一種格點預報數(shù)據(jù)分布式服務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

孫周軍 郭 捷 喬文文 侯 靈 黃 偉 陳曉慶

(廣東省氣象探測數(shù)據(jù)中心 廣東 廣州 510080)

0 引 言

隨著數(shù)值預報的準確度、分辨率等大幅度提升，數(shù)值預報在中尺度天氣預報中占有越來越重要的地位，業(yè)務需求也非常旺盛。數(shù)值預報數(shù)據(jù)量大、種類繁多，實際生產(chǎn)環(huán)境中多以集中式存儲設備為主，給海量的氣象數(shù)據(jù)提供存儲管理和服務工作帶來復雜性，同時對于歷史資料的應用，也比較困難。如何做好氣象數(shù)據(jù)的管理與服務工作一直是氣象信息發(fā)展探索解決的問題。李集明等[1]介紹了通過元數(shù)據(jù)技術對網(wǎng)格數(shù)據(jù)進行管理的關鍵技術;王伯民等[2]對氣象數(shù)據(jù)發(fā)布策略進行了相關研究;肖華東等[3]介紹了MARS(Meteorological Archival and Retrieval System)氣象數(shù)據(jù)歸檔和檢索系統(tǒng)，它是歐洲中期天氣預報中心氣象應用部門研發(fā)的氣象數(shù)據(jù)管理和服務系統(tǒng)，利用磁帶進行海量資料的管理，用于ECMWF的氣象存檔管理和數(shù)據(jù)訪問;李永生等[4]介紹了基于Hadoop基礎利用HBASE對格點數(shù)據(jù)進行存儲管理和接口發(fā)布,引入分布式存儲和計算技術。本文對氣象業(yè)務中數(shù)值預報的數(shù)據(jù)特點、應用現(xiàn)狀以及氣象部門現(xiàn)有硬、軟件資源進行研究和分析，提出一種數(shù)值預報數(shù)據(jù)在氣象業(yè)務應用中的分布式數(shù)據(jù)服務方法，解決在分布式存儲環(huán)境下，高時效地對種類繁多、海量的數(shù)值預報數(shù)據(jù)進行寫、讀和計算的集中處理問題。詳細描述海量數(shù)值預報數(shù)據(jù)的組織方式，分布式的數(shù)據(jù)服務方法，高可用性的實現(xiàn)方式以及各種格點數(shù)據(jù)的處理方法。業(yè)務應用表明，系統(tǒng)在廣東區(qū)域格點化預報的業(yè)務應用中滿足高效、穩(wěn)定和使用便捷的要求。

1 相關技術

1.1 服務總線

企業(yè)服務總線ESB(Enterprise Service Bus)是在面向服務體系架構(gòu)基礎上發(fā)展而來，ESB是SOA的基礎架構(gòu)。企業(yè)將所有的數(shù)據(jù)、功能、應用和功能都注冊于服務總線，通過服務總線將這些細粒度的單元有效連接起來。企業(yè)服務總線改變了傳統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)，提供比傳統(tǒng)中間件產(chǎn)品更為廉價的解決方案,同時消除不同應用間的技術差異,實現(xiàn)不同服務之間的通信與整合[5]。Mule ESB(Mule Enterprise Service Bus)、OSB(Oracle Service Bus)等都是能夠?qū)崿F(xiàn)應用軟件間互相交互信息的集成平臺。格點預報數(shù)據(jù)服務的開發(fā)亦采用服務總線的設計思路，讓各類格點數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)分布式服務。

1.2 SOA架構(gòu)

面向服務架構(gòu)SOA(Service-Oriented Architecture)是一種面向服務的企業(yè)應用體系結(jié)構(gòu)，由多個標準組件構(gòu)成的架構(gòu)模型。它提出資源和應用是可重用的服務，利用標準的協(xié)議進行通信，提供了一個具有較高靈活性、效率的信息集成方式[6-7]。

面向服務的體系架構(gòu)包括服務提供者、服務消費者和服務注冊中心3種角色。其中：(1) 服務提供者負責服務邏輯功能的具體實現(xiàn)；(2) 服務消費者則是服務請求的發(fā)起者；(3) 服務注冊中心負責服務的注冊、分類和查找功能。圖1描述了SOA的工作原理，即技術開發(fā)人員將企業(yè)需要提供的軟件功能進行合理粒度的劃分和實現(xiàn)。并通過注冊服務將其提供的服務發(fā)布到服務注冊中心，服務注冊中心對已經(jīng)注冊的服務進行分類管理，并為消費者提供服務查詢功能，當消費者發(fā)現(xiàn)符合條件的服務時，根據(jù)服務信息進行服務綁定/調(diào)用，以獲得需要的功能[8]。

圖1 SOA架構(gòu)數(shù)據(jù)流程圖

SOA架構(gòu)的產(chǎn)生主要是實現(xiàn)技術和服務的完全分離，從最大程度上達到業(yè)務系統(tǒng)的松散集成和重組。架構(gòu)的具體實現(xiàn)與計算機應用技術的發(fā)展密切相關，其中XML、SOAP、WSDL和UDDI技術的成熟應用為SOA架構(gòu)的實施奠定了技術基礎。(1) 可擴展的標記語言(XML)是一種封裝了數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化文檔。這種封裝能力為異構(gòu)環(huán)境的信息交換提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，包括消息、服務描述以及工作流的描述。(2) 簡單對象訪問協(xié)議(SOAP)是一種輕量的、簡單的、基于XML的協(xié)議，它被設計成在Web上交換結(jié)構(gòu)化的和固化的信息。(3) Web服務定義語言(WSDL)是一個借助XML來描述Web Service和說明如何與Web服務通信的XML語言，為用戶提供詳細的服務說明和調(diào)用方式。(4) 統(tǒng)一描述、發(fā)現(xiàn)和集成協(xié)議(UDDI)提供了在Web上描述并發(fā)現(xiàn)商業(yè)服務的框架,是面向Web服務的信息注冊中心的實現(xiàn)標準和規(guī)范。

2 系統(tǒng)設計

目前，中國氣象局主要運行T639L60模式、GRAPES全球及區(qū)域模式、TGEE集合預報等幾類業(yè)務或準業(yè)務天氣預報模式[9-11]。各區(qū)域中心根據(jù)自身氣候特點發(fā)展的預報模式，以及從歐洲中心、德國和日本等獲得的數(shù)值預報產(chǎn)品，以上是氣象部門的數(shù)值預報產(chǎn)品來源，其預報時效長、時間間隔短、分辨率高。同時，中國氣象局主導研發(fā)的SWAN 2.0、MICAPS 4.0系統(tǒng)，均采用格點數(shù)據(jù)進行存儲，由此形成非常豐富的氣象格點數(shù)據(jù)集。要針對豐富的格點數(shù)據(jù)提供在線服務，則需要能夠?qū)Ψ稚⒋鎯Φ母顸c數(shù)據(jù)進行歸類存儲，并研發(fā)能夠分布式調(diào)取格點數(shù)據(jù)的服務端，利用SOA架構(gòu)統(tǒng)一對用戶提供接口支撐，從而實現(xiàn)格點數(shù)據(jù)的海量存儲管理和服務。

2.1 軟件架構(gòu)

GRIB、NetCDF和HDF都是國際上通用的數(shù)據(jù)格式，MICPAS和SWAN系統(tǒng)也自定義了格點數(shù)據(jù)存儲格式，要使得格點數(shù)據(jù)服務同時兼容多種格式，且能對規(guī)整分散存儲的數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的服務。如圖2所示，軟件從架構(gòu)上分為四層：存儲層、服務層、訪問接口層和業(yè)務應用層。其中存儲層和服務層的設計采用微服務概念，形成分布式的格點數(shù)據(jù)服務，有效分擔和承載較大規(guī)模的訪問請求；訪問接口層采用SOA的設計思路，提供統(tǒng)一的服務管理和調(diào)用，有利于用戶的應用開發(fā)和對整套業(yè)務系統(tǒng)的調(diào)用監(jiān)控。

圖2 格點預報數(shù)據(jù)服務軟件架構(gòu)

存儲層 對原有分散的格點數(shù)據(jù)進行分類，按照一定的存儲規(guī)則進行分散存儲在不同的主機，以達到由不同存儲主機組成海量的存儲集群。由于格點數(shù)據(jù)按照類別、目錄和文件名有規(guī)則的集中存儲，從而讓服務軟件能夠根據(jù)請求精確定位到具體要操作的格點文件。

服務層 針對不同的數(shù)據(jù)格式實現(xiàn)讀取、寫入和裁剪等所有操作功能，并以獨立的服務軟件與存儲層集成部署，提供對存儲層格點數(shù)據(jù)的操作。

訪問接口層 以服務的方式發(fā)布給用戶調(diào)用的接口服務，訪問接口保存一份各類資料數(shù)據(jù)格式和存儲IP的配置清單，從而接口根據(jù)請求的資料類將請求路由到負責提供該類資料的服務層和存儲層完成對格點數(shù)據(jù)的所有操作，操作結(jié)果返回給用戶。

業(yè)務應用層 主要是基于訪問接口的調(diào)用開發(fā)的業(yè)務系統(tǒng)軟件。

2.2 實現(xiàn)原理

分布式數(shù)據(jù)訪問服務系統(tǒng)以提高訪問效率、提升系統(tǒng)并發(fā)能力、屏蔽數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的異構(gòu)性設計為原則，考慮到系統(tǒng)提供規(guī)范化調(diào)用方式、規(guī)范化輸出結(jié)果和接口易維護與易擴展的需求，將系統(tǒng)從實現(xiàn)上劃分為調(diào)用層、業(yè)務層和數(shù)據(jù)服務層3個層次，邏輯劃分為5個模塊：解析單元、身份認證、規(guī)則管理、參數(shù)校對、分發(fā)執(zhí)行。各模塊之間的數(shù)據(jù)流程如圖3所示。

圖3 圖格點預報數(shù)據(jù)服務軟件數(shù)據(jù)流程

調(diào)用層即是用戶調(diào)用數(shù)據(jù)訪問服務的邊界。邏輯層即是核心，負責對用戶請求進行分析處理和響應，包括解析單元、身份認證、業(yè)務規(guī)則管理、參數(shù)校對、分發(fā)執(zhí)行邏輯模塊。數(shù)據(jù)服務層即是利用數(shù)據(jù)服務訪問系統(tǒng)對外提供數(shù)據(jù)讀、寫操作，以及對格點數(shù)據(jù)的存儲，利用分布式存儲的業(yè)務拆分技術實現(xiàn)大容量格點數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與應用。其中涉及到的核心邏輯模塊功能詳細描述如下：

1) 解析單元 參數(shù)分為系統(tǒng)參數(shù)和業(yè)務參數(shù)兩類：(1) 系統(tǒng)參數(shù)，即服務系統(tǒng)業(yè)務邏輯完整運行必要的非空參數(shù)，包括接口ID、用戶ID、密碼、數(shù)據(jù)格式、業(yè)務程式和數(shù)據(jù)源名稱(參數(shù)標識分別為：interfaceId、userId、pwd、dataFormat)；(2) 業(yè)務參數(shù)，即系統(tǒng)參數(shù)接口ID所對應業(yè)務規(guī)則正常執(zhí)行所需的非空參數(shù)。用戶按照調(diào)用方式的參數(shù)規(guī)范要求傳參，解析單元負責分解，形成Map對象。

2) 身份認證 系統(tǒng)的角色分為兩類：(1) 系統(tǒng)管理員，可通過接口獲取數(shù)據(jù)，同時具備登錄本系統(tǒng)控臺進行權(quán)限管理、接口定義、格點元數(shù)據(jù)定義、日志查詢；(2) 對外用戶，僅能夠查閱和調(diào)用系統(tǒng)發(fā)布的數(shù)據(jù)接口。

3) 業(yè)務規(guī)則 根據(jù)接口ID，在業(yè)務規(guī)則庫中檢索對應的業(yè)務規(guī)則程式，利用業(yè)務參數(shù)填充規(guī)則程式中對應的位置，形成完整的、可執(zhí)行的程式。

4) 參數(shù)校對 根據(jù)接口ID，在業(yè)務規(guī)則庫中檢索對應的業(yè)務規(guī)則程式，檢查用戶提交的請求參數(shù)是否符合接口要求，并將用戶參數(shù)值與規(guī)則程式中的參數(shù)進行綁定。

5) 分發(fā)執(zhí)行 根據(jù)用戶提供的業(yè)務參數(shù)(模式ID)確定提供數(shù)據(jù)的格點服務器，并與其進行通信，將用戶參數(shù)請求按照預定規(guī)則發(fā)送給服務器，并將服務器返回數(shù)據(jù)進行封裝返回給用戶。

2.3 功能設計

數(shù)據(jù)訪問服務系統(tǒng)以簡約化、人性化設計為原則，考慮到管理用戶的良好體驗效果和便捷管理維護需求，服務系統(tǒng)的管理平臺劃分為：格點預報管理、接口管理、日志管理、用戶管理等主要功能。

1) 格點預報管理 將格點數(shù)據(jù)服務接口能夠提供的格點數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息進行發(fā)布與管理，包括每類數(shù)值預報包括的氣象要素、層次、預報時效、數(shù)據(jù)單位以及格點數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度間隔和每天發(fā)布的時次等信息。

2) 接口管理 將格點接口數(shù)據(jù)支持的方法通過配置方式設定具體參數(shù)名稱、是否為必填參數(shù)等信息。

3) 日志管理 日志管理分別記錄接口調(diào)用的起始時間、耗時和用戶參數(shù)，同時計算接口調(diào)用的平均、最大和最小耗時，方便管理人員進行故障排除和業(yè)務程式性能調(diào)優(yōu)。

4) 用戶管理 主要是確保服務系統(tǒng)訪問平臺的安全，定義接口的使用用戶和管理維護用戶，及用戶能夠訪問的功能模塊。

2.4 調(diào)用方式

本系統(tǒng)的設計針對兩類業(yè)務系統(tǒng)：一類只是單純的讀取格點數(shù)據(jù)，對時效性有一定容忍度的；另一類具有人機交互的業(yè)務系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)讀取和寫入時效性要求高的?？紤]以上場景，將對格點數(shù)據(jù)的訪問發(fā)布為RestFull服務，針對前者提供Http和SOAP協(xié)議訪問服務；同時，提供基于Socket套接字的SDK包，針對后者場景提供服務，主要用于精細化格點預報平臺的數(shù)據(jù)快速交互。以上提供的調(diào)用方式滿足絕大多數(shù)語言的調(diào)用。

3 關鍵技術

本系統(tǒng)的設計旨在提供數(shù)值預報平面場數(shù)據(jù)檢索、任意經(jīng)緯度插值、平面場裁剪和非規(guī)則地區(qū)格點數(shù)據(jù)寫入等功能[12]，支撐全省格點數(shù)據(jù)服務有關的業(yè)務系統(tǒng)，在可靠性、并發(fā)性、擴展性和響應速度上都提出較高的要求?；诖诵枨?，利用Rose Mirror HA解決可靠性，利用分布式部署服務解決并發(fā)與擴展性，利用緩存技術解決響應速度問題。

3.1 緩存技術

Redis技術[13]是一種Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，與Memcache相類似，但其支持較多的數(shù)據(jù)類型，為保證數(shù)據(jù)的訪問效率，數(shù)據(jù)都緩存在內(nèi)存中，可以直接用于數(shù)據(jù)存儲服務。在本系統(tǒng)中，根據(jù)格點數(shù)據(jù)服務實際業(yè)務使用情況，對于規(guī)則平面寫入與讀取、定點插值函數(shù)進行緩存處理，提高數(shù)據(jù)服務響應能力，同時降低因讀取格點文件而造成的系統(tǒng)IO壓力。主要處理邏輯實現(xiàn)如下：

String Key=JSON_KEY(paramMap);

String Ret=null;

Map dataInfo=null;

if (Redis.containKey(Key)){

dataInfo=getGridData(paramMap);

if(null!=dataInfo)

Redis.setEx(Key,cacheTimerange,dataInfo);

}else{

dataInfo=Redis.get(Key);

}

Ret=formatRet(dataInfo,paramMap.get(“dataFormat”));

其中，JSON_KEY函數(shù)主要利用用戶請求參數(shù)形成緩存數(shù)據(jù)的Key值。如果用戶請求命中緩存，則將緩存中的數(shù)據(jù)返回給用戶格式化的數(shù)據(jù)；否則，與格點數(shù)據(jù)服務進行通信獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)預先設定緩存失效時間，將數(shù)據(jù)存儲到緩存中，同時返回給用戶格式化的數(shù)據(jù)。

3.2 裁剪技術

氣象數(shù)值預報常常輸出的模式數(shù)據(jù)包括全球范圍預報，然而在實際的業(yè)務應用中，往往只需某局部范圍的格點數(shù)據(jù)，從而倒逼格點數(shù)據(jù)服務需要具備裁剪功能。由于裁剪范圍具備隨意性，所以用戶設定的左上、右下坐標范圍未必恰巧落在格點上，所以此時需要采取一定策略進行處理。內(nèi)縮裁剪算法是建立在與用戶的協(xié)商基礎之上的處理規(guī)則，即經(jīng)度向正方向收斂，緯度向低緯收斂，直到遇到具體的格點為止。具體的幾種情況如圖4所示。

圖4 內(nèi)縮算法效果

3.3 插值算法

對于格點預報數(shù)據(jù)而言，用戶經(jīng)常希望對任意地理位置求其預報值，而此時該點并未恰巧落在格點數(shù)據(jù)上，所以需要經(jīng)過插值方法求得。因格點數(shù)據(jù)的網(wǎng)格間距疏密不同，則采用不同的插值算法。以廣東應用為例，其中部分格點數(shù)據(jù)最密為1 km，最粗要到25 km，因此在本系統(tǒng)中分別采用最近距離法[14]NN(Neareast Neighbor)和反距離加權(quán)[15]IDW(Inverse Distance Weighted)進行插值。格點密度高的，采用NN，否則采用IDW。主要處理邏輯實現(xiàn)如下：

(1) IDW格點數(shù)據(jù)插值算法具體實現(xiàn)如下：

Float grid_idw(float anyLon,float anyLat){

Float ret=0.0f;

Float[] xPoints=getXPointsFromGridFile();

Float[] yPoints=getXPointsFromGridFile();

//判斷是否落在格網(wǎng)格點上

Boolean IsInThePoint=isInThePoint(xPoints,yPoints,lon,lat);

If(isInThePoint) {

ret=findVal(findP(lon,lat));

}else{

Int LeftTopP=findLeftTopP(lon,lat);

//查找左上格點

Float LeftTopV=findVal(LeftTopP);

//查找左上格點值

Int RightTopP=findRightTopP(lon,lat);

//查找右上角格點

Float RightTopV=findVal(RightTopP);

//查找右上格點值

Int LeftButtonP=findLeftButtonP(lon,lat);

//查找左下角格點

Float LeftButtonV=findVal(LeftButtonP);

//查找左下格點值

Int RightButtonP=findRightButtonP(lon,lat);

//查找右下角格點

Float RightButtonV=findVal(RightButtonP);

//查找右下格點值

//如果4個點的值全部為缺測，則直接返回缺測值

If(LeftTopV==RightTopV==LeftButtonV==RightButtonV==UNDEFINE_VALUE) {

ret=UNDEFINE_VALUE

}else{

ret=IDW(左上{經(jīng)度，緯度，值}，右上{經(jīng)度，緯度，值}，左下{經(jīng)度，緯度，值}，右下{經(jīng)度，緯度，值}，插值點{經(jīng)度，緯度});

//IDW算法的具體實現(xiàn)

}

}

}

(2) NN格點數(shù)據(jù)插值算法具體實現(xiàn)如下：

Float grid_nn(float anyLon,float anyLat){

int p=findNeareastPoint(lon,lat);

ret=findVal(p);

}

3.4 分布式設計

格點數(shù)據(jù)從時間緯度、空間緯度都較廣且預報要素較多，要保持較長時間的格點數(shù)據(jù)則需要根據(jù)實際情況分開存儲，從而導致在每個存儲數(shù)據(jù)的服務器上部署相同的格點數(shù)據(jù)服務。當用戶發(fā)起數(shù)據(jù)訪問請求時，則根據(jù)具體的請求模式名稱，由分發(fā)策略將客戶端連接到準確的格點數(shù)據(jù)服務進行數(shù)據(jù)服務操作。

分布式的部署方法，優(yōu)勢較為明顯：(1) 支持高并發(fā)方法。與單機部署相比，可將所有請求根據(jù)轉(zhuǎn)為由多個服務器進行服務，從而提升并發(fā)服務能力。(2) 數(shù)據(jù)分布式存儲。因格點服務可部署多臺服務器，通過業(yè)務請求分發(fā)策略模塊進行響應，從而可以將不同的格點數(shù)據(jù)進行分布式存儲，但不影響客戶端的應用。部署架構(gòu)如圖5所示。

圖5 分布式格點服務部署架構(gòu)

在本系統(tǒng)的實際應用過程中，廣東省將精細化格點預報與全國下發(fā)的數(shù)值預報數(shù)據(jù)分別進行存儲，提供分布式格點數(shù)據(jù)服務，取得較好的應用效果。

3.5 高可用設計

格點預報數(shù)據(jù)服務作為整個業(yè)務的數(shù)據(jù)交互核心，需要提供7×24小時數(shù)據(jù)服務，則必須擁有備份系統(tǒng)自動接管的功能，且保證數(shù)據(jù)的一致性。本系統(tǒng)利用Rose Mirror HA[16]方案(見圖6)，進行格點數(shù)據(jù)實時弱同步，且當主服務節(jié)點宕機或應用異常之后，虛擬IP、應用則會自動漂移到備機繼續(xù)提供數(shù)據(jù)服務。此方案為一種較為廉價的軟件高可用方案，亦有多種其他高可用方案。

圖6 Rose Mirror HA架構(gòu)

在本架構(gòu)中主要涉及到以下角色：

1) 主服務器 當前提供格點數(shù)據(jù)服務的服務器為主服務器，安裝有格點數(shù)據(jù)服務程序，并在網(wǎng)卡中綁定VIP地址。

2) 備份服務器 當前處于備份狀態(tài)的服務器，安裝有格點數(shù)據(jù)風物程序。

3) 私有網(wǎng)絡 在主、備服務器之間建立的直連網(wǎng)絡，用于心跳通信和格點數(shù)據(jù)的同步傳輸。

4) VIP 虛擬IP地址，提供對客戶端的服務訪問，綁定在當前提供數(shù)據(jù)服務的服務器上。

高可用服務的保障過程：在主、備主機上分別部署相同的格點服務軟件，同時對格點數(shù)據(jù)目錄設置為互相同步，并設定VIP。當主節(jié)點的數(shù)據(jù)目錄發(fā)生變化時，基于增量策略和流技術將數(shù)據(jù)同步到備份主機，實現(xiàn)主、備間的數(shù)據(jù)同步；當主機點監(jiān)視模塊監(jiān)測到格點數(shù)據(jù)服務軟件掉線等異常時，主節(jié)點則通過自動將自身服務下線，同時通知備機接管服務；當主節(jié)點服務器宕機時，備份節(jié)點通過私有網(wǎng)絡檢查不到心跳信號，此時備份節(jié)點亦會主動接管數(shù)據(jù)服務。接管后的服務器會重新綁定VIP地址，同時啟動格點數(shù)據(jù)服務應用，提供正常的服務。

在實際的業(yè)務應用當中，Rose Mirror HA高可用格點數(shù)據(jù)服務解決方案一般會在1～3分鐘內(nèi)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的接管，不會給用戶帶來明顯的服務中斷體驗。

4 應用實例

1) 廣東省精細化格點預報訂正平臺(見圖7) 作為廣東精細化格點預報平臺，主要進行主觀格點預報業(yè)務支撐平臺，該平臺的主觀格點預報的寫入、讀取、插值序列都基于本系統(tǒng)分布式格點數(shù)據(jù)服務完成。廣東省21地級市通過該平臺每日制作格點預報，格點數(shù)據(jù)集中存儲，數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務，驗證分布式格點數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性與并發(fā)性，該設計亦符合氣象信息化建設發(fā)展思路。

圖7 廣東省精細化格點預報訂正平臺

2) 廣東省SWIFT系統(tǒng)平臺(見圖8) 省氣象臺主要展示各類氣象數(shù)據(jù)，其中數(shù)值預報模塊將格點數(shù)據(jù)服務中的各類數(shù)據(jù)進行圖形動態(tài)繪制，提供數(shù)據(jù)展示服務。全省業(yè)務人員均基于此系統(tǒng)查看Grapes中各地的格點預報，同樣驗證分布式格點數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性與并發(fā)性能夠滿足業(yè)務需求。

圖8 SWIFT主界面-2米溫度場

5 結(jié) 語

分布式格點預報數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)支持分布式部署，邏輯結(jié)構(gòu)松散耦合，分布式特性使得系統(tǒng)能提供高并發(fā)的訪問量，同時能夠在業(yè)務中將格點數(shù)據(jù)進行業(yè)務拆分存儲，正常提供數(shù)據(jù)服務?；诒鞠到y(tǒng)支撐的廣東精細化格點預報訂正平臺與SWIFT平臺業(yè)務化運行以來，其正確性、可靠性、高可用性和可擴展性，滿足業(yè)務中對數(shù)值預報的業(yè)務需求。同時，其擴展性能夠快速地將新的數(shù)值預報方便地集成到格點服務系統(tǒng)中，充分驗證了系統(tǒng)可行性。