MIFA需求分析

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1、MIFA需求分析一、顶级流程数据收集历史数据库数据融合数据聚集本地数据中心预报量数据准备挖掘数据准备WEKA数据挖掘预报产品生成预报理由解释实时数据库历史数据实时数据LAPS分析结果MICAPS4数据返回聚集结果非LAPS实时数据非LAPS历史数据解释请求返回解释数据预报产品数据降水量风温数据返回预报量数据MICAPS4数据返回挖掘数据挖掘准备数据返回挖掘结果数据挖掘结果数据返回预报产品数据其中：实线模块为MIFA系统处理模块，虚线模块为挖掘系统模块实线箭头为数据流，虚线箭头为模块启动顺序图1顶层数据流程功能子系统和流程：1.多源气象数据经过数据收集系

2、统，进入本地历史数据库（数据挖掘模式）和实时数据库（业务应用模式）。同时进入本地数据中心。2.LAPS数据融合系统从本地历史数据库和实时数据库读取数据，将原始数据进行数据融合处理，得到规范的三维网格点数据。变换为MICAPS格式数据，放入本地数据中心。3.数据聚集变换处理系统从本地数据中心读取融合后的数据，首先根据配置文件进行指数的计算，放入本地数据中心；然后从本地数据中心读取融合和指数计算后的数据，根据配置文件对选择的数据进行区域统计计算，放入本地数据中心；最后从本地数据中心读取融合、指数计算和区域统计后的数据，根据配置文件对其中选择的数据进行天气系

3、统识别计算，放入本地数据中心。4.预报量数据准备系统，根据配置文件从本地数据中心收集预报量数据，并转换为最终预报量形式。5.挖掘数据准备系统根据配置文件，将数据离散化。并根据配置文件，针对不同挖掘任务将该任务需要的数据转换为WEKA格式，存储于入本地数据中心中对应该任务的挖掘数据库中。6.数据挖掘系统根据配置文件中各挖掘任务的参数，调用相应的WEKA模块，进行数据挖掘计算。结果放入本地数据中心中对应该任务的挖掘数据库。7.预报产品生成系统根据配置文件从实时数据库中读取数据，与各数据挖掘任务的挖掘结果进行匹配，并根据配置文件进行取舍，生成实时预报产品。8

4、..预报理由解释系统，根据显示系统的请求，寻找有关挖掘结果，并将这些结果按显示系统的需求格式放入其指定的位置。1.本地数据中心：是整个系统的数据核心。各子系统的所有数据库都在本地数据中心集中管理，成为本地数据中心的一部分。以上，1~5就是MIFA系统，为了全面了解MIFA系统的用途，及整个数据挖掘系统的完整性，增加6~8，即数据挖掘部分。其中数据融合系统LAPS和数据挖掘系统WEKA均为网络免费资源，将作为暗盒处理。但此两个系统要经过系统功能的严格测试，无误后方可使用。整个数据挖掘系统设置两种工作模式，数据挖掘模式和业务应用模式。数据挖掘模式时只取历史

5、数据库的数据，业务应用模式时只取实时数据库的数据。数据说明：1.历史数据：LAPS分析区域内最近5年各时次的常规地面（MICAPS第一类格式）、高空（MICAPS第5类格式），地面自动站（MICAPS第一类格式），地基遥感探空（Profiler、RASS、GPS、微波辐射仪，均按北京市气象局格式），雷达产品（LEVEL2基数据、NCAR格式的ANC产品，mdv格式转换为MICAPS4格式）、卫星产品（AWX格式图像产品、AWX格式数值产品）、数值预报产品（RUC、欧洲、日本、美国、德国、T639、GRAPES，均采用MICAPS4格式）。2.实时数据：

6、最近时次的数据，数据种类和格式均与上同。3.LAPS分析结果：地面：气温、温度平流、地表温度、位温、位温平流、相当位温；水汽类-露点、相对湿度、混合比、混合比平流、混合比辐合、风场、全风速、散度、涡度、垂直速度；高空：各层高度、温度、比湿、露点、相对湿度、风场、涡度、散度、垂直速度、位温、相当位温、温度平流；热力学参数：对流有效位能、对流抑制能量、K指数、凝结高度、螺旋度、抬升指数、沙氏指数、总指数、零度层高度；云分析产品：总云量、云底高度、云顶高度产品。均采用MICAPS4格式。4.指数数据：LAPS外附加指数包括：理查森数、对流理查森数、粗理查森数

7、、粗理查森数切变、简化粗理查森数、击穿CIN垂直速度、涡生参数等。均采用MICAPS4格式。5.区域统计数据：1~4中所有MICAPS4格式数据进行空间划分，各尺度划分子网格的平均、最大、最小、方差、傅里叶变换系数的矩阵。均采用MICAPS4格式。6.天气系统数据：1~5中所有MICAPS4格式数据进行天气系统识别，产生的5元组参数。均采用XML格式，格式见附录1.1。7.预报量数据：降水量、地面风速和地面温度，分别按暴雨、大风和高温标准离散化后的数据。均为MICAPS4格式。8.挖掘数据：1~7中所有离散化后的数据，区域统计和天气系统属性的连续数据，

8、根据配置文件按各挖掘任务组成的数据集。均采用WEKA格式。9.数据挖掘结果：数据挖掘得到的聚类