基于云服务和WebGIS的机场气象服务设计
来源:用户上传
作者:李爽
摘要：随着社会向前发展，人们提出了实时需要气象服务支持的需求。基于阿里云提供的气象云服务来建立后端技术，基于WebGIS建立前端技术。基于气象局提供的数据支持，建立了云服务和WebGIS的机场气象服务系统。这套服务系统能够每隔30 s就提供气象服务数据实时更新，并能把数据以直观化的方式呈现出来。基于云服务和WebGIS的机场气象服务技术能充分应用现有的技术，提高系统建立的质量。
关键词：云服务；WebGIS；机场气象服务；技术；系统
中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1008-1739（2022）09-64-4
庀笥跋旌娇辗务，比如恶劣的气象会影响航班，也会给航空飞行带来各种风险，当前除了航空部门需要接受专门的气象服务以外，其他用户也希望得到气象服务。传统的航空气象服务是基于经验对气象进行预测，这种预测的结果对经验要求太高。本文将WebGIS作为前端技术呈现数据，将机场气象服务系统建设在阿里云服务器上，由阿里云完成数据的云算。用户可以根据需求，自己定位需要服务的地点，气象部门将基于实况监测站点监测的数据提供实况、预报、预警服务。为了帮助用户进一步了解详细的数据，用户还可以在系统中根据自己的定位得到更加详细的视音频、图像、图文和文字等气象信息。应用了这样的气象服务技术，能够满足用户高质量、多样化、实时化的服务需求。在传统的机场气象服务系统建立中，需要建立专门的分布式服务器来存储数据信息并完成运算，并要研发出专门的直观化气象数据呈现软件。实际上，当前阿里云已经提供了气象云服务器，WebGIS不仅允许用户自由定位并呈现定位的信息，应用现有的技术，还能让机场气象服务系统建立事半功倍，并呈现出更多的计算优势。
云服务，又称云计算服务，它建立了一个专门存储数据，允许以虚拟化数据库的方式存在，让负载均衡在网络空间，然后提供分布式计算、并行计算和效用计算服务。云服务是在计算机技术与信息技术发展到一定水平以后才能够提供的服务。
云服务器的运用特点是允许用户把数据上传到网络上的发布式计算机服务器上，然后接受云服务器商提供的计算服务。而云服务器商可以发挥高效运作的分布式服务器优势为用户提供服务，从而用户能够使自己上传的数据得到保护，并使云服务器完成用户指定的计算作业。当前云服务分为公共云和私有云。公共云是为用户提供的最基础的服务，而私有云则是指服务器商接受企业的指定，专门开辟出空间，为企业用户提供服务。机场气象服务技术对运算的要求高，需要存储的数据量大，它需要服务器商专门的维护数据，本文选择阿里云作为云服务器商，为气象部门提供专门的气象计算服务。
云服务的服务方式如下：提供基础设施服务，比如用户把数据上传到云服务器空间，需要占据硬件空间；软件即服务，用户需要数据库服务和计算服务，这都需要应用软件来实现；平台即服务，服务器商需要对平台进行管理，比如服务器商需要做好数据安全保护，这就是一种平台服务。
将机场气象数据放到云服务器空间，能够取得以下的服务效果：①减少服务器维护成本，气象部门将气象数据放到云服务器中，可以发挥云服务器商的特点，由云服务器商提供数据维护服务；②利于数据共享，在智慧化城市建设的背景下，城市要求各部门共享数据，将数据放在云服务器中，利于数据共享；③提高计算的效率，云服务器商提供的计算服务是高效的，气象部门可以发挥云服务器的计算优势。
WebGIS是把Internet技术应用于GIS开发得到的技术，这套超擎图形系统能够针对用户的需求，快速地给出指定的地理信息。这套系统应用的特点为：它提供了全球化的客户服务，即只要应用了这套系统，任何一名用户，就能够接受系统提供的服务；它是交互的系统，即它不仅提供自动定位，并给出信息，而且还允许客户指定定位，给出相应的信息；它是分布式系统，即用户在应用这套系统时，不必把相关的图形和数据信息都下载到硬盘空间中，它会提供分布式的服务器系统服务，只要用户拥有网络，就能接受提供的服务；它提供了跨越平台的服务，人们不仅可以应用计算机平台使用，而且可以通过平板电脑、智能手机等客户端应用这套系统；它允许在异构环境下接受数据，提供了一套异构的数据格式读取、交换、访问的标准，即使是异构的环境也能使用这套系统；它是一套图形化的超媒体信息系统，不仅可以提供数据信息，还可以提供二维、三维、视频和音频等信息，能反映的信息十分丰富。
将WebGIS应用于机场气象服务中，人们可以打开机场地图，自由指定位置，获取需要的气象信息，实现所见即所得的数据读取功能。
3.1MOS预报预测模型分析
为了提高机场要素预报精度，提高数值预报的质量，人们提出了各种气象预报的方法。当前人们已经提出了MOS预报的方法，这是一种支持向量机（SVM）的方法，这种预报方法的优势如下：它能针对小样本进行分析，对因子数量没有限制，能够合理地表述预报对象与因子之间的非线性关系，它在一些特殊的领域应用比较有优势。当前人们通过实践证明其在航空气象预报的应用中不仅有着较高的预报正确率，并且能够自动订正数值预报的系统性误差。结合这种需求建立模型如图1所示，即气象部门只需要实时采集因子库中的数据，就能够结合因子库中的相对差，应用训练样本独立地检验样本，然后得到相应的预报模型（目前总计包含24个模型），最终得到气象预测结果。
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