1.前言 最近有一个任务，处理全省雷电数据。获得一些年，月，日的一些发生/强度等规律。原始数据是存在excel里面的。如下图所示 看到这种格式，感觉还是python好用一些。本文使用python来对数据进行处理。 2.数据处理 import pandas as pd import numpy as np # 计算 a = pd.read_excel("F:\\zxProjects\\雷电公报\\三维闪电-2021.xlsx") # 获取需要的那一列的数据 intens = np.array(a.iloc[:, 2:3]) date = np.array(a.iloc[:, 6:7]) hour = np.array(a.iloc[:, 7:8]) gc_ic = np.array(a.iloc[:, 17:18]) # 创造列表，存放我们想要的结果 hour_times = 24 * [0] hour_gc_times = 24 * [0] month_times = 12 * [0] month_gc_times = 12 * [0] positive = 12 * [0]

1.前言 1.1总体思路 最近接到一个任务，通过使用近11年的雷电数据对给定经纬度站点的雷击情况进行统计分析，并制作相应的统计图。任务很简单，需求也很简单。无非就是数据提取，筛选，计算，并画图，但是就是烦，站点很多，数据很杂，格式不统一。可以做的工具有很多，matlab，python，java，Arcgis等等。善其事，利其器。本次项目，我们使用Python（画图），用Java完成数据的处理与雷评报告的自动生成。其实python可以完成整个操作流程，但是因为一些原因，还是配合使用处理吧。下图是整个工程的流程思路。整个流程很简单。最重要的是预处理环节，涉及到各种工具类的编写。接下来我们针对每一个环节写代码。 1.2工程结构 工程的结构也比较简单。为了优雅一点。我们仍然创建一个maven工程。还是老三样，实体类，任务，以及工具类。后续如果想部署到服务器，并给出相应的Api接口，需要更改项目结构，并引入其他东西。这都是后话了，有空再搞。 2.工具类编写 工具类的使用，可以大幅优化我们的项目结构，减少代码量。完成代码的复用。 2.1距离工具类编写getDistance 为了提取站点周围2km或者3km的闪击点要素。我们需要计算辖区内各个闪击点与站点的距离。给定两个点A和B，已知两点的经纬度值，和地球半径。我们可以很快计算得到两者之间的距离。 public class getDistance { public static double getDis(double latitude1, double longitude1, double latitude2, double longitude2) { // 纬度 double lat1 = Math.toRadians(latitude1); double lat2 = Math.toRadians(latitude2); // 经度 double lng1 = Math.toRadians(longitude1); double lng2 = Math.toRadians(longitude2); // 纬度之差 double a = lat1 - lat2; // 经度之差 double b = lng1 - lng2; // 计算两点距离的公式 double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) + Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2))); // 弧长乘地球半径, 返回单位: 千米 s = s * 6370.856; return s; } } 该工具类返回值就是Double类型的两点间距离。 2.2合格条件站点工具类编写getStation 上面我们已经有了计算两点间距离的工具类。接下来我们开始计算所有符合条件的点。最后将所有符合条件的点放入到一个集合当中，返回，供接下来的任务使用。 我们的闪击数据是存放在excel中的。所以我们需要在pom.xml文件中引入相应的依赖。有了这个依赖，我们可以方便的使用java来对excel表格进行处理。 数据示例 org.apache.poi poi 3.9 org.apache.poi poi-ooxml 3.9 在计算过程中，为了对计算得到的点进行描述，我们需要创建一个bean类来对其进行描述。这就是面向对象的思想。万物皆对象。我们把这个bean类命名为stanData。其代码很简单，每一个属性都是和原来在excel中的属性相对应，虽然有很多属性在后面都用不上，但是为了保证数据的完整性，这里还是将其写了出来。篇幅有限，相应get，set方法已省略。 public class standData { private String mapinfo; private String id; private String time; private String hour; private String minute; private String second; private String lat; private String lon; private String strength; private String gradient; private String error; private String method; private String province; private String country; private String city; } 通过上面的准备，我们可以开始编写getStation工具类了。其实这里写的有一点不好，把有的参数写死了。后续可以优化一下。 public class getStation { /** * * @param file 所要处理的excel文件 * @param rule1 想要所在辖区的名字（需要和excel中名字一致） * @param latitude 站点的纬度 * @param longitude 站点的经度 * @param distance 圆的半径距离（如站点周围2km，则设置为2.0） * @return 返回的是符合规则的点的对象集合 */ public static ArrayList get(String file, String rule1, Double latitude, Double longitude, Double distance){ XSSFWorkbook book = null; try { book = new XSSFWorkbook(file); //获取工作表 XSSFSheet sheet = book.getSheetAt(0); //获得行数 int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows(); //System.out.println(rows); ArrayList ruleList = new ArrayList(); for (int i = 1; i < rows; i++) { XSSFRow row = sheet.getRow(i); String s = row.getCell(13).toString(); if (s.equals(rule1)) { standData standData = new standData(); standData.setMapinfo(row.getCell(0).toString()); standData.setId(row.getCell(1).toString()); standData.setTime(row.getCell(2).toString()); standData.setHour(row.getCell(3).toString()); standData.setMinute(row.getCell(4).toString()); standData.setSecond(row.getCell(5).toString()); standData.setLat(row.getCell(6).toString()); standData.setLon(row.getCell(7).toString()); standData.setStrength(row.getCell(8).toString()); standData.setGradient(row.getCell(9).toString()); standData.setError(row.getCell(10).toString()); standData.setMethod(row.getCell(11).toString()); standData.setProvince(row.getCell(12).toString()); standData.setCountry(row.getCell(13).toString()); standData.setCity(row.getCell(14).toString()); ruleList.add(standData); } } //System.out.println(ruleList.size()); //开始筛选出三公里 ArrayList distanceList = new ArrayList(); for (int i = 0; i < ruleList.size(); i++) { String lat = ruleList.get(i).getLat(); String lon = ruleList.get(i).getLon(); double dis = getDistance.getDis(parseDouble(lat), parseDouble(lon), latitude, longitude); if (dis <= distance) { //System.out.println(dis); distanceList.add(ruleList.get(i)); } } return distanceList; } catch (Exception e) { } return null; } } 通过实例化该工具类，我们可以获得一个站点周围2km/3km范围内的所有闪击点的各种要素的list集合。 2.3需求工具类编写createData 上面我们得到了所有符合条件的点。但是这还是不行的。我们需要对这些数据进行相应的统计分析。得到正闪，负闪的最大强度，平均强度，年份对应的闪击数，月份对应的闪击数，每小时对应的闪击数。以及每个闪击强度范围对应的闪击数。具体如下表。 2011-2020闪击次数 正闪次数 平均正闪强度 最大正闪强度 负闪次数 平均负闪强度 最大负闪强度 针对上面的表格，我们要创建一个light的bean类来对其进行描述。 public class light { private int times; //Positive number private double positiveTimes; //negative number private double negativeTimes; //averagePositive value private double averagePositive; //averageNegative value private double averageNegative; //最大正闪 private double maxPositive; //最大负闪 private double maxNegative ; //每年发生的闪击次数 private ArrayList yearTimes; private ArrayList monthTimes; private ArrayList dayTimes; private ArrayList rangeTimes; private ArrayList