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龙图腾网获悉国家气象信息中心(中国气象局气象数据中心)申请的专利一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116089559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310156341.7，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法是由陈京华;杨和平;王洁;杨菲菲;张晓;罗岚心设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法，包括如下步骤：步骤P1：对气象实况网格数据离散化处理，得到一维数组B；步骤P2：计算生成一维索引数组C，定义箱体；步骤P3：用数据库对气象要素一维数组B和一维索引数组C管理；步骤P4：构造字典表名“要素代码_GIST”，判断数据库中该表是否存在，若存在则跳过步骤P5和步骤P6；步骤P5：计算用于生成字典表的一维数组D；步骤P6：用数据库对一维索引数组C和一维数组D管理；步骤P7：针对不同气象要素和或不同时次，重复步骤P1至步骤P6；步骤P8：气象实况网格数据检索。采用该方法可快速获取所需位置的气象网格数据，降低用户使用气象网格数据学习成本。

本发明授权一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法在权利要求书中公布了：1.一种百兆级气象实况网格数据精细化服务方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤P1：将百兆级气象实况网格数据中气象要素值的二维矩阵记为数组A；对气象实况网格数据进行离散化处理，得到气象要素一维数组B； 步骤P2：根据二维气象实况网格数据的网格大小，计算生成一维索引数组C；将一维索引数组C中的每一个存储单元定义为箱体，数组中每个单元所存储的值即为每个箱体的编号； 步骤P3：用PostgreSQL数据库对气象要素一维数组B和一维索引数组C进行管理； 步骤P4：构造字典表“要素代码_GIST”，判断PostgreSQL数据库中该表是否存在，如果存在则跳过步骤P5和步骤P6； 步骤P5：根据二维气象实况网格数据大小，计算用于生成字典表的一维数组D； 步骤P6：用PostgreSQL数据库对一维索引数组C和一维数组D进行管理； 步骤P7：针对不同气象要素和或不同时次，重复步骤P1至步骤P6； 步骤P8：百兆级气象实况网格数据的检索； 步骤P1中离散化处理的方法为： 步骤P101：对气象实况网格数据进行解析，得到气象要素值的二维矩阵记为数组A，获取网格空间分辨率、资料时间、要素代码、起始经度、起始纬度、观测要素网格行数和观测要素网格列数； 步骤P102：提取气象实况网格数据中的气象要素值，并将气象要素值转换为一维数组B； 步骤P103：对解析后的气象实况网格数据文件进行删除，回收存储资源； 步骤P102中，将气象要素值转换为一维数组B的算法为： B[i*n+j]＝A[i][j]                                    1； 式1中：A代表气象要素值二维矩阵，i代表观测要素所在的行号，j代表观测要素所在的列号，B代表转换后的一维数组观测要素值，n代表气象实况网格数据每行要素的总个数； 通过二维循环，遍历气象实况网格数据中观测要素的每一个值，对数组B进行赋值，i、j从零开始； 步骤P2中，一维索引数组C的长度与一维数组B的长度相等；一维索引数组C中每个值的计算方法为： C[i*n+j]＝i*n+j                                     2； 式2中：i代表观测要素所在的行号，j代表观测要素所在的列号，n代表气象实况网格数据每行要素的总个数； 步骤P3的管理方法为： 步骤P301：创建新的数据表，并将其命名为“要素代码_资料时间_tmp”，定义为unlogged表； 步骤P302：采用copy批量入库的形式将气象要素一维数组B和一维索引数组C写入表“要素代码_资料时间_tmp”中，将一维索引数组C所在的列定义为ID列； 步骤P303：对ID列创建index普通索引； 步骤P304：将unlogged表的名称从“要素代码_资料时间_tmp”修改为“要素代码_资料时间”； 步骤P305：删除当前资料时间上上一个时次的数据表，即删除数据表“要素代码_资料时间‑2小时”，以回收数据库存储资源； 步骤P5具体包括如下步骤： 步骤P501：通过循环计算的方式，计算数组A中每个气象实况网格数据所在位置经纬度坐标；每个气象实况网格中心点的坐标为： lon[j]＝x_lon0+j*R                               3； lat[i]＝y_lat0+i*R                               4； 式3和式4中：一维数组lon代表每个气象实况网格数据观测值所在位置的经度；一维数组lat代表每个气象实况网格数据观测值所在位置的纬度；x_lon0代表第一个气象实况网格数据观测值所在位置的经度，y_lat0代表第一个气象实况网格数据观测值所在位置的纬度；R代表气象实况网格数据空间分辨率；i代表观测要素所在的行号，j代表观测要素所在的列号； 通过i、j分别进行循环遍历，计算得到每个气象实况网格中心点坐标的经纬度值； 步骤P502：将所有网格中心点的坐标按照从西经到东经，从低纬度到高纬度的顺序存入一维数组D中，具体算法为： D[i*n+j]＝ "POINT"+lon[j]+" "+lat[i]+""              5； 步骤P6具体包括如下步骤： 步骤P601：创建字典表“要素代码_GIST”； 步骤P602：将一维索引数组C和一维数组D用copy形式批量写入“要素代码_GIST”中，将一维索引数组C所在的列定义为ID列，将一维数组D所在的列定义为lonlat列，lonlat列定义为空间字段点类型； 步骤P603：对lonlat列做GIST空间索引； 步骤P8具体包括如下步骤： 步骤P801：客户端对百兆级气象实况网格数据精细化服务发起请求； 步骤P802：判断用户发起请求的请求类型；根据请求类型计算得到箱体编号； 步骤P803：按照当前时间构造正在服务的数据表名称“要素代码_资料时间”； 步骤P804：判断表“要素代码_资料时间”是否存在，如果存在则将步骤P802计算得到的箱体编号作为条件，对表“要素代码_资料时间”存储的气象要素进行查询；如果不存在，则对表“要素代码_资料时间‑1”的气象要素进行查询； 步骤P805：将计算结果返回给客户端； 步骤P802中请求类型包括按照经纬度点访问气象实况网格数据的单点查询和按照不规则多边形访问气象实况网格数据的区域查询； 当请求类型为单点查询时：按照如下公式将用户请求的经纬度点转换为箱体编号： xVal＝userLon‑x0+R2R6； yVal＝userLat‑y0+R2R7； box＝yVal*n+xVal8； 式6、式7和式8中：R为网格分辨率；n代表气象实况网格数据每行要素总个数；x0是气象要素所在第一个网格中心点的经度；y0是气象要素所在第一个网格中心点的纬度；userLon是用户输入的经度；userLat是用户输入的纬度；box是箱体编号；xVal和yVal取整数； 当请求类型为区域查询时：按照如下SQL语句对字典表进行查询，通过空间索引，检索出多边形内包含的全部箱体编号： SELECT box from${tableName}WHEREst_intersectsST_SetSRIDST_MakePointlonlat,4326,st_geomfromgeojson#{geojson}； SQL语句中：tableName是字典表名；geojson是用户输入的多边形；lonlat是字典表中的空间索引字段；box是箱体编号。

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