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| 系統識別號 |
U0002-2305201114212400 |
| 中文論文名稱
|
基於Google網站服務之及時氣象估測系統 |
| 英文論文名稱
|
A Just-In-Time Meteorological Estimating System based on Google Web Services |
| 校院名稱 |
淡江大學 |
| 系所名稱(中) |
資訊工程學系碩士班 |
| 系所名稱(英) |
Department of Computer Science and Information Engineering |
| 學年度 |
99 |
| 學期 |
2 |
| 出版年 |
100 |
| 研究生中文姓名 |
曹祐嘉 |
| 研究生英文姓名 |
Yu-Chia Tsao |
| 學號 |
698410106 |
| 學位類別 |
碩士 |
| 語文別 |
中文 |
| 第二語文別 |
英文 |
| 口試日期 |
2011-06-03 |
| 論文頁數 |
108頁 |
| 口試委員 |
指導教授-黃連進
委員-黃俊堯
委員-鍾興臺
委員-黃連進
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| 中文關鍵字 |
雲端運算
谷歌地圖
氣象估測
|
| 英文關鍵字 |
Cloud Computing
Google Maps
Meteorological Estimating
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| 學科別分類 |
學科別＞應用科學＞資訊工程
|
| 中文摘要 |
目前常見的媒體平台所提供的氣象資訊都有一項共同的特徵，就是資料不夠即時且在區域的劃分上面不夠精細。因此本研究利用中央氣象局所屬的氣象觀測站，根據使用的指定的地點，找出三座最近的觀測站氣象資訊，配合數學公式、演算法以及氣象學等理論，估測出最即時的氣象資訊。並整合Google Map API提供友善的使用介面和精確的地點定位。背後則使用雲端運算平台-Google App Engine作為整套系統的Server，負責處理氣象資料的更新、處理以及 support系統的運作。而web-base的呈現方式，更能跨越各種備有web browser的電子平台，例如：PC、notebook、iPad、iPhone、android phone等。未來如果能配合中央氣象局專業的氣象知識及跨越法律的限制，還會有更大的發展空間。 |
| 英文摘要 |
Common media platform provides weather information has a drawback. The drawback is that meteorological data isn’t real time and region is imprecise. These studies find three Central Weather Bureau observation station’s data that is base on user choosing point. Use the data, mathematics formula, algorithms and meteorology to estimate real-time meteorological data. The system integrates Google Map API to provide a friendly user interface and precise location positioning. More importantly, the real-time meteorological system is construction of the cloud computing platform that takes charge of updating meteorological data and supporting operation of the system. My system can be used for common electronic platform. For example: PC, notebook, iPad, iPhone and android phone etc. In the future, if I can cooperate with Central Weather Bureau that will have a greater space for development and unrestricted legal. |
| 論文目次 |
第一章 緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 研究目的 2
1-3 實作概述 3
1-4 章節內容概要 4
第二章 系統相關背景知識 5
2-1 雲端運算 5
2-1.1 基本特徵 6
2-1.2 對比 6
2-1.3 架構 7
2-1.4 層級 8
2-2 Google App Engine 9
2-2.1 支援語言及架構 9
2-2.2 對比 10
2-2.3 資料庫 10
2-2.4 限額 11
2-3 AJAX 12
2-3.1 與傳統Web 比較 12
2-3.2 優點 13
2-3.3 缺點 13
2-4 JavaScript 14
2-5 Google Maps 15
2-5.1 投影 15
2-5.2 視圖 17
2-5.3 Google Maps API Version 3 18
2-6 Django 18
2-7 YAML 19
2-8 Liner interpolation 20
2-9 Heron's formula 21
第三章 系統流程與實作 22
3-1 系統流程圖 22
3-2 雲端運算伺服器 23
3-2.1 開發環境 23
3-2.2 GAE+Django 24
3-2.3 專案 24
3-2.4 建置資料庫 25
3-2.5 網頁解析 26
3-2.6 更新資料庫 27
3-2.7 上傳專案 27
3-3 Client-Side 28
3-3.1 嵌入Google Maps 28
3-3.2 領土判定 29
3-3.3 觀測站搜尋 30
3-3.4 推估數據 33
3-4 氣象估測 39
3-4.1 溫度 39
3-4.2 相對溼度 43
3-4.3 大氣壓力 45
3-4.4 風向與風速 47
第四章 成果展示 54
4-1 Real-Time Meteorological Estimating System 54
4-1.1 操作介面 54
4-1.2 系統展示 55
4-2 系統測試 58
4-2.1 測試方案 58
4-2.2 測試結果 61
第五章 結論與未來展望 67
5-1 結論 67
5-2 未來展望 68
參考文獻 69
附錄-英文論文 72
圖目錄
圖2-1 雲端運算概念圖 5
圖2-2 雲端運算架構 7
圖2-3 雲端運算層級架構 8
圖2-4 High Level Overview of Google App Engine 9
圖2-5 Classic V.S Ajax web application model 12
圖2-6 麥卡托投影 16
圖2-7 Google Maps視圖 17
圖2-8 Liner interpolation 20
圖2-9 Heron's formula 21
圖3-1 系統流程 22
圖3-2 網頁解析 26
圖3-3 Box判定 29
圖3-4 海平面判定 29
圖3-5 Exchange Sort 30
圖3-6 Heron’s formula-1 31
圖3-7 Heron’s formula-2 31
圖3-8 Heron’s formula-3 31
圖3-9 Search Algogithm-1 32
圖3-10 Search Algogithm-2 32
圖3-11 氣象站內圍 33
圖3-12 氣象站外圍 33
圖3-13 Case 1 34
圖3-14 3D Algorithm-1 35
圖3-15 3D Algorithm-2 35
圖3-16 3D Algorithm-3 36
圖3-17 3D Algorithm-4 37
圖3-18 Elevation 40
圖3-19 水汽凝結 43
圖3-20 降雨成因-1 44
圖3-21 降雨成因-2 44
圖3-22 風向 47
圖3-23 非氣旋-1 49
圖3-24 非氣旋-2 49
圖3-25 熱帶氣旋 50
圖3-26 氣旋-1 50
圖3-27 氣旋-2 51
圖3-28 氣旋-3 51
圖3-29 氣旋-4 52
圖4-1 操作介面 54
圖4-2 MES-1 55
圖4-3 MES-2 55
圖4-4 MES-3 56
圖4-5 MES-4 56
圖4-6 MES-5 57
圖4-7 MES-6 57
圖4-8 臺北地形圖 58
圖4-9 臺北衛星圖 59
圖4-10 估測臺北氣象觀測站 60
圖4-11 2010年10月21至10月27日溫度統計 61
圖4-12 2011年3月23至4月6日溫度統計 61
圖4-13 2010年10月21至10月27日風向統計 62
圖4-14 2011年3月23至4月6日風向統計 62
圖4-15 2010年10月21至10月27日風速統計 63
圖4-16 2011年3月23至4月6日風速統計 63
圖4-17 2010年10月21至10月27日濕度統計 64
圖4-18 2011年3月23至4月6日濕度統計 64
圖4-19 2010年10月21至10月27日氣壓統計 65
圖4-20 2011年3月23至4月6日氣壓統計 65
圖4-21 2010年10月21至10月27日紫外線統計 66
表目錄
圖3-1 太陽輻射分布 39
圖3-2 氣溫分類 42
圖3-3 Beaufort scale 48 |
| 參考文獻 |
[1] 黃耀德，”整合Google Map之即時氣象量測系統”，私立淡江大學資訊工程系碩士班論文，未出版，2010。
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[4] 洪麗娟，” 1996-2008 年台灣降雨的特性分析”，國立中央大學大氣物理研究所碩士論文，未出版，2009。
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[8] 周羽潔，”台灣北部地區梅雨季豪大雨天氣型態之合成分析”，國立中央大學大氣物理研究所碩士論文，未出版，2009。
[9] 陳泰然、王重傑、張智昇、王子軒，”梅雨季台灣中部地區降水與豪(大)雨之中尺度氣候特徵”，大氣科學，第三十三期，第一號，2005。
[10] 王佳郁，”台灣中南部地區梅雨季豪大雨天氣型態之合成分析”，國立中央大學大氣物理研究所碩士論文，未出版，2007。
[11] 中央氣象局 URL: "www.cwb.gov.tw/"
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[21] Cloud Computing Wiki
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[22] Distinguishing Cloud Computing from Utility Computing
URL:“ebizq.net/blogs/saasweek/2008/03/distinguishing_cloud_computing”
[23] Gartner Say's Cloud Computing Will Be As Influential As E-business
URL: “gartner.com/it/page.jsp?id=707508”
[24] What cloud computing really means
URL:“infoworld.com/d/cloud-computing/what-cloud-computing-really-means-031”
[25] Google App Engine Wiki
URL: “en.wikipedia.org/wiki/Google_App_Engine”
[26] Google App Engine
URL: “code.google.com/intl/zh-TW/appengine/docs/python/runtime.html”
[27] Google App Engine-Python URL:“code.google.com/intl/zh-TW/appengine/docs/python/gettingstarted/”
[28] Google Maps Wiki
URL:” en.wikipedia.org/wiki/Google_Maps”
[29] Google Map API V3
URL: “code.google.com/intl/zh-TW/apis/maps/documentation/javascript/”
[30] AJAX Wiki URL: “zh.wikipedia.org/zh-tw/Ajax”
[31] JavaScript Wiki URL: “en.wikipedia.org/wiki/JavaScript”
[32] Heron's formula Wiki URL: “en.wikipedia.org/wiki/Heron's_formula”
[33] Mercator projection Wiki URL: “en.wikipedia.org/wiki/Mercator_projection”
[34] Gudermannian function Wiki
URL: “en.wikipedia.org/wiki/Gudermannian_function”
[35] Django web framework Wiki
URL: “en.wikipedia.org/wiki/Django_%28Web_framework%29”
[36] YAML Wiki URL: “en.wikipedia.org/wiki/YAML”
[37] Mark Lutz, “Learning Python, 3ed” , O’REILLY 2008
[38] David Flanagan, “JavaScript: The Definitive Guide, 5e” , O’REILLY 2007
[39] Dan Sanderson, “Programming Google App Engine” , O’REILLY 2009
[40] Charles Severance, “Using Google App Engine” , O’REILLY 2009
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