4D气象数据可视化平台（WxWb） Based on ENVI & IDL
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2016-06-05
随着气象数据来源途径的增加，数据量在快速增长，已经达到了超载的境地，如美国国家气象局（National Weather Service，NWS）可用的气象数据在未来的3-5年内成倍增长。但是现有的工具很少可以处理、融合和解译如此大的数据量。本文介绍NWS基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台，此平台可以缓解数据量过大带来的压力。
1 气象数据超载
在任何科学邻域，通过卫星和其他途径收集的数据量是庞大的，气象数据也不例外。NOAA在2011年10月28日成功发射了一颗极地轨道卫星（NPOESS – 美国环境卫星系统），继续增加气象数据来源途径。相关人员开始担心气象预报员和他们的预报工具是否可以承载如此大的数据量，特别是在重大气象事件发生时。
为了更加有效的应用，NWS开发了4D气象数据集（4D weather data cube）。
2 4D气象数据集
从国家气象局（NWS）到美国联邦航空局（Federal Aviation Administration，FAA）的政府机关正在进行一项研究，他们希望可以融合多种数据源从而建立一个集成的数据库。希望可以加强基于网络的分布式气象信息的合作，并制定动态决策。
造成能见度障碍的一些因素（云、雨和雪等）和气象特征（对流、湍流、冰冻、降雪、云幕能见度、风速和风向等），将会在三维空间进行描述。而时间作为第四维加入气象数据模型中，形成了4D气象数据集（如图1所示），可以使得原有的特征参数具有时间特性。
图1 4D气象数据集示意图
4D数据集将存放在服务器端，并通过面向服务架构的系统（SOA）分发出去。这样，气象学专家可以对每个周期的数据进行判定，为美国联邦航空局（FAA）制定飞行路线提供支持。
3 可视化需求
基于网络且可扩展的气象数据快速分析和可视化能力已经成为一种需求。大多数情况下，行业应用人员和其他一些最终用户，并不具有较丰富的专业知识，使得他们对于数据类信息不能全面了解和吸收，而可视化的结果将会为用户提供最直接的图形信息，并且允许最终用户从多样化的数据源中发现、使用、关联并进行可视化展示信息。
气象数据（来自卫星、地面观测、高空观测等）和气象模型将会融合在4D气象数据集中（如图2所示），利用可视化功能对预测结果进行可视化输出，将最大程度的提升数据价值。
图2 气象数据和气象模型融合在4D数据集中
4 数据可视化流程
数据可视化遵循的流程（见图3）如下：
1) 将来自多种数据源的环境信息导入气象数据集；
2) 从众多来源（包含航空和卫星图像）收集的实时气象数据进行更新融合，并导入气象预测模型中；
3) 用户通过软件工具表达他们的可视化请求，输入感兴趣区域、时间和大气参数；
4) 收到用户请求后，软件工具从气象数据集中检索出所需信息，并在用户屏幕上进行可视化输出。
图3 数据可视化流程
5 4D气象数据可视化平台
基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台（Weather Workbench，WxWb）。使用ENVI软件全套图像处理和分析工具搭建的简洁易用的用户界面。如图4所示，点击ENVI主菜单Window下的Weather Workbench即可。
图4 WxWb启动菜单和界面
这个平台允许最终用户访问气象数据，比如网络上可用的预测数据和历史数据。为了实现此功能，WxWb中应用了如下几种数据连接方式：
Ÿ 嵌入式的Google Earth/Google Map显示；
Ÿ Web地图服务（WMS）：导入地理参考地图；
Ÿ 定制URL来输出从NOAA网络数据库中获取的气象预测模型数据（Grid，netCDF）。
6 WxWb功能介绍
6.1 数据搜索服务
嵌入式Google Earth和Google Map使得用户可以使用Google大多数服务（全局显示、缩放、旋转）。快速搜索工具（按钮Find）可以定位至特定城市或机场（如图5所示）。
图5 用户界面和Find工具
6.2 SOA数据流
WxWb支持面向服务架构（Service Oriented Architecture，SOA）的数据流。
气象预测数据可以从本地文件系统导入，也可以从NOAA的FTP服务器下载（如图6所示）。
图6 气象数据导入工具
6.3 软件应用
下面以两个实际应用介绍WxWb的主要功能。
6.3.1 恶劣天气分析
通过菜单“Scenario——Severe Weather”加载恶劣天气分析模块。此模块包含天气分析基础功能（如下载气象文件、风速向量绘制、轮廓线叠加显示等）、三维等值面渲染、二维切片、传统制图以及动画展示等功能。模块主界面如图7所示。下面介绍下主要功能。
（1） 三维等值面
三维等值面可以显示所有高程的气象属性（如相对湿度、温度、绝对涡度和风速等。相对湿度显示为蓝色，如图8所示）。用户可以对三维等值面进行缩放和旋转，可以穿越气象数据立方体。用户选择的气象数据与区域地图或者高分辨率图像是相关联的。
（2） 二维切片
用户可以从多源气象数据集中提取二维图像切片（如图9所示），并且可以利用滑块通过视场和（或）数据范围调整切片。
（3） 传统制图
用户可以在气象产品（Weather Product）里根据需要对气象特征属性进行专题图制作和输出，包括降水量、相对湿度、举升指数和风级等（如图10所示）。
（4） 动画展示
预报数据可以存储在MPEG文件中，用来动画展示（如图11所示）。
图7 恶劣天气分析模块主界面和功能展示
图8 三维等值面
图9 二维切片
图10 传统制图
图11 动画展示
6.3.2 航空路线设计
通过菜单“Scenario——Route Planning”加载航空路线设计模块。用户可以从列表中选择起始机场，所绘制的路线是由活动的节点组成，点击节点可以显示此区域内一系列时期的气象数据（如图12所示）。
图12 航空路线设计模块
7 WxWb未来版本
>>> 支持JPIP协议，可以引入大数据量的图像
>>> 与其他SOA结合
>>> 提供可扩展层和应用程序接口
>>> 扩展与其他气象相关网站的WMS和WCS服务，融合实时数据和预报模型
>>> 改进的图形显示特性：
Ÿ 改进飞机穿过风暴时的可视化效果（例如驾驶舱视角）；
Ÿ 增加测量和标注工具；
Ÿ 输出显示结果/脚本化的工作流显示。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01011o6n.html
1 气象数据超载
在任何科学邻域，通过卫星和其他途径收集的数据量是庞大的，气象数据也不例外。NOAA在2011年10月28日成功发射了一颗极地轨道卫星（NPOESS – 美国环境卫星系统），继续增加气象数据来源途径。相关人员开始担心气象预报员和他们的预报工具是否可以承载如此大的数据量，特别是在重大气象事件发生时。
为了更加有效的应用，NWS开发了4D气象数据集（4D weather data cube）。
2 4D气象数据集
从国家气象局（NWS）到美国联邦航空局（Federal Aviation Administration，FAA）的政府机关正在进行一项研究，他们希望可以融合多种数据源从而建立一个集成的数据库。希望可以加强基于网络的分布式气象信息的合作，并制定动态决策。
造成能见度障碍的一些因素（云、雨和雪等）和气象特征（对流、湍流、冰冻、降雪、云幕能见度、风速和风向等），将会在三维空间进行描述。而时间作为第四维加入气象数据模型中，形成了4D气象数据集（如图1所示），可以使得原有的特征参数具有时间特性。
图1 4D气象数据集示意图
4D数据集将存放在服务器端，并通过面向服务架构的系统（SOA）分发出去。这样，气象学专家可以对每个周期的数据进行判定，为美国联邦航空局（FAA）制定飞行路线提供支持。
3 可视化需求
基于网络且可扩展的气象数据快速分析和可视化能力已经成为一种需求。大多数情况下，行业应用人员和其他一些最终用户，并不具有较丰富的专业知识，使得他们对于数据类信息不能全面了解和吸收，而可视化的结果将会为用户提供最直接的图形信息，并且允许最终用户从多样化的数据源中发现、使用、关联并进行可视化展示信息。
气象数据（来自卫星、地面观测、高空观测等）和气象模型将会融合在4D气象数据集中（如图2所示），利用可视化功能对预测结果进行可视化输出，将最大程度的提升数据价值。
图2 气象数据和气象模型融合在4D数据集中
4 数据可视化流程
数据可视化遵循的流程（见图3）如下：
1) 将来自多种数据源的环境信息导入气象数据集；
2) 从众多来源（包含航空和卫星图像）收集的实时气象数据进行更新融合，并导入气象预测模型中；
3) 用户通过软件工具表达他们的可视化请求，输入感兴趣区域、时间和大气参数；
4) 收到用户请求后，软件工具从气象数据集中检索出所需信息，并在用户屏幕上进行可视化输出。
图3 数据可视化流程
5 4D气象数据可视化平台
基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台（Weather Workbench，WxWb）。使用ENVI软件全套图像处理和分析工具搭建的简洁易用的用户界面。如图4所示，点击ENVI主菜单Window下的Weather Workbench即可。
这个平台允许最终用户访问气象数据，比如网络上可用的预测数据和历史数据。为了实现此功能，WxWb中应用了如下几种数据连接方式：
Ÿ 嵌入式的Google Earth/Google Map显示；
Ÿ Web地图服务（WMS）：导入地理参考地图；
Ÿ 定制URL来输出从NOAA网络数据库中获取的气象预测模型数据（Grid，netCDF）。
6 WxWb功能介绍
6.1 数据搜索服务
嵌入式Google Earth和Google Map使得用户可以使用Google大多数服务（全局显示、缩放、旋转）。快速搜索工具（按钮Find）可以定位至特定城市或机场（如图5所示）。
图5 用户界面和Find工具
6.2 SOA数据流
WxWb支持面向服务架构（Service Oriented Architecture，SOA）的数据流。
气象预测数据可以从本地文件系统导入，也可以从NOAA的FTP服务器下载（如图6所示）。
6.3 软件应用
下面以两个实际应用介绍WxWb的主要功能。
6.3.1 恶劣天气分析
通过菜单“Scenario——Severe Weather”加载恶劣天气分析模块。此模块包含天气分析基础功能（如下载气象文件、风速向量绘制、轮廓线叠加显示等）、三维等值面渲染、二维切片、传统制图以及动画展示等功能。模块主界面如图7所示。下面介绍下主要功能。
（1） 三维等值面
三维等值面可以显示所有高程的气象属性（如相对湿度、温度、绝对涡度和风速等。相对湿度显示为蓝色，如图8所示）。用户可以对三维等值面进行缩放和旋转，可以穿越气象数据立方体。用户选择的气象数据与区域地图或者高分辨率图像是相关联的。
（2） 二维切片
用户可以从多源气象数据集中提取二维图像切片（如图9所示），并且可以利用滑块通过视场和（或）数据范围调整切片。
（3） 传统制图
用户可以在气象产品（Weather Product）里根据需要对气象特征属性进行专题图制作和输出，包括降水量、相对湿度、举升指数和风级等（如图10所示）。
（4） 动画展示
预报数据可以存储在MPEG文件中，用来动画展示（如图11所示）。
图7 恶劣天气分析模块主界面和功能展示
图8 三维等值面
图9 二维切片
图10 传统制图
图11 动画展示
6.3.2 航空路线设计
通过菜单“Scenario——Route Planning”加载航空路线设计模块。用户可以从列表中选择起始机场，所绘制的路线是由活动的节点组成，点击节点可以显示此区域内一系列时期的气象数据（如图12所示）。
7 WxWb未来版本
>>> 支持JPIP协议，可以引入大数据量的图像
>>> 与其他SOA结合
>>> 提供可扩展层和应用程序接口
>>> 扩展与其他气象相关网站的WMS和WCS服务，融合实时数据和预报模型
>>> 改进的图形显示特性：
Ÿ 改进飞机穿过风暴时的可视化效果（例如驾驶舱视角）；
Ÿ 增加测量和标注工具；
Ÿ 输出显示结果/脚本化的工作流显示。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01011o6n.html
