Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках
Розроблено інформаційну веб-технологію, яка дозволяє на замовлення користувача прогнозувати метеорологічні умови по довільній території з високою роздільною здатністю на основі адаптації сучасних метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхідних даних, отримання й візуалізації результат...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Datum: | 2018 |
| Hauptverfasser: | , , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2018
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132013 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках / І.В. Ковалець, С.Я. Майстренко, Т.О. Донцов-Загреба, С.М. Ануліч, О.В. Халченков, К.В. Хурцилава, О.О. Полонський // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 78-89. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860255860232552448 |
|---|---|
| author | Ковалець, І.В. Майстренко, С.Я. Донцов-Загреба, Т.О. Ануліч, С.М. Халченков, О.В. Хурцилава, К.В. Полонський, О.О. |
| author_facet | Ковалець, І.В. Майстренко, С.Я. Донцов-Загреба, Т.О. Ануліч, С.М. Халченков, О.В. Хурцилава, К.В. Полонський, О.О. |
| citation_txt | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках / І.В. Ковалець, С.Я. Майстренко, Т.О. Донцов-Загреба, С.М. Ануліч, О.В. Халченков, К.В. Хурцилава, О.О. Полонський // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 78-89. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | Розроблено інформаційну веб-технологію, яка дозволяє на замовлення користувача прогнозувати метеорологічні умови по довільній території з високою роздільною здатністю на основі адаптації сучасних метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхідних даних, отримання й візуалізації результатів.
Разработана информационная веб-технология, позволяющая по заказу пользователя прогнозировать метеорологические условия на произвольной территории с высоким разрешением на основе адаптации современных метеорологических моделей и веб-технологий для задания входных данных, получения и визуализации результатов.
It is developed information web technology that allows upon users’ request to forecast meteorological conditions at arbitrary territory with high resolution, on the basis of adaptation of modern meteorological model and web-technologies for providing model with input data, obtaining and visualization of results.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:49:33Z |
| format | Article |
| fulltext |
78 © Ковалець І.В., Майстренко С.Я., Донцов-Загреба Т.О., Ануліч С.М.,
Халченков О.В., Хурцилава К.В., Полонський О.О., 2018
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
УДК 528.9
І.В. КОВАЛЕЦЬ
*
, С.Я. МАЙСТРЕНКО
*
, Т.О. ДОНЦОВ-ЗАГРЕБА
*
, С.М. АНУЛІЧ
*
,
О.В. ХАЛЧЕНКОВ
*
, К.В. ХУРЦИЛАВА
*
, О.О. ПОЛОНСЬКИЙ
*
WEB-СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ МЕТЕОРОЛОГІЧНИХ УМОВ ДЛЯ
ДОВІЛЬНОЇ ТЕРИТОРІЇ НА ДЕТАЛЬНИХ СІТКАХ
*
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, м. Київ, Україна
Анотація. Розроблено інформаційну веб-технологію, яка дозволяє на замовлення користувача про-
гнозувати метеорологічні умови по довільній території з високою роздільною здатністю на основі
адаптації сучасних метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхідних даних, отри-
мання й візуалізації результатів.
Ключові слова: прогноз погоди, web-технології, мезомасштабна метеорологічна модель.
Аннотация. Разработана информационная веб-технология, позволяющая по заказу пользователя
прогнозировать метеорологические условия на произвольной территории с высоким разрешением
на основе адаптации современных метеорологических моделей и веб-технологий для задания вход-
ных данных, получения и визуализации результатов.
Ключевые слова: прогноз погоды, веб-технологии, мезомасштабная метеорологическая модель.
Abstract. It is developed information web technology that allows upon users’ request to forecast meteoro-
logical conditions at arbitrary territory with high resolution, on the basis of adaptation of modern mete-
orological model and web-technologies for providing model with input data, obtaining and visualization
of results.
Keywords: weather forecasting, web-technologies, mesoscale meteorological model.
1. Вступ
В Україні існує вкрай обмежена кількість оперативних систем прогнозування метеорологі-
чних умов на детальних сітках, рівноцінних світовим аналогам. Згідно з сучасною практи-
кою, такі системи є необхідними для науково обґрунтованого прогнозування та попере-
дження стихійних гідрометеорологічних явищ, забруднення атмосферного повітря та ін-
ших завдань, які потребують прийняття рішень щодо ліквідації наслідків аварійних ситуа-
цій і стихійних лих, а також управління навколишнім середовищем. Для розрахунку ме-
теорологічних полів з високою роздільною здатністю в умовах складної топографії місце-
вості (гірський рельєф, міська забудова, наявність великих водойм тощо) у світі викорис-
товуються спеціальні мезомасштабні версії метеорологічних моделей, які враховують
вплив складної топографії на атмосферні процеси та розраховують метеорологічні поля з
високою горизонтальною просторовою здатністю: 5км–500м. Використання таких систем
створює нові можливості щодо прогнозування просторового розподілу метеорологічних
параметрів у межах даної території (гірський район, велике місто) і таким чином істотно
впливають на завчасність і точність попередження щодо виникнення небезпечних гідроме-
теорологічних ситуацій та прогнозування рівнів атмосферного забруднення.
Прогноз метеорологічних умов з високою роздільною здатністю є складною обчис-
лювальною задачею, яка потребує великого обсягу обчислювальних ресурсів. Щоб уник-
нути негативного впливу граничних умов на розв’язок, область розрахунку не може бути
занадто малою, і навіть у відносно невеликих областях, наприклад, 200х200 км, прогноз у
реальному часі на сітці 3 км потребує від 8 до 32 обчислювальних ядер. Оскільки задача
нелінійна, час прогнозу залежить також і від складності метеорологічного процесу. Тому у
даний час окремі прогностичні системи (система «WRF-Україна», розроблена в ІПММС
[1]), які існують та впроваджені в Українському гідрометцентрі [2, 3], налаштовані тільки
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 79
під конкретну обчислювальну область (наприклад, у згаданих вище роботах це деталізова-
ні прогнози по басейну р. Прут та навколо українських АЕС).
Але на практиці досить часто виникає необхідність розробити разовий, а не постій-
но діючий оперативний прогноз навколо конкретної області, наприклад, під час аварій з
викидами токсичних забруднень в атмосферу або під час проходження активних циклонів
та фронтів, що викликають небезпечні гідрометеорологічні умови. Відповідно метою даної
роботи є розробка інформаційної технології, що дозволяє вирішувати складні задачі аналі-
зу даних та моделювання навколишнього природного середовища на прикладі прогнозу-
вання метеорологічних умов по довільній території з високою роздільною здатністю, на
основі адаптації сучасних метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхід-
них даних, отримання й візуалізації результатів.
2. Автоматизація розрахунку «WRF-Україна» у складі веб-системи метео-
прогнозування
Для деталізації глобальних кліматичних сценаріїв по окремій території у всіх європейсь-
ких країнах і інших країнах світу використовуються чисельні регіональні метеорологічні
моделі, які розраховують поля напрямку і сили вітру, тиску і температури, опадів, вологос-
ті та ін. на різних висотах на детальній сітці. Таким чином, враховується вплив особливос-
тей місцевості на кліматичні особливості окремого регіону. Як прогностична кліматологі-
чна інформація (сценарії IPCC), так і оперативна прогностична метеорологічна інформація
циркулює в мережі центрів ВМО (Всесвітня метеорологічна організація) у вигляді полів
метеорологічних елементів, розрахованих на грубій рівномірній сітці (з кроком 0,25°–1°,
що відповідає відстані приблизно 25–100 км). Це не дозволяє деталізувати прогнози ме-
теорологічних елементів для конкретного пункту з необхідною точністю. На підставі цієї
інформації і даних вимірів місцевих метеорологічних станцій у кожній розвинутій країні
розраховується прогностична інформація на сітках зі значно меншим просторовим кроком
– 1–15 км. Ця задача не може бути вирішена коректно за допомогою простої інтерполяції.
Для її розв’язку необхідно вирішити задачу розрахунку метеорологічних полів на підставі
даних мережі ВМО, даних місцевих метеостанцій і чисельного розв’язку рівнянь гідротер-
модинаміки атмосфери [4].
Одним із характерних прикладів мезомасштабної метеорологічної моделі є амери-
канська тривимірна чисельна метеорологічна модель WRF [5], яка вільно розповсюджуєть-
ся через Інтернет у вихідних кодах. У даній моделі чисельно розв’язується повна система
рівнянь гідротермодинаміки атмосфери, яка включає в себе рівняння нерозривності, пере-
несення імпульсу (з урахуванням ефектів стисливості і негідростатичності), перенесення
вологи і внутрішньої енергії. Користувачеві моделі пропонується бібліотека різних пара-
метризацій процесів у примежовому шарі атмосфери, формування хмарності та опадів. У
моделі реалізовані можливості створювати вкладені обчислювальні області і використову-
вати алгоритми засвоєння даних спостережень. У WRF використовується σ-система верти-
кальних координат, яка дозволяє описувати складний рельєф, і «шахова» сітка по горизон-
талі. При інтегруванні рівнянь гідродинаміки використовується розщеплення за напрямка-
ми (у горизонтальних напрямках використовується явна схема, а при обчисленні вертика-
льних потоків і швидкостей – неявна) і по фізичних процесах. WRF є регіональною модел-
лю, тому для її ініціалізації і завдання граничних умов необхідні результати розрахунків
глобальної моделі чисельного прогнозу погоди. Цикл роботи моделі WRF складається з
підготовки даних, включаючи їх горизонтальну і вертикальну інтерполяцію на сітку моде-
лі, поліпшення інтерпольованих даних за допомогою засвоєння спостережень метеостан-
цій і радіозондів та чисельне інтегрування.
80 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
В ІПММС НАН України понад 20 років проводяться дослідження у галузі моделю-
вання атмосферного розповсюдження забруднень, розробки та впровадження метеорологі-
чних моделей для прогнозування погоди, регіональних кліматичних досліджень. На основі
розроблених в ІПММС моделей та відомої американської метеорологічної моделі ММ5 в
ІПММС у 2001 р. розроблена перша в Україні система чисельного прогнозування погоди в
Україні. Згодом, на підставі американської метеорологічної моделі WRF (www.wrf-
model.org) була розроблена система WRF-Україна [1, 6], яка в даний час впроваджена в
Укргідрометцентрі для метеорологічного забезпечення системи РОДОС [3, 7], прогнозу-
вання паводків у Карпатах [2, 8], а також у складі інших прогностичних систем. Окрім ви-
користання в Україні, система «WRF-Україна» користується попитом у світі. Зокрема, у
рамках проекту NERIS-TP 7-ї рамкової програми ЄС дана система інтегрована з системою
РОДОС для проведення оперативного розрахунку метеопрогнозу за замовленням користу-
вача у довільній області [6, 9] і була використана під час аварії на АЕС Фукусіма [7, 10].
Розглянемо схему роботи оновленої версії системи, що у даній роботі була адапто-
вана для використання у веб-системі прогнозування метеорологічних умов та представлена
на рис. 1. Вхідні дані для розрахунку система отримує в xml-файлі, який містить бажану
дату початку розрахунку, тривалість необхідного прогнозу, координати центру області ро-
зрахунків, радіус області розрахунків, а також індикатор запуску WRF. Цей xml-файл пе-
редається на вхід програмі Wrf-launcher, яка перевіряє, чи є в наявності файли для потріб-
ного періоду, якщо ні, то формує завдання для програми Nomadsdownloader, яка заванта-
жує необхідний набір даних із серверів NOMADS [11], що належать NOAA (Національна
гідрометслужба США). Після того, як усі дані завантажені, Wrf-launcher вносить зміни в
конфігураційні файли моделі WRF і запускає її.
Користувач
WRF-Launcher NomadsDownloader
Бажана дата початку прогнозу.
Тривалість прогнозу.
Центр областІ. Радіус областІ.
Індикатор запуску WRF
WRF
Конвертування,
обрізка даних
(якщо потрібно)
Up-loader
Метеодані
вимірів
Завдання
ЧПП (результати WRF)
ЧПП (дані глобальної моделі)
ЧПП
ЧПП
Дані глобальної моделі
Запускати
WRF?
Да
Ні
Рис. 1. Схема роботи автоматизованої системи прогнозу метеорологічних умов
Розглянемо роботу програми Wrf-launcher докладніше. На рис. 2 представлена схе-
ма роботи програми. Змінні, позначені на рис. 2.2, є параметрами програми WRF-launcher.
http://www.wrf-model.org/
http://www.wrf-model.org/
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 81
На початку роботи Wrf-launcher вибирає настроювання для вхідних файлів WRF з конфі-
гураційного файла залежно від переданого йому радіуса області. Далі йде перевірка, чи
відстоїть бажана дата початку розрахунку від поточного часу (змінна now на рис. 2) більш
ніж на Racoffset годин. У випадку позитивної відповіді із серверів NOMADS завантажу-
ються доступні дані фінального метеорологічного аналізу, тобто тривимірні поля метеоро-
логічних елементів, розраховані з урахуванням вимірів. Після того, як ці дані отримані, на
їхній основі запускається модель WRF.
Якщо даних фінального аналізу досить, щоб покрити часовий інтервал, для якого
необхідно провести розрахунки (ретроспективні розрахунки), то робота Wrf-launcher на
цьому закінчується. Якщо ж для якогось моменту часу (наприклад, близького до дійсного
часу запуску програми) відсутні файли фінального метеоаналізу, то для непокритого пері-
оду часу будуть використовуватися файли метеопрогнозу. Wrf-launcher формує список
можливих початкових часів метеопрогнозу (дані глобальних моделей метеопрогнозу, як
правило, оновлюються у 0, 6, 12, 18 год. по Грінвичу). Кожному такому часу відповідає
певний набір даних метеопрогнозу, що відстоять від початкового часу на 3, 6, 9…, 168 год.
уперед та зберігаються на серверах NOMADS. У цей список потраплять тільки ті початкові
часи, які відстоять від бажаного часу початку розрахунку не більше ніж на atoffset годин.
Із цього списку вибирається найближча дата, для якої необхідно додатково завантажити
найменше число файлів або ж просто найближча до бажаної дати початку розрахунку дата
початку прогнозу (конкретний вибір регулюється параметром load_time_priority). Після
того, як дані метеопрогнозів завантажені, на їхній основі запускається модель WRF з тими
ж настроюваннями обчислювальної області, які використовувалися при запуску на основі
даних фінального метеорологічного аналізу.
Розбір xml файла параметрів дат та областей і
внесення відповідних налаштувань у вхідні
файли WRF
release - now > RAcOffset
Завантаження усіх необхідних даних
фінального метеоаналізу, які наявні на
серверах, але ще не були завантажені
Обрати дату початку метеопрогнозу в
залежності від load_time_priority: найближча
до release або максимальна з інтервалу
(release – atOffset .. release), для якої
необхідно завантажити найменшу кількість
файлів глобальної моделі
Запуск WRF
WRF порахувало весь необхідний період?Вихід
Так ні
Прийняти як release
першу незаванатажену дату
Завантажити дані відповідного
глобального метеопрогнозу
Ні
Відкинути використаний
час початку метеопрогнозуДа
Relese – бажана дата початку прогнозу,
Now – поточна дата
Рис. 2. Схема роботи програми Wrf-launcher
У випадку негативної відповіді на запитання, чи відстоїть бажана дата початку роз-
рахунку від поточного часу більш ніж на Racoffset годин, відразу формується список мож-
82 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
ливих початкових часів метеопрогнозів і завантажується набір даних за аналогічними пра-
вилами. Потім, на основі цих даних, запускається розрахунок моделі WRF.
Основною вимогою до автоматизованого розрахунку чисельного прогнозу погоди
(ЧПП) поряд з точністю є швидкодія. Користувачеві системи надається на вибір 7 варіантів
обчислювальних областей різних розмірів (від 16х16 до 640х640 км), для яких повинен
проводитися прогноз на 96 год. менш ніж за годину. Користувач системи «WRF-Україна»
може конфігурувати просторові дозволи, з якими система розраховує метеорологічні поля
для кожної з областей. Параметри обчислювальних областей за замовчуванням представ-
лені у табл. 1. У моделі WRF створюються вкладені області з поступовим зменшенням го-
ризонтального просторового дозволу. Це дозволяє уникнути артефактів, викликаних інте-
рполяцією при переході з більш грубої сітки на більш дрібну. У запропонованих настрою-
ваннях WRF використовується коефіцієнт згущення, рівний 3. Усі області “квадратні”,
тобто кількість вузлів і горизонтальний просторовий дозвіл у напрямках осей X і Y одна-
кові. У табл. 1 наведені кількість вкладених областей для кожної з конфігурацій, кількість
вузлів по горизонталі кожної з областей, горизонтальний дозвіл і крок інтегрування за ча-
сом у першій вкладеній області. Крок інтегрування в інших областях визначається автома-
тично діленням кроку інтегрування в батьківській області на коефіцієнт згущення. В
останній колонці табл. 1 наведена швидкодія WRF для даної конфігурації в паралельному
режимі розрахунків на 8-ядерному вузлі, 2,5 Ghz, 16 Гб оперативної пам'яті.
Точність розрахунків WRF залежить не тільки від дозволу сітки, але й від фізичних
параметризацій. Було проведене тестування декількох конфігурацій фізичних параметри-
зацій на прикладі розрахунків послідовності 24 год. прогнозів в області розміром 80х80 км
навколо аеропорту м. Рівне. У результаті проведених досліджень для завдання за замовчу-
ванням був обраний такий набір параметризацій мікрофізики хмар, процесів у діяльному
шарі ґрунту й атмосферного прикордонного шару: mp_physics=3, sf_surface_physics=2,
bl_pbl_physics=2 ( для наведених опцій див. посилання в [5]).
Результати порівняння розрахунків з даним набором параметризацій з вимірами ме-
теостанції Рівненського аеропорту за грудень 2012 р. свідчать про дуже високу якість ме-
теорологічного прогнозу: середньоквадратична помилка швидкості вітру дорівнює 1,4 м/c,
а середньоквадратична помилка напрямку вітру: 26 град., що узгоджується з кращими по-
казниками помилки інших моделей ЧПП, які використовуються для прогнозування поши-
рення атмосферних забруднень [12]. (Більш детальний аналіз результатів розрахунків WRF
у порівнянні з даними Рівненського аеропорту та Рівненської АЕС див. у роботі [3]).
Таблиця 1. Параметри обчислювальних областей WRF
Радіус
області
JRODOS,
км
Число
вкладених
областей
Розміри сітки
вкладених
областей
(Nx=Ny)
Розміри комірок
вкладених областей
(dx=dy), м
Часовий
крок в
області
№ 1, c
Час розра-
хунків
прогнозу,
хв.
100 3 45,25,49 45000,15000,5000 270 30
160 2 73,49 27000,9000, 135 28
320 2 67,73 30000,10000, 180 36
3. Функціональні вимоги, архітектура та реалізація системи «WRF-Web»
Система «WRF-Web» призначена для надання можливості отримання оперативного про-
гнозу погоди з використанням сучасних web-технологій та на основі представленої вище
системи «WRF-Україна» для довільної території на детальних сітках. Користувач матиме
можливість ввести через веб-інтерфейс такі параметри:
• географічні координати центру обчислювальної області (град.);
• радіус обчислювальної області (км);
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 83
• бажану дату початку розрахунку;
• тривалість розрахунку (год.).
Горизонтальний просторовий дозвіл сітки залежить від введеного радіуса (табл. 1).
Крок сітки для даного радіуса є параметром і за необхідності може бути зміненим.
Проте, коли мова йде про одночасне on-line прогнозування на детальних сітках
навіть для невеликої області для певної кількості користувачів, необхідно використовувати
можливості хмарної інфраструктури, щоб розрахунки різних користувачів виконувались
одночасно. Але реалізацію, тестування й попереднє налаштування системи значно зручні-
ше здійснювати при роботі з виділеним обчислювальним сервером, на якому здійснюються
розрахунки WRF. Тому у даній роботі використовувалась відповідна архітектура, предста-
влена на рис. 3.
Систему розроблено з використанням вільного програмного забезпечення. Для ро-
зробки системи використано такі мови програмування: Java, PHP – для створення сервер-
ної компоненти; HTML, JavaScript – для розробки інтерфейсу кінцевих користувачів. Як
СУБД обрано PostgreSQL з додатком PostGIS, що дозволяє зберігання просторових даних
та виконання просторово-часових запитів до них.
Як картографічна основа використовується OpenStreetMap [14], що є відкритим
проектом зі створення загальнодоступних карт світу. Для відображення на карті геометри-
чних об’єктів, що створюються на основі розрахункових даних метеопрогнозу, використо-
вуються JavaScript-бібліотека Leaflet та додаткові плагіни для реалізації необхідних функ-
ціональних можливостей системи.
Веб-сервер
Веб-браузер
(Google Chrome)
Internet
Прогноз WRF
БД
Postgres SQL
PostGis
Internet
Internet
Рис. 3. Архітектура системи WRF-Web
Серверна компонента
При побудові системи як серверну платформу використано вільно розповсюджуваний сер-
вер застосувань «Apache Tomcat» [15]. Серед сильних сторін середовища Apache Tomcat,
актуальних при розробці системи «WRF-Web», можна відзначити забезпечення цілісної і
повнофункціональної підтримки роботи на різних платформах (підтримка платформ
Windows; Mac OS Х; BSD; Linux; Solaris; VMS); використання інтернет- додатків, таких, як
Java сервлети; реалізація специфікації сервлетів тощо.
Слід зазначити, що Apache Tomcat, починаючи з Tomcat 4.x, випускається з Catalina
(контейнер сервлетів), Coyote (HTTP-коннектор) і Jasper (JSP-движок).
Catalina – контейнер сервлетів Tomcat'а, який реалізує специфікацію сервлетів
Servlet API. Servlet API є основою для всіх інших технологій Java, що стосуються Web і
https://en.wikipedia.org/wiki/Leaflet
84 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
дають можливість динамічно генерувати будь-який web-контент, використовуючи будь-які
бібліотеки, доступні для Java.
Coyote – компонент стека HTTP Tomcat'а, який підтримує протокол HTTP 1.1 для
веб-серверів або контейнера додатків. Coyote прослуховує вхідні з'єднання на певному
TCP порту сервера, пересилає запити в механізм Tomcat для обробки запитів і відправляє
відповідь назад клієнту.
Jasper –- механізм JSP Tomcat'а. Tomcat 5.x використовує Jasper 2, який є ре-
алізацією специфікації JavaServer Pages 2.0 Sun Microsystems. Jasper аналізує JSP-файли
для компіляції їх в Java код як сервлетів (які можуть бути оброблені за допомогою
Catalina). Під час виконання Jasper може автоматично виявляти зміни JSP-файла і пере-
компільовувати його.
Схема роботи описується такою послідовністю процесів.
• Клієнт (у нашому випадку Користувач, що подає заявку на формування прогнозу)
відвідує веб-сторінку та надсилає HTTP-запит на сервер.
• Web-сервер отримує запит та передає його контейнеру сервлетів. Контейнер серв-
летів може виконуватись у тому ж самому процесі, що і веб-сервер.
• Контейнер сервлетів з'ясовує, який сервлет слід викликати, виходячи з інформації
про конфігурацію наявних сервлетів, та викликає його, передаючи як параметри об'єктні
представлення запиту та відповіді.
• Сервлет використовує об'єкт запиту для отримання інформації про віддаленого
користувача, параметри HTTP-запиту тощо. Сервлет виконує запрограмовані в ньому дії та
надсилає результати роботи через об'єкт відповіді (JSONstring).
• Після того, як сервлет припиняє обробку запиту, контейнер сервлетів перевіряє
коректність відправки відповіді й повертає управління до головного веб-сервера.
Також слід зазначити, що серверне середовище, зберігаючи в журналі БД «WRF-
Web» інформацію стосовно сформованих користувачем прогнозів, дозволяє в разі потреби
як переглядати результати прогнозування, так і формувати нові прогнози для подібних па-
раметрів (координат та розміру області прогнозу).
З огляду на важливість збереження даних у журналі БД, використовується PHP
Brige for Tomcat, тобто PHP на Tomcat.Серед інших причин вибору Java, а отже і Tomcat,
стала наявність Java-бібліотеки для «читання» NetCDF-файлів з результатами метеопро-
гнозів, сформованих «WRF Україна».
Клієнтська частина
Система «WRF-Web» розроблена відповідно до класифікації [16] – фізично дволанкова та
вертикально розподілена з тонким клієнтом. Схема Web-карти (Web map layout), що вико-
ристовується в системі, – це схема, близька до fluid map layouts [17], однієї з двох
найбільш популярних у Web-картографії, при якій карта займає всю сторінку, а всі інші
елементи карти розміщуються на картографічну область і при вдалому проектуванні не
закривають важливі просторові дані. Така схема має деякі переваги. У карти найбільш
можливий масштаб для забезпечення великої візуальної деталізації і менша генералізація.
Можливим недоліком є те, що при «поганому» проектуванні карта може виявитися склад-
ною і незбалансованою.
У системі «WRF-Web» застосовується картографічна анімація [18] типу «Карти ди-
наміки площинних контурів явищ на різні дати». При створенні картографічної анімації в
системі використовується анімація кольору і форми. Оскільки формування прогнозу вико-
нується на розрахунковій сітці характерного розміру 80х80 комірок, на карту необхідно
додавати значну кількість просторових об'єктів. Для забезпечення швидкодії даного про-
цесу необхідне використаня векторних тайлів.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 85
Як зазначено в [19], векторні тайли досить ефективні. Mapbox опублікував специ-
фікацію векторних тайлів (Vector Tile Specification) не так давно, і вони вже показали
надзвичайну гнучкість. Розмір файла для векторних тайлів малий, що робить можливим
базові карти з високою роздільною здатністю і ефективним кешуванням даних. Векторні
тайли зберігають векторні дані в компактному форматі, що допускає гнучке застосування
стилів для векторних об'єктів у браузері, на відміну від растрових тайлів.
4. Приклади використання системи «WRF-Web»
Наведемо приклад використання ситеми «WRF-Web» для формування метеопрогнозу. Па-
раметрами для формування прогнозу є область розрахунку та дата, на яку необхідно сфор-
мувати прогноз. Користувач може задати необхідні параметри спочатку (режим «ініціюва-
ти новий») або скористатись параметрами попередніх прогнозів (режим «З журналу») та
внести необхідні зміни (рис. 4). У разі вибору режиму «З журналу» необхідно лише відко-
ригувати «Назву для ідентифікації розрахунку» та «Дату» і «Час». При виборі режиму
«Ініціювати новий» для вибору області прогнозу необхідно вибрати радіус сітки та задати
координати центру сітки у відповідних полях або вибором на карті за допомогою миші
(рис. 4).
У пілотній версії системи можливі прогнози для чотирьох приземних змінних: тем-
пература повітря на висоті 2 м, тиск на рівні моря, напрям та швидкість вітру, сума конве-
ктивних і неконвективних опадів (рис. 5 і 6).
Розрахунок виконується на період 96 годин. Передбачається перегляд результатів
на вибрану дату або у режимі слайд-шоу. Для аналізу зміни тенденції показників у часі пе-
редбачається можливість побудови графіка для вибраної комірки (рис. 7). Крім того, стан-
дартними засобами браузера можна зберегти графік у файл формату pdf або роздрукувати
на принтері. За необхідності, можна відобразити також розрахункову сітку (рис. 8).
Рис. 4. Область прогнозу і зміна параметрів збереженого прогнозу
86 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
Рис. 5. Візуалізація результатів прогнозу: приземні температура, швидкість і напрям вітру
Рис. 6. Візуалізація результатів прогнозу:тиск на рівні моря, опади
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 87
Рис. 7. Візуалізація результатів прогнозу: часові графіки
Рис. 8. Відображення розрахункової сітки
5. Висновки
У роботі розроблено інформаційну технологію, яка дозволяє прогнозувати метеорологічні
умови по довільній території з високою роздільною здатністю на основі адаптації сучасних
метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхідних даних, отримання й візу-
алізації результатів. Для тестової експлуатації створено та встановлено пілотну версію веб-
системи прогнозування погоди на детальних сітках навколо довільної точки Земної кулі на
88 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1
замовлення користувача, в якій розрахунок прогнозу погоди здійснюється на виділеному
сервері.
Для створення серверної компоненти обрано контейнер Tomcat, написаний на мові
Java, що було обумовлено об’єктно-орієнтованою моделлю, розвинутими засобами ство-
рення додатків, мобільністю коду і, найголовніше, здатністю Java-програм виконуватися
на будь-яких комп’ютерних платформах. Це забезпечило такі важливі властивості сучас-
них інформаційних систем, як розподіленість та мультиплатформність. Використання
Leaflet та додаткових плагінів для формування векторних тайлів «на льоту» на основі да-
них запитів до БД дозволило створювати картографічну анімацію з прийнятною швидкіс-
тю демонстрації карт. Розробка системи з використанням вільного програмного забезпе-
чення дозволяє відмовитись від значних затрат на закупівлю дорогого ПЗ.
Розроблена технологія може бути використана в Українському гідрометцентрі,
Державній службі надзвичайних ситуацій, Міністерстві екології та інших відомствах, що
потребують забезпечення детальними даними гідрометеорологічного аналізу і прогнозу-
вання. Розроблені сервіси, за умови відповідного удосконалення розробки та реалізації
можливості автоматизованого запуску WRF у хмарній інфраструктурі, можуть бути надані
також і для більш широкого кола дослідників навколишнього середовища для забезпечен-
ня даними гідрометеорологічних полів, деталізованими для умов конкретної місцевості у
рамках реалізації Європейської хмарної ініціативи.
Подяки
Робота виконана за підтримки проекту комплексної цільової програми НАНУ «Грід-
інфраструктура і грід-технології для наукових і науково-прикладних застосувань» та прое-
кту Державного фонду фундаментальних досліджень №Ф76/34278.
СПИСОК ДЖЕРЕЛ
1. Система численного прогноза погоды «WRF-Украина» / А.М. Гузий, И.В. Ковалец, А.А. Кущан
[та ін.] // Математичні машини і системи. – 2008. – № 4. – С. 123 – 131.
2. Оперативне прогнозування метеорологічних полів для систем попередження про паводки у Кар-
патах / І.В. Ковалець, О.В. Халченков, С.М. Ануліч [та ін.] // Математичні машини і системи. –
2015. – № 3. – С. 118 – 125.
3. Халченков А.В. Адаптация метеорологической модели WRF для прогнозирования полей ветра
вокруг Ривненской АЭС / А.В. Халченков, И.В. Ковалец, А.Н. Романенко // Математичні машини і
системи. – 2015. – № 1. – С. 130 – 137.
4. Pielke R.A. Mesoscale meteorological modelling / Pielke R.A. – USA, San Diego: Academic Press,
2004. – 676 p.
5. Skamarock W.C. A descpription of the advanced research WRF version 3 [Електронний ресурс] /
W.C. Skamarock, J.B.Klemp, J.Dudhia [et al.] // NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR. – USA,
Boulder: National Center for Atmospheric Research, 2008. – 125 p. – Режим доступу: http://wrf-
model.org/.
6. Автоматизация расчета прогностических метеорологических полей для использования в системе
ядерного аварийного реагирования JRODOS / С.Н. Дидковская, Е.А. Евдин, А.В.Халченков [и др.]
// Сб. трудов 9-й дистанционной науч.-практ. конф.“Системы поддержки принятия решений – тео-
рия и практика СППР 2013”, (Киев, 1 июня 2013 г.). – Киев: ИПММС НАН Украины, 2013. – С. 69
– 72.
7. Application of decision support system JRODOS for assessments of atmospheric dispersion and deposi-
tion from Fukushima Daiichi nuclear power plant accident / I.A. Ievdin, A.V. Khalchenkov, I.V. Kovalets
[et al.] // Int. J. of Energy for Clean Environment. – Vol. 13, N 1-4. – P. 179 – 190.
8. Kovalets I.V. Usage of the WRF-DHSVM model chain for simulation of extreme floods in mountain-
ous areas: a pilot study for the Uzh River Basin in the Ukrainian Carpathians / I.V. Kovalets, S.L. Kivva,
O.I. Udovenko // Natural Hazards. – Vol. 75, N 2. – P. 2049 – 2063.
https://en.wikipedia.org/wiki/Leaflet
http://wrf-model.org/
http://wrf-model.org/
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 1 89
9. New functionalities developed in the NERIS-TP project regarding meteorological data used by Decision
Support Systems / S. Andronopoulos, I. Ievdin, I. Kovalets [et al.] // Radioprotection. – 2016. – HS1, 51. –
P. S13 – S16.
10. Calculation of the far range atmospheric transport of radionuclides after the Fukushima accident with
the atmospheric dispersion model MATCH of the JRODOS system / I.V. Kovalets, L. Robertson,
C. Persson [et al.] // Int. J. of Environment and Pollution. – 2014. – Vol. 54, N 2/3/4. – P. 101 – 109.
11. Rutledge G. NOMADS – a climate and weather model archive at the National Oceanic and Atmos-
pheric Administration / G. Rutledge, J. Apert, W. Ebusizaki // Bulletin of the American Meteorological
Society. – 2006. – Vol. 87. – P. 327 – 341.
12. Astrup P. Comparison of NWP prognosis and local monitoring data from NPPs / P. Astrup, T. Mikkel-
sen // Radioprotection. – 2010. – Vol. 45. – P. S97 – S111.
13. Ковалец И.В. Использование параллельных вычислений в метеорологической модели WRF /
И.В. Ковалец, А.М. Гузий // Математичні машини і системи. – 2011. – № 1. – С. 90 – 95.
14. OpenStreetMap [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/
wiki/OpenStreetMap.
15. Apache Tomcat [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://tomcat.apache.org.
16. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен.
– СПб.: Питер, 2003. – 877 с.
17. Muehlenhaus I. Web Cartography Map Design for Interactive and Mobile Devices / I. Muehlenhaus. –
CRC Press, 2014. – 254 с.
18. Геоинформатика: учебник для студ. вузов / Е.Г. Капралов, А.В. Кошкарев, В.С. Тикунов [и др.];
под ред. В.С. Тикунова. – М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 480 с.
19. Rubalcava R. Introducing ArcGIS API 4 for JavaScript Turn Awesome Maps into Awesome Apps /
Rubalcava R. – New York: Apress, 2017. – 136 с.
Стаття надійшла до редакції 02.01.2018
https://uk.wikipedia.org/%20wiki/OpenStreetMap
https://uk.wikipedia.org/%20wiki/OpenStreetMap
http://tomcat.apache.org/
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-132013 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:49:33Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ковалець, І.В. Майстренко, С.Я. Донцов-Загреба, Т.О. Ануліч, С.М. Халченков, О.В. Хурцилава, К.В. Полонський, О.О. 2018-04-08T18:09:30Z 2018-04-08T18:09:30Z 2018 Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках / І.В. Ковалець, С.Я. Майстренко, Т.О. Донцов-Загреба, С.М. Ануліч, О.В. Халченков, К.В. Хурцилава, О.О. Полонський // Математичні машини і системи. — 2018. — № 1. — С. 78-89. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132013 528.9 Розроблено інформаційну веб-технологію, яка дозволяє на замовлення користувача прогнозувати метеорологічні умови по довільній території з високою роздільною здатністю на основі адаптації сучасних метеорологічних моделей та веб-технологій для завдання вхідних даних, отримання й візуалізації результатів. Разработана информационная веб-технология, позволяющая по заказу пользователя прогнозировать метеорологические условия на произвольной территории с высоким разрешением на основе адаптации современных метеорологических моделей и веб-технологий для задания входных данных, получения и визуализации результатов. It is developed information web technology that allows upon users’ request to forecast meteorological conditions at arbitrary territory with high resolution, on the basis of adaptation of modern meteorological model and web-technologies for providing model with input data, obtaining and visualization of results. uk Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Моделювання і управління Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках Web-система прогнозирования метеорологических условий для произвольной территории на детальных сетях Web-system of forecasting of meteorological conditions for an arbitrary territory on detailed networks Article published earlier |
| spellingShingle | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках Ковалець, І.В. Майстренко, С.Я. Донцов-Загреба, Т.О. Ануліч, С.М. Халченков, О.В. Хурцилава, К.В. Полонський, О.О. Моделювання і управління |
| title | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| title_alt | Web-система прогнозирования метеорологических условий для произвольной территории на детальных сетях Web-system of forecasting of meteorological conditions for an arbitrary territory on detailed networks |
| title_full | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| title_fullStr | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| title_full_unstemmed | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| title_short | Web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| title_sort | web-система прогнозування метеорологічних умов для довільної території на детальних сітках |
| topic | Моделювання і управління |
| topic_facet | Моделювання і управління |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132013 |
| work_keys_str_mv | AT kovalecʹív websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT maistrenkosâ websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT doncovzagrebato websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT anulíčsm websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT halčenkovov websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT hurcilavakv websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT polonsʹkiioo websistemaprognozuvannâmeteorologíčnihumovdlâdovílʹnoíteritoríínadetalʹnihsítkah AT kovalecʹív websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT maistrenkosâ websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT doncovzagrebato websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT anulíčsm websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT halčenkovov websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT hurcilavakv websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT polonsʹkiioo websistemaprognozirovaniâmeteorologičeskihusloviidlâproizvolʹnoiterritoriinadetalʹnyhsetâh AT kovalecʹív websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT maistrenkosâ websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT doncovzagrebato websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT anulíčsm websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT halčenkovov websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT hurcilavakv websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks AT polonsʹkiioo websystemofforecastingofmeteorologicalconditionsforanarbitraryterritoryondetailednetworks |