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可視化之Earth NullSchool

發布時間:2020-07-01 12:48:19 來源:網絡 閱讀:460 作者:xmgdc 欄目:網絡安全

Earth NullSchool。

可視化之Earth NullSchool

      這個網站的特色是風向圖,之前有一篇可視化之風向圖,曾經提到過這個網站,也詳細介紹了風向圖的技術實現原理。今天針對這個網站,再詳細的介紹一下。同樣,在公眾號中回復“worldwind”,會提供該網站的源碼Demo。

      如上是該網站的一個動圖效果,有興趣的可以訪問網站了解一個大概。作者在github上公布了自己的源碼(和網站代碼略有不同),氣象數據來自NCEP,記得上周介紹的AQICN美國數據也是來自該網站,查了一下,該組織應該算是美國的國家氣象局:National Centers for Environmental Prediction。

      吸取上一篇的教訓,直入主題。當然,想要了解風圖原理的,可以看看之前寫的可視化之風向圖,需要對風圖的數據和思路有一定了解,不然本文在理解上可能會有點吃力。

可視化之Earth NullSchool

      如上是具體數據列表,Mode里顯示支持Air(風圖),Ocean(洋流),Chem(化學物),Particulates(顆粒物),Height指向不同高度,Overlay表示疊加圖層,比如風圖+溫度,洋流+浪高等,Control為時間軸控件,比如歷史數據。點擊查看不同的數據效果,不難找到對應數據的url的規范。

      氣象數據采用的是epak格式,二進制流,代碼中提供了數據規范。如下是數據規范和對應的JSON屬性:

可視化之Earth NullSchool

可視化之Earth NullSchool

      從converter屬性,該數據來自netcdf,而這個格式在之前的Berkeley Earth中也提到過,而原始數據是grib形式,以我的理解,里面應該有一個grib2netcdf2epak的過程,都提供了對應的轉換工具。至于為何繞圈,我搜索了一下大概,知道一個大概優劣,但貌似都不絕對,在此就不妄論了。

      對我個人而言,花時間最久的是如何以localhost方式獲取該數據,因為它是HTTPS服務,做了Referer限制,對于我這個Java小白,絕對算得上是一個難題,不過反過來想,這不就是上天給我一個機會,讓我學JavaWeb嗎。花了不少時間,也請教了研發兩位牛人,終于在Jetty+Servlet下實現了一個Java版的Proxy,是本次最有收獲的地方,代碼一并奉上,見笑。

      有了本地代理服務,對源碼進行簡單的修改,讓其走代理,就實現了localhost的部署,兩個參數:url和type。

可視化之Earth NullSchool

      在地圖初始化的時候,先構建了全球格網,是一個2:1的矩形,下面是經過投影后的球狀格網效果,主要用于后續獲取任意點在地球上的位置,進而獲取對應的風速(X,Y),該方法提供了臨近插值和雙線性插值兩種方式,該過程封裝在rectangularGrid函數中。

可視化之Earth NullSchool

      接著,開始請求氣象數據數據,解析過程封裝在decodeEpak函數中:獲取對應的JSON屬性,全球風圖是720*360大小,精度為0.5℃,每個點有X和Y兩個分量,在X和Y方向的向量,米單位。

      萬事俱備只欠東風——起風。這里有兩點,第一,平移縮放時沒有任何效果的,這是因為當bounds變化時,需要根據更新后的區域重新插值,計算量比較大,而插值的價值是精度上有保證,清晰,所以這是一個取舍。第二,不僅有一個風圖,還有一個柵格底圖,下圖藍綠色效果圖,仔細看,和風的走勢是吻合的,同時鼠標點擊時,能獲取對應位置的屬性值。

可視化之Earth NullSchool

      對風場向量的插值過程是在interpolateField方式中實現的,這里邏輯如下:1:創建當前窗口對應的掩膜,如上圖,全部區域都是黑色(0,0,0,0),只有地球對應的區域顏色為(255, 0, 0, 1) ;2隨機生成風粒子,每一個粒子有五個屬性,位置(XY),風速(UV)和生命周期(t);3類似一條掃描線,遍歷可視區域的每一像素點,通過掩膜判斷是否在有效范圍內,如果該點有效,則獲取其對應的經緯度;4以全球網格為索引,獲取該點對應的風場Field,保存到對應的向量場wind field,用于后面的風圖效果;5根據風場的強度,對應顏色表設置當前點的顏色強度,保存到mask掩膜中,這樣mask在更新時用來判斷區域是否可見,更新后則用于顯示地圖效果,也算是一圖兩用。如上是初始化的核心部分,里面有很多小的細節,比如風向,在平面上,XY兩個向量是直線,而在球面上,要調整為對應的經緯度,是曲線(distortion函數)。

      接著,每一幀根據風圖的原理,實時更新:風粒子的當前位置,根據當前位置的風速獲取下一幀的位置,數據更新(createField::field.move)后則開始渲染(animate.draw),這部分在風向圖原理里面有很清楚的介紹,思路完全一致,這里只是把關鍵點和對應函數實現對應起來,關鍵還是要思路,如果有意愿不妨自己調試,便一目了然。


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