基于CIMISS的海南气象信息服务网设计与实现

随着海南省气象业务的快速发展和社会公众对气象预报、预警服务的日益关注,建设海南气象信息服务网,形成海南气象系统内部统一的省级气象信息服务平台,是海南省气象现代化建设的重要任务之一;基于全国综合气象信息共享平台（CIMISS,china integrated meteorological information service system）的基础气象数据,整合相关业务单位的数据资源,利用统一的数据收集、处理及存储方式,采用Model+View+Controller (MVC)开发模式,使用J2EE应用架构Struts+Spring+Hibernate (SSH)研发一个集预报预警、气象监测和决策服务等功能于一体的信息服务平台,实现省级气象观测数据和预报产品的集约共享服务;目前,平台已投入业务试运行,运行稳定,具有高可用性和高可靠性,为社会公众提供及时、有效的基础气象数据服务产品。     

海南省气象业务内网设计与实现

随着海南省气象业务的快速发展,建设海南气象业务内网,形成海南气象系统内部统一的省级气象服务平台,是海南省气象现代化建设的重要任务之一。基于现有已建、在建的业务系统,结合全国综合气象信息共享平台CIMISS(China Integrated Meteorological Information Service System)的基础气象数据,整合相关业务单位的数据资源,建立业务集约化环境,分析海南省气象数据及业务产品的数据特性,设计统一的数据收集、处理及存储方式,采用MVC(Model+View+Controller)开发模式,使用J2EE应用架构SSH(Struts+Spring+Hibernate)研发一个集观测数据实时监测、预报预警信息综合显示和历史数据检索等功能于一体的共享平台,实现省级气象数据和业务产品的集约共享服务。目前,平台已投入业务试运行,运行稳定,能够对海南省气象监测、预报和预警等业务起到一定支撑作用。     

基于决策树挖掘算法的气象大数据云平台设计

大数据、云计算技术的迅猛发展为挖掘气象数据丰富的科研和经济价值提供了技术支撑,促进了Hadoop及其包含的文件存储系统(HDFS,Hadoop Distributed File System)和分布式计算模型在气象数据处理领域广泛应用。由于气象数据具有大数据的4V特征,还需要引入新的数据处理算法来提高气象数据处理效率。通过对决策树算法原理的研究,基于Hadoop云平台,创建随机森林模型,为数据挖掘算法在云平台上的应用提供一种新的可能性。基于决策树(CART,Classification And Regression Trees)挖掘算法的气象大数据云平台设计,采用Hadoop系统架构和MapReduce工作流程,对气象大数据云平台采用集群部署。平台总体架构分为基础设施层、数据管理与处理层、应用层,减少了决策树建立的时间,实现了气象数据高效加工和挖掘分析等平台功能。     

基于GIS的气象信息标准化服务平台的设计与实现

随着气象资料服务不断格点化、精细化,对气象数据基于GIS(geographic information system,地理信息系统)的显示发布要求进一步提高。当前各气象业务系统在建设时往往存在重复处理气象数据及开发整合地理信息系统的现象,重复开发基于地理信息的可视化功能会造成资源浪费,延长开发周期。该文根据实际业务需求,集成了多源异构的气象数据,设计实现了基于GIS的气象信息标准化服务平台。该平台主要依托CIMISS(全国综合气象信息共享平台)数据接口、各类气象资料观测数据文件,依照地理信息数据图层金字塔分级方式,将气象数据进行重新组织,以Web方式提供标准化PaaS(platform as a service,平台即服务)服务,包括地图服务、地理覆盖服务和地理要素服务,以更便捷、更安全、更全面的方式向本级和下级单位各业务部门提供气象数据GIS服务(包含GIS和数据服务)。该平台在江苏省气象局多个气象业务系统中投入应用,有效减少了业务系统建设环节中的气象资料可视化重复开发所造成的资源浪费,收到了良好的应用效果。     

气象大数据云平台监控告警系统

气象大数据云平台(简称“天擎”)作为省级气象业务的核心系统,需要保持7×24小时不间断的稳定、高效运行.针对“天擎”系统运行模块多、处理任务多且复杂,传统的人工监控模式监控效率低且无法及时发现业务中存在的故障等问题,本文采用Java、Python和Bash shell语言开发了基于企业微信的“天擎”业务全流程监控告警系统,该系统通过对“天擎”各个模块业务运行过程中所产生的综合状态信息等进行采集并格式化为监控告警信息,最终通过企业微信推送至运维人员,实现了对“天擎”各业务运行模块运行状态的快捷感知.系统业务运行效果表明,该系统运行安全可靠稳定,能够帮助运维人员及时定位系统故障并提高故障处理效率,在“天擎”数据监控和运行保障方面取得了良好的应用效果.     

基于气象大数据云平台的海南气象数据共享平台设计与实现

为打破“数据孤岛”，推动气象数据跨部门融合使用，充分发挥气象数据科学价值，针对海南省气象部门与外部门数据共享方式杂乱、共享水平低、管理滞后等问题，依托专线网络，从气象数据需求类型、数据格式出发，设计了一套气象数据跨部门的分发处理流程。在气象大数据云平台数据环境的基础上，整合各类数据资源，基于B/S架构、SSH框架，采用分布式存储技术、数据缓存技术，建立了跨部门跨行业的气象数据共享平台。目前，该平台已经投入业务使用, 为海南省气象数据跨部门跨行业使用提供稳定、高效的实时数据共享服务，取得了较好的应用效果。     

气象数据在线融合分析原型系统的实现

在气象数据及其与行业数据的融合分析过程中,数据的收集整理、统计软件的使用、机器学习参数的拟合等都涉及多学科的交叉应用,目前缺乏一套智能的、集成的在线分析系统,即数据获取、加工、分析及输出的一站式平台。针对以上问题,该研究建立了集气象数据统一服务接口（MUSIC）、WEKA二次集成开发、二维及三维可视化输出、外部数据及算法包导入为一体的一站式气象数据在线融合分析原型系统。以海拉尔地区为例,对气象要素进行建模及检验等融合分析,结果表明该系统能够为气象数据在各行业间的融合应用提供一个集约、便捷、快速的在线融合分析平台。同时为其他通用、专业的行业数据分析平台提供快速搭建及实现的思路。     

气象资料机器学习标记工具设计

随着计算机计算能力的飞速提升,机器学习的作用越来越大,也成为近年来各行业的研究热点。作为全新的学习方法,机器学习主要取决于数据集的准备和标记工具,但现在比较流行的标记工具对于气象资料的标记较为无力,主要是因为气象资料包含了不同通道、不同层次的数据,标记较为复杂,因此需要找对气象资料的标记工具。基于此,笔者介绍了气象机器学习标记工具的设计,包括数据集管理功能、标记管理功能。     

网络环境下气象数据自动查询系统设计

针对传统的气象数据查询方法存在查询过程复杂、准确率低等问题,提出一种网络环境下气象数据自动查询系统设计方法;首先设置在网络环境下,设计气象数据查询系统的硬件部分和软件部分,其中,系统的硬件由上位机和下位机组成;软件设计包括气象数据查询系统气压查询软件设计、湿度数据查询系统气压查询软件设计、气象数据查询系统气压查询软件设计和气象数据查询系统风向风速查询软件设计,在此基础之上,最终实现气象数据的自动查询;仿真实验结果证明,所提方法可以方便、快捷、准确地查询气象数据信息。     

气象网数据产品监控系统应用开发

气象网站作为气象服务民生的主要平台,数据产品能否按时更新显得尤为重要。本文所介绍的监控系统针对数据产品的不同特性,对产品每日的更新情况进行实时监控。对于超时产品采用短信报警并提供产品手动上传平台;此外,该系统还能按需要生成所有数据产品的更新统计报表,用于比较分析,在改进业务流程和提升网站气象服务质量上有着重要作用。     

初探云计算与气象数据处理

云计算是在网格计算基础上提出的一种新型计算模型,是下一代网络计算平台的核心技术,它提供了可靠安全的数据存储、方便快捷的互联网服务和强大的计算能力。对气象部门而言,云计算可能成为未来气象数据处理和分析的基本平台,同时对气象资源的开发也提出了新的思路。     

基于工程教育认证背景的民族院校大数据课程体系设计

以大连民族大学为例,围绕"体现学生为本"和"追求能力产出"的工程教育理念,研究大数据方向教学体系的设置,确立学生培养目标,建立大数据人才培养质量标准,构建相关课程的实践平台,建立大数据方向校内校外课程体系和实施方案。该课程体系侧重于实践教学,兼顾理论教学,建立特有的理论+实践的双向教学模式;构建素质和技能培养的新框架,丰富课堂教学、实践教学环节;真正实现现代职业教育体系,达到产教融合。     

一种地市级气象数据共享系统的设计与实现

气象数据共享是气象预报预警、公共气象服务的基础。针对地市级气象数据存储分散、共享水平低、无标准等问题,从气象应用需求和数据共享角度,首先设计标准化数据获取客户端,以灵活配置的形式完成多种气象资料的解析。通过气象资料的逻辑划分,实现物理上集中存储,逻辑上相对独立的方式进行数据存储和管理。同时,系统以多种方式进行数据共享服务和安全访问控制。在标准化气象数据获取、一体化气象数据存储与管理,数据共享服务等方面,构建了灵活、高效的气象数据流程,设计和实现了一种面向地市级的实时气象数据共享系统。在整个数据流程中,均考虑每个环节的监控,为集中运维提供可靠的数据参考。目前,该系统已经投入业务使用,为市县两级气象应用的数据调取和公共气象服务提供稳定、高效的实时数据共享服务,取得了较好的应用效果。     

安徽气象为农服务大数据平台设计与应用

从安徽省气象为农信息服务的个性化、精准化、智能化需求出发,采用Hadoop架构、自然语言处理、相关度分析、大数据可视化等大数据和人工智能相关技术,研发安徽省气象为农服务大数据平台。汇集安徽省多部门涉农数据资源,通过建立用户行为画像、网络服务热点的预测,开展精准化的服务产品相关性推荐服务,并跟踪评估信息服务产品的网络传播服务效果,指导后续关键农时农事建议和决策服务产品的研发与制作,同时建立气象为农服务大数据展示系统,探索实现气象为农信息服务从“人找信息”到“信息找人”的转变。该平台已在安徽气象为农业务服务中应用,提升了服务能力,具有较好的行业知名度和社会影响力。     

大数据背景下智慧教育云平台构建研究

基于神经网络教育平台存在资源获取速度慢的缺点,针对该问题,提出了大数据背景下智慧教育云平台构建研究。在大数据支持下,设计智慧教育云平台总体架构,通过物理层、虚拟资源层配置相关硬件设备,经过逻辑层和展现层为用户提供有效服务,利用现有智慧信息,为用户提供个性化服务。优化处理Web端框架代码,降低代码复杂性,注重系统权限管控,科学设计服务功能,完成智慧教育云平台构建。由实验结果可知,该平台资源获取速度最高可达到99.5 MB/s,有效提高了学生学习效率。     

面向电力大数据的异构数据混合采集系统

随着智能电网的快速发展,电力系统数据量的增长也非常迅速,电力大数据急待开展深入研究.电力数据产生的速率跨度大,数据源众多且交互方式繁杂,数据种类繁多等特点,已有大数据采集方式难以适应多源异构数据的混合采集应用场景.本文针对电力大数据提出了新的解决方案,通过混合数据采集模型和采集集群实现了对异构数据源采集任务的混合调度和管理;通过数据置信度标签技术,在保留原始数据的同时,标示数据的质量,为后续大数据分析应用提供了便利;通过Sqoop、Kafka、文件传输等方式将采集与处理后的数据提交给大数据平台存储.系统已经在用户现场部署并投入使用,运行稳定,效果良好.     

基于5G通信及遥感卫星的气象观测站数据监测系统设计

针对传统气象观测站数据监测系统受到干扰数据影响而导致监测精准度低的问题,提出了基于5G通信及遥感卫星的气象观测站数据监测系统设计;根据系统平台架构,将系统分为应用层、插件层、数据层和软件硬件支撑层4个层次;使用CC2530采集终端采集空气温湿度、土壤湿度等数据,利用5G通信技术将数据发送至物联网关,再通过Web将数据存储到手机中;使用PCIE数据采集卡采集遥感卫星气象观测站数据,选择MSOP8监测器监测串口通信数据,完成系统硬件设计;选择后台遥感卫星气象观测站数据库,利用平均算子分析滤波器降噪情况,得到异常数据模型,确定正常数据,实现气象观测站数据监测系统设计;由实验结果可知,该系统监测最高监测效果可达到99%,能够为气象观测站提供设备支持。     

一种全球尺度三维大气数据可视化系统

气象数据具有时变、多源、多维度、数据量大和多尺度等特征,常规的气象数据可视化方法难以满足气象预报与气象研究中的需求.描述了一个新的全球尺度三维大气数据可视化系统——AVIS.系统实现了面向各类密度场、向量场、张量场和非空间数据的可视化方法,设计了适用于大气数据的球面体绘制和混合绘制方法.系统还实现了一套跨平台并行可视化及分析构架,支持在浏览器中或其他显示和交互设备上使用,并利用后端计算集群加速数据的计算与绘制过程.案例分析表明,该系统可以全方位地展现气象数据中的信息,帮助用户综合多种气象信息进行分析.