基于移动端的交互式气象科普系统搭建*

时间:2023-08-21 09:40:04 来源:网友投稿

王子昕 蒋 斌 秦浩哲 张力文 薛经萍

(江苏省气象服务中心,江苏 南京 210008)

气象服务涉及人们日常生活的方方面面,且为各行各业的生产活动保驾护航。随着社会经济的进一步发展,广大人民群众和社会各界对于应对气候变化和气象防灾减灾的要求越来越高。近年来,气象科学技术快速发展,气象工作者需要让气象科技创新发展的红利正向服务于社会各界,其中气象科普工作是气象服务工作中的重要环节,对公众具有重要意义。它不仅可以使公众了解和掌握基本的天气常识和防灾减灾知识,而且有利于提高人民的生产生活水平[1]。

传统的气象科普以文字、图片等内容为主,并通过书面载体进行传播。气象科普馆作为气象知识的传播媒介,虽然形式多样,内容丰富,但是资源利用率较低,且需要投入大量的人力物力,后期的维护和保养等将造成较大的经费负担[2]。沈晔等[3]指出,宣传气象科普知识时,通过图文展示、实物展出等传统方式,民众缺少交互体验感,效果不佳,并提出在气象科普中融入虚拟现实技术,来提升民众的科普交互体验感。在推进气象科普产品制作和传播过程中,需要加强利用先进现代智能技术,进一步创新气象科普的形式。近年来,随着融媒体时代的到来以及新兴技术的运用,气象科普的内容和传播途径有了巨大的发展[4-6]。增强现实技术、虚拟现实技术、人工智能技术、移动网络通信等新兴科技已经在气象科普领域中初步应用[7-8],文字、图片、视频以更加高效的传播方式来展示气象科普信息,在使民众直观地理解气象科普知识的同时,提高了内容的趣味性和形式的多变性。当前,人工智能算法、移动互联方案、智能移动设备、3维建模、计算机性能等领域发展迅速,需要加强利用先进现代智能技术,进一步创新气象科普的形式。基于当前的网络通信途径、智能移动设备、后台计算的算法和计算能力,本文提出基于移动端的交互式气象科普产品的搭建方案,以提高气象科学普及的综合效益。

1.1 设计思路

以往的气象科普是线性的、灌输式的、非选择性的,这往往会降低气象知识传播的效率。而交互式气象科普则提供了可选择的学习方式,使知识传播的形式和内容更加丰富,并通过搭载先进的交互式动画和图像技术,可以进一步提升科普知识传播的趣味性和表现力,加强受众对科技概念的理解[7,9]。交互式科普的实现离不开大量软件硬件的支撑,用户通过适当的反馈或操作,就能获得想要的内容,使信息传达更加直观。交互性已逐渐受到各个科普领域的重视,大量的技术已经被运用在各种交互式科普产品中。为了进一步增强交互式科普产品的自然化、人性化、智能化,需要加强利用先进的现代化智能技术。如今,移动互联广泛普及,移动通信技术也进一步发展。移动端设备搭载的技术模块越来越丰富,可实现的功能也越来越多样,包含摄像、感光、收音、触控、高清显示、网络互联、信号发送接收、高性能计算等,这为交互式气象科普提供了有利的条件。增强现实技术、3维建模技术、人工智能技术、图像识别技术、声音识别技术、虚拟现实技术等新兴科技也越加成熟,将其应用在气象科普产品中,能进一步提升气象科普产品的交互性,科普的内容和形式也能得以进一步发展。

1.2 框架构建

基于移动端的交互式气象科普系统包括交互信息采集、无线网络通信、远程计算控制和科普内容展示。将科普系统分为信息采集层、数据传输层、逻辑计算层和应用显示层。应用显示层为科普系统的结果显示层,负责显示和输出全部的计算结果和科普内容,并提供可通过触控指令进行操作的功能界面。信息采集层利用智能移动设备的优势,负责对交互信息、气象数据、指令信息进行采集。数据传输层利用高速稳定的移动通信技术实现信息数据的传递和前台后台的互联互通。逻辑计算层则利用高性能计算机,计算响应用户的操作,对数据进行选择、处理和加工。

图1为基于移动端的交互式气象科普系统框架。智能移动设备(搭载拍摄模块、收音模块、触控显示模块等)作为交互式科普系统的载体,逻辑上包含了信息采集层以及应用显示层,主要进行交互信息和计算数据的智能采集,以及科普知识的多媒体展示。由移动端设备进行采集的交互信息和计算数据,通过移动端设备搭载的无线通信网络(数据传输层)传输至后台远程控制的计算机;再由后台高性能计算机进行信息的处理加工和识别判断(逻辑计算层);处理结果和科普数据再由无线通信网络回传至移动端设备(数据传输层);最后由移动端设备进行智能显示,从而完成交互式气象科普(应用显示层)。

图1 基于移动端的交互式气象科普系统框架

该框架的交互性主要体现在信息的实时采集,不仅有用户自主选择的指令信息,还有触控信息、图像信息、声音信息、真实环境信息等。采集的信息作为计算数据,通过无线快速传输和高性能计算为交互式科普模式提供支撑。在基于移动端的交互式科普框架下,需要寻找合适的科普对象,并设计匹配的气象科普模块,能充分利用采集的实时交互信息和高性能计算优势(搭载人工智能算法),实现方便快捷、科学合理的交互式气象科普。

2.1 云类识别

在现行的地面气象观测规范中,按照云的外形特征、结构、特点和云底高度,云被分为3族10属29类[10]。云的形成和变化趋势反映当时大气的稳定程度和水汽状态,其生消演变以及各类别之间的转化,是预示未来天气现象的重要指标[11],直接影响民众的生产生活。但是,云的类别复杂多样,通过地面人工观测难以区分。传统的与云相关的气象科普还停留在图文、视频、文字等灌输式的科普方式,民众对于与云相关的气象科普知识的了解还比较匮乏。

随着计算机技术以及智能算法在气象领域的快速发展[12],已经使云类的判别由早期的目视判断向自动化发展,且在云的机器识别领域,已经有大量成熟的研究和已经投入业务化使用的技术方案[13]。如今,利用人工智能图像识别技术可以快速识别云的种类,满足交互式科普的及时性要求。通过移动端搭载的摄像设备进行云图拍摄采集,并由无线通信网络进行数据传输,再由后台计算机的人工智能算法进行计算和判断,可以精准地识别当前天空中云的种类,最后通过移动端设备显示识别结果和科普内容。将云类识别作为交互式气象科普的对象是可行且重要的。

2.2 风级判断

声音信号是自然界中最常见的信号之一,声音信号是信息的来源,可以表征不同声源的类别和场景,让人类建立对外部世界的认识[14]。随着声音信号智能识别技术的快速发展,声学识别环境从安静环境发展到复杂环境,声学识别对象从人声识别发展到自然界声音识别[15]。声音识别被广泛应用在自然保护、导航、安全监控、交通、情景感知、公共安全等领域中,但在气象科普领域的应用还较少。

风的概念是自然界的空气流动,它是由温差、气压差所引起的空气在水平方向的流动产生的。风力的大小由风级来表示,依据《风力等级》国家标准,将风力等级依次划分为18个等级。在日常的天气预报业务中,风级是重要的气象信息,但是大多数民众对于风级和大风预警信号的具体概念还不清晰,还不能很好地利用预报的风级信息和发布的大风预警信号进行相关的防灾减灾活动。不同风级的风产生的声音信号是有特定规律的,机器学习等算法模型的相互融合,让风级的智能识别成为可能[16]。近年来,卷积神经网络等深度学习算法在声音识别的领域中快速发展。杨昊岩等[17]将深度学习与声谱图相结合,提出了实验室条件下,智能且快速的风力等级识别方法。将风级的智能识别作为交互式气象科普的模块是可行的。

风级信息识别过程主要包含信息获取、信息预处理、信息高维特征提取以及目标识别等4个部分,这主要是通过基于移动端的交互式气象科普系统来完成(图1)。通过移动端搭载的收声设备进行环境声音的采集,并由无线通信网络进行数据传输,再由后台计算机的人工智能声音识别算法进行计算和判断,可以精准地识别当前环境中风的等级,最后通过移动端设备显示结果和科普内容。

2.3 台风模拟

增强现实技术通过多媒体、3维建模、实时跟踪、智能交互等多种方式,将计算机系统生成的虚拟信息与现实环境叠加与交融[18]。在气象科普领域,增强现实技术主要被运用在气象科普馆以及虚拟演播室,代替了传统的科技含量不高、交互性和吸引力不强的图文展板及模型,增强了气象科普信息的可视化和交互性[19]。

南海与西北太平洋的热带气旋,按其底层中心附近的最大平均风速大小划分为6个等级,其中风力达12级或以上的,统称为台风[20]。台风强度等级以及台风流场结构(台风眼区、云墙区、螺旋雨带区)的划分,给公众对于台风的理解和判断带来困难[8]。近年来,气象数据可视化技术快速发展[21],通过3维建模可以很好地展示台风内部结构、模拟台风流场[22-24],进一步结合增强现实技术,进行3维建模与虚拟渲染,这为台风科普的科学性、趣味性和真实性提供了支撑。

智能移动端设备搭载着摄像头,以及感光、触控、显示、重力感应等传感器,可以实现实景采集、动作追踪、环境感知,以及融合显示[25],通过移动设备的屏幕可以看到叠加在真实场景上的虚拟对象。因此,以搭建的交互式气象科普系统为依托,将台风模拟作为科普模块。用户通过触控指令(交互信息),改变气象模型的关键物理量(底层中心附近最大平均风速),并通过移动端设备采集实景信息,再由无线通信网络进行交互信息和实景数据的传输,后台计算机利用交互信息和实景数据进行台风3维结构模拟和虚拟场景渲染,最终由移动端设备进行增强现实模拟展示,实现便捷高效的交互式气象科普。

如图2所示,基于移动端的交互式气象科普系统包含的科普模块分别是云类识别、风级判断和台风模拟。这3个科普模块通过智能移动端设备中的软件界面显示,供用户自主选择。在交互式气象科普系统的数据库中,预存了对应不同科普模块的多媒体形式的科普内容。

图2 基于移动端的交互式气象科普系统科普流程

这3个科普模块的科普流程如下。

3.1 云类识别

首先,用户通过交互式气象科普系统的软件界面,选择云类识别模块;接着通过移动端设备搭载的摄像头拍摄功能,对当前天空中的云进行拍摄,获得地基云图数据;云图信息通过移动端设备搭载的无线网络通信功能,传输至后台高性能计算机;其次,由高性能计算机提取有效特征,对云的类别进行人工智能识别;逻辑计算结果再由无线通信网络传回;最后通过软件的显示界面展现多媒体形式的科普内容(结合识别的云类),包括云类别的识别结果、对应的云的特征、天气特征、谚语、古诗词、防灾减灾知识等。

在云类识别科普模块功能下,用户通过对现实天空中存在的云进行拍摄,可以迅速识别当前天空中云的种类,并结合匹配的文字、动画等科普素材进一步进行科普讲解,能充分认识云的类别和特征。如果识别出的是积雨云(雷暴云),还能及时提醒谨防强对流天气的发生[26]。该科普流程中,将眼前现实环境中存在的云体作为气象科普的对象,将科普与眼前的现实场景相结合,更加真实可靠,简化了交互的流程,实现了将传统的讲述模式向用户自主探索、自主求知的模式转变[27]。

3.2 风级判断

首先,用户通过交互式气象科普系统的软件界面,选择风级判断模块;移动端设备将通过搭载的收声功能,自动采集当前环境中的声音信号;采集的环境声音数据将通过移动端设备搭载的无线网络通信功能,传输至后台高性能计算机;其次,由高性能计算机利用人工智能声音识别模型,判断当前环境中风的等级;逻辑计算结果再由无线通信网络传回;最后通过用户的选择,在软件的显示界面中进一步展现多媒体形式的科普内容(结合判断的风级),包括风级判断结果、对应的天气特征、谚语、古诗词、大风预警信号、防灾减灾知识等。

在风级判断科普模块功能下,通过用户的自主采集,实时环境中风的风级被判别出来,配合相应的科普素材,让用户对风力等级有更加直观的理解,增强了用户进一步了解的兴趣,以达到非线性、交互式、情景化科普的目的。如果识别出当前环境中风的等级是8级及以上,还可呈现相应的大风预警信号,提醒用户谨防大风带来的灾害和风险,并提供大风安全防护指南。

3.3 台风模拟

首先,用户通过交互式气象科普系统的软件界面,选择台风模拟模块;通过移动端设备搭载的触摸屏,以触控的方式选择台风底层中心附近的最大平均风速级别;其次,包括摄像头在内的感光、触控、显示、重力感应等传感器将自动采集实景、追踪动作,感知环境;然后,用户的交互选择信息以及环境信息将通过移动端设备搭载的无线网络通信功能,传输至后台高性能计算机;再由高性能计算机利用增强现实技术和台风3维建模技术,对所选择的强度进行台风场景模拟(台风结构、流场的虚拟渲染),让用户可以通过调整模型的物理量来改变其建模结果,实现掌控台风强度和天气变化的能力;在此过程中,无线通信网络保持数据的实时双向互联;模拟的台风场景将叠加在当前显示屏中的现实环境里,得到虚拟现实的动态画面;最后通过用户的选择,进一步展现多媒体形式的科普内容(结合选择的台风强度),包括台风级别信息、台风结构知识、对应的天气特征、台风预警信号、防灾减灾知识等。

在台风模拟科普模块功能下,台风的3维场景模型(用户自主选择等级)叠加在现实环境(移动端设备自动采集信息)中展示,达到创新的视觉效果,并配合上相应的动画和声音,创造沉浸式科普模式。通过该科普模式的设计,实现利用科技感来提高气象科普的趣味性和交互传播成效的目的[28],并增强用户对台风相关科普知识的认识,提高对台风天气的关注度和防灾减灾的能力。

传统气象科普是线性的、灌输式的、非选择性的,这会降低气象科普的效率,而交互式的气象科普模式则能优化气象科普的传播形式和科普内容。气象科普工作需要充分利用先进的现代化智能技术,以实现交互式气象科普。基于移动端的交互式气象科普系统则通过构建信息采集层、数据传输层、逻辑计算层和应用显示层,科学合理地利用智能移动设备、无线网络通信、高性能计算、人工智能(图像识别和声音识别)、3维建模和增强现实等现代化智能技术和设备,并以此为技术支撑,在气象科普系统中搭建了以云类识别、风级判断和台风模拟为核心的气象科普模块,进一步探讨了科普应用场景和科普流程。

依靠移动设备的灵活性和便捷性,改变了气象科普的传播方式,增强气象科普的趣味性和交互性。大部分民众日常使用的手机具备智能移动设备的全部功能,民众利用手机可以完成本文搭建的气象科普系统的科普流程。结合先进的现代化智能技术,基于移动端的交互式气象科普系统,让云、风、台风等气象要素成为交互式气象科普的内容,以达到气象防灾减灾、气象科普宣传、扩大气象科普知识普及率的目的。未来,硬件、软件、智能算法等还将进一步发展,通过科学合理地利用,气象科普的形式可以更加多样,气象科普的内容可以更加丰富多彩。

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