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MIFA需求分析 一、顶级流程 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： 多源气象数据经过数据收集系统，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。 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。 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统识别计算，放入本地数据中心。 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。 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。 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。 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。 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。 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： 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）。 实时数据：最近时次的数据，数据种类和格式均与上同。 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。 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、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。 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。 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。 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。 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，根据配置文件按各挖掘任务组成的数据集。均采用WEKA格式。 数据挖掘结果：数据挖掘得到的聚类类型各维的要素、标准值、分散程度等参数，关联规则各维的要素。均采用XML格式，格式见附录1.2。以及对应各类型和各规则的每个格点预报量的概率矩阵。均采用MICAPS4格式。 实时匹配数据：实时数据与各类型的匹配程度，与各关联规则的匹配程度。均用XML格式，格式见附录1.3。匹配程度超过临界值的类型和关联规则对应的预报量概率矩阵。 显示系统需要的预报产品数据：将10中的数据转换为显示