气象数据
全国各地太阳能总辐射量与年平均日照当量
附录B 江苏省部分地区的 、δ、ω、αs、γs值
水在各种温度下的密度，kg/m3(压力100kPa时)
全国地面气象资料数据模式
全国地面气象资料数据模式 1．总则 1．1地面气象资料是探索气候演变规律、预测气候变化趋势的基础，是我国天气监测网收集的最重要的资料之一。为了适应我国大气探测自动化采集仪器的更新，确保及时收集到可靠的地面气象观测资料，有必要统一我国已有的各类地面气象资料数据模式。 1．2本模式主要根据1979年版“地面气象观测规范”中的“地面气象记录月报表”(气表-1)和“基准气候站地面气象记录月报表”(气表-1(基准))的格式，除包括“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定及补充规定”、“全国基准气候站地面气象资料信息化基本模式暂行规定”字符文件(A0、A1、A6/A7)格式内容外，还将自动观测基本数据统一归入本模式，并命名为文件A格式。本模式与配套的“气表-1封面、封底V文件格式”相结合，其内容涵盖了气表-1的全部内容。 1．3为了适应新仪器采集的时间分辨率更高的数据的需要，制定了单要素分钟数据文件格式，作为文件A格式的补充。1分钟降水量文件格式命名为文件J格式，其它单要素文件格式，将根据需要及业务技术发展另行制定。 1．4本模式与历史资料信息化模式相兼容，其文件框架、要素指示码排列顺序、方式位、特殊字符的表示等与原信息化模式完全相同，历史资料中有关的技术规定请参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”，本模式不再赘述。同时为适应投入业务运行的我国自行研制或引进国外的自动气象站采集的数据，增添了部分要素的方式位和数据内容。每个要素在同一文件中方式位的设置是唯一确定的。 1．5本模式适用于我国地面气象观测各类台站、各种类型观测仪器采集的数据。 2．A文件编制技术规定 2．1文件名编制规定 A文件为地面气象资料基本数据文件，由地面19个要素一个站一个月的原始数据构成。文件类型为文本(或称作字符)文件。 文件名以字母“A”打头，由11位字母、数字组成。文件名的结构为： AIIiiiMM.YYY 其中“A”为文件类别标识符(保留字),用大写字母表示。“IIiii”为区站号。“MM” 为资料月份，位数不足，高位补“0”。“YYY”为资料年份，取年后三位。 2．2文件结构 A文件由文件首部、尾部和文件体三个部分构成(见附表一)。 2．2．1文件首部
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档 1.数据集信息 数据集中文名称：中国地面降水月值0.5°×0.5°格点数据集（V2.0） 数据集代码：SURF_CLI_CHN_PRE_MON_GRID_0.5 数据集版本：V2.0 数据集建立时间： 2.数据来源：该数据集的数据来源包括2个部分：由国家气象信息中心基础资料专项收集、整理的1961年至最新的全国国家级台站（基本、基准和一般站）的降水月值资料；由GTOPO30数据（分辨率为0.05°×0.05°）经过重采样生产的中国陆地0.5°×0.5°的数字高程模型DEM。 3.数据集实体 3.1.数据集实体内容说明 3.1.1.数据集实体文件名称： 中国地面降水月值0.5°×0.5°格点数据集文件命名由数据集代码（SURF_CLI_CHN_PRE_MON_GRID_0.5）、年份、月份标识（YYYYMM）组成。 具体形式：SURF_CLI_CHN_PRE_MON_GRID_0.5 3.1.2.数据集实体文件的内容描述： 数据集存储格式为ARCGIS标准格式，数据集实体包括1961年1月－至最新的逐月数据文件，每个文件中包括的前6行为头文件信息，其中： 第一行"ncols 128"表示实体数据有128列； 第二行"nrows 72"表示实体数据有72行； 第三行"xllcorner 72"表示数据最左下方格点单元的经度范围是72°-72.5°E； 第四行"yllcorner 18"表示数据最左下方格点单元的纬度范围是18°-18.5°N； 第五行"cellsize 0.5"表示网格是0.5°×0.5°的； 第六行"NODATA_value -9999.0"表示中国区域以外的值用-9999.0表示。 从第七行开始是对应网格的降水值，第七行（降水数据第一行）第一列数据网格中心为（72.25°E ，53.75°N），第七行第二列数据网格中心为（72.75°E ，53.75°N），……，数据最后一行最后一列网格中心为（135.75°E ，18.25°N）。降水值保留1位小数。经度单位：度，纬度单位：度，格点降水单位：mm。 3.1.3.特征值说明：中国区域以外的值用-9999.0表示。 3.2.数据存储信息 3.2.1.存储格式和读取：数据集存储格式为ARCGIS标准格式，文本文件，固定长记录，按行读取。 3.2.2.数据集在介质中的放置 存储介质及数量：光盘，1张 存储目录结构： datasets：存放数据集实体文件。共包括1961年1月到2012年5月间的617个月值网格点降水数据文件。 metadata：元数据文档(SURF_CLI_CHN_PRE_MON_GRID_0.5_META_C.doc)。 description：说明文档
气象大数据资料
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)、
《大数据云气象》阅读练习及解析答案
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：________________________________________________________________________
《数据库原理》- 城市天气查询系统
《数据库原理》课程设计报告 设计题目：城市天气查询系统 专业：信息管理与信息系统 计算机与数据科学学院 2019 年01月06日
前言 当代社会，人们在出行前往往要了解当天或者随后几天的天气情况，然后根据天气情况推断自己的出行状态以及该携带何种物品，于是，天气预报就成为了他们判断并了解这些信息的手段。随着现代社会信息化的发展，天气预报系统及天气查询系统也在不断演变。及时，准确地向人们发布最新的天气情况是气象信息系统的首要任务，但同时也要确保人们能够通过天气查询系统及时获得准确的天气情况。 这次课程设计，主要采用了SQL语言，设计者通过完善天气管理及查询系统的功能，其中包括查询，修改，增加，删除等，并利用需求分析，E-R图及相关结构设计对天气情况进行分析，为使用者及时，准确的提供当地最新及未来数天的天气情况预报，其中包括时间，温度，空气质量，相对湿度，风向，风力，气压等内容。使用者可以使用查询功能，按照地域或者时间查找相关的信息以及实现简单的统计功能。管理员可以凭借其身份认证在网络上完成修改，增加，删除等功能。从整体上看，此次设计的查询系统从某些方面来说还是可以满足人们的简单需求的，而且操作简单，布局容易，方便易懂。
目录 1 概述 (1) 1.1选题的背景与意义 (1) 1.2相关技术分析 (1) 2 系统功能设计 (2) 2.1系统总体结构设计图 (2) 2.2系统功能模块 (2) 2.2.1员工管理模块 (2) 2.2.2城市管理模块 (2) 2.2.3天气管理模块 (3) 2.2.4用户查询模块 (3) 3数据库设计 (5) 3.1需求分析 (5) 3.1.1数据流图 (5) 3.1.2顶层数据流图 (5) 3.1.3数据字典 (6) 3.2概念结构设计 (7) 3.2.1 局部E-R图 (7) 3. 2. 2全局E-R图 (10) 3.3逻辑结构设计 (11) 3.3.1 E-R图向关系模式的转换 (11) 3.3.2子模式的设计 (11) 3.4物理结构设计 (12) 3.5数据库实施 (13)
气象数据的“大数据应用”浅析
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
航空气象数据库系统通信分系统设计解析
航空气象数据库系统通信分系统设计解析 石家庄国际机场目前在用的航空气象数据库系统是由通信分系统、数据库分系统、综合服务平台组成，主要通过从多种渠道获取气象数据，对数据进行各种后续处理，并生成相关产品，在保证数据库应用系统和数据安全的前提下向更多的用户提供气象信息服务。其中，通信分系统是航空气象数据库系统的核心组成，本文通过软件设计的角度，从通信分系统的整体结构、规格需求、概要、详细设计角度，通过设计小案例对通信分系统进行了简单解析，可以了解航空气象数据库系的数据库分系统、服务平台的设计完成思路。 标签：数据库；通信分系统设计 0 引言 在中国民用航空领域中，航空气象数据库系统需要具有飞行气象情报及气象资料的交换、备供、存储等能力，由相关网络设施、通信分系统及数据库分等部分组成。石家庄正定国际机场目前使用的该系统，与民航北京气象中心联网，接收并汇交相关气象情报及资料，向其汇交本地雷达、自观、报文等气象资料，同时接收其下发的国内、国际飞行所需的综合航空气象情报信息，为石家庄航空安全提供保障。下面将以通信分系统为例，以软件设计角度对系统需求、概要、详细设计等三个阶段进行简单解析，从而更加容易理解该系统的通信分系统。 1 系统整体结构设计 由上图所示，石家庄机场的航空气象数据库系统主要由气象数据收集处理和信息应用组成，展示时气象信息使用用户通过局域网，以web网页或飞行文件综合方式获取航空中所需气象情报。 业务处理部分主要包括气象数据库和通信分系统，可通过通信系统收集处理民航报告、常规报告、自动观测资料（AWOS）、风温廓线仪、自动站资料、Bufr 资料、Grib资料、Fax资料、卫星云图资料、本地图形图像资料、多媒体资料、雷达等资料，随后，通过预报综合平台及网页版的形式进行气象信息业务的展示。数据库管理子系统采用客户机服务器方式，可对资料处理、数据库等进行实时监控和管理。有资料处理子系统和数据库管理子系统。 2 通信分系统需求设计 通信分系统是航空气象数据库系统中最重要的组成部分，它负责全系统的气象资料接收、检查与处理、发送，及请求的应答。本通信分系统分为通信系统以及监控维护操作平台。为数据库分系统和数据交换服务器提供数据源，支持一个数据源同时向多个本地相同数据库提供数据的功能。在系统设计时满足了以下需求。
气象领域的GIS应用
气象领域的GIS应用 1 GIS在气象领域的应用 我国地域辽阔，地形地貌复杂，气象的时空分布差异大，自然灾害频繁。从古到今我国人民既受益于天气，也受害于天气，与自然灾害进行了长期的斗争。随着经济的增长、人口的增加、环境的变化，气象问题越来越受到各级政府及人民的重视。因此在传统调查、规划、管理技术的基础上引进先进的技术，将更有助于加快信息的获取、更新，促进气象行业的发展。 地理信息系统（GIS），作为一门重要的空间信息技术，在越来越多的信息系统建设中发挥了重要作用。气象信息既包括空间地理信息，又包括大量与空间密不可分的气象属性信息。气象数据本质上也是地理信息，因为气象中的风速、温度、气压等都是相对于具体的空间域和时间域而言，没有地理位置的气象要素是没有任何意义的。GIS技术优势在于可以海量管理和查询气象信息，可以对地理空间数据进行分析处理，与数值模型计算相结合，还可以形象直观的可视化表达模型计算结果；GIS空间分析能力还可以与气象信息技术相结合，提供空间和动态的地理信息，并采用一定模型为决策服务提供科学依据。因此，在气象领域中引入GIS系统具有非常重要的意义。 GIS在气象领域的应用非常广泛，并不觉限于空间数据的管理发布，它辐射到整个系统的各个环节，从数据组织、存储、管理到功能的实现与应用，能够与气象业务充分结合，为整个气象信息化系统提供一个全面的解决方案。GIS是一个功能强大的平台，针对气象领域的特点，提供数据组织策略、强大的GIS功能集成、丰富的Web展现、三维渲染和遥感处理等功能。 2 基于GIS的数据组织 GIS平台数据管理机制能够克服异构和分布式带来的气象数据使用障碍，建立一个理想的应用环境，既可以保留数据异构和分布性的优势，同时也可以为更多资源共享、处理协同与任务合作方面的用户提供一致化的服务接口和方式。 2.1 分布式数据管理 基于GIS的气象数据可以实现分布式数据管理，采取“纵向多级、横向网格”的组网方案。分布式数据的存取操作、增量式订阅和发布技术均采用面向“服务”方式进行，充分体现“面向服务”的最新设计思想。通过面向“服务”设计思想和面向“地理实体”的数据模型相结合，增量式订阅和发布技术使网络节点之间、父节点与子节点之间，因不同操作系统、不同数据库平台、不同数据大小而产生的“异构数据库”可实现增量更新与同步。 图2-1 气象GIS平台分布式数据管理原理图
卫星气象数据接收系统数据产品一览表
卫星气象数据接收系统数据产品一览表 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
目录
卫星气象数据接收系统数据产品一览表 卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。安装了MICAPS 系统（气象信息综合分析处理系统）的主机会定时从数据接收机上获取这些原始的报文数据，经过数据解码、数据格式转换，形成一系列可读的、MICAPS 系统定义的数据格式文件（共计十九类数据格式），被存放在/micaps/目录下。下面列示的是目前能接收到的数据产品的内容以及MICAPS 系统定义的十九类数据格式的说明。 一、地面常规气象观测数据产品 地面常规气象数据存放在：/micaps/surface/目录下 时次：02、05、08、11、14、17、20、23 点（北京时） 范围：国内地面报、国外地面报、船舶报 文件名：（YY 为年、MM为月、DD 为日、HH 为时次、ttt 为时效） 以下子目录存放的要素为： /plot 地面全要素填图观测数据（用于地面填图的观测数据-diamond 1） /p0-p 海平面气压（台站数据-diamond 3） /p0 海平面气压（格点数据-diamond 4） /p3-p 地面3 小时变压（台站数据-diamond 3） /p3 地面3 小时变压（格点数据-diamond 4） /vv-p 地面全风速（台站数据-diamond 3） /t0-p 地面气温（台站数据-diamond 3） /td-p 地面露点（台站数据-diamond 3）
/r6-p 6 小时降水量（台站数据-diamond 3） /r24-5-p 05 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/r24-8-p 08 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/p24-p 08 点地面24 小时变压（台站数据-diamond 3）/t24-p 08 点地面24 小时变温（台站数据-diamond 3）/tmax-p 02 点地面最高温度（台站数据-diamond 3） /tmin-p 14 点地面最低温度（台站数据-diamond 3） /tg-p 08 点地表最低温度（台站数据-diamond 3） /special 特殊天气（台站数据-diamond 3） /r12-p 12 小时降水（台站数据-diamond 3） /r1-p 1 小时降水（台站数据-diamond 3） /r3-p 3 小时降水（台站数据-diamond 3） /uv 地面流场（格点矢量数据-diamond 11） （以下目录暂缺数据） /vv 地面全风速（格点数据-diamond 4） /t0 地面气温（格点数据-diamond 4） /td 地面露点（格点数据-diamond 4） /r6 6 小时降水量（格点数据-diamond 4） /r24-5 05 点的24 小时降水（格点数据-diamond 4）/r24-8 08 点24 小时降水（格点数据-diamond 4） /p24 08 点地面24 小时变压（格点数据-diamond 4）/t24 08 点地面24 小时变温（格点数据-diamond 4）
全国地面气象资料数据模式 A格式
四、地面气象观测数据文件格式 1、总则 1.1地面气象观测数据是认识和预测天气变化、探索气候演变规律、进行科学研究和提供气象服务的基础，是我国天气气候监测网收集的最重要的资料之一。为适应地面气象观测业务的发展，有必要对2001年版的“全国地面气象资料数据模式”（简称2001年版A格式）进行补充、修改。 1.2 本格式以中国气象局2003年版《地面气象观测规范》中的“地面气象记录月报表”为依据，对2001年版A格式作了必要的修改和补充，并将格式命名为“地面气象观测数据文件格式”，作为原“全国地面气象资料数据模式”的2003年版。 1.3本格式由一个站月的原始观测数据、数据质量控制标识及相应的台站附加信息构成，包括A文件和J文件两个文件，附加信息即2001年版的“气表-1封面、封底V文件”，作为A文件的一部分。因此本格式涵盖了气表-1的全部内容。 1.4 根据2003年版的《地面气象观测规范》，本格式在2001年版A格式基础上增加了相关的要素项目；为了更好地表述数据质量，增加了数据质量控制标识。观测数据部分历史资料中的技术规定可参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”，本格式不再赘述。 1.5 根据2003年版《地面气象观测规范》的规定，本格式将2001年版单要素分钟降水量J 文件更改为多要素分钟观测数据文件，作为A文件的补充，简称J文件。 1.6 2001年版与2003年版A、J格式具体变动内容见附件“2001年版与2003年版格式变动对照表”。 1.7 本格式适用于我国现行各类地面气象台站和不同观测仪器采集的数据。 2、A文件 2.1 文件名 “地面气象观测数据文件”（简称A文件）为文本文件，文件名由17位字母、数字、符号组成，其结构为“AIIiii-YYYYMM.TXT”。 其中“A”为文件类别标识符（保留字）；“IIiii”为区站号；“YYYY”为资料年份；“MM”为资料月份，位数不足，高位补“0”；“TXT“为文件扩展名。 2.2 文件结构 A文件由台站参数、观测数据、质量控制、附加信息四个部分构成。观测数据部分的结束符为“??????”，质量控制部分的结束符为“******”，附加信息部分的结束符为“######”。具体结构详见附录1：A文件基本结构。 2.3 台站参数 台站参数是文件的第一条记录，由12组数据构成，排列顺序为区站号、纬度、经度、观测场拔海高度、气压感应器拔海高度、风速感应器距地（平台）高度、观测平台距地高度、观测方式和测站类别、观测项目标识、质量控制指示码、年份、月份。各组数据间隔符为1 位空格。 2.3.1 区站号（IIiii），由5位数字组成，前2位为区号，后3位为站号。 2.3.2 纬度（QQQQQ），由4位数字加一位字母组成，前4位为纬度，其中1～2位为度，3～4位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“S”、“N”分别表示南、北纬。 2.3.3 经度（LLLLLL），由5位数字加一位字母组成，前5位为经度，其中1～3位为度，4～5位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“E”、“W”分别表示东、西经。 2.3.4 观测场拔海高度（H1H1H1H1H1H1），由6位数字组成，第一位为拔海高度参数，实测
最新-气象站历史数据库统计分析 精品
气象站历史数据库统计分析 随着综合气象观测业务现代化的发展,新的气象观测种类不断丰富，站点密度不断加大，气象观测数据量急剧增加，乌兰察布市现有11个国家自动气象站，232个区域自动气象站，针对乌兰察布市目前还未建立所有自动气象站建站以来的历史数据库，乌兰察布市现有的数据查询系统是华云统一版中心站软件2013，中心站客户端查询软件只能查询近两年的实时数据，没有提供各要素统计功能，自治区气象局开发的盟市级综合业务平台是面向全区气象部门的网页访问形式，存在用户访问量多造成网速慢，查询延时问题，当同时查询多要素时，网页出现停滞无反应现象，从而影响快速查询利用数据的工作效率，建立本地历史数据库，在检索统计时效上可以弥补这一不足，如果盟市级及县级业务综合平台出现了故障，本地历史数据库又可以作为盟市级及县级业务综合平台数据库的备份查询，这就极大提升了气象服务工作效率，该软件系统完善补充了现有华云统一版自动站数据查询软件及盟市级综合业务平台所提供的数据查询统计功能。 1项目建设目标及完成情况11源数据的调取。 暨全国综合气象信息共享平台，集数据收集与分发、质量控制与产品生成、存储管理、共享服务、业务监控于一体的气象信息共享业务系统。 本着统一数据来源、统一数据标准、统一数据流程、统一数据服务的原则，从气象数据全业务流程角度，初步建立了气象数据标准化框架，规范了各类数据命名、格式和算法，定义了国、省一致的气象数据存储结构和数据服务接口，实现了国省数据同步和实时历史数据一体化，气象信息化进程中，将作为气象业务、服务、管理的核心基础数据支撑平台，故历史数据库中国家自动站的日数据、旬数据、月数据、年数据和区域自动站的日数据全部来源于数据库，利用语言程序通过接口调取数据库中的数据。 12服务器端数据库的建立。 在2005中建立合理的数据库，根据不同统计查询功能模块建立相应信息表，将调取回的数据导入已建立的历史数据库中，为了实现前台主界面快速查询统计功能，缩短数据库中检索数据时间，分别建立日数据、旬数据、月数据、季数据、年数据数据表。 13前台软件界面平台的开发。 利用语言设计简约明了的软件界面、编写程序实现快速连接数据库和查询统
智慧气象大数据平台整体解决方案 气象局大数据平台整体解决方案
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: 部技术心 项目: 文档：.docx 版本：0.9(150521) 未发布 发布日期: 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)
气象数据集元数据
气象数据集元数据 数据集标识信息 数据集名称：中国高空规定层月平均温度均一化数据集 数据集代码：UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO 摘要：中国80个探空台站1951年1月-2009年12月经过质量控制和均一性检验与订正处理前后的探空标准等压面月平均温度数据。 数据质量 数据质量描述：对定时观测值进行了严格的质量控制，质量控制判定为错误的数据不参加统计。对统计后的各要素结果进行了气候界限值检查，从而得到原始月平均温度数据。 数据处理过程：质量控制－均一性处理。 数据来源：1979年以前资料主要来源于各省、市、自治区气候资料部门逐月上报的《高空压温湿记录月报表》，气象信息中心气象资料室对其进行了数字化，并用卡片格式的高空资料、CARDS资料对其进行了插补；1980年以后的资料来源于气象信息中心通过全球通信系统（GTS）接收的实时探空资料。 数据集分类：高空气象资料 更新频率：不定期 关键词 学科分类关键词：高空气象资料，温度，均一性订正 地理范围关键词：中国 层次关键词：标准等压面 空间分辨率：全国80个台站 参考系：无 时间标识 制作时间：20110924 制作类型：生产 地理覆盖范围 地理范围描述：中国 最西经度：73.66E 最东经度：135.08E 最北纬度：53.52N 最南纬度：4.00N 垂向覆盖范围
垂向最小值：850 垂向最大值：100 垂向度量单位：百帕 垂向基准名称：海平面 时间覆盖范围 起始时间：195101 终止时间：200912 观测或统计频次：月 共享级别：2 联系方法 数据集负责人名：陈哲 数据集负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室 数据集负责人职务：高级工程师 数据集负责人角色代码：处理者 联系信息 数据集负责人电话：（010）68406106 数据集负责人传真： 数据集负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号 数据集负责人所在城市：北京 行政区：北京 邮政编码：100081 国家：中国 e-mail： 元数据实体信息 元数据标识：MD_UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO 元数据语言：汉语 元数据字符集：简体汉字 元数据制作日期：20110924 采用的元数据标准：气象数据集元数据格式标准 元数据标准版本：1.0 联系方法 元数据负责人名：陈哲 元数据负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室
(整理)卫星气象数据接收系统数据产品一览表.
卫星气象数据接收系统数据产品一览表 卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。安装了MICAPS系统（气象信息综合分析处理系统）的主机会定时从数据接收机上获取这些原始的报文数据，经过数据解码、数据格式转换，形成一系列可读的、MICAPS系统定义的数据格式文件（共计十九类数据格式），被存放在/micaps/目录下。 下面列示的是目前能接收到的数据产品的内容以及MICAPS系统定义的十九类数据格式的说明。 一、地面常规气象观测数据产品 地面常规气象数据存放在：/micaps/surface/目录下 时次：02、05、08、11、14、17、20、23点（北京时） 范围：国内地面报、国外地面报、船舶报 文件名：YYMMDDHH.ttt（YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效）以下子目录存放的要素为： /plot 地面全要素填图观测数据（用于地面填图的观测数据-diamond 1） /p0-p 海平面气压（台站数据-diamond 3） /p0海平面气压（格点数据-diamond 4） /p3-p 地面3小时变压（台站数据-diamond 3） /p3地面3小时变压（格点数据-diamond 4） /vv-p 地面全风速（台站数据-diamond 3） /t0-p 地面气温（台站数据-diamond 3）
/td-p 地面露点（台站数据-diamond 3） /r6-p 6小时降水量（台站数据-diamond 3） /r24-5-p 05点的24小时降水（台站数据-diamond 3）/r24-8-p 08点的24小时降水（台站数据-diamond 3）/p24-p 08点地面24小时变压（台站数据-diamond 3）/t24-p 08点地面24小时变温（台站数据-diamond 3）/tmax-p 02点地面最高温度（台站数据-diamond 3） /tmin-p 14点地面最低温度（台站数据-diamond 3） /tg-p 08点地表最低温度（台站数据-diamond 3） /special 特殊天气（台站数据-diamond 3） /r12-p 12小时降水（台站数据-diamond 3） /r1-p 1小时降水（台站数据-diamond 3） /r3-p 3小时降水（台站数据-diamond 3） /uv 地面流场（格点矢量数据-diamond 11） （以下目录暂缺数据） /vv 地面全风速（格点数据-diamond 4） /t0 地面气温（格点数据-diamond 4） /td 地面露点（格点数据-diamond 4） /r6 6小时降水量（格点数据-diamond 4） /r24-5 05点的24小时降水（格点数据-diamond 4） /r24-8 08点24小时降水（格点数据-diamond 4） /p24 08点地面24小时变压（格点数据-diamond 4）
陆地生态气象数据库表说明、数据编码
附录 A （规范性附录） 生态气象数据库表说明 A.1 区域级参数表 表A.1规定了区域级参数表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_PAR。 表A.1 区域级参数表 A.2 区域级多媒体生态场景数据表 表A.2规定了区域级多媒体生态场景数据表的表名及内容。表名：T_TEMO_REG_M01。 表A.2 区域级多媒体生态场景数据表
A.3 区域级生态特征数据表 表A.3规定了区域级生态特征数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_F01。 表A.3 区域级生态特征数据表
注：一般情况下，林木蓄积量无需观测，但当发生间阀、砍阀时有一定意义。 A.4 区域级生态气象灾害与天象、异常生态事件数据表 表A.4规定了区域级生态气象灾害与天象、物候、异常生态事件(仅限野生、散放动物、天灾等)数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_E01。 表A.4 区域级生态气象灾害与天象、物候、异常生态事件(仅限野生、散放动物、天灾等) 数据表 A.5 区域级生态活动事件数据表 表A.5规定了区域级生态活动事件数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_E02。 表A.5 区域级生态活动事件数据表 A.6 区域级大气层气象要素分钟数据表 表A.6规定了区域级大气层气象要素分钟数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_D00_MIN。 表A.6 区域级大气层气象要素分钟数据表
A.7 区域级辐射分钟数据表 表A.7规定了区域级辐射分钟数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_D01_MIN。 表A.7 区域级辐射分钟数据表
气象数据处理流程
气象数据处理流程 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古） 下载数据并同时下载文档说明
1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库（注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数） 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i
Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤：