邱忠洋，雷正翠，蔣 駿

(常州市氣象局，江蘇 常州 213000)

0 引 言

2016年底的中國氣象局發(fā)布了《關(guān)于發(fā)展智慧氣象的若干思考》一文，文章高度重視并關(guān)注“智慧氣象”的戰(zhàn)略研究，闡述了智慧氣象的內(nèi)涵和特征，提出了發(fā)展智慧氣象的三大戰(zhàn)略——氣象大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、“互聯(lián)網(wǎng)氣象+”戰(zhàn)略和氣象平臺戰(zhàn)略，初步確立了2020年的發(fā)展目標(biāo)和重點任務(wù)[1]。智慧氣象是不斷發(fā)展的動態(tài)過程，需要用新趨勢新方向引領(lǐng)智慧氣象的發(fā)展。智慧氣象的成果需要具備智能化、可配置、可評價、可感知的概念。

隨著科技的發(fā)展，移動設(shè)備上集成了許多傳感器，數(shù)據(jù)處理能力增強，使得移動設(shè)備可以集通信、計算、感知一體的新型傳感器節(jié)點，一系列的感知模式應(yīng)運而生，參與感知就是其中之一。國外加州大學(xué)的Deborah Estrin教授對于參與感知有這樣的定義：“參與感知是這樣一個過程：在感知過程中，個體或群體使用功能越來越強大的移動手機和云端服務(wù)器來收集和分析語義信息”[2]。實際意思就是通過收集和分析個人和群體的各種行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過研究大量的個性數(shù)據(jù)得出相關(guān)的結(jié)論，研究方法多樣，最主要是強調(diào)了人的參與，而分析的結(jié)果也跟參與的人群的數(shù)量成正比。

在國內(nèi)，傳統(tǒng)的天氣預(yù)報主要依托于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，而氣象要素數(shù)據(jù)的獲取也基本來源于定位式的氣象自動站，雖然相比較于早期經(jīng)驗式的預(yù)報模式，預(yù)報準(zhǔn)確性有了很大的提高。但是預(yù)報的精細(xì)化程度和準(zhǔn)確率還是達不到個性化人群的需求。如果將參與感知融合到氣象預(yù)報中來，也就是將用戶作為模擬移動的自動站，將參與采集的相關(guān)氣象數(shù)據(jù)通過手機上傳至感知數(shù)據(jù)庫，與傳統(tǒng)的氣象數(shù)據(jù)進行融合處理。必定會提高氣象預(yù)報的精細(xì)化和準(zhǔn)確性。

該文主要從參與感知的概念、感知數(shù)據(jù)的處理、原型系統(tǒng)的框架設(shè)計等幾個方面進行了闡述。通過實踐證明系統(tǒng)應(yīng)用是可行的、有效的。

1 關(guān)鍵要點

1.1 參與感知

1.1.1 參與感知

參與式感知最早起源于無線傳感網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks)的興起，傳感網(wǎng)絡(luò)可以利用多種傳感器為生物追蹤、環(huán)境監(jiān)測以及災(zāi)難預(yù)測等科研活動提供大量實時、全方位、多層次的觀測數(shù)據(jù)[3]。通過各種不同的無線傳感器建立一個交互式的、參與式的傳感器網(wǎng)絡(luò)集群。而這個網(wǎng)絡(luò)集群則是由多種不同類型的信息傳感器節(jié)點組成，每個節(jié)點都可以自主地采集信息，數(shù)據(jù)通過多跳路由發(fā)送到匯集節(jié)點(sink node)，匯聚節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議或者無線方式(WIFI、GPRS、GSM)發(fā)送到遠程終端，由終端服務(wù)器對上傳的數(shù)據(jù)進行解析、融合、存儲，并實時維持與終端用戶的通信。

1.1.2 氣象參與感知模型構(gòu)建

目前依托參與感知所構(gòu)建的模型比較多，比如伯克利大學(xué)的Common Sense Project[4]就是參與感知在城市空氣質(zhì)量監(jiān)測的應(yīng)用，系統(tǒng)的感知設(shè)備被部署在了車輛、街頭以及人們正常使用的移動設(shè)備中，可以搜集多種帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)比如溫度、二氧化碳濃度等，再以短信的方式上傳，最后由系統(tǒng)對這些數(shù)據(jù)進行分析和可視化展示。

該文以氣象參與感知網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建為例，移動設(shè)備為氣象感知提供了溫度傳感器、濕度傳感器、壓強傳感器、風(fēng)向傳感器等。當(dāng)然除了智能手機以外還有手環(huán)、PDA、平板等，也都可以實現(xiàn)對不同定位的感知數(shù)據(jù)獲取和上傳。這種非定位的數(shù)據(jù)獲取為感知數(shù)據(jù)的采集提供了大量的數(shù)據(jù)樣本資源，對數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性提供了支撐。當(dāng)前參與感知氣象服務(wù)客戶端就是將多組氣象傳感數(shù)據(jù)進行匯聚處理，通過感知數(shù)據(jù)與自動站數(shù)據(jù)以及其他數(shù)據(jù)進行融合，最后將結(jié)果反饋給用戶。該文所研究的氣象參與感知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)強調(diào)了人的作用，通過人為手持移動設(shè)備接受任務(wù)組件可以互動的參與式感知網(wǎng)絡(luò)來方便地收集、分析和共享氣象信息。在整個感知網(wǎng)絡(luò)中感知節(jié)點最重要的是用戶的移動設(shè)備，所以在該系統(tǒng)中不存在自上而下的節(jié)點控制，而是由設(shè)備擁有者控制，隨其移動而移動。系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

1.2 氣象數(shù)據(jù)

1.2.1 氣象數(shù)據(jù)的特點

氣象數(shù)據(jù)種類繁多，對數(shù)據(jù)的實時性要求高。按照類型可以分為常規(guī)和非常規(guī)觀測資料。比如基本站資料(溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向)等屬于常規(guī)天氣資料，非常規(guī)特殊天氣資料包括加密自動站、探空、雷達、風(fēng)廓線雷達、衛(wèi)星等。氣象資料具有連續(xù)性，時序性極強，對于這些數(shù)據(jù)的采集都是按照時間順序進行存儲，計算，統(tǒng)計，整理和保存的。同時氣象資料還具有一定的規(guī)律性，表現(xiàn)在資料的周期性強，無論是多年長系列，還是年內(nèi)、季節(jié)內(nèi)、月內(nèi)等系列，都有一定的周期性[5]。由于數(shù)據(jù)具有不確定性和復(fù)雜性，導(dǎo)致對氣象資料的研究一直是氣象科研工作的重中之重，外加天氣系統(tǒng)的混沌本質(zhì)和預(yù)報本身存在的不確定性，導(dǎo)致天氣預(yù)報想大幅提高預(yù)報準(zhǔn)確率變得十分困難。

1.2.2 感知氣象數(shù)據(jù)庫

為統(tǒng)一對各種氣象數(shù)據(jù)進行處理，提出建立感知氣象數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)見圖2)。感知氣象數(shù)據(jù)庫處理的對象包含了多種氣象數(shù)據(jù)，比如傳統(tǒng)基本自動站的數(shù)據(jù)、各種戶外傳感器采集來的感知數(shù)據(jù)、衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)、雷達圖數(shù)據(jù)、智能終端反饋數(shù)據(jù)、客戶端提供的天氣現(xiàn)象描述、災(zāi)情直報、圖片上傳等。 因此在對數(shù)據(jù)庫進行設(shè)計時，需盡量讓數(shù)據(jù)表具備完整性、可拓展性、獨立性、共享性、安全性、可控性、規(guī)范性和統(tǒng)一性。

圖2 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

感知數(shù)據(jù)庫主要用于存儲兩個方面的數(shù)據(jù)，一是元數(shù)據(jù)，也就是原始數(shù)據(jù)，即未經(jīng)處理的一手?jǐn)?shù)據(jù)；這樣做的好處在于能夠保證原始數(shù)據(jù)的真實性和獨立性，為二次使用提供元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，比如樣本研究、數(shù)據(jù)挖掘等。二是將元數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)控，融合之后的數(shù)據(jù)。經(jīng)過融合處理的數(shù)據(jù)可直接推送給用戶指導(dǎo)決策，其數(shù)據(jù)的普適性和靈活性較強，也可為其他行業(yè)提供接口服務(wù)，使用將十分廣泛[6-8]。

在數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理和存儲過程中，對感知數(shù)據(jù)去偽存真、去粗取精，不被低質(zhì)量的數(shù)據(jù)所蒙蔽，讓精煉后的數(shù)據(jù)可以高精度地反映物理世界，將成為提升參與感知質(zhì)量的重要一環(huán)[9]。

1.3 C/B/S 模式

感知數(shù)據(jù)的采集、分析、融合、入庫采用了C/S模式(Client/Server)這種軟件系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，通過客戶端、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫三級模式，將感知數(shù)據(jù)的接收定位在了服務(wù)器上，而業(yè)務(wù)邏輯的處理，包括解碼、質(zhì)控、融合、入庫放在了客戶端。這種開發(fā)方式合理分配了Client端和Server端的任務(wù)，降低了系統(tǒng)的通訊開銷。該模式下系統(tǒng)開發(fā)的靈活性、安全性、可拓展性得到了保障，系統(tǒng)維護也比較方便。服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫進行交互，通過網(wǎng)間通信與客戶端就可以進行互動[10]。

在數(shù)據(jù)的推送、反饋、展示方面系統(tǒng)采用了B/S模式(Browser/Server)，手持終端通過Post/Get方式向服務(wù)器發(fā)送請求，服務(wù)器則是通過API接口的方式響應(yīng)請求，提供服務(wù)，反饋數(shù)據(jù)。這種在規(guī)則下的API接口可以提供給眾多其他應(yīng)用，適用性極強，包括WEB、App、Wechat等。

C/B/S混合模式框架如圖3所示。

圖3 C/B/S 混合模式框架

2 參與感知氣象服務(wù)客戶端總體框架的設(shè)計

2.1 新型參與感知預(yù)報模式

現(xiàn)行預(yù)報模式，預(yù)報員根據(jù)各種氣象觀測資料(自動站、云圖、雷達數(shù)據(jù)等)進行研究分析，結(jié)合各種數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品做出預(yù)報結(jié)論[11]。再以各種媒體渠道(電視、廣播、LED、QQ、微信、微博等)將數(shù)據(jù)推送給決策機構(gòu)和用戶。而在面對用戶個性化的需求，如何給這些用戶提供不同的應(yīng)對措施方面關(guān)注度并不到位。這是氣象部門科研發(fā)展遇到的瓶頸問題之一。當(dāng)然目前很多非氣象部門已經(jīng)在研究個性化服務(wù)，比如彩云天氣、墨跡天氣等。

新型參與式感知的預(yù)報模型則是在現(xiàn)有預(yù)報模式的基礎(chǔ)上增加了以人為導(dǎo)向的需求。通過用戶自身的參與，將天氣實況和自身的需求共享，有助于預(yù)報工作的及時訂正，還可以為用戶提供可靠的預(yù)警預(yù)報服務(wù)和應(yīng)對策略。如果參與的人員足夠得多，數(shù)據(jù)樣本將足夠得豐富，這對于氣象深度挖掘具有十分重要的作用。無疑將推動氣象預(yù)報的進一步發(fā)展。

2.2 模型構(gòu)建

在模型構(gòu)建方面，主要還是參考?xì)庀笮袠I(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理流程，加上對感知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究，總體來看主要分為如下四個層級(見圖4)：數(shù)據(jù)感知層、數(shù)據(jù)匯聚傳輸層、服務(wù)器層、應(yīng)用層[12-13]。

圖4 參與感知框架

數(shù)據(jù)感知層：感知層主要包括兩個方面，一是傳感器設(shè)備層，二是移動便攜式感知終端。傳感器層主要是數(shù)據(jù)采集所使用的sensor節(jié)點群集。采集的參數(shù)類型豐富，如溫度、濕度、壓強、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量等。而便攜式感知終端則主要以無線傳感設(shè)備為主，比如手機、PAD、手環(huán)、筆記本電腦等。感知網(wǎng)絡(luò)以氣象信息為主，另外通過ZIGBEE、RFID等相關(guān)感知技術(shù)獲取周邊氣象信息。

數(shù)據(jù)匯聚傳輸層：數(shù)據(jù)經(jīng)過匯聚通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議上傳，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本與現(xiàn)行的網(wǎng)絡(luò)通信結(jié)構(gòu)無縫對接，完全實現(xiàn)了氣象數(shù)據(jù)傳輸通信的順暢和共享。而在小型網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，傳輸協(xié)議需要握手協(xié)定，比如WiFi、藍牙、紅外線等。將數(shù)據(jù)以協(xié)議的方式上傳至服務(wù)器，這種方式有利于保障數(shù)據(jù)的安全性。

服務(wù)器層：服務(wù)器層主要是將數(shù)據(jù)匯聚層的數(shù)據(jù)進行收集、整理和加工。在該層接收的數(shù)據(jù)類型繁多，如傳統(tǒng)臺站txt報文，衛(wèi)星云圖，雷達，用戶上傳的文字、圖片等。接下來由服務(wù)器端的C/S架構(gòu)的程序?qū)?shù)據(jù)進行解碼、質(zhì)控、融合計算及入庫存儲。融合計算工作是該層工作的核心部分。最后一步就是數(shù)據(jù)的服務(wù)了，服務(wù)器層提供了API服務(wù)功能，包括服務(wù)注冊、服務(wù)發(fā)布、服務(wù)組合、服務(wù)調(diào)度，為應(yīng)用層提供了多樣化的服務(wù)基礎(chǔ)。

應(yīng)用層：應(yīng)用層主要對接服務(wù)器層提供的各種服務(wù)接口，可以將處理后的氣象數(shù)據(jù)信息以web、mobile phone、computer、email、LED等多種方式向外廣播發(fā)送，發(fā)布的渠道多樣化。而實際的產(chǎn)品信息包括了氣象個性化服務(wù)、環(huán)境監(jiān)控、災(zāi)害氣象預(yù)報等，可以以反饋的形式傳遞至感知節(jié)點，為用戶提供切實有效的應(yīng)對指導(dǎo)措施。

3 軟件框架設(shè)計

3.1 軟件數(shù)據(jù)流

實際軟件研發(fā)過程中，對涉及到的數(shù)據(jù)流進行了模塊化劃分，主要就是數(shù)據(jù)源模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、提供的服務(wù)模塊以及應(yīng)用模塊(見圖5)。

圖5 數(shù)據(jù)流圖

數(shù)據(jù)源模塊重點研究感知數(shù)據(jù)的處理，每一臺移動智能設(shè)備都有固定的物理標(biāo)識，以此獲取其定位以及設(shè)備所覆蓋的周邊實時有效的氣象信息。數(shù)據(jù)采集之后有一個自檢的過程，合格的數(shù)據(jù)將進行進一步的整理。整理之后的數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)處理模塊，在數(shù)據(jù)處理模塊中首先是對數(shù)據(jù)接收，之后進行分類、解碼、質(zhì)量控制，再進行融合分級、評估鑒定，最后再作存儲入庫。入庫后的數(shù)據(jù)進入服務(wù)模塊，該模塊主要就是調(diào)用數(shù)據(jù)提供服務(wù)注冊，經(jīng)過實際注冊并通過驗證的用戶才可以使用該服務(wù)。保證了數(shù)據(jù)的安全性，該模塊為實際應(yīng)用提供API接口服務(wù)。這一平臺的設(shè)計使用了Restful輕量級框架。當(dāng)數(shù)據(jù)進入應(yīng)用模塊時，數(shù)據(jù)則是以圖形化的方式展示出來，包括天氣預(yù)報、個人專業(yè)服務(wù)、公共服務(wù)等。

與此同時，數(shù)據(jù)也將反饋給上傳數(shù)據(jù)智能的終端節(jié)點，為這些用戶提供專業(yè)的服務(wù)和應(yīng)對措施。在數(shù)據(jù)流中，最為重要的是數(shù)據(jù)融合，融合的原因是氣象數(shù)據(jù)的復(fù)雜量大，融合的目的是通過一系列大數(shù)據(jù)處理的手段將數(shù)據(jù)質(zhì)量提高，使信息協(xié)調(diào)優(yōu)化便于理解和接受。

目前研究融合主要分兩個步驟，一級融合就是簡單的將感知數(shù)據(jù)入庫，與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)級別融合。二是與雷達回波、衛(wèi)星云圖的特征進行融合，也就是結(jié)合雷達回波所觀測到的空間雨區(qū)分布和云圖觀測到的云系特征，綜合判定天氣狀況，過程之中通過GIS空間插值、數(shù)據(jù)挖掘算法訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)，提高短時臨近數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性[14-15]。在做預(yù)報結(jié)論之前還參考了中國天氣通、彩云天氣等相關(guān)成熟產(chǎn)品。

3.2 軟件平臺設(shè)計

就框架設(shè)計而言，系統(tǒng)包含了兩個方面的內(nèi)容，數(shù)據(jù)處理下的融合入庫系統(tǒng)(C/S架構(gòu))，數(shù)據(jù)調(diào)用平臺系統(tǒng)(B/S架構(gòu))。

平臺基于前期數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和復(fù)雜性考慮采用C/S架構(gòu)模式，在該架構(gòu)下采用了多線程的操作方式，將繁雜多樣的氣象數(shù)據(jù)解析融合入庫歸納到各自的線程中。主要包括了主線程、讀寫線程、解析線程以及入庫線程。主線程主要進行數(shù)據(jù)報文文件的預(yù)處理及掃描定時器的設(shè)定，并啟動寫線程，讀寫線程被啟動后，則進行數(shù)據(jù)文件的讀取，文件辨別，接著進行文件分類，分類完畢則進入解析線程。解析線程則是對文件進行讀取截取字段，提取各個要素值，接著調(diào)用各種質(zhì)控方法對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)分析、劃分?jǐn)?shù)據(jù)等級，最后則是調(diào)用入庫線程，執(zhí)行寫的操作并寫日志保存。所有操作完成之后將結(jié)果向主線程反饋。在此過程中逐漸形成感知數(shù)據(jù)庫模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為接下來的數(shù)據(jù)訪問提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

調(diào)用平臺采用了B/S模式，模式的好處在于可以隨時隨地進行查詢和瀏覽數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)拓展簡單，通過添加網(wǎng)頁即可添加服務(wù)器功能，數(shù)據(jù)以接口的方式存在，其共享性能十分強大。具體流程，首先需要初始化頁面和相關(guān)接口。初始化接口如果連接不上則繼續(xù)發(fā)送請求，已連接則進入數(shù)據(jù)處理階段，調(diào)用已寫好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)API，系統(tǒng)后臺使用了mybatis框架作為后臺數(shù)據(jù)處理服務(wù)架構(gòu)。

前端訪問通過線程頁面發(fā)送請求，返回的響應(yīng)來自三個方面，一是直接啟動數(shù)據(jù)接口進入數(shù)據(jù)處理模塊，由數(shù)據(jù)處理模塊將用戶所需要的數(shù)據(jù)反饋給頁面。二是通過服務(wù)接收線程發(fā)送請求，由該線程推給API server，之后反饋數(shù)據(jù)，這是基于用戶請求會發(fā)生變化的前提下進行的，可在此流程中更新數(shù)據(jù)接口。三是用戶直接與接口溝通，發(fā)送請求返回數(shù)據(jù)。所有流程完成之后將結(jié)果反饋給參與體驗的用戶[16-18]。從具體應(yīng)用的角度出發(fā)，服務(wù)可以涵蓋例如app、wechat、微博、網(wǎng)站等各項不同的應(yīng)用。軟件架構(gòu)流圖如圖6所示。

4 運行效果與分析

4.1 系統(tǒng)運行環(huán)境

系統(tǒng)已有原型，系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境主要分為兩個方面，C/S客戶端采用.NET技術(shù)，C#語言進行開發(fā)，后臺使用了Oracle作為同步數(shù)據(jù)庫。B/S系統(tǒng)采用了JAVA語言、JavaScript技術(shù)和數(shù)據(jù)服務(wù)mybatis框架同步編程，同時結(jié)合Oracle數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)。APP采用了當(dāng)前較為成熟的Vue.js技術(shù)、elementUi技術(shù)、Mysql數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及Mybatis后臺框架技術(shù)等。系統(tǒng)運行于Windows及Linux服務(wù)器，兼容性良好。這些技術(shù)的應(yīng)用可以解決系統(tǒng)實施中在技術(shù)上存在的基本問題。

4.2 運行結(jié)果及效果分析

該系統(tǒng)主要由三個子系統(tǒng)組成，包括參與感知氣象信息演示系統(tǒng)、參與感知數(shù)據(jù)采集及反饋APP、預(yù)報氣象要素解析入庫系統(tǒng)。經(jīng)過一個月的試運行，實際采集數(shù)據(jù)24萬余條，反饋數(shù)據(jù)6萬余條，經(jīng)過與實況數(shù)據(jù)的對比，系統(tǒng)的反饋對于預(yù)報的調(diào)整有著比較有效的指導(dǎo)價值。在技術(shù)層面，系統(tǒng)實際運行效果良好，系統(tǒng)壓力測試性能良好。對子系統(tǒng)各模塊的優(yōu)化分析讓系統(tǒng)在建設(shè)過程中思路清晰，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理的性能和展示性能變得更加實用，響應(yīng)速度變快。軟件可擴展性更強。

目前系統(tǒng)已形成原型，但是如何進一步提高數(shù)據(jù)的精確度，從而更好地為公眾提供精細(xì)化服務(wù)，還需要進一步研究和探索。

5 結(jié)束語

參與感知概念的提出，是基于公眾的力量。一個重要的概念“眾包”，將本來應(yīng)該由特定人員完成的任務(wù)，交給了非特定自由人員來自愿完成，這種建模來源于大型互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)研究。該文提出的參與感知與氣象預(yù)報結(jié)合的業(yè)務(wù)，就是將無所動態(tài)的人員當(dāng)成氣象數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖詣诱?，可以實時傳遞相關(guān)氣象信息，再結(jié)合的傳統(tǒng)自動站數(shù)據(jù)、衛(wèi)星云圖、雷達圖等數(shù)據(jù)融合處理。預(yù)報精細(xì)化程度得到明顯提高。

文章重點描述了參與感知的模型建立、感知數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建、軟件數(shù)據(jù)流、軟件架構(gòu)整體設(shè)計這幾個方面。

軟件的優(yōu)點在于：

①研究用戶的反饋和對氣象信息的需求，針對這些需求做預(yù)報和應(yīng)急方案，針對性較強；

②系統(tǒng)采用C/B/S混合模式進行開發(fā)，各功能進行了模塊化的設(shè)計，便于系統(tǒng)的擴展；

③將參與感知的概念引入氣象預(yù)警預(yù)報工作中，這一設(shè)想為今后預(yù)報工作提出了新的思路。

系統(tǒng)在研發(fā)過程中，除了借鑒了當(dāng)前比較成熟的傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等，還有一些需要實際解決的問題。比如感知數(shù)據(jù)的接收、分類、解碼、入庫，海量數(shù)據(jù)的處理，在質(zhì)控和融合方面各種算法研究。這些技術(shù)的集中應(yīng)用，有效地提高了預(yù)報的精細(xì)化程度，能夠為用戶提供專業(yè)的服務(wù)和有效的措施。該文在參與感知與氣象系統(tǒng)結(jié)合方面的確取得了進展。但是目前系統(tǒng)工作仍存在著不足，如系統(tǒng)還沒有完善、算法研究不精細(xì)等。在接下來的研究中，將逐步優(yōu)化各模塊的設(shè)計，進一步深化算法研究，在保證系統(tǒng)高性能運行的同時不斷集成更多的功能。