本發(fā)明涉及空中交通管理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種天氣交通可視化方法及裝置。

背景技術(shù)：

伴隨著這些年氣象技術(shù)的不斷進(jìn)步，民航的相關(guān)從業(yè)人員也跟進(jìn)了氣象可視化方面的研究和空管的自動(dòng)化、信息化，減少人為因素造成的工作失誤，避免飛行事故或飛行事故征候。由于實(shí)施的時(shí)間不久，現(xiàn)階段的報(bào)告還不能高效的捕捉比較復(fù)雜的空中交通情況，也無(wú)法估計(jì)管制員的負(fù)荷。而惡劣天氣的影響是包括了高容量的、交通情況復(fù)雜的空域的?，F(xiàn)階段，我國(guó)在氣象方面應(yīng)用最多的是航站天氣預(yù)報(bào)，日常天氣預(yù)報(bào)等報(bào)，此外還有通過(guò)雷達(dá)獲取并分析得到的資料。在整合性方面做的還不夠，不能做到系統(tǒng)的整合整個(gè)國(guó)家的空域里的氣象數(shù)據(jù)，在氣象和空中交通系統(tǒng)的結(jié)合上做的也還不夠。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種天氣交通可視化方法及裝置，旨在解決上述問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種天氣交通可視化方法，所述方法包括：獲取選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；根據(jù)聚類分析的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種天氣交通可視化裝置，所述裝置包括：原始數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)獲取單元，用于基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)獲取單元，用于基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；聚類分析單元，用于利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；可視化顯示單元，用于根據(jù)所述聚類分析單元的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種天氣交通可視化方法及裝置，所述方法包括通過(guò)選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；根據(jù)聚類分析的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，從而解決了當(dāng)前不能直觀地解釋天氣與空中交通系統(tǒng)之間的相互關(guān)系的問(wèn)題。

本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書闡述，并且，部分地從說(shuō)明書中變得顯而易見(jiàn)，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過(guò)在所寫的說(shuō)明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì)范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1為一種可應(yīng)用于本申請(qǐng)實(shí)施例中的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的天氣交通可視化方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的部分MATER報(bào)文的示意圖；

圖4為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的首都機(jī)場(chǎng)12個(gè)月的1日的天氣現(xiàn)象的示意圖；

圖5為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的主要機(jī)場(chǎng)的日交通量的示意圖；

圖6為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的示意圖；

圖7為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的平移標(biāo)準(zhǔn)差之后的部分WITI值的示意圖；

圖8為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的平移極差之后的部分WITI值的示意圖；

圖9為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的距離矩陣的結(jié)果示意圖；

圖10為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的聚類樹(shù)形圖；

圖11為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的WITI散點(diǎn)圖；

圖12為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的WITI對(duì)應(yīng)的可視化示意圖；

圖13為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的聚類分析結(jié)果的可視化示意圖；

圖14為本發(fā)明第二實(shí)施例提供的天氣交通可視化裝置。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來(lái)布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。同時(shí)，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。

請(qǐng)參閱圖1，圖1示出了一種可應(yīng)用于本申請(qǐng)實(shí)施例中的電子設(shè)備100的結(jié)構(gòu)框圖。該電子設(shè)備100可以作為用戶終端，也可以是計(jì)算機(jī)或服務(wù)器，所述用戶終端可以為手機(jī)或平板電腦。如圖1所示，電子設(shè)備100可以包括存儲(chǔ)器110、存儲(chǔ)控制器111、處理器112和天氣交通可視化裝置。

存儲(chǔ)器110、存儲(chǔ)控制器111、處理器112各元件之間直接或間接地電連接，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。例如，這些元件之間可以通過(guò)一條或多條通訊總線或信號(hào)總線實(shí)現(xiàn)電連接。所述天氣交通可視化方法分別包括至少一個(gè)可以以軟件或固件(firmware)的形式存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器110中的軟件功能模塊，例如所述天氣交通可視化裝置包括的軟件功能模塊或計(jì)算機(jī)程序。

存儲(chǔ)器110可以存儲(chǔ)各種軟件程序以及模塊，如本申請(qǐng)實(shí)施例提供的天氣交通可視化方法及裝置對(duì)應(yīng)的程序指令/模塊。處理器112通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器110中的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，即實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)實(shí)施例中的天氣交通可視化方法。存儲(chǔ)器110可以包括但不限于隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Random Access Memory，RAM)，只讀存儲(chǔ)器(Read Only Memory，ROM)，可編程只讀存儲(chǔ)器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只讀存儲(chǔ)器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，電可擦除只讀存儲(chǔ)器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

處理器112可以是一種集成電路芯片，具有信號(hào)處理能力。上述處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(Central Processing Unit，簡(jiǎn)稱CPU)、網(wǎng)絡(luò)處理器(Network Processor，簡(jiǎn)稱NP)等；還可以是數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。其可以實(shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例中的公開(kāi)的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

第一實(shí)施例

請(qǐng)參閱圖2，本發(fā)明實(shí)例提供了一種天氣交通可視化方法，所述方法包括：

步驟S200：獲取選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；

考慮到現(xiàn)有條件很難滿足對(duì)航路的天氣數(shù)據(jù)的需求，在本發(fā)明實(shí)施例中，采用機(jī)場(chǎng)地區(qū)的天氣交通指數(shù)來(lái)代表整個(gè)空域的天氣交通指數(shù)。由于無(wú)法兼顧全國(guó)的所有機(jī)場(chǎng)，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，本實(shí)施例從我國(guó)的11個(gè)飛行情報(bào)區(qū)中分別選出流量最大的機(jī)場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，重點(diǎn)是展示我國(guó)天氣分類的計(jì)算過(guò)程。

本實(shí)施例選取了2015年中較為穩(wěn)定的天氣作為研究對(duì)象，只考慮風(fēng)和能見(jiàn)度的影響，以所選擇機(jī)場(chǎng)2015年每個(gè)月1號(hào)的METAR報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算該區(qū)域的天氣交通指數(shù)值。

根據(jù)上述原則，選定的機(jī)場(chǎng)為：北京飛行情報(bào)區(qū)的首都機(jī)場(chǎng)，上海飛行情報(bào)區(qū)的浦東機(jī)場(chǎng)，沈陽(yáng)飛行情報(bào)區(qū)的太平機(jī)場(chǎng)，廣州飛行情報(bào)區(qū)的白云機(jī)場(chǎng)，成都飛行情報(bào)區(qū)的雙流機(jī)場(chǎng)，昆明飛行情報(bào)區(qū)的長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)，武漢飛行情報(bào)區(qū)的天河機(jī)場(chǎng)，蘭州飛行情報(bào)區(qū)的西安咸陽(yáng)機(jī)場(chǎng)，烏魯木齊飛行情報(bào)區(qū)的地窩鋪機(jī)場(chǎng)，三亞飛行情報(bào)區(qū)的?？诿捞m機(jī)場(chǎng)，香港飛行情報(bào)區(qū)的香港機(jī)場(chǎng)，臺(tái)灣飛行情報(bào)區(qū)的桃園機(jī)場(chǎng)。搜集這些機(jī)場(chǎng)的天氣信息主要還是依賴于這些機(jī)場(chǎng)的METAR報(bào)和TAF報(bào)，我們會(huì)對(duì)每天的天氣狀況取平均值，以此為基礎(chǔ)計(jì)算WITI。

以首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)為例，首先在網(wǎng)站上下載首都機(jī)場(chǎng)2015年每月1日的METAR報(bào)文。請(qǐng)參閱圖3，圖3為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的部分MATER報(bào)文的示意圖，由于天氣現(xiàn)象較穩(wěn)定，且METAR報(bào)文每半個(gè)小時(shí)發(fā)布一次，所以在本實(shí)施例中，截取了一部分時(shí)間段的報(bào)文。由上面的報(bào)文中，可以歸納出，首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)2015年1月1日的能見(jiàn)度平均為CAVOK，能見(jiàn)度大于9999米，風(fēng)速為3米每秒。依據(jù)這個(gè)判定每天平均天氣現(xiàn)象的方法，請(qǐng)參照?qǐng)D4，圖4為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的首都機(jī)場(chǎng)12個(gè)月的1日的天氣現(xiàn)象的示意圖，即首都機(jī)場(chǎng)12個(gè)月的1日的能見(jiàn)度以及風(fēng)速數(shù)據(jù)。

步驟S210：基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；

作為一種實(shí)施方式，根據(jù)公式一：

WITI(k)＝T(k)×W(k)

W(k)為所述選定區(qū)域的權(quán)值，當(dāng)不利天氣對(duì)空中交通構(gòu)成影響時(shí)權(quán)重為1，不構(gòu)成影響時(shí)則為0，T(k)為所述交通數(shù)據(jù)，WITI(k)為所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)，得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)，

本實(shí)施例對(duì)以上挑選出來(lái)的十二個(gè)機(jī)場(chǎng)收集相關(guān)的天氣數(shù)據(jù)，收集完成后，根據(jù)所提供的計(jì)算公式一，計(jì)算出各個(gè)情報(bào)區(qū)的天氣交通指數(shù)值。首先需要確定的是W(k)的值，即代表權(quán)重的系數(shù)，它的意義是判斷天氣對(duì)空中交通的影響程度，在本實(shí)施例中，所能整合的可以判斷這一影響程度的數(shù)據(jù)就是能見(jiàn)度、風(fēng)速這兩個(gè)值。由于與氣象的嚴(yán)重度是呈線性關(guān)系的，所以本發(fā)明實(shí)施例可以根據(jù)這種關(guān)系來(lái)確定的大致分布范圍。考慮到這兩個(gè)值與氣象的線性關(guān)系比較復(fù)雜，暫時(shí)無(wú)法找到一個(gè)可以完美的可以表達(dá)這種線性的公式。所以本發(fā)明實(shí)施例將這三者的關(guān)系簡(jiǎn)化成下面的公式二：

確定W(k)的計(jì)算方法后，下一步就是確定T(k)的值，考慮到前面收集的氣象信息都是以天為單位，因此在求T(k)的值的時(shí)候也應(yīng)該以天為單位，通過(guò)收集各種數(shù)據(jù)，可以獲得主要機(jī)場(chǎng)的日交通量，請(qǐng)參閱圖5，圖5為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的主要機(jī)場(chǎng)的日交通量的示意圖，其中ZBAA為北京飛行情報(bào)區(qū)的首都機(jī)場(chǎng)，ZSPD為上海飛行情報(bào)區(qū)的浦東機(jī)場(chǎng)，ZYHB為沈陽(yáng)飛行情報(bào)區(qū)的太平機(jī)場(chǎng)，ZGGG為廣州飛行情報(bào)區(qū)的白云機(jī)場(chǎng)，ZUUU為成都飛行情報(bào)區(qū)的雙流機(jī)場(chǎng)，ZPPP為昆明飛行情報(bào)區(qū)的長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)，ZHHH為武漢飛行情報(bào)區(qū)的天河機(jī)場(chǎng)，ZLXY為蘭州飛行情報(bào)區(qū)的西安咸陽(yáng)機(jī)場(chǎng)，ZWWW為烏魯木齊飛行情報(bào)區(qū)的地窩鋪機(jī)場(chǎng)，ZJHK為三亞飛行情報(bào)區(qū)的?？诿捞m機(jī)場(chǎng)，VHHH為香港飛行情報(bào)區(qū)的香港機(jī)場(chǎng)，RCTP為臺(tái)灣飛行情報(bào)區(qū)的桃園機(jī)場(chǎng)。

根據(jù)前面提到的公式一以及公式二，將搜集的數(shù)據(jù)處理后得出的最終結(jié)果為的每個(gè)地區(qū)的WITI值，請(qǐng)參閱圖6，圖6為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的示意圖，其中ZBPE為北京飛行情報(bào)區(qū)的首都機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZYSH為沈陽(yáng)飛行情報(bào)區(qū)的太平機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZSHA為上海飛行情報(bào)區(qū)的浦東機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZGZU為廣州飛行情報(bào)區(qū)的白云機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZUUU為成都飛行情報(bào)區(qū)的雙流機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZPKM為昆明飛行情報(bào)區(qū)的長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZHWH為武漢飛行情報(bào)區(qū)的天河機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZLHW為蘭州飛行情報(bào)區(qū)的西安咸陽(yáng)機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZWUQ為烏魯木齊飛行情報(bào)區(qū)的地窩鋪機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，ZJSY為三亞飛行情報(bào)區(qū)的?？诿捞m機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，VHHK為香港飛行情報(bào)區(qū)的香港機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心，RCAA為臺(tái)灣飛行情報(bào)區(qū)的桃園機(jī)場(chǎng)/區(qū)域管制中心。

步驟S220：基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；

步驟S230：利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；

聚類分析是根據(jù)事物本身的特性研究個(gè)體分類的方法。聚類分析中的類簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)指的就是相似元素的集合。

聚類分析的依據(jù)是一類中個(gè)體有較大的相似性，不同類的個(gè)體差異很大。根據(jù)分類對(duì)象的不同分為快速樣本聚類，就是對(duì)現(xiàn)測(cè)值進(jìn)行聚類，是具備觀測(cè)對(duì)象的各種特征，即反應(yīng)被觀測(cè)對(duì)象的特征的各變量進(jìn)行分類。在本文中我們使用Ward法對(duì)WITI進(jìn)行聚類分析。

Ward法即以平方歐氏距離作為兩類之間的距離，先將集合中每個(gè)樣本自成一類，在進(jìn)行類別合并時(shí),計(jì)算類重心間方差，將離差平方和增加的幅度最小的兩類首先合并,再依次將所有類別逐級(jí)合并。具體算法如下：

將n個(gè)區(qū)域樣本分成k類：G1,G2…Gk，用表示Gt中的第i個(gè)樣本(此處是p維向量，有p個(gè)系統(tǒng)聚類指標(biāo))，nt表示Gt中的樣本個(gè)數(shù)，X(t)是Gt的重心(即該類樣本的均值)，則Gt中樣本的離差平方和即公式三：

k個(gè)類的類內(nèi)離差平方和即公式四：

接下來(lái)本實(shí)施例依據(jù)此原理進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：為了分析的方便，此處對(duì)計(jì)算的WITI指數(shù)進(jìn)行處理，消除原來(lái)的量綱，將原始數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]區(qū)間。基于這個(gè)目的，需要用到平移標(biāo)準(zhǔn)差公式即公式五：

其中，Xj代表第j個(gè)指標(biāo)的平均數(shù)，Sj則代表標(biāo)準(zhǔn)差。

處理完后的數(shù)據(jù)請(qǐng)參閱圖7，圖7為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的平移標(biāo)準(zhǔn)差之后的部分WITI值的示意圖，即12個(gè)機(jī)場(chǎng)在一月到八月的WITI值平移標(biāo)準(zhǔn)差之后的數(shù)據(jù)。

接著使用平移極差公式，對(duì)以上處理完后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理，平移極差公式即公式六：

變化后的結(jié)果請(qǐng)參閱圖8，圖8為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的平移極差之后的部分WITI值的示意圖，即12個(gè)機(jī)場(chǎng)在一月到八月的WITI值經(jīng)過(guò)平移標(biāo)準(zhǔn)差后、平移極差之后的WITI值。

接下來(lái)，本實(shí)施例可以根據(jù)歐式距離法的原理建立距離矩陣，具體的建立過(guò)程在SPSS軟件中實(shí)現(xiàn)，完成后的距離矩陣如圖9所示，橫向表示1-8月，縱向表示對(duì)應(yīng)上述12個(gè)機(jī)場(chǎng)。

進(jìn)而，采用Ward最小偏差平方和法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析得到聚類樹(shù)形圖，請(qǐng)參閱圖10，縱向表示1-12月，在天氣情況劃分歸類的時(shí)候，將其結(jié)果分為4類：將2月、9月、6月劃分為一類；5月、7月、8月、10月、12月劃分為二類；3月和4月、11月劃分為三類；1月單獨(dú)劃分為四類。這些類別代表從每一個(gè)類別中抽出一組數(shù)據(jù)，大致上就可以判斷整個(gè)類別內(nèi)的天氣情況。

步驟S240：根據(jù)聚類分析的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系。

可視化技術(shù)，這一概念源自科學(xué)計(jì)算可視化，它是歐美發(fā)達(dá)國(guó)家二十世紀(jì)80年代后期提出確立的一個(gè)全新的研究領(lǐng)域。利用計(jì)算機(jī)的處理計(jì)算能力，可視化技術(shù)將在科研計(jì)算中需要用到的數(shù)據(jù)用簡(jiǎn)單明了的圖的方式展現(xiàn)出來(lái)，目的是使得原本枯燥的數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程變得直觀、形象，這有助于科學(xué)家們把握數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。

R是一款免費(fèi)且開(kāi)源的統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算軟件，圖形功能也很強(qiáng)大。它也是絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家最中意的分析軟件之一。雖然有一些功能近似的付費(fèi)軟件，例如S-plus和SAS，不過(guò)它們很難比得上R的完全免費(fèi)以及活躍的開(kāi)發(fā)社區(qū)氛圍。

目前，R語(yǔ)言提供Windows、OS X、Linux等各大操作系統(tǒng)下的版本，可以直接從網(wǎng)上免費(fèi)下載、安裝、使用。R語(yǔ)言軟件在基本安裝中提供了大量的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)和圖形函數(shù)，此外各社區(qū)還開(kāi)發(fā)了數(shù)以千計(jì)的擴(kuò)展包(packages)為R增加了更多令人驚奇的功能。

R語(yǔ)言中有兩種繪圖函數(shù)，第一種是高級(jí)繪圖函數(shù)，即創(chuàng)建一個(gè)新的圖形，>demo(graphics)，另一種是低級(jí)繪圖函數(shù)，在現(xiàn)有圖形上添加元素，>demo(persp)。

在開(kāi)始作圖前需要完成相應(yīng)的準(zhǔn)備工作，而第一步就是準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。出于避免重復(fù)輸入的考慮，此處將數(shù)據(jù)保存為逗號(hào)分隔符文件，后綴為.csv，Excel直接提供了這種保存選項(xiàng)。

首先，將圖6得出的WITI值表格保存為.CSV文件，打開(kāi)R語(yǔ)言軟件。

用read.csv()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)到the.data中：

>the.data<-read.csv("WITI.csv",header＝TRUE)

制作散點(diǎn)圖需要用到R語(yǔ)言中的plot函數(shù)，具體步驟如下所示：

>x<-the.data$日期

>y<-the.data$WITI

>plot(x,y,main＝"WITI值的散點(diǎn)分布",pch＝4,col＝"red",xlab＝"月份",ylab＝"總的WITI值",type＝"p",font.axis＝2,font.lab＝2,cex.lab＝1.5)

>x＝seq(1,12,by＝0.1)；y＝[50,100,150,200,250,300,350]

>lines(x,y,col＝“black",lwd＝2)

最后的散點(diǎn)圖如圖11所示，橫縱表示1-12月，縱軸表示對(duì)應(yīng)的機(jī)場(chǎng)WITI值，散點(diǎn)圖可以幫助直觀的查看WITI的數(shù)值，但是對(duì)于天氣對(duì)交通的影響程度仍然沒(méi)有直觀的感受。因此，制作完散點(diǎn)圖后，本實(shí)施例試著將天氣交通指數(shù)進(jìn)行一些量化的歸類，并且用可視化手段來(lái)直觀的展示天氣對(duì)交通的影響程度。

所求得的WITI數(shù)據(jù)中，80以上為天氣對(duì)交通影響嚴(yán)重，75-80為天氣對(duì)空中交通有一定的影響，75以下的WITI值所代表的是天氣對(duì)空中交通影響較小或者無(wú)影響。

為了使數(shù)據(jù)可視化，我們可以采用用不同顏色來(lái)代表不同影響程度的方式。這里我們選擇R語(yǔ)言中的熱圖(heatmap)功能來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

第一步：讀取數(shù)據(jù)

仍舊是將數(shù)據(jù)保存為.csv文件，這里我們將數(shù)據(jù)保存在F盤下的R文件夾中。在R中執(zhí)行如下指令

witi<-read.csv("F:/R/WITI.CSV",sep＝",")

這樣就可以成功讀入WITI值的數(shù)據(jù)表，使用"witi"指令可以查看讀取的數(shù)據(jù)。

第二步：處理數(shù)據(jù)

考慮到在所做的圖中，行的名稱應(yīng)該是日期，需要用這個(gè)指令：

colnames(witi)<-witi$日期

由于列的名字應(yīng)該由機(jī)場(chǎng)的名字來(lái)命名，執(zhí)行以下指令：

row.names(witi)<-witi$機(jī)場(chǎng)

在我們得到的表格中，第一列是日期，不是需要顯示在熱點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)，因此使用下面的語(yǔ)句，來(lái)保證只取第二到最后一列：

witi<-witi[,2:13]

為了數(shù)據(jù)視覺(jué)效果的改寫，需要用到：

witi_matrix<-data.matrix(witi)

完成上述步驟后，就可以用下面的指令生成熱點(diǎn)圖了：

witi_heatmap<-heatmap(witi_matrix,Rowv＝NA,Colv＝NA,col＝cm.colors(256),scale＝"column",margins＝c(5,10))

得到的結(jié)果如圖12所示，橫縱為1-12月，縱軸為12個(gè)機(jī)場(chǎng)，隨著WITI值的增大，格子的顏色呈現(xiàn)淺灰→白→深灰的漸變，通過(guò)這個(gè)圖，我們可以直觀的查看在不同的月份，各個(gè)機(jī)場(chǎng)的天氣對(duì)交通的影響程度。當(dāng)機(jī)場(chǎng)對(duì)應(yīng)月份的網(wǎng)格淺灰較深時(shí)，說(shuō)明天氣對(duì)空中交通的影響是很小的，甚至可以忽略不計(jì)，當(dāng)網(wǎng)格顏色呈白色，說(shuō)明已經(jīng)有了一定的影響，而當(dāng)網(wǎng)格呈深灰時(shí)，說(shuō)明天氣對(duì)交通的影響已經(jīng)很嚴(yán)重了，需要一定的應(yīng)對(duì)手段。

如圖12所示，可以很容易的看出，北京飛行情報(bào)區(qū)的天氣狀況是比較糟糕的，可能是因?yàn)殪F霾、沙塵等因素，全年中天氣對(duì)北京飛行情報(bào)去的影響都比較大，這也難免會(huì)導(dǎo)致航班的延誤甚至取消。

而在沿海的上海飛行情報(bào)區(qū)和廣州飛行情報(bào)區(qū)，在五月、六月、七月這三個(gè)夏季的月份，天氣對(duì)空中交通的影響程度突然上升，可以推測(cè)是因?yàn)檫@兩個(gè)情報(bào)區(qū)在我國(guó)東南沿海，每到夏季就很容易出現(xiàn)雷暴等天氣，還面臨著可能的臺(tái)風(fēng)登陸等惡劣天氣，因此天氣交通指數(shù)高也不足為奇。而到了冬天，這種情況就有所緩解。

此外，基于聚類分析之后的結(jié)果，同樣可以做可視化處理：

witi<-read.csv("F:/R/WITI.CSV",sep＝",")

row.names(witi)<-witi$機(jī)場(chǎng)

witi<-witi[,2:13]

witi_matrix<-data.matrix(witi)

witi_heatmap<-heatmap(witi_matrix,Rowv＝NA,Colv＝NA,col＝cm.colors(256),scale＝"column",margins＝c(5,10))

得到的結(jié)果如圖13所示，橫軸表示機(jī)場(chǎng)，縱軸表示對(duì)應(yīng)圖10聚類分析的結(jié)果。可以知道，12個(gè)機(jī)場(chǎng)在第一類月份的天氣對(duì)應(yīng)空中交通的影響是比較小的；在第三、四類即天氣對(duì)應(yīng)空中交通的影響是比較大的。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種天氣交通可視化方法，所述方法包括通過(guò)選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；根據(jù)聚類分析的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，而解決了當(dāng)前不能直觀地解釋天氣與空中交通系統(tǒng)之間的相互關(guān)系的問(wèn)題，使得本來(lái)枯燥難懂的數(shù)據(jù)變得直觀形象，有助于我們更好的分析天氣交通指數(shù)。

第二實(shí)施例

請(qǐng)參閱圖14，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種天氣交通可視化裝置300，所述裝置300包括：

原始數(shù)據(jù)獲取單元310，用于獲取選定區(qū)域在選定時(shí)間段內(nèi)的天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)；

天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)獲取單元320，用于基于所述天氣數(shù)據(jù)、所述交通數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的天氣交通指數(shù)計(jì)算規(guī)則，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；

例如用于基于WITI(k)＝T(k)×W(k)，獲得所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)，W(k)為所述選定區(qū)域的權(quán)值，當(dāng)不利天氣對(duì)空中交通構(gòu)成影響時(shí)權(quán)重為1，不構(gòu)成影響時(shí)則為0，T(k)為所述交通數(shù)據(jù)，WITI(k)為所述選定區(qū)域的天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)。

所述天氣數(shù)據(jù)包括能見(jiàn)度數(shù)據(jù)和風(fēng)速數(shù)據(jù)，所述選定區(qū)域的權(quán)重W(k)＝1/(能見(jiàn)度/1000+風(fēng)速/10)，其中，能見(jiàn)度為所述能見(jiàn)度數(shù)據(jù)，風(fēng)速為所述風(fēng)速數(shù)據(jù)。所述天氣數(shù)據(jù)以及與所述天氣數(shù)據(jù)在所述選定時(shí)間段內(nèi)匹配的交通數(shù)據(jù)包括METAR和TAF報(bào)文。

標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)獲取單元330，用于基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理方法，獲得所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；

作為一種實(shí)施方式，所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)獲取單元330包括：

數(shù)據(jù)歸一化單元331，用于基于所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)以及平移標(biāo)準(zhǔn)差公式，獲得歸一化天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元332，用于數(shù)據(jù)歸一化單元331處理后，根據(jù)平移極差公式，獲得標(biāo)準(zhǔn)化天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)；

距離矩陣獲取單元333，用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元332處理后，根據(jù)歐式距離法，獲得所述標(biāo)準(zhǔn)化天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的距離矩陣。

聚類分析單元340，用于利用Ward法對(duì)所述天氣交通指數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；

可視化顯示單元350，用于根據(jù)所述聚類分析單元的結(jié)果，以可視化圖像的形式顯示所述天氣數(shù)據(jù)與所述交通數(shù)據(jù)的相互關(guān)系。

需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中的各單元可以是由軟件代碼實(shí)現(xiàn)，此時(shí)，上述的各單元可存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器110內(nèi)。以上各單元同樣可以由硬件例如集成電路芯片實(shí)現(xiàn)。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，也可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例的裝置、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)方式中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個(gè)連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動(dòng)作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個(gè)獨(dú)立的部分，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成形成一個(gè)獨(dú)立的部分。

所述功能如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。

需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。