取的天气数据。而未对获取的天气数据的准确性做任何校验，导致天气数据的准确性欠佳。31.图1是根据本公开第一实施例的示意图；如图1所示，本实施例提供一种天气数据的处理方法，可以应用在向天气应用推送天气数据的服务器侧，具体可以包括如下步骤：32.s101、基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集；33.s102、基于本次待推送指定地点的目标天气数据集，进行天气应用的数据推送。34.在天气应用中，可以包括不同类型的天气数据，不同类型的天气数据更新的频率不同。例如对于实况天气数据，可以每五分钟更新一次，即每5分钟获取一次实况天气数据，并推送至天气应用。对于未来的24小时天气数据，可以每小时更新一次，即每小时获取一次未来24小时的天气数据，并推送至天气应用。对于未来多天等其余天气数据，可以每天固定时间更新4次，即每次到预设的固定时间，获取未来多天等其余天气数据，并推送到天气应用。35.本实施例中，本次待推送的指定地点的候选天气数据集可以为上述任一类型的天气数据。由于候选天气数据集中可以包括该指定地点的一种、两种或者多种类别的天气数据，所以可以采用集合的形式。候选天气数据集与现有技术不同的时，本实施例中，并未直接将候选天气数据集作为目标天气数据集，进行天气应用的数据推送。而是先基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集，可以确保得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集的准确性目标天气数据集。36.本实施例中的指定地点可以为任一城市，或者也可以任一城市中的某个区域等。37.实际应用中，天气应用可以固定与一个数据资源方合作，获取该数据资源方的天气数据进行数据更新。例如，本实施例中，本次待推送的指定地点的候选天气数据集可以为从目标数据资源方来获取。而为了对本地获取的候选天气数据集进行有效地校验处理，本实施例中，需要参考不同于目标数据资源方的至少两个参考数据资源方的天气数据来实现校验处理，以获取更加准确地目标天气数据集。38.本实施例的天气数据的处理方法，通过基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集，可以提高本地获取的指定地点的目标天气数据集的准确性，进而可以本次待推送的指定地点的目标天气数据集进行天气应用的数据推送时，可以提高天气应用的天气数据的准确性，进而可以有效地提高天气应用的天气数据的质量。所以，还可以提高使用天气应用的用户的体验度，增强天气应用的用户粘性。39.图2是根据本公开第二实施例的示意图；本实施例提供一种天气数据的处理方法，在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，更加详细地介绍本公开。如图2所示，本实施例的天气数据的处理方法，具体可以包括如下步骤：40.s201、基于预设的天气数据获取规则，从目标数据资源方的天气数据中，获取本次待推送的指定地点的候选天气数据集；41.其中预设的天气数据获取规则，可以参考上述图1所示实施例中不同类型的天气数据的限定。例如，实况天气数据可以每5分钟获取一次，当然实际应用中，也可以基于需求设置每3分钟、8分钟、10分钟或者其他分钟数获取一次。未来的24小时天气数据，可以在预设的天气数据获取规则中，设置每小时固定的时刻如每小时第1分钟、第30分钟或者第x分钟，进行一次天气数据获取。对于未来多天等其余天气数据，可以在预设的天气数据获取规则中，可以在每天的4个固定时刻，进行一次天气数据获取。其中每天的4个固定时刻可以均匀地分布在每天中，或者也可以不固定地分布，详细可以基于具体需求来设置。42.本实施例中，每次获取的天气数据中可以携带有获取时的时间戳。43.本实施例中，本次待推送指定地点的候选天气数据集，可以是上述预设的天气数据获取规则中的任意一次的天气数据的获取。也就是说，针对每一次获取的天气数据，都可以采用本实施例的天气数据的处理方法，以提高本次待推送的天气数据的准确性。44.本实施例中，以天气数据的服务器侧主动向目标数据资源方获取天气数据为例。实际应用中，也可以在目标数据资源方设置预设的天气数据推送规则，与上述预设的天气数据获取规则原理相同，由目标数据资源方的设备基于预设的天气数据推送规则，主动地天气数据的服务器推送各种类型的天气数据。此时，对应地，在服务器侧，仅需要接收本次待推送的指定地点的候选天气数据集即可。无论采用哪种方式，都可以确保获取的本次待推送的指定地点的候选天气数据集的准确性。45.s202、将本次待推送的指定地点的候选天气数据集，存储在天气数据库中；46.天气数据库为服务器侧设置的用于存储离线的天气数据的数据库，以便于后续基于天气数据库中的本次待推送的指定地点的候选天气数据集，进行数据校验。47.s203、基于最近邻的上一次获取的指定地点的、同类型的历史天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行过滤处理；48.具体地，最近邻的上一次获取的指定地点的、同类型的历史天气数据可以从存储天气数据的天气数据库中获取。其中的同类型可以指的是与本次待推送的天气数据的类型相同。即若本次待推送的是实况天气数据，最近邻的上一次获取的指定地点的同类型的天气数据可以为几分钟如5分钟之前获取的实况天气数据。而若本次待推送的是未来的24小时天气数据，那么最近邻的上一次获取的指定地点的同类型的天气数据可以指的是大约一小时之前获取的未来的24小时天气数据。而若本次待推送的是未来多天等其余天气数据，那么最近邻的上一次获取的指定地点的同类型的天气数据，可以指的是预设的天气数据获取规则中，本次待推送之前的上一个最近邻的固定时刻获取的未来多天等其余天气数据。49.该步骤作为一个可选步骤，通过上述方式，可以保证获取的历史数据是候选天气数据集的相同类型、相同地点的最近邻的天气数据，进而可以参考历史数据对候选天气数据集进行过滤处理，去除不合理的天气数据，进而可以有效地提高天气数据的准确性。50.s204、基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集；51.s205、基于天气数据库中的本次待推送的指定地点的目标天气数据集，向天气应用进行数据推送。52.天气数据从生产到在天气应用中进行前端展示，需要经过目标数据资源方推送天气数据到离线的天气数据库。然后在线部分，可以从离线的天气数据库中读取本次待推送的天气数据，并通过前端展示到天气应用的页面。本实施例的步骤s203和步骤s204，即用于对存储在天气数据库中的本次待推送的指定地点的目标天气数据集，进行过滤处理和校验处理，以提高本次待推送的指定地点的目标天气数据集的准确性。53.本实施例的天气数据的处理方法，通过上述过滤处理和校验处理，可以有效地提高天气应用的天气数据的准确性，进而可以有效地提高天气应用的天气数据的质量。54.图3是根据本公开第三实施例的示意图；本实施例提供一种天气数据的处理方法，在上述图2所示实施例的技术方案的基础上，更加详细地介绍本公开。如图3所示，本实施例的天气数据的处理方法，具体可以包括如下步骤：55.s301、接收目标数据资源方基于预设的天气数据推送规则、发送的本次待推送的指定地点的候选天气数据集；并存储在天气数据库中；56.本实施例中的预设的天气数据推送规则，可以参考上述图2所示实施例的预设的天气数据获取规则，原理相同，在此不再赘述。57.在本公开的一个实施例中，每次待推送的指定地点的候选天气数据集或者目标天气数据集中都包括一种、两种或者多种类别的天气数据。例如，可以包括气温、还可以包括空气质量指数、天气状况、空气质量状况等等。58.s302、对于候选天气数据集中的预设类别的第一数字天气数据，采用最近邻的上一次获取的指定地点的同类型的历史天气数据中、同一预设类别的第二数字天气数据进行过滤处理；59.也就是说，本实施例的过滤处理，主要对候选天气数据集中的数字格式的天气数据进行过滤。即本实施例的预设类别为天气数据为数字格式对应的类别，如气温或者空气质量指数等。60.例如，该步骤具体实施时，可以包括如下步骤：61.(1)检测候选天气数据集中预设类别对应的第一数字天气数据与第二数字天气数据的差值的绝对值是否大于预设数值阈值；若是，执行步骤(2)；否则，若不大于，保留该候选天气数据集中该预设类别的第一数字天气数据，结束。62.(2)滤除候选天气数据集中该预设类别对应的第一数字天气数据。63.例如，若预设类别为气温时，对于实况天气数据，若同一指定地点、前后两次的气温差的绝对值大于5℃，则认为本次待推送的候选天气数据集中气温值不合理，给以滤除。64.再例如，预设类别为控制质量指数，对于实况天气数据，若同一指定地点、前后两次的空气质量指数差的绝对值大于200，则认为本次待推送的候选天气数据集中空气质量指数不合理，给以滤除。65.再例如，对于未来24小时的天气数据，若未来同一时刻的前后两次的气温绝对值相差大于5℃、或者空气质量指数的绝对值相差超过100，则对本次待推送的候选天气数据集中对应的预设类别的天气对数据进行过滤。66.基于该步骤的过滤处理后，在后续基于对应的目标天气数据集对天气应用推送数据时，不更新天气应用中该预设类别的天气数据，即该预设类别的天气数据，还保留前一次更新时的天气数据。67.在本公开的一个实施例中，在该步骤(2)之后，还可以向目标数据资源方的设备发送携带滤除的第一数字天气数据以及对应预设类别的数据核实请求，以供目标数据资源方的工作人员人工核实。68.本实施例的步骤s302为上述图2所示实施例的步骤s203的一种实现方式。69.s303、对于候选天气数据集中各类别的天气数据，判断至少两个参考数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据中，是否存在与候选天气数据集中的该类别的天气数据在预设误差范围内一致的天气数据；若存在，执行步骤s304；若不存在，执行步骤s305；70.s304；将候选天气数据集中该类别的天气数据作为本次获取本次待推送的该指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据；执行步骤s309；71.本实施例中进行的校验处理是以每种类别的天气数据为对象进行校验处理，确保每种类别的天气数据的准确性。例如实况天气数据中的气温、空气质量指数等每一种为一个类别。未来24小时天气数据中每一小时的气温、空气质量指数、空气状况或者空气质量状况各为一种类别。而未来几天等其他天气数据中的每一天的最低气温、最高气温、每一天的空气质量指数、空气状况或者空气质量状况各为一种类别。72.本实施例中，针对不同的类别以及天气数据的不同格式，预设误差范围可以设置不同。73.例如，对于气温，预设误差范围可以为气温差不大于预设温度差阈值，预设温度差阈值可以根据实际经验来设置，如5℃、6℃或者其他温度差阈值。对于空气质量指数，预设误差范围可以为空气质量指数之差不大于预设数值差阈值，预设数值差阈值可以根据实际经验来设置，如100、200或者其他数值差阈值。74.再例如，对于天气数据为文字形式的类别，可以设置文字描述的预设误差范围。例如，下述表1描述了各种空气质量状况以及对应的预设误差范围内的空气质量状况。75.序号空气质量状况预设误差范围内的空气质量状况1优优、良2良优、良、轻度污染3轻度污染良、轻度污染、中度污染4中度污染轻度污染、中度污染、重度污染5重度污染中度污染、重度污染、严重污染6严重污染重度污染、严重污染76.如上述表1所示，可以认为空气质量状况一共分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染共6个级别。在本实施例校验时，同一位置同类别的空气质量状况相差不超过两个级别，可以认为在预设误差范围内的空气质量状况是一致的。77.再例如，下述表2描述了部分天气状况以及对应的预设误差范围内的部分天气状况。78.[0079][0080]如上述表2所示，仅描述了部分天气状况和预设误差范围内的部分天气状况。实际应用中，可以根据需求，预先设置每种天气状况以及预设误差范围内包括的各种天气状况，以便于校验处理使用，在此不再一一举例赘述。[0081]本实施例的步骤s303和步骤s304的实现原理为：只要有一个参考数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据，与当前的候选天气数据集中的该类别的天气数据在预设误差范围内一致，则说明当前的候选天气数据集中的该类别的天气数据是正确的。具体实施时，可以按照至少两个参考数据资源方优先级由高到低的顺序，依次与当前的候选天气数据集中的该类别的天气数据进行比对。通过该方式的校验，可以有效地提高目标天气数据集中该类别的天气的准确性。[0082]s305、检测至少两个参考数据资源方中是否存在至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据，在预设误差范围内是一致的；若存在，执行步骤s306；若不存在，执行步骤s307；[0083]s306、从至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据中，获取优先级最高的候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的、该类别的天气数据，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据；执行步骤s309；[0084]步骤s305和步骤s306的实现原理为：在至少两个参考数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据、与候选天气数据集中的该类别的天气数据，在误差范围内均不一致。则可以认为候选天气数据集中的该类别的天气数据是不正确的。此时，若至少两个参考数据资源方中存在至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据在误差范围内是一致的。则认为该至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据，是准确的，可以参考。优选地，获取优先级最高的候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的、该类别的天气数据，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据。或者若该类别的天气数据为数字格式的，也可以直接取该至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据的均值。通过该方式的校验，可以有效地确保目标天气数据集中该类别的天气的准确性。[0085]s307、获取候选天气数据集来源的目标数据资源方的气象站周围、且满足预设条件的三个气象站检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据；执行步骤s308；[0086]s308；基于三个气象站检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据，获取本次待推送的该指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据；执行步骤s309；[0087]步骤s307和步骤s308的实现原理为：在至少两个参考数据资源方中也不存在任意两个提供的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据在误差范围内是一致的。也就是说，当前的目标数据资源方和至少两个参考数据资源方各自的同一位置，同一时刻的该类别的天气数据互相都不一致，无法证明哪个天气数据是正确的。此时，可以获取目标数据资源方的气象站的周围、且满足预设条件的三个气象站检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据，来进一步确定目标天气数据集中该类别的天气数据，进而可以有效地提高天气数据的准确性。[0088]其中预设的条件可以基于天气数据的类别来设置，例如，若类别为气温时，考虑到不同海拔的气温存在温度差。所以，此时预设条件可以设置为最近邻且海拔相差不大于20米。而若是其他类别，预设条件中也可以根据该类别的特性来设置，例如，可以直接设置最近邻的。[0089]例如，该步骤s308在具体实施时，若该类别的天气数据为数字格式，如气温，可以获取三个气象站检测的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据的均值，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据。采用该方式获取的该类别的天气数据合理、准确。[0090]而若该类别的天气数据为文字格式的，可以获取三个气象站中优先级最高的气象站检测的同一位置和同一时刻的该类别的天气数据，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据。[0091]另外，为了进一步提高该类别的天气数据的准确性，可选地，对于该类别为数字格式的天气数据，在本实施例的步骤s308之前，还可以包括：检测并确定三个气象站中任意两者检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据之差的绝对值、小于或者等于预设阈值。[0092]也就是说，在三个气象站中任意两者检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据之差的绝对值、小于或者等于预设阈值时，此时三个气象站的天气数据都是有效地，可以取三者的平均值。而若三个气象站中任意两者检测的同一位置和同一时刻该类别的天气数据之差的绝对值、大于预设阈值时，可以认为该类别的天气数据存在问题，还没有可参考的、准确性较高的天气数据可以使用。此时，候选天气数据集的优先级最高，仍可以将候选天气数据集中该类别的天气数据作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中该类别的天气数据；但是需要向目标数据资源方的设备发出报警提示，以提示目标数据资源方进行紧急排查。[0093]采用上述步骤的处理，可以对天气数据库中的本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行过滤处理和校验处理，得到对应的目标天气数据集，有效地提高了天气数据的准确性。[0094]本实施例的步骤s303-s308均为校验处理的过程，具体可以认为是上述图1所示实施例的步骤s101的一种具体实现方式。[0095]s309、基于天气数据库中本次待推送指定地点的目标天气数据集，进行天气应用的数据推送；[0096]s310、对于本次待推送的天气数据为实况天气数据、类别为气温的天气数据，获取本次待推送的实时气温值；[0097]s311、检测实时气温值是否在当日的预报气温范围内；若不在，执行步骤s312；若在，暂不执行任何操作，结束。[0098]s312、基于实时气温值，更新当日的预报气温范围；执行步骤s313；[0099]s313、并基于更新的当日的预报气温范围，进行天气应用的数据推送。[0100]结合气象学知识可知，一天中日出前后温度最低，中午前后气温常常会达到一天中的气温峰值，由于当日的预报气温范围每日仅更新4次，因此经常会出现实况气温超过了预报气温范围，如：天气预报今日15℃‑‑23℃，但实际早晨最低气温达到了13℃，午后气温达到了25℃。如此时用户查询天气情况，会认为数据相互矛盾，对天气数据产生质疑，为了消除该类矛盾在实况数据大于或小于预报气温范围的边界值时，可以采用本实施例的步骤s310-s313，更新当日的预报气温范围，并进行数据推送，从而可以确保天气数据的准确性，消除用户歧义。[0101]可选地，本实施例的步骤s310-s312可以位于步骤s309之前执行。步骤s313可以与步骤s309合并在一起，对天气应用进行数据推送。[0102]本实施例的天气数据的处理方法，通过采用上述过滤处理和校验处理，可以有效地提高天气应用的天气数据的准确性，进而可以有效地提高天气应用的天气数据的质量。本实施例可以提高使用天气应用的用户的体验度，增强天气应用的用户粘性。[0103]图4是根据本公开第四实施例的示意图；如图4所示，本实施例提供一种天气数据的处理装置400，包括：[0104]校验处理模块401，用于基于至少两个参考数据资源方的天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行校验处理，得到本次待推送的指定地点的目标天气数据集；[0105]推送处理模块402，用于基于本次待推送指定地点的目标天气数据集，进行天气应用的数据推送。[0106]本实施例的天气数据的处理装置400，通过采用上述模块实现天气数据的处理的实现原理以及技术效果，与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述相关方法实施例的记载，在此不再赘述。[0107]图5是根据本公开第五实施例的示意图；如图5所示，本实施例提供一种天气数据的处理装置500，包括上述图4所示的同名同功能模块校验处理模块501和推送处理模块502。[0108]在本实施例中，校验处理模块501，用于：[0109]对于候选天气数据集中各类别的天气数据，判断至少两个参考数据资源方提供的同一位置和同一时刻的类别的天气数据中，是否存在与候选天气数据集中的类别的天气数据在预设误差范围内一致的天气数据；[0110]若存在，将候选天气数据集中类别的天气数据作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中类别的天气数据。[0111]进一步可选地，本实施例的天气数据的处理装置500中，校验处理模块501，还用于：[0112]若至少两个参考数据资源方提供的同一位置和同一时刻的类别的天气数据中，不存在与候选天气数据集中的类别的天气数据在预设误差范围内一致的天气数据，检测至少两个参考数据资源方中是否存在至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的类别的天气数据，在预设误差范围内是一致的；[0113]若存在，则从至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的类别的天气数据中，获取优先级最高的候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的、类别的天气数据，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中类别的天气数据。[0114]进一步可选地，本实施例的天气数据的处理装置500中，校验处理模块501，还用于：若至少两个参考数据资源方中不存在至少两个候选数据资源方提供的同一位置和同一时刻的类别的天气数据、在预设误差范围内是一致的，获取候选天气数据集来源的目标数据资源方的气象站周围、且满足预设条件的三个气象站检测的同一位置和同一时刻类别的天气数据；[0115]基于三个气象站检测的同一位置和同一时刻类别的天气数据，获取本次待推送的指定地点的目标天气数据集中类别的天气数据。[0116]进一步可选地，本实施例的天气数据的处理装置500中，校验处理模块501，还用于：[0117]若类别的天气数据为数字格式，获取三个气象站检测的同一位置和同一时刻的类别的天气数据的均值，作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中类别的天气数据。[0118]进一步可选地，本实施例的天气数据的处理装置500中，校验处理模块501，还用于：检测并确定三个气象站中任意两者检测的同一位置和同一时刻类别的天气数据之差的绝对值小于或者等于预设阈值。[0119]进一步可选地，本实施例的天气数据的处理装置500中，校验处理模块501，还用于：若三个气象站中任意两者检测的同一位置和同一时刻类别的天气数据之差的绝对值大于预设阈值，将候选天气数据集中类别的天气数据作为本次待推送的指定地点的目标天气数据集中类别的天气数据；[0120]并向目标数据资源方的设备发出报警提示，以提示目标数据资源方进行紧急排查。[0121]进一步可选地，如图5所示，在本公开的一个实施例中，本实施例的天气数据的处理装置500中，还包括：[0122]过滤处理模块503，用于基于最近邻的上一次获取的指定地点的、同类型的历史天气数据，对本次待推送的指定地点的候选天气数据集进行过滤处理。[0123]进一步可选地，过滤处理模块503，用于：[0124]对于候选天气数据集中的预设类别的第一数字天气数据，采用历史天气数据中的同一预设类别的第二数字天气数据进行过滤处理。[0125]进一步可选地，过滤处理模块503用于：[0126]检测候选天气数据集中预设类别对应的第一数字天气数据与第二数字天气数据的差值的绝对值是否大于预设数值阈值；[0127]若是，滤除候选天气数据集中预设类别对应的第一数字天气数据候选天气数据集。[0128]进一步可选地，如图5所示，在本公开的一个实施例中，本实施例的天气数据的处理装置500中，还包括：[0129]获取模块504，用于基于预设的天气数据获取规则，从目标数据资源方的天气数据中，获取本次待推送的指定地点的候选天气数据集。[0130]进一步可选地，在本公开的一个实施例中，获取模块504，还用于对于本次待推送的天气数据为实况天气数据、类别为气温的天气数据，获取本次待推送的实时气温值；[0131]校验处理模块501，用于检测实时气温值是否在当日的预报气温范围内；若不在，基于实时气温值，更新当日的预报气温范围；[0132]推送处理模块502，用于并基于更新的当日的预报气温范围，进行天气应用的数据推送。[0133]本实施例的天气数据的处理装置500，通过采用上述模块实现天气数据的处理的实现原理以及技术效果，与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述相关方法实施例的记载，在此不再赘述。[0134]本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。[0135]根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。[0136]图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。[0137]如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。[0138]设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。[0139]计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如本公开的上述方法。例如，在一些实施例中，本公开的上述方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的本公开的上述方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行本公开的上述方法。[0140]本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。[0141]用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。[0142]在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。[0143]为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。[0144]可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。[0145]计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。[0146]应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。[0147]上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。当前第1页12