1.一种弹性气象栅格设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，气象栅格的设计面向应用，以同时满足多个应用任务的需求；

S2，气象栅格具有外形尺寸和内部结构可变的特点，以提高其在实际应用中的灵活性，满足任务需求；

S3，采用粗精结合的方式生成气象栅格数据，提高栅格数据的效用比；

S4，气象栅格中的数据服务具有时空敏感能力，以在时间和空间两个维度上准确匹配任务需求。

2.根据权利要求1所述的弹性气象栅格设计方法，其特征在于，步骤S1包括：

S11，气象栅格采用模块化设计方法，将整个气象栅格按结构、气象要素、和精度进行解耦，划分出多个栅格模块，各个模块进一步细分为更小的模块，采用通用模块与专用模块相结合的方法，进一步提高模块化的设计效率，通过不同模块的组合，使气象栅格满足不同的应用需求；

S12，气象栅格各模块的组合方式与具体应用的对应关系由专家系统给出，在应用中，由应用任务给出具体的栅格指标要求，专家系统中的知识库和推理机根据指标得到所需的栅格模块以及相应的组合方式，完成栅格数据的整合并发送给用户；

S13，采用缓存机制提高气象数据的更新和传输效率，系统运行过程中，为每个应用任务开辟一个缓存来存放其所需的气象数据，并设计一个专用关系数据库来保存各个应用任务中的数据与气象栅格中数据之间的对应关系，当气象栅格的数据发生更新时，系统通过数据库查看该数据被哪些应用调用，然后将相应的应用缓存中的气象数据进行更新并传输给应用；

S14，气象栅格同时面向多个应用任务，各个应用具有优先级，当栅格数据发生更新时，优先级高的应用将首先进行数据更新，高优先级应用的数据更新可以打断低优先级应用的数据更新，此时系统自动设置断点，待高优先级应用的数据更新完成后继续从断点处更新低优先级应用的数据。

3.根据权利要求1所述的弹性气象栅格设计方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21，气象栅格的外形结构为长方体、球体、圆柱体、椭球体，或是几种形式的组合；

S22，气象栅格的结构将影响气象探测节点的部署，根据探测节点的探测距离、通信距离、动特性和静特性，建立多约束条件下的最优规划问题，并通过原始分解的方法降低求解计算量，再采用贪婪算法进行求解，得到满足气象栅格结构要求的探测节点部署方案；

S23，气象栅格的结构可以随着探测节点的退出或加入进行自适应的调整，当有探测节点因为故障而退出时，其他节点能够自适应的进行补充探测，当有新探测节点加入时，通过与其他节点的协商进行最优化的自适应功能分配；

S24，气象栅格的结构动态改变，利用欧氏距离来衡量不同结构之间的差异性，当其需要由一种结构变化为另一种结构时，首先计算两种结构间的欧氏距离，然后以此为约束条件来解优化问题，并基于启发式算法进行求解；

S25，气象栅格中同时存在多种不同的格点密度，栅格点的局部密度进行动态改变，在有限探测资源的条件下，通过探测节点的移动来动态调整栅格点的局部密度。

4.根据权利要求1所述的弹性气象栅格设计方法，其特征在于，步骤S3包括：

S31，根据具体应用需求，气象栅格中不同栅格点的气象数据具有不同的精度，同一个栅格点中不同气象要素具有不同的精度；

S32，格点数据精度与气象采集设备的采样频率与采样精度相关，精度要求高的区域，需要更高的采样频率和采样精度，通过在采集设备的采样频率及采样精度与格点数据精度之间建立映射关系，由格点数据精度来快速确定采集设备的采样频率和采样精度要求，具体映射关系由多条映射规则组成；

S33，气象栅格利用多种探测装置进行协同组网探测，网络结构根据探测需求进行自演变，通信链路可以自调整，并利用底层链路组网结合5G通信，来进一步提高组网效率，改善网络QoS；

S34，气象栅格中的原始采集数据通过扩展卡尔曼滤波结合粒子滤波进行数据初始化，并利用预报场大数据，进行多源/多模信息融合，以提高栅格节点的数据精度。

5.根据权利要求1所述的弹性气象栅格设计方法，其特征在于，步骤S4包括：

S41，气象栅格中的每个格点数据均带有时间属性和空间属性，时间属性以秒为单位，空间属性以米为单位，时间属性和空间属性通过北斗系统获得，时间属性和空间属性影响该格点当前数据的时空精度；

S42，格点数据的精度在采样后随着时间的指数衰减，随着远离采样点距离的平方衰减，如下式所示：其中P为数据精度，c为常数，t0为采样时刻，t为当前时间，d0为采样点，d为当前点，λ1为时间衰减系数，λ2为距离衰减系数；

S43，当格点数据的时间属性不满足使用要求时，采用预测加预报的方式提高数据时间精度，预测采用基于长短时记忆的深度学习网络，预报采用基于光流法的短临预报，预测和预报采用动态加权求和进行融合；

S44，当数据的空间属性不满足使用要求时，采用深度置信网络或快速张量填充方法进行数据补盲和外推来提高数据空间精度。