风场，亦是一种向量场，把空间中的每一点指派到一个向量的映射。风场效果图由两部分组成，即风场流线图和风场分布图，风场流线图反应风向变化，风场分布图反应风速大小，此处我们主要以风场分布图展开介绍。

图1 向量场示意图

这里我们将风场分布可视化主要流程分为数据解析、数据编码、数据解码、数据渲染四部分。为提高渲染效率及精度，我们将全球风场数据编码并以纹理方式传入着色器，再通过纹理采样，解码风场数据，并利用双线性插值算法，计算全球各位置风速，实现全球逐像素着色，从而渲染出高精度、平滑的风场分布图。

数据解析：本文数据来源于以美国气象局每隔3个小时以经度/纬度网格的形式，发布的一种全球气象数据，数据格式大致如下：

数据将全球划分为361×181网格，其中lo1、la1为网格原点经纬度，lo2、la2为网格终点经纬度，dx、dy为经纬网格步长，nx、ny为经纬网格数，data为对应网格点风场数据，分别表示经度、纬度方向上风速大小。

数据编码：由于风场数据以361×181经纬网格方式存储，且数据在-255~255之间，因此本文以361×181像素大小、RGBA颜色数据格式纹理存储各网格风场数据，RGB通道存储风场数据数值，A通道存储风场数据符号位，从而分别将在经纬两方向上的风场数据编码转化为纹理图片，提高数据精度。 

数据解码：利用构建地球顶点数据，计算各像素对应的经纬坐标，并计算相邻的4经纬网格坐标，并进行归一化作为风场数据纹理坐标，通过纹理采样，提取相邻风场数据，并利用双线性插值算法，获取当前位置风场数据值，并计算当前像素颜色值。

Step1: 计算纹理坐标，通过世界笛卡尔坐标转化为经纬坐标(i+△i,j+△j)，如图2所示获取当前位置相邻的4个经纬网格坐标（i,j）、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)，则对应纹理坐标分别为（i/361,j/181）、((i+1)/361,j/181)、(i/361,(j+1)/181)、((i+1)/361,(j+1)/181)；

图2 纹理坐标计算示意图

Step2: 提取数据，通过Step1计算的纹理坐标进行采样，获取当前经纬坐标相邻风场数据值f(i,j)、f(i+1,j)、f(i,j+1)、f(i+1,j+1)，如图3所示，其中u为经纬方向偏移、v为纬度方向偏移；

图3 风场影响示意图

Step3:计算像素颜色值，通过Step2获取的风场值，并利用双线性插值算法计算该位置风场影响值，如下式所示，再利用风场影响值通过正、余弦计算RGB颜色值，提高风场变化的平滑度；

 f(i+u,j+v)=f(0,0)(1-u)(1-v)+f(1,0)x(1-v)+f(0,1)(1-u)y+f(1,1)uy 

图4 像素与纹理坐标映射关系图

数据渲染：利用影像瓦片渲染机制，实现风场分布全球着色，效果图如图5所示：

图5 风场分布效果图

通过上述风场分布效果的实现方式，我们可以渲染其他类似效果，实现地图数据与现实GIS数据可视化结合，如全球温度、湿度等。将数据以纹理方式传入着色器，再利用对应算法，计算像素颜色值，并予以着色渲染。