雷电活动规律分析显示方法及装置 【技术领域】
本发明涉及一种雷电活动规律分析显示方法及装置。
背景技术
目前对雷电活动的统计分析手段，重点是在统计雷电的空间分布特性，其中的一种分析方式是雷电日方式，其是关注单位网格中的年落雷天数，是将所需要统计分析的区域划分为二维平面的等间距矩形网格，以网格作为统计单元，统计每个网格中的年落雷天数，但是在这种方式中，一天当中听到一次雷声就算一个雷电日，一天当中听到多次的雷声也是只算一个雷电日，显然不够量化。目前的另一种分析方式是地闪密度图方式，其是关注历年单位网格中的落雷个数，是将所需要统计分析的区域划分为二维平面的等间距矩形网格，以网格作为统计单元，以年为统计单位，统计每个网格中在一年或者多年中所发生的雷电数量，然后根据每个网格的雷电地闪密度等级给每个网格着上不同的颜色，从而形成一个覆盖全区域的雷电的地闪密度图。但是，由于这种方式是将大量的雷电活动过程都叠加在一起，使得无法看出最主要的雷电活动走向，也无法看出月份或者季节性的雷电活动的导向特征。此外，由于其仅仅只统计网格中在某些年份内的雷电数量，仅仅是大而粗放式地对雷电进行分析，只能了解雷电的总体个数，无法反映出区域的雷电频率(雷电频率指某个区域在雷云经过的时间段内雷云释放雷电的个数)，具有相同密度的不同网格，雷电频率却可能有巨大的差异，因而采用这种方式无法详细了解雷云经过的次数以及每次雷电发生的频率。采用上述这两种方式类对雷电活动进行分析统计，对于宏观的输电线路的规划非常有用，可以在规划时使输电线路尽量避免雷多的区域，但是对于微观的防雷管理来说，却无法提供有效的数据来进行微观上的管理。
【发明内容】
针对上述现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种雷电活动规律分析显示方法及雷电活动规律分析显示装置，其可以有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种雷电活动规律分析显示方法，包括步骤：
读取储存在计算机数据库、与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据；
以位于预定集合的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据为第一当前点创建一个时空雷电聚类；
查询所述预定集合中与第一当前点的时间距离位于第一时间阈值之内、经纬度距离位于经纬度阈值之内的邻近点；
若查询到邻近点，将查询到的邻近点加入当前时空雷电聚类，计算加入了邻近点后的时空雷电聚类的平均点，将所述平均点的时间信息设定为所述第一时间点的时间信息，并以所述平均点更新所述第一当前点；
若未查询到邻近点，判断所述预定集合中的雷电监测数据是否已查询完毕；
若否，以所述预定集合中的下一邻近点作为新的第一当前点创建新的时空雷电聚类；
若是，将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示。
一种雷电活动规律分析显示方法，包括：
读取单元，用于根据选定区域位置范围、预设时间段，读取储存在计算机数据库、与所述选定区域位置范围相对应、且位于所述预设时间段内的雷电监测数据；
与所述读取单元相连接的时空聚类单元，用于将预定集合中与第一当前点的时间距离在第一时间阈值之内、经纬度距离在经纬度阈值之内的各雷电监测数据加入到同一个时空雷电聚类中，该第一当前点为所述预定集合所剩的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据、或者当前时空雷电聚类中的各雷电监测数据的平均点，该平均点地时间信息为所述第一个雷电监测数据的时间信息，所述读取的雷电监测数据包括所述预定集合中的雷电监测数据；
与所述时空聚类单元相连接的显示单元，用于将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示。
根据本发明方案，在需要对某个区域范围、某个时间段内的雷电进行统计分析以处理显示时，先读取出与该区域范围、该时间段对应的雷电监测数据，然后针对该些雷电监测数据进行时空上的雷电聚类分析，将时间距离在第一时间阈值之内、经纬度距离在经纬度阈值之内的雷电监测数据加入到同一个时空雷电聚类中，然后再将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示，因此，位于同一个时空雷电聚类中的雷电监测数据对应的各雷电事件，时间、空间上最接近，位于同一个时空范围，更容易相互之间具备有关联关系的雷电事件，同时，由于只是显示了雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电事件，对于一些零散的雷电并未在地图上进行显示，所显示的都是在某些时间段落雷比较多的核心区域，因而也可以更有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。
【附图说明】
图1是本发明的雷电活动规律分析显示方法实施例一的流程示意图；
图2是本发明的雷电活动规律分析显示方法实施例二的流程示意图；
图3是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例一的结构示意图；
图4是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例二的结构示意图；
图5是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例三的结构示意图；
图6是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例四的结构示意图；
图7是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例五的结构示意图；
图8是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例六的结构示意图。
【具体实施方式】
考虑到对于任何一个有时间因素的系统，除了具有一定的空间大小分布行为，例如背景技术部分所提及的地闪密度图、雷电日等方式中的雷电数据的密度、强度分布等等之外，其发生时间也会构成一个时间序列，这个时间序列中就会有时间分布特征。而一般来说，对于雷电系统而言，其落雷事件的出现可能具有一定的关联性，例如某一时间段内连续落雷等等，而各雷电事件的相关性主要是表现在各雷电事件所发生时间的丛集性以及空间的丛集性，因此，本发明方案中的雷电活动规律分析显示方法及装置，主要是对雷电事件在时间和空间上的分布进行统计分析，对雷电进行时空的分析，然后清除掉其中没有关联性或者关联性很小的雷电事件，以有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。
以下针对本发明的雷电活动规律分析显示方法及装置进行详细阐述。
实施例一：
如图1所示，是本发明的雷电活动规律分析显示方法实施例一的流程示意图，其包括步骤：
步骤S101：读取储存在计算机数据库、与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据，进入步骤S102；
步骤S102：以位于预定集合的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据为第一当前点创建一个时空雷电聚类，这里的预定集合为由上述步骤S101中所读取的雷电监测数据所组成的集合，进入步骤S103；
步骤S103：查询上述预定集合中与第一当前点的时间距离位于第一时间阈值之内、经纬度距离位于经纬度阈值之内的邻近点，若查询到邻近点，则进入步骤S104，若未查询到邻近点，则进入步骤S105；
步骤S104：将查询到的邻近点加入当前时空雷电聚类，计算加入了邻近点后的时空雷电聚类的平均点，将上述第一当前点的时间信息设定为该平均点的时间信息，并以该平均点更新所述第一当前点，然后返回步骤S103；
步骤S105：判断当前预定集合中的雷电监测数据是否已查询完毕，即该预定集合中的任意一个雷电监测数据是否已位于其中一个时空雷电聚类中，若否，进入步骤S106，若是，进入步骤S107；
步骤S106：以上述预定集合中的下一邻近点作为新的第一当前点创建新的时空雷电聚类，然后返回步骤S103；
步骤S107：将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示，这里的第一预设数据阈值可以根据实际需要自由设定。
根据本实施例中的雷电活动规律分析显示方法，在需要对某个区域范围、某个时间段内的雷电进行统计分析、处理显示时，先读取出与该区域范围、该时间段对应的雷电监测数据，然后针对该些雷电监测数据进行时空上的雷电聚类分析，将时间距离在第一时间阈值之内、经纬度距离在经纬度阈值之内的雷电监测数据加入到同一个时空雷电聚类中，然后再将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示，因此，位于同一个时空雷电聚类中的雷电监测数据对应的各雷电事件，时间、空间上最接近，位于同一个时空范围，更容易是相互之间具备有关联关系的雷电事件，同时，由于只是显示了雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电事件，对于一些零散的雷电并未在地图上进行显示，所显示的都是在某些时间段落雷比较多的核心区域，因而也可以更有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。
如上所述，本实施例中的方案是从时间、空间两大要素上进行聚类分析过程来寻找规律，不仅展示了雷电活动与时间(例如日、月份、年份)的关系，更可以同时展示雷电与地形的相关性，便于透彻地了解雷电的活动规律，为因地制宜和因时制宜地采取防雷措施、有针对性地雷电预防、减少雷电故障、避免造成设备和财产的损失等提供了基础。此外，该分析方法还可以用于指导电力行业例如架空输电线路、变电站以及建筑物等设施的防雷保护和管理，为防雷设计、改造提供了有效的科学依据。
此外，考虑到在所读取的雷电监测数据的数量较多时，上述时空聚类过程所需要分析的雷电监测数据的数目也较多，且各雷电监测数据的时间、经纬度位置相对比较杂乱无章，因而在进行时空聚类过程时计算量巨大，为此，为了在一定程度上提高处理效率，可以事先对所读取的各雷电监测数据按时间进行排序，从而在后续的时空聚类分析过程中，更易于查询到位于第一时间阈值之内的各雷电监测数据，可以以此提高效率，即，在上述步骤S101与步骤S102之间还包括步骤S1012：
步骤S1012：对所述与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据按时间排序，其中在按时间进行排序时，可以按时间先后进行排序，也可以是将时间在最后的雷电监测数据排序在最前。
此时，上述步骤S102中的预定集合，是已经进行了时间排序的所读取的雷电监测数据的集合。
其中，考虑到在通常情况下，每年的雷电过程从2月份开始至10月份基本结束，年与年之间的雷电活动时间间隔长达4个月左右，因此，在对预设时间段进行设定时，可以将该预设时间段设定为某年的时间，根据实际需要，该预设时间段也可以是设定为其他的时间范围，例如连续的某些年份、某些月份、或者其他的时间范围等等。
在对第一时间阈值和经纬度阈值进行设定时，可以根据不同地区的实际落雷情况自主调节，同时还可以结合雷电定位系统本身的误差以及风速等影响来定制。例如，这里的第一时间阈值可以设定为5分钟、10分钟、15分钟、20分钟等值，这里的经纬度阈值可以设定为0.02经度*0.02纬度，当然，根据实际需要，第一时间阈值和经纬度阈值也可以设定为是其他值，在此不予赘述。
实施例二：
在上述实施例一的方案中，是对所读取的雷电监测数据进行时空聚类分析，而在实际的雷电分析过程中，所需要进行分析的具体的区域范围的、在某个相对较长的时间范围内的雷电监测数据的数目会很多，即便是进行了上述步骤S1012的时间排序的过程，由于数据量过大，在进行时空聚类分析时仍然会存在效率低的问题。考虑到在某个相对较长的时间范围内，例如一年，通常在某些时间区间内的雷电个数比较多，因此可先从时间上进行聚类分析，再针对各时间聚类进行时空聚类的分析过程，这样在进行时空聚类分析时，每次时空聚类分析所要分析的雷电数目大大减少，从而可以提高对雷电活动规律分析显示示时的效率。
如图2所示，是本发明的雷电活动规律分析显示方法实施例二的流程示意图，在本实施例中，与上述实施例一的不同之处主要在于，其是先从时间上进行聚类分析，再针对各时间雷电聚类进行上述实施例一中的时空聚类分析。
如图2所示，本实施例中的雷电活动规律分析显示方法包括步骤：
步骤S201：读取储存在计算机数据库、与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据，进入步骤S202；
步骤S202：以上述读取的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据为第二当前点创建一个时间雷电聚类，进入步骤S203；
步骤S203：查询上述读取的雷电监测数据中与第二当前点的时间距离位于第二时间阈值之内的邻近点，若查询到邻近点，则进入步骤S204，若未查询到邻近点，则进入步骤S205；
步骤S204：将查询到的邻近点加入当前时间雷电聚类，并以新加入当前时间空雷电聚类的邻近点更新第二当前点，然后返回步骤S203；
步骤S205：判断上述读取的雷电监测数据是否均已查询完毕，即读取的任意一个雷电监测数据中是否已加入到某个时间雷电聚类中，若否，则进入步骤S206；若是，则进入步骤S207；
步骤S206：以上述读取的雷电监测数据中的下一邻近点作为新的第二当前点创建一个新的时间雷电聚类，然后返回步骤S203；
步骤S207：以位于预定集合的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据为第一当前点创建一个时空雷电聚类，这里的预定集合分别为上述形成的时间雷电聚类，进入步骤S208；
步骤S208：查询上述预定集合中与第一当前点的时间距离位于第一时间阈值之内、经纬度距离位于经纬度阈值之内的邻近点，若查询到邻近点，则进入步骤S209，若未查询到邻近点，则进入步骤S210；
步骤S209：将查询到的邻近点加入当前时空雷电聚类，计算加入了邻近点后的时空雷电聚类的平均点，将该平均点的时间信息设定为所述第一时间点的时间信息，并以该平均点更新所述第一当前点，并返回上述步骤S208；
步骤S210：判断该预定集合中的雷电监测数据是否已查询完毕，即该预定集合中的任意一个雷电监测数据都已位于其中一个时空雷电聚类中，若否，则进入步骤S211，若是，则进入步骤S212；
步骤S211：以所述预定集合中的下一邻近点作为新的第一当前点创建新的时空雷电聚类，返回上述步骤S209；
步骤S212：将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电时间在地图上显示。
其中，上述步骤S212，可以是在已针对所有的时间雷电聚类进行了上述时空聚类的过程之后进行。
其中，考虑到在所读取的雷电监测数据的数量较多时，进行上述时间聚类过程时所需要进行分析的雷电监测数据的数目也较多，且各雷电监测数据的时间相对比较杂乱无章，因而在进行时间聚类过程时计算量较大，为此，为了在一定程度上提高处理效率，可以事先对所读取的各雷电监测数据按时间进行排序，从而在后续的时间聚类分析过程中，更易于查询到位于第二时间阈值之内的各雷电监测数据，从而以此提高效率，即，在上述步骤S201与步骤S202之间还包括步骤S2012：
步骤S2012：对上述与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据按时间排序，其中在按时间进行排序时，可以按时间先后进行排序，也可以是将时间在最后的雷电监测数据排序在最前。
此时，在上述步骤S204中，在以新加入当前时间聚类的邻近点更新第二当前点时，由于事先已经对各雷电监测数据按时间进行排序，因此，在更新第二当前点时，可以直接以处于时间范围的最边界的邻近点来更新，即，更新第二当前点的邻近点为新加入当前时间雷电聚类的邻近点中时间顺序上最后/最前的邻近点。
基于上述相同的理由，在对预定集合中的各雷电监测数据进行时空聚类的分析时，也可以事先对其按时间进行排序，即在步骤S205与步骤S207之间还包括步骤S2057：
步骤S2057：对预定集合中的雷电监测数据按时间排序，其中在按时间进行排序时，可以按时间先后进行排序，也可以是将时间在最后的雷电监测数据排序在最前。
其中，考虑到在通常情况下，每年的雷电过程从2月份开始至10月份基本结束，年与年之间的雷电活动时间间隔长达4个月左右，因此，在对预设时间段进行设定时，可以将该预设时间段设定为某年的时间，此时，该预设时间段内的各雷电监测数据可以看作为已经按照时间分析好了的时间聚类，各年份的雷电监测数据均可视作已经按照时间分析好了的时间雷电聚类。根据实际需要，该预设时间段也可以是设定为其他的时间范围，例如连续的某些年份、某些月份或者其他时间范围等等。
另外，在进行了时间聚类的分析过程之后，某些时间雷电聚类中的雷电监测数据的数目会相对较多，但是对其中的一些时间雷电聚类而言，数目可能会很少，甚至于可能只有几个，对这些时间雷电聚类进行时空上的聚类分析意义不大，因此，在进行时空聚类分析时，可以是只针对雷电监测数据的数量达到一定数目的大的时间雷电聚类进行，此时，上述步骤S2057以及步骤S207中的预定集合，是指雷电监测数据的数目大于了第二预设数据阈值的时间雷电聚类，这里的第二预设数据阈值可以根据实际需要自由设定。
此外，上述第二时间阈值的设定，可以是以分钟、小时、天数、月份、甚至年份等为单位，根据实际需要可以设定为不同的值，且第二时间阈值通常大于第一时间阈值。
本实施例中的其他技术特征与上述实施例一中的相同，在此不予赘述。
根据上述本发明的雷电活动规律分析显示方法，本发明还提供一种雷电活动规律分析显示装置，以下针对本发明的雷电活动规律分析显示装置的各具体实施例进行详细阐述。
实施例一：
图3是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例一的结构示意图，如图3所示，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置包括：
读取单元301，用于读取储存在计算机数据库、与选定区域位置范围相对应、且位于预设时间段内的雷电监测数据；
与读取单元301相连接的时空聚类单元302，用于将预定集合中与第一当前点的时间距离在第一时间阈值之内、经纬度距离在经纬度阈值之内的各雷电监测数据加入到同一个时空雷电聚类中，该第一当前点为上述预定集合所剩的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据、或者是当前时空雷电聚类中的各雷电监测数据的平均点，该平均点的时间信息为上述第一个雷电监测数据的时间信息，上述读取的雷电监测数据包括了该预定集合的雷电监测数据；
与时空聚类单元302相连接的显示单元307，用于将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示。
根据本实施例中的雷电活动规律分析显示装置，在需要对某个区域范围、某个时间段内的雷电进行统计分析、处理显示时，先由读取单元301读取出与该区域范围、该时间段对应的雷电监测数据，然后由时间聚类单元302针对该些雷电监测数据进行时空上的雷电聚类分析，将时间距离在第一时间阈值之内、经纬度距离在经纬度阈值之内的雷电监测数据加入到同一个时空雷电聚类中，然后由显示单元307将雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示，因此，位于同一个时空雷电聚类中的雷电监测数据对应的各雷电事件，时间、空间上最接近，位于同一个时空范围，更容易是相互之间具有关联关系的雷电事件，同时，由于只是显示了雷电监测数据个数大于第一预设数据阈值的各时空雷电聚类中的各雷电事件，对于一些零散的雷电并未在地图上进行显示，所显示的都是在某些时间段落雷比较多的核心区域，因而也可以更有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。
如上所述，本实施例中的分析方法是从时间、空间两大要素上进行聚类计算来寻找规律，不仅展示了雷电活动与时间(例如日、月份、年份)的关系，更可以同时展示雷电与地形的相关性，便于透彻地了解雷电的活动规律，为因地因时制宜地采取防雷措施、有针对性地雷电预防、减少雷电故障、避免造成设备和财产的损失等提供了基础。此外，该分析方法还可以用于指导电力行业例如架空输电线路、变电站以及建筑物等设施的防雷保护和管理，为防雷设计、改造提供了有效的科学依据。
此外，考虑到基于不同的考虑因素，所需要分析的区域范围、时间段等可能有所不同，因此需要能够对这些参数进行自由设定，所以，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还可以包括有：
与读取单元301、时空聚类单元302、以及显示单元307相连接的参数设定单元303，用于对上述选定区域位置范围、预设时间段、第一时间阈值、经纬度阈值、以及第一预设数据阈值进行设定。其中，参数设定单元303在对这些参数进行设定时，可以是由用户通过人机界面来输入设定，在此不予赘述。
其中，在本实施例中，上述预定集合是由读取单元301所读取的各雷电监测数据所组成的集合。
此外，考虑到在通常情况下，每年的雷电过程从2月份开始至10月份基本结束，年与年之间的雷电活动时间间隔长达4个月左右，因此，在对预设时间段进行设定时，可以将该预设时间段设定为某年的时间，根据实际需要，该预设时间段也可以是设定为其他的时间范围，例如连续的某些年份、某些月份等等。
在对第一时间阈值和经纬度阈值进行设定时，可以根据不同地区的实际落雷情况自主调节，同时还可以结合雷电定位系统本身的误差以及风速等影响来定制。例如，这里的第一时间阈值可以设定为5分钟、10分钟、15分钟、20分钟等值，这里的经纬度阈值可以设定为0.02经度*0.02纬度，当然，根据实际需要，第一时间阈值和经纬度阈值也可以设定为是其他值，在此不予赘述。
实施例二：
图4是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例二的结构示意图，在本实施例中，与上述实施例一的不同之处主要在于，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还包括：
第一排序单元304，该第一排序单元304连接于读取单元301与时空聚类单元302之间，用于对读取单元301所读取的各雷电监测数据按时间进行排序。此时，应用在时空聚类单元302中的预定集合为经第一排序单元304排序后的、读取单元301所读取的雷电监测数据所组成的集合。
在本实施例的方案中，考虑到在所读取的雷电监测数据的数量较多时，时空聚类单元302在进行时空聚类过程时，所需要进行分析的雷电监测数据的数目较多，且各雷电监测数据的时间、经纬度位置相对比较杂乱无章，在进行时空聚类过程时计算量巨大，为此，通过第一排序单元304对所读取的各雷电监测数据按时间进行排序，从而时空聚类单元302在时空聚类分析过程中，更易于查询到位于第一时间阈值之内的各雷电监测数据，可以以此提高效率。
本实施例中的其他技术特征与实施例一中的相同，在此不予赘述。
实施例三：
图5是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例三的结构示意图，与上述实施例一的不同之处主要在于，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还包括：
时间聚类单元305，该时间聚类单元305连接于读取单元301与时空聚类单元302之间，该时间聚类单元305还同时与参数设定单元303相连接，用于将读取单元301所读取的雷电监测数据中与第二当前点的时间距离位于第二时间阈值之内的各雷电监测数据加入到同一个时间雷电聚类中，该第二当前点为所剩的雷电监测数据中时间在前/在后的第一个雷电监测数据、或者新加入当前时间雷电聚类的雷电监测数据，这里的所剩的雷电监测数据是指尚未加入到任何一个时间雷电聚类中的雷电监测数据。
此时，应用在时空聚合单元302中的预定集合为时间聚类单元305操作后的各时间雷电聚类。且参数设定单元303同时还用于对第二时间阈值的设定。
在本实施例的方案中，考虑到在实际的雷电分析过程中，通常是对某个具体的区域范围内的雷电进行分析，在该区域范围、时间范围内的雷电监测数据的数目会很多，数据量大，会存在效率低的问题。因此，通过先从时间上进行时间聚类分析，从而再针对各时间雷电聚类进行时空聚类的分析过程，这样在进行时空聚类分析时，每次时空聚类分析所要分析的雷电数目大大减少，从而可以提高对雷电活动规律分析显示时的效率。
另外，在通过时间聚类单元305进行了时间聚类的分析过程之后，某些时间雷电聚类中的雷电监测数据的数目会相对较多，但是对其中的一些时间雷电聚类而言，数目可能会很少，甚至于可能只有几个，对这些时间雷电聚类进行时空上的聚类分析意义不大，因此，在进行时空聚类分析时，可以是只针对雷电监测数据的数量达到一定数目的大的时间雷电聚类进行，此时，应用在时空聚类单元302中的预定集合为雷电监测数据的数目大于了第二预设数据阈值的时间聚类，这里的第二预设数据阈值可以根据实际需要自由设定。
本实施例中的其他技术特征与上述实施例一中的相同，在此不予赘述。
实施例四：
图6是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例四的结构示意图，在本实施例中，与上述实施例三的不同之处主要在于，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还包括：
第一排序单元304，该第一排序单元304连接于读取单元301与时间聚类单元305之间，用于对读取单元301所读取得到的各雷电监测数据按时间进行排序。此时，应用在时间聚类单元305中的各雷电监测数据为经第一排序单元304排序后的、读取单元301所读取的雷电监测数据。
在本实施例的方案中，考虑到在所读取的雷电监测数据的数量较多时，时间聚类单元305在进行时间聚类过程时，所需要进行分析的雷电监测数据的数目较多，且各雷电监测数据的时间相对比较杂乱无章，因而在进行时间聚类分析过程时计算量巨大，为此，先通过第一排序单元304对读取单元301所读取的各雷电监测数据按时间进行排序，从而时间聚类单元305在时间聚类分析过程中，更易于查询到位于第二时间阈值之内的各雷电监测数据，可以以此提高效率。
此时，若是已经建立了的时间雷电聚类，由于所读取的各雷电监测数据已经按时间进行排序，因此，在向当前时间雷电聚类中增加了新的雷电监测数据时，新的第二当前点可以是新加入当前时间雷电聚类的时间顺序上最后/最前的雷电监测数据。
本实施例中的其他技术特征与实施例三中的相同，在此不予赘述。
实施例五：
图7是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例五的结构示意图，在本实施例中，与上述实施例三的不同之处主要在于，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还包括：
第二排序单元306，该第二排序单元306连接于时间聚类单元305与时空聚类单元302之间，用于对时间聚类单元305所得到的各时间雷电聚类中的各雷电监测数据按时间进行排序。此时，应用在时空聚类单元302中的预定集合分别为经第二排序单元306排序后的各时间雷电聚类。
在本实施例的方案中，考虑到在某个时间雷电聚类中的雷电监测数据的数量较多时，时空聚类单元302在进行时空聚类过程时，所需要进行分析的雷电监测数据的数目较多，且各雷电监测数据的时间、经纬度位置相对比较杂乱无章，因而在进行时空聚类过程时计算量巨大，为此，通过第二排序单元306对时间雷电聚类中的雷电监测数据按时间进行排序，从而时空聚类单元302在时空聚类分析过程中，更易于查询到位于第一时间阈值之内的各雷电监测数据，可以以此提高效率。
本实施例中的其他技术特征与实施例三中的相同，在此不予赘述。
实施例六：
图8是本发明的雷电活动规律分析显示装置实施例六的结构示意图，在本实施例中，与上述实施例四的不同之处主要在于，本实施例中的雷电活动规律分析显示装置还包括：
第二排序单元306，该第二排序单元306连接于时间聚类单元305与时空聚类单元302之间，用于对时间聚类单元305所得到的各时间雷电聚类中的各雷电监测数据按时间进行排序。此时，应用在时空聚类单元302中的预定集合分别为经第二排序单元306排序后的各时间雷电聚类。
在本实施例的方案中，考虑到在某个时间雷电聚类中的雷电监测数据的数量较多时，时空聚类单元302在进行时空聚类过程时，所需要进行分析的雷电监测数据的数目较多，且各雷电监测数据的时间、经纬度位置相对比较杂乱无章，因而在进行时空聚类过程时计算量巨大，为此，通过第二排序单元306对时间雷电聚类中的雷电监测数据按时间进行排序，从而时空聚类单元302在时空聚类分析过程中，更易于查询到位于第一时间阈值之内的各雷电监测数据，可以以此提高效率。
本实施例中的其他技术特征与实施例四中的相同，在此不予赘述。
本发明的各雷电活动规律分析显示装置在进行时间聚类、时空聚类等具体分析过程时，可以参见上述本发明的雷电活动规律分析显示方法，在此不予赘述。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。