.. 全国智慧农业气象能力建设2019年实施方案 一、总体目标 为贯彻中央关于乡村振兴战略的总体部署，落实中国气象局党组关于全面推进气象现代化和气象为农服务工作的总体 安排，依靠科技和机制创新，强化综合统筹和合理布局，通过“三个平台、两个能力”（农业气象大数据平台、业务支 撑平台、服务平台以及农业气象观测试验能力、核心技术应用能力）建设，推进全国农业气象业务服务的联动与融合，推进农业气象服务规模化、集约化、智慧化、品牌化发展。2019年，基于气象大数据云平台，初步建成全国农业气象大数据分析与应用系统，实现国家级、省级农业气象业务数据、产品的快速访问。全国农业天气通APP（基础版）正式发布并试运行，WebCAgMSS客户端实现业务试用，10个特色农业气象业务系统基本建成。完成年度农业气象业务核心技术项目研发与区域联合试验任务。初步实现国家级、省级基础农业气象产品格点化制作。多种渠道的“直通式”服务覆盖全省60%以上的新型农业经营主体或较2018年增长10%以上。 二、建设任务及分工 （一）农业气象大数据业务能力建设 1.农业气象大数据平台建设
（1）国家气象信息中心 建立国家级、试点省农业气象大数据云平台，实现各类农word 教育资料 .. 业气象大数据的上传、存储与管理。建立分布式关系型数据库和分布式文件系统等多种技术相结合的分布式存储方案，开发农业气象数据服务MUSIC接口，为农业气象业务系统与服务平台提供高效数据服务。基于气象大数据云平台，通过加工流水线实现智慧农业气象数据加工、数据挖掘、算法运行、产品生成等功能。 （2）国家气象中心 开发基于WEB的国家级农业气象大数据分析应用系统，实 现农业气象基础观测、基础地理与环境信息、基础格点产品、服务主体等各类农业气象数据显示、浏览、分析及下载。（3）各省（区、市）气象局 根据业务实际情况，开发本级农业气象大数据分析应用平台，强化农业气象大数据在业务服务中的应用。 2.农业气象大数据建设任务 （1）国家气象信息中心 负责全球及全国日值气象数据、全国土壤水分自动观测数据、农业气象观测数据的实时入库，通过气象大数据云平台实现共享；负责存储和管理国家级、省级业务单位上传的农业气
气象数据的“大数据应用”浅析 2014-03-24 17:03:19 作者：国家气象总局沈文海来源：CIO时代网 摘要：气象数据在“大数据应用”浪潮中亟待解决的信息技术问题，是海量气象结构化数据的高效应用。这是气象数据能否参与“大数据应用”的技术基础和前提。 关键词：气象数据大数据 1、引言 据统计，2011年全球的数据规模为1.8ZB,这些信息将填满575亿个32GB的ipad,以这些ipad做砖石，足可以垒建起两座中国的万里长城。而到2013 年，仅中国当年产生的数据总量就已超过0.8ZB,2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB.【1】而届时全球的数据总量预计将达到40ZB,如果将这些数据全部刻录成蓝光光盘，则这些光盘的总重量相当于424艘满载荷的尼米兹航空母舰。 数据量暴增的速度令人瞠目结舌，我们的确已进入“大数据时代”. 很快地，“地理大数据”、“水利大数据”、“环境大数据”、“金融大数据”、“互联网大数据”乃至“气象大数据”等名词陆续出现在有关媒体上。“大数据”逐渐成为近来人们谈论最多、思考最多的技术话题之一。一些人憧憬于“大数据”可能带来的十分珍稀的高价值信息和珍贵商机，也有许多人困惑于目前所知“大数据”的应用范式，以此研判着可能给本行业带来的变化和新的业务契机--气象部门也是如此。 做为抛砖引玉，笔者拟就如下问题提出自己的看法： （1）气象数据是否具备“大数据”的核心特征？ （2）业界公认的“大数据应用”的主要形态是什么？ （3）“大数据时代”背景下气象数据应用中新的价值领域在何处？需要首先具备哪些必要条件？ （4）气象信息技术领域当务之急需要解决的关键技术问题。 2、大数据的现实以及气象数据的体量构成 2.1 大数据的行业分布 就数据量而言，中国的大数据近期具有如下行业分布特征： （1）互联网公司 目前国内的互联网公司，拥有总计约2EB的数据，而其中的互联网三巨头BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）占有了其中的3/4（约1.5EB）。 （2）电信、金融、保险、电力、石化系统
大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报，其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说，天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报，气象部门历来都会收集大量数据，组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前，全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等，逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州，每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用，这些数据变得更加精密，数量也持续增加，气象预报也变得越来越精确。现在，我们已经可以随时随地．．．．通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报，其精度甚至可以精确到一公里．．．、一小时 ．．．以内。 ④早晨起床后，穿薄的还是厚的衣服？要不要进行晨练？长假期间是否要外出旅游？旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择，天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大，气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品，包括面向社会群体的公众气象服务，面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务，以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源，可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算；农业方面， 通过某一地的农耕历史与相关气候信息，就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整；还有交通，航班准点率历史加上机场历史天气特征，就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分，让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据，气象大数据将大有作为，它必将更大程度地减轻灾害损失，为社会创造更多的财富，为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法，作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段，你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适？为什么？ 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答：________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在，我们已经可以随时随地 ．．．．通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报，其精度甚 至可以精确到一公里 ．．．以内。 ．．．、一小时 答：________________________________________________________________________
互联网+电子政务云平台 建 设 方 案
目录 1前言 (4) 2项目概述 (4) 2.1建设背景 (4) 2.2建设意义 (5) 2.3建设原则 (11) 2.3.1实用性 (11) 2.3.2开放性与标准化 (12) 2.3.3先进性、成熟性和可扩充性 (12) 2.3.4系统可靠性和安全性 (13) 2.3.5可管理性和可维护性 (14) 2.3.6业务多样性 (14) 2.3.7最佳性价比 (14) 2.4建设目标 (15) 2.5编写依据 (16) 3需求分析 (17) 4互联网+电子政务建设内容 (24) 4.1城市基础数据库 (24) 4.1.1系统概述 (25) 4.1.2需求分析 (25) 4.1.3系统功能 (25) 4.2政务信息资源交换平台 (26) 4.2.1移动电子政务平台 (27) 4.3政务协同办公 (28) 4.3.1远程医疗系统 (29) 4.3.2区域卫生系统 (30)
4.3.4医讯通平台 (33) 4.4政务公共服务平台 (33) 4.5无线政务平台 (36) 4.6统一身份认证 (39) 4.7电子证照 (39) 5云计算中心总体设计 (39) 5.1云计算中心设计原则与规范 (39) 5.2云计算中心设计目标 (43) 5.3云计算中心方案设计 (44) 5.3.1云计算中心资源池设计 (47) 5.3.2云计算中心云管理平台设计 (60) 5.3.3云计算中心网络系统设计 (83) 5.3.4云计算中心安全系统设计 (102) 5.3.5云计算中心备份容灾设计 (205) 6建设范围 (211) 7运维服务质量体系 (212) 7.1运维服务体系建设说明 (212) 7.1.1运维服务体系建设需求 (212) 7.1.2运维服务体系建设目标 (214) 7.1.3运维服务体系建设意义 (214) 7.2运维服务体系架构 (215) 7.2.1服务宗旨 (215) 7.2.2体系建设内容 (216) 7.2.3运维服务体系架构 (219) 7.2.4运维组织机构和人员设置 (221) 7.2.5运维制度建设 (224)
1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
集团企业大数据云平台建设方案
目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团（企业）数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团（企业）数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团（企业）数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)
3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)
气象大数据平台 建 设 方 案
目录 第一章引言 (1) 第二章大数据平台的基本构成 (3) 2.1概述 (3) 2.2数据基础决定平台框架 (4) 2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案 (4) 2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类 (7) 2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类 (9) 2.3数据分类决定应用方案 (12) 2.4大数据平台的逻辑层次 (13) 2.4.1 大数据集成层 (14) 2.4.2 大数据存储层 (15) 2.4.3 大数据分析层 (15) 2.4.4 大数据应用层 (16) 第三章大数据平台的功能架构 (16) 3.1组件构成 (16) 3.1.1 横向层 (16) 3.1.1.1 大数据集成层 (16) 3.1.1.2 大数据存储层 (19) 3.1.1.3 分析层 (20) 3.1.1.4 使用层 (21) 3.1.2 垂直层 (23) 3.1.2.1 信息集成 (24) 3.1.2.2 大数据治理 (24) 3.1.2.3 服务质量层 (25) 3.1.2.4 系统管理 (27)
3.2功能应用 (28) 3.3原子模式 (28) 3.3.1 数据使用组件 (29) 3.3.1.1 可视化组件 (29) 3.3.1.2 即席发现组件 (30) 3.3.1.3 数据转储组件 (31) 3.3.1.4 信息推送/通知组件 (31) 3.3.1.5 自动响应组件 (32) 3.3.2 数据处理组件 (32) 3.3.2.1 历史数据分析组件 (32) 3.3.2.2 高级分析组件 (33) 3.3.2.3 预处理原始数据组件 (34) 3.3.2.4 即席分析组件 (35) 3.3.3 数据访问组件 (36) 3.3.3.1 web和社交媒体访问组件 (36) 3.3.3.2 物联网设备数据的访问组件 (39) 3.3.3.3 基础数据(观测数据和生产数据)的访问模式 (40) 3.3.4 数据存储组件 (41) 3.3.4.1 分布式非结构化数据存储组件 (41) 3.3.4.2 分布式结构化数据存储组件 (42) 3.3.4.3 传统数据存储组件 (42) 3.3.4.4 云存储组件 (42) 3.4复合模式 (43) 3.4.1 存储和探索复合组件 (43) 3.4.2 专业分析和预测分析组件 (44) 3.4.3 OLAP在线分析 (45) 3.4.4 原子模式和符合模式的映射 (46) 3.4.4.1.1 图 10. 将原子模式映射到架构层 (48) 3.5解决方案模式（模拟应用场景） (48)
气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处 理 首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分， 在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意： 当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试） 第二步： 将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）
第三步：spss处理 将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点 2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。即：台站号，字符串，5位； 经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位 海拔：浮点型，8位，2个小数位 日均温：浮点型，8位，2个小数位
2.数据重组，将个案重组成变量： 后几步都默认就行： 重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。
气象大数据应用技术架构 设计思路 二〇一五年五月
文档信息 客户单位: 内部技术机密心项目: 文档：.docx 版本：0.9(150521) 发布日期: 未发布 修订历史
目录 文档信息 (ii) 修订历史 (ii) 1 引言 (1) 2 气象行业大数据分类 (2) 2.1 概述 (2) 2.2 从分类大数据到选择大数据解决方案 (3) 2.3 依据大数据类型对业务问题进行分类 (5) 2.4 使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6) 2.5 依据大数据类型对气象信息进行处理..................................... 错误！未定义书签。 3 大数据平台架构..................................................................................... 错误！未定义书签。 3.1 大数据解决方案的逻辑构成 (9) 3.1.1 大数据来源..................................................................... 错误！未定义书签。 3.1.2 数据改动和存储层 (10) 3.1.3 大数据分析层 (10) 3.1.4 大数据应用层 (10) 3.2 大数据解决方案的组件构成 (11) 3.2.1 横向层 (11) 3.2.2 垂直层 (16) 4 大数据平台组成..................................................................................... 错误！未定义书签。 4.1 概述 (19) 4.2 原子模式 (19) 4.2.1 数据使用组件 (20) 4.2.2 数据处理组件 (22) 4.2.3 数据访问组件 (24) 4.2.4 数据存储组件 (28) 4.3 复合模式 (29) 4.3.1 存储和探索复合组件 (30) 4.3.2 专业分析和预测分析组件 (30) 4.3.3 OLAP在线分析 (31) 4.3.4 原子模式和符合模式的映射 (32) 4.4 解决方案模式（模拟应用场景） (35) 5 技术架构实现选择产品 (35) 5.1 概述 (35) 5.2 技术架构的关键问题 (35) 5.3 分布式存储与分布式应用 (35) 5.4 服务平台的硬件架构与调整 (37) 5.5 数据库与数据仓库 (37) 5.6 NOSQL数据库 (37) 5.7 数据集成工具 (37) 5.8 数据分析软件 (37) 5.9 Web应用以及Web开发的关键问题 (37) 6 我们的研发策略 (37)
气象大数据技术架构思路 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
气象大数据应用技术架构 设计思路 二〇一五年五月 文档信息 客户单 内部技术机密心 位: 项目: 文档：.docx 版本：(150521) 未发布 发布日 期:
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1引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
全国智慧农业气象能力建设2019年实施方案 一、总体目标 为贯彻中央关于乡村振兴战略的总体部署，落实中国气象局党组关于全面推进气象现代化和气象为农服务工作的总体安排，依靠科技和机制创新，强化综合统筹和合理布局，通过“三个平台、两个能力”（农业气象大数据平台、业务支撑平台、服务平台以及农业气象观测试验能力、核心技术应用能力）建设，推进全国农业气象业务服务的联动与融合，推进农业气象服务规模化、集约化、智慧化、品牌化发展。 2019年，基于气象大数据云平台，初步建成全国农业气象大数据分析与应用系统，实现国家级、省级农业气象业务数据、产品的快速访问。全国农业天气通APP（基础版）正式发布并试运行，WebCAgMSS客户端实现业务试用，10个特色农业气象业务系统基本建成。完成年度农业气象业务核心技术项目研发与区域联合试验任务。初步实现国家级、省级基础农业气象产品格点化制作。多种渠道的“直通式”服务覆盖全省60%以上的新型农业经营主体或较2018年增长10%以上。 二、建设任务及分工 （一）农业气象大数据业务能力建设 1.农业气象大数据平台建设 （1）国家气象信息中心 建立国家级、试点省农业气象大数据云平台，实现各类农
业气象大数据的上传、存储与管理。建立分布式关系型数据库和分布式文件系统等多种技术相结合的分布式存储方案，开发农业气象数据服务MUSIC接口，为农业气象业务系统与服务平台提供高效数据服务。基于气象大数据云平台，通过加工流水线实现智慧农业气象数据加工、数据挖掘、算法运行、产品生成等功能。 （2）国家气象中心 开发基于WEB的国家级农业气象大数据分析应用系统，实现农业气象基础观测、基础地理与环境信息、基础格点产品、服务主体等各类农业气象数据显示、浏览、分析及下载。 （3）各省（区、市）气象局 根据业务实际情况，开发本级农业气象大数据分析应用平台，强化农业气象大数据在业务服务中的应用。 2.农业气象大数据建设任务 （1）国家气象信息中心 负责全球及全国日值气象数据、全国土壤水分自动观测数据、农业气象观测数据的实时入库，通过气象大数据云平台实现共享；负责存储和管理国家级、省级业务单位上传的农业气象业务格点化产品与文字类产品，通过气象大数据云平台实现气象部门内部实时共享。负责省级上传的农田小气候及作物实景观测数据的存储、管理，通过气象大数据云平台实现气象部门内部实时共享。 （2）国家气象中心 负责制作2019年全国冬小麦、玉米、水稻作物发育期、
192 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据平台 数据存储模型 分布式应用服务 可视化 为推进气象工作稳步提升与发展，浙江 气象局以科技创新为核心，已经建成涵盖气象信息服务、气候资源开发利用、城市环境气象 气象大数据平台的设计及应用 文/陈晴 高婷 杨明 吕梁 孙晓燕 服务、海洋气象服务、气象工程技术服务等气象应用开发研究的众多信息化系统，实现了气象工作的信息化和自动化。浙江省气象局经过多年的信息化建设，目前由于系统众多，独立部署，各系统的数据标准、业务规划、系统功能尽不相同，相互关联度不够，造成了气象工作的精确分析和预测的工作瓶颈。为解决上述问题，开展气象大数据云计算平台研究，合理选择数据存储模型，设计云数据存储结构解决平台的大数据存储问题，采用分布式应用服务和云计算技术，构建平台的总体框架，在统一的框架下，数据、业务、应用服务分离，形成分布式应用服务框架，采用新的前端展示技术和预处理技术改善平台显示效果，逐步实现信息化建设的统一规划，提高气象服务的社会效益和经济效益，为浙江省气象局自我提升提供有力支撑。 1 系统体系结构 气象大数据平台基于SOA 架构进行设计，可分为四个层次基础层（IaaS ）、数据层（DaaS ）、平台层（PaaS ），应用层（SaaS ）。如图1所示。1.1 基础层（IaaS） 通过数据中心私有云资源平台提供统一、稳定的运行环境，为上层的各类服务提供存储、计算和调度等方面的底层支持，通过对数据资源的统一规划，实现资源的集中存储、数据共享。 1.2 数据层（DaaS） 将来自单方、多方的数据源，通过机构前置机和业务前置机按需的配置，在数据服务总线中，通过输入队列、计算队列和输出队列的方式完成业务数据服务，同时包括调度管理、计算中心、审计管理、安全管理和日志管理等功能。 1.3 平台层（PaaS） 基于上云中间件和应用平台服务，采用应用SOA 服务化的核心框架方案，提供高性能的NIO 通讯及多协议集成、服务寻址与路由、软负载均衡等功能，实现应用间的松耦合，提高服务的复用能力。构建共享服务中心，迅速实现多变的业务需求。薄应用，厚服务，让IT 系统沉淀共享资产，让新需求基于共享服务层快速生长。 <<上接191页 边缘网关每秒同步电机控制器数据，耗费带宽大约为20Kbps ，运算中心对其数据存储并进行评估，只将变化的健康状态推送至云计算中心，耗费带宽最大仅为1Kbps ，大幅减少了上传数据对云计算中心的压力。 工厂内本地用户可通过人机交互终端查看电机数据，也可控制电机起动或停止。左侧栏显示电机运行状态，中间显示电机相关测量数据，右侧栏显示电机运维信息。如图5所示。 远程用户可通过手机连接云计算中心，查看工厂电机的健康状态。如图6所示。 3 结语 工业物联网是工业发展的趋势，在面对大量边缘设备集成时，边缘计算提供了一种有效的方式，以平衡边缘数据处理与云计算中心服务。 本文采用智能网关来实现边缘计算，既存储分析工业现场低压设备数据，提供实时控制，同时只将少量分析结果推送至云计算中心。实验结果表明，本文系统大幅减少了边缘设备 的上传数据，降低了云计算中心的负荷，满足了本地和远程用户的需求。 参考文献 [1]王飞跃,张军,张俊等.工业智联网：基 本概念、关键技术与核心应用[J].自动化学报,201844(09):1606-1617. [2]李林哲,周佩雷,程鹏等.边缘计算综 述:架构、挑战与应用[J/OL].大数据,2019(02):6-19. [3]凌捷,陈家辉,罗玉等.边缘计算安全技 术综述[J].大数据,2019(02):34-52.[4]施巍松,张星洲,王一帆等.边缘计 算：现状与展望[J].计算机研究与发展,2019(01):69-89. [5]杨丽,冯娟,卢秀丽等.基于物联网智能 家居安全监控系统设计[J/OL].现代电子技术,2019(08):63-66. [6]李冬月,杨刚,千博.物联网架构研究综 述[J].计算机科学,2018(S2):27-31.[7]邓辉明,黄峰.基于移动终端的电机监控 系统设计与实现[J].湖南工程学院学报:自然科学版,2017,27(04):10-12.[8]徐侃,丁强.一种基于MQTT 协议的物联网 通信网关[J].仪表技术,2019(01):1-4.[9]陈纯纯,骆旭坤，杨韵芳.基于MQTT+IOT Hub 的农业信息采集平台设计[J].延边大学学报（自然科学版）,2018,44(04):361-364. [10]崔自赏,陈冰,艾武等.基于MQTT 协议 的物联网电梯监控系统设计[J].电子测量技术,2018,41(07):114-119. 作者简介 徐寒（1982-），男，硕士学位。ABB（中国）有限公司厦门分公司电气事业部技术中心工程师。主要研究方向为物联网应用、电机控制系统。 作者单位 ABB（中国）有限公司厦门分公司 福建省厦门市 361101
气象大数据技术架构 思路
气象大数据应用技术架构设计思路 二〇一五年五月 文档信息 客户单位: 内部技术机密心 项目: 文档： 版本：0.9(150521) 发布日期: 未发布 修订历史
目录 文档信息ii 修订历史ii 1引言1 2气象行业大数据分类2 2.1概述2 2.2从分类大数据到选择大数据解决方案3 2.3依据大数据类型对业务问题进行分类4 2.4使用大数据类型对大数据特征进行分类5 2.5依据大数据类型对气象信息进行处理7 3大数据平台架构8 3.1大数据解决方案的逻辑构成8
3.1.1大数据来源8 3.1.2数据改动和存储层8 3.1.3大数据分析层9 3.1.4大数据应用层9 3.2大数据解决方案的组件构成10 3.2.1横向层10 3.2.2垂直层15 4大数据平台组成19 4.1概述19 4.2原子模式19 4.2.1数据使用组件20 4.2.2数据处理组件22 4.2.3数据访问组件24 4.2.4数据存储组件28 4.3复合模式29 4.3.1存储和探索复合组件30 4.3.2专业分析和预测分析组件30 4.3.3OLAP在线分析31 4.3.4原子模式和符合模式的映射32 4.4解决方案模式（模拟应用场景）35 5技术架构实现选择产品36 5.1概述36
5.2技术架构的关键问题36 5.3分布式存储与分布式应用36 5.4服务平台的硬件架构与调整36 5.5数据库与数据仓库36 5.6NOSQL数据库36 5.7数据集成工具36 5.8数据分析软件36 5.9Web应用以及Web开发的关键问题36 6我们的研发策略36 6.1效益36 6.2目前的形势36 6.3针对目前直接的应用需求36 6.4技术储备与项目应用36 6.5如何保证将来的扩展37
智慧教育大数据云平台 建 设 方 案 I
目录 第1章前言 (10) 1.1、教育大数据建设背景 (10) 1.1.1、战略机遇 (10) 1.1.2、大数据产业政策支持 (12) 1.2、教育大数据的来源 (12) 1.2.1、个体教育大数据 (13) 1.2.2、课程教育大数据 (13) 1.2.3、班级教育大数据 (14) 1.2.4、学校教育大数据 (14) 1.2.5、区域教育大数据 (14) 1.2.6、国家教育大数据 (14) 1.3、教育大数据采集技术图谱 (15) 1.4、教育大数据建设面临问题 (15) 1.4.1、产品同质化严重 (16) 1.4.2、分析端是整体短板 (16) 1.4.3、缺乏统一的行业标准 (16) 1.4.4、大数据价值尚未体现 (16) 1.4.5、数据模型的科学性不足 (16) 1.4.6、数据的权利制度未明确 (17) 1.4.7、数据规模日益庞大 (17) I
1.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (17) 1.4.9、数据利用不充分 (17) 1.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (18) 1.5、教育大数据云平台建设原则 (18) 1.5.1、要提前规划设计 (18) 1.5.2、要有清晰的边界 (19) 1.5.3、要保持连续性和规范性 (19) 1.5.4、采集粒度要尽可能小 (20) 1.5.5、教育大数据数据源分析 (21) 1.5.5.1、数据涉及面窄 (21) 1.5.5.2、有效数据量少 (21) 1.5.5.3、数据接口不完善 (21) 1.5.6、教育大数据服务用户分析 (21) 1.5.7、教育大数据建设责任制问题 (22) 1.5.7.1、校领导 (23) 1.5.7.2、教师 (23) 1.5.7.3、学生 (23) 1.5.7.4、家长 (23) 1.5.7.5、校园环境 (23) 1.5.7.6、教学管理与服务 (23) 1.5.7.7、社会 (24) II
环境信息大数据分析平台 （项目建议书）
目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (7)
1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交，以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果，开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究，并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台，进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下： (1)建立空气质量相关信息的360度视图，支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息，以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合，形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询，并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据，通过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段，使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析，产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型，结合大气污染源排放清单，根据污染控制措施的需求，制作空气污染决策服务产品，向环境管理部门提供决策支持，制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型，结合重点污染源排放清单和综合观测数据，提供工业园区之间污染来源和去向追踪，给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源