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)、
Variety(多样)、veracity(真实性) 。这些信息长期存储于气象各部门的平台上未能加以合理利用。另一方面，这些数据本身就是分散存储于多个服务器平台上，急需应用分布式平台统一管理。
因此，我们亟需一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。
2.2 数据基础决定平台框架
2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案
RDBMS：关系型数据库；
ETL：数据清晰、转换、装载的过程； ELT：数据清晰、装载、转换的过程；
CDC：增量数据复制。有同步和异步两种模式。
结构化数据
半结构化数据“
非结构化数据
非结构化数据
2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类
根据气象服务需要，业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将
使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类
按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。
对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：
? 分析类型—对数据执行实时分析还是批量分析。请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型： ? 临近分析；分析必须实时或近实时地完成。
? 历史分析针对战略性业务决策的趋势分析；分析可采用批量模式。 ? 处理方法—要应用来处理数据的技术类型（比如预测、分析、临时查询和报告）。业务需求确定了合适的处理方法。可结合使用各种技术。处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
? 数据频率和大小—预计有多少数据和数据到达的频率多高。知道频率和大小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。数据频率和大小依赖于数据源：
? 按需分析，与社交媒体数据一样 ? 实时、持续提供（天气数据、交易数据） ? 时序（基于时间的数据）
? 数据类型—要处理数据类型—交易、历史、主数据等。知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。
? 内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
? 数据源—数据的来源（生成数据的地方），比如 Web 和社交媒体、
机器生成、人类生成等。识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。该图显示了使用最广泛的数据源。
? 数据使用者—处理的数据的所有可能使用者的列表：
? 业务流程
? 业务用户
? 企业应用程序
? 各种业务角色中的各个人员
? 部分处理流程
? 其他数据存储库或企业应用程序
? 硬件—将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。
2.3 数据分类决定应用方案
将不同的数据类型集成后，统一按照大数据进行处理，如下图：
2.4 大数据平台的逻辑层次
逻辑构成从框架上展示了各个组件的组织方式。这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。这些层只是逻辑结构；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。
大数据平台通常由以下逻辑层组成：
1. 数据集成层
2. 数据存储层
3. 数据分析层
4. 数据使用层
2.4.1 大数据集成层
要全面考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。要求团队中的数据专家阐明执行需求所需的数据。这些信息包括：
? 格式—结构化、半结构化或非结构化。
? 速度和数据量—数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。 ?收集点—收集数据的位置，直接或通过数据提供程序，实时或以批量
模式收集数据。数据可能来自某个主要来源，比如天气条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。
? 数据源的位置—数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。
2.4.2 大数据存储层
此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合符合分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed Fil e System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。规范 1和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。
2.4.3 大数据分析层
分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策：
? 生成想要的分析
? 从数据中获取洞察
? 找到所需的实体
? 定位可提供这些实体的数据的数据源
? 理解执行分析需要哪些算法和工具。
2.4.4 大数据应用层
此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。
3 大数据平台的功能架构
3.1 组件构成
3.1.1 横向层
3.1.1.1 大数据集成层
大数据来源：
? 企业遗留系统—这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：
? 气象网络设备监测系统
? 气象信息共享系统
? MICAPS
? 网络通信系统CMA-Cast
? 突发应急系统
? 气象预报系统
? 气象服务系统
? 办公自动化
? ?? ? Web 应用程序开发--Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业
拥有的数据。这些应用程序可使用自定义的协议和机制来公开数据。
? 数据管理系统 (DMS)—数据管理系统存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档：
? Microsoft? Excel? 电子表格
? Microsoft Word 文档
? 这些文档可以转换为可用于分析的结构化数据。文档数据
可公开为领域实体，或者数据改动和存储层可将它转换为
领域实体。 ? 数据存储—数据存储包含企业数据仓库、操作数据库和事务数据库。
此数据通常是结构化数据，可直接使用或轻松地转换来满足需求。这些数据不一定存储在分布式文件系统中，具体依赖于所处的上下文。
? 智慧设备—智慧设备能够捕获、处理和传输使用最广泛的协议和格式的信息。这方面的示例包括智能电话、仪表和医疗设备。这些设备可用于执行各种类型的分析。绝大多数智慧设备都会执行实时分析，但从智慧设备传来的信息也可批量分析。
? 聚合的数据提供程序—这些提供程序拥有或获取数据，并以复杂的格
式和所需的频率通过特定的过滤器公开它。每天都会产生海量的数据，它们具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通过各种数据提供程序、传感器和现有企业提供。
? 其他数据源—有许多数据来自自动化的来源：
? 地理信息：
? 地图
? 地区详细信息
? 位置详细信息
? 经济热点详细信息（工农业旅游交通教育医疗金融等等）
? 人类生成的内容：
? 社交媒体
? 电子邮件
? 博客
? 在线信息
? 传感器数据：
? 环境：天气、降雨量、湿度、光线
? 电气：电流、能源潜力等
? 导航装置
? 电离辐射、亚原子粒子等
? 靠近、存在等
? 位置、角度、位移、距离、速度、加速度
? 声音、声震动等
? 汽车、运输等
? 热量、热度、温度
? 光学、光、成像、见光度
? 化学
? 压力
? 流动、流体、速度
? 力、密度级别等
? 来自传感器供应商的其他数据
3.1.1.2 大数据存储层
因为传入的数据可能具有不同的特征，所以数据改动和存储层中的组件必须能够以各种频率、格式、大小和在各种通信渠道上读取数据：
? 数据获取—从各种数据源获取数据，并将其发送到数据整理组件或存
储在指定的位置中。此组件必须足够智能，能够选择是否和在何处存储传入的数据。它必须能够确定数据在存储前是否应改动，或者数据是否可直接发送到业务分析层。
? 数据整理—负责将数据修改为需要的格式，以实现分析用途。此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据。分析引擎将会确定所需的特定的数据格式。主要的挑战是容纳非结构化数据格式，比如图像、音频、视频和其他二进制格式。
? 分布式数据存储—负责存储来自数据源的数据。通常，这一层中提供了多个数据存储选项，比如分布式文件存储 (DFS)、云、结构化数据源、NoSQL 等。
3.1.1.3 分析层
这是从数据中提取业务洞察的层：
? 分析层实体识别—负责识别和填充上下文实体。这是一个复杂的任务，需要高效的高性能流程。数据整理组件应为这个实体识别组件提供补充，将数据修改为需要的格式。分析引擎将需要上下文实体来执行分析。
? 分析引擎—使用其他组件（具体来讲，包括实体鉴别、模型管理和分析算法）来处理和执行分析。分析引擎可具有支持并行处理的各种不同的工作流、算法和工具。
? 模型管理—负责维护各种统计模型，验证和检验这些模型，通过持续
培训模型来提高准确性。然后，模型管理组件会推广这些模型，它们可供实体识别或分析引擎组件使用。
3.1.1.4 使用层
这一层使用了从分析应用程序获取的业务洞察。分析的结果由组织内的各个用户和组织外部的实体（比如客户、供应商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于针对客户提供产品营销信息。例如，借助从分析中获取的洞察，公司可以使用客户偏好数据和位置感知，在客户经过通道或店铺时向他们提供个性化的营销信息。
该洞察可用于检测欺诈，实时拦截交易，并将它们与使用已存储在企业中的数据构建的视图进行关联。在欺诈性交易发生时，可以告知客户可能存在欺诈，以便及时采取更正操作。
此外，可以根据在数据改动层完成的分析来触发业务流程。可以启动自动化的步骤—例如，如果客户接受了一条可自动触发的营销信息，则需要创建一个新订单，如果客户报告了欺诈，那么可以触发对信用卡使用的阻止。
分析的输出也可由推荐引擎使用，该引擎可将客户与他们喜欢的产品相匹配。
推荐引擎分析可用的信息，并提供个性化且实时的推荐。
使用层还为内部用户提供了理解、找到和导航企业内外的链锁信息的能力。对于内部使用者，为业务用户构建报告和仪表板的能力使得利益相关者能够制定精明的决策并设计恰当的战略。为了提高操作有效性，可以从数据中生成实时业务警告，而且可以监视操作性的关键绩效指标：
? 交易拦截器—此组件可实时拦截高容量交易，将它们转换为一种容易
被分析层理解的实时格式，以便在传入数据上执行实时分析。事务拦截器应能够集成并处理来自各种来源的数据，比如传感器、智能仪表、麦克风、摄像头、GPS 设备、ATM 和图像扫描仪。可以使用各种类型的适配器和 API 来连接到数据源。也可以使用各种加速器来简化开发，比如实时优化和流分析，视频分析，银行、保险、零售、电信和公共运输领域的加速器，社交媒体分析，以及情绪分析。
? 业务流程管理流程—来自分析层的洞察可供业务流程执行语言 (BPEL) 流程、API 或其他业务流程使用，通过自动化上游和下游 IT 应用程序、人员和流程的功能，进一步获取业务价值。
? 实时监视—可以使用从分析中得出的数据来生成实时警告。可以将警
告发送给感兴趣的使用者和设备，比如智能电话和平板电脑。可以使用从分析组件生成的数据洞察，定义并监视关键绩效指标，以便确定操作有效性。实时数据可从各种来源以仪表板的形式向业务用户公开，以便监视系统的健康或度量营销活动的有效性。
? 报告引擎—生成与传统商业智能报告类似的报告的能力至关重要。用
户可基于从分析层中得到的洞察，创建临时报告、计划的报告或自助查询和分析。
? 推荐引擎—基于来自分析层的分析结果，推荐引擎可向购物者提供实
时的、相关的和个性化的推荐，提高电子商务交易中的转换率和每个订单的平均价值。该引擎实时处理可用信息并动态地响应每个用户，响应基于用户的实时活动、存储在 CRM 系统中的注册客户信息，以及非注册客户的社交概况。
? 可视化和发现—数据可跨企业内外的各种联邦的数据源进行导航。数
据可能具有不同的内容和格式，所有数据（结构化、半结构化和非结构化）可组合来进行可视化并提供给用户。此能力使得组织能够将其传统的企业内容（包含在企业内容管理系统和数据仓库中）与新的社交内容（例如 tweet 和博客文章）组合到单个用户界面中。
3.1.2 垂直层
影响逻辑层（大数据来源、数据改动和存储、分析和使用层）的所有组件的各方面都包含在垂直层中：
? 信息集成
? 大数据治理
? 系统管理
? 服务质量
3.1.2.1 信息集成
大数据应用程序从各种数据起源、提供程序和数据源获取数据，并存储在HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等数据存储系统中。这个垂直层可供各种组件使用（例如数据获取、数据整理、模型管理和交易拦截器），负责连接到各种数据源。集成将具有不同特征（例如协议和连接性）的数据源的信息，需要高质量的连接器和适配器。可以使用加速器连接到大多数已知和广泛使用的来源。这些加速器包括社交媒体适配器和天气数据适配器。各种组件还可以使用这一层在大数据存储
中存储信息，从大数据存储中检索信息，以便处理这些信息。大多数大数据存储都提供了服务和 API 来存储和检索该信息。
3.1.2.2 大数据治理
数据治理涉及到定义指南来帮助企业制定有关数据的正确决策。大数据治理有助于处理企业内或从外部来源传入的数据的复杂性、量和种类。在将数据传入企业进行处理、存储、分析和清除或归档时，需要强有力的指南和流程来监视、构建、存储和保护数据。
除了正常的数据治理考虑因素之外，大数据治理还包含其他因素：
? 管理各种格式的大量数据。
? 持续培训和管理必要的统计模型，以便对非结构化数据和分析进行预处理。请记住，设置处理非结构化数据时的重要一步。
? 为外部数据设置有关其保留和使用的策略和合规性制度。
? 定义数据归档和清除策略。
? 创建如何跨各种系统复制数据的策略。
? 设置数据加密策略。
3.1.2.3 服务质量层
此层复杂定义数据质量、围绕隐私和安全性的策略、数据频率、每次抓取的数据大小和数据过滤器：
? 数据质量
? 完整地识别所有必要的数据元素
? 以可接受的新鲜度提供数据的时间轴
? 依照数据准确性规则来验证数据的准确性
? 采用一种通用语言（数据元组满足使用简单业务语言所表达的需求） ? 依据数据一致性规则验证来自多个系统的数据一致性
? 在满足数据规范和信息架构指南基础上的技术符合性
? 围绕隐私和安全的策略
需要策略来保护敏感数据。从外部机构和提供程序获取的数据可能包含敏感数据（比如 Facebook 用户的联系信息或产品定价信息）。数据可以来源于不同的地区和国家，但必须进行相应的处理。必须制定有关数据屏蔽和这类数据的存储的决策。考虑以下数据访问策略：
? 数据可用性
? 数据关键性
? 数据真实性
? 数据共享和发布
? 数据存储和保留，包括能否存储外部数据等问题。如果能够存储数
据，数据可存储多长时间？可存储何种类型的数据？
? 数据提供程序约束（政策、技术和地区）
? 社交媒体使用条款（参见参考资料）
? 数据频率
提供新鲜数据的频率是多少？它是按需、连续还是离线的？
? 抓取的数据大小
此属性有助于定义可抓取的数据以及每次抓取后可使用的数据大小。
? 过滤器
标准过滤器会删除不想要的数据和数据中的干扰数据，仅留下分析所需的数据。
3.1.2.4 系统管理
系统管理对大数据至关重要，因为它涉及到跨企业集群和边界的许多系统。对整个大数据生态系统的健康的监视包括：
? 管理系统日志、虚拟机、应用程序和其他设备
? 关联各种日志，帮助调查和监视具体情形
? 监视实时警告和通知
? 使用显示各种参数的实时仪表板
? 引用有关系统的报告和详细分析
? 设定和遵守服务水平协议
? 管理存储和容量
? 归档和管理归档检索
? 执行系统恢复、集群管理和网络管理
? 策略管理
3.2 功能应用
前面提到的技术架构的这些层定义了各种组件，并对它们进行分类，这些组件必须处理某个给定业务用例的功能性和非功能性需求。本文基于层和组件的概念，介绍了解决方案中所用的典型原子模式和复合模式。通过将所提出的解决方案映射到此处提供的模式，让用户了解需要如何设计组件，以及从功能角度考虑，应该将它们放置在何处。模式有助于定义大数据解决方案的架构。利用原子模式和复合模式可以帮助进一步完善大数据解决方案的每个组件的角色和责任。
3.3 原子模式
对于大数据上下文中经常出现的问题，原子模式有助于识别数据如何是被使用、处理、存储和访问的。它们还有助于识别所需的组件。访问、存储和处理来自不同数据源的多种数据需要不同的方法。每种模式都用于满足特定的需求：例如，可视化、历史数据分析、社交媒体数据和非结构化数据的存储。可以将多种原子模式结合使用，组成一个复合模式。这些原子模式没有进行分层或排序。例如，可视化模式可以与社交媒体的数据访问模式直接交互，可视化模式还可以与高级分析处理模式进行交互。
这种类型的模式处理使用数据分析结果的各种方式。数据使用模式可以满足几个需求。
3.3.1.1 可视化组件
可视化数据的传统方式以图表、仪表板和摘要报告为基础。这些传统的方法并不总是用来可视化数据的最佳方式。
大数据可视化的典型需求（包括新出现的需求）如下所示：
? 执行流数据的实时分析和显示
? 基于上下文，以交互方式挖掘数据
? 执行高级搜索，并获得建议
? 并行可视化信息
? 获得先进的硬件，支持未来的可视化需求
? 正在进行研究，以确定人类和机器如何使用大数据洞察。这些挑战包括所涉及的数据量，并且需要将数据与上下文相关联。必须在适当的上下文中显示洞察。
? 可视化数据的目的是为了更容易、更直观地使用数据，因此报告和仪表板可能提供全高清的观看效果和 3-D 互动视频，并且可以为用户提供使用应用程序控制业务活动和结果的能力。
anusplin软件操作说明及气象数据处理
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。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标，在重组完的基础上，将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。 方法1：直接复制粘贴即可 方法二：用合并文件，添加变量功能
气象信息服务协议书
编号：_______________ 本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 气象信息服务协议书 甲方：___________________ 乙方：___________________ 日期：___________________
甲方_________乙方_________为进一步促进乙方的防灾减灾工作，并以针对性的气象预报服务，有效地、广泛地指导乙方各行业生产，从而最大限度地保障生产安全，提高各行业经济效益。 应上级政府部门要求或经甲乙双方共同协商，甲方为乙方开通海洋气象网站气象信息服务，具体事宜双方协议如下一、甲方为乙方开通海洋气象网站，并通过该网站为乙方开展综合气象信息服务。 现阶段已上网的气象信息内容见附件，今后甲方应根据乙方对气象信息的需求、各行业生产和防减灾工作特点，及时充实和完善网站气象服务信息。 二、甲方应确保网站畅通，做到网站气象信息及时更新，努力做准、做好各类预报服务。 乙方有义务积极配合甲方为进一步提升和完善网站气象信息服务所做的调研等各项工作。 三、乙方要配备专用设备，指定专人负责上网浏览气象信息、做好重要气象信息的传递汇报、提出防减灾建议、指导行业生产、反馈气象服务效益、提出对网站气象服务的意见和建议。 四、甲方网站实行会员制管理，每户设置一个用户名和一个密码，未经甲方书面许可，乙方不得对外单位或个人泄露、转让用户名和密码，否则会对乙方自身正常使用本网站造成较大影响，同时甲方有权要求乙方赔偿相关经济损失。 五、乙方协议使用海洋气象网站的部位为本单位使用。 六、鉴于现阶段全球气象科技水平的限制，气象预报还不能做到完全准确无误，因此甲方并不承担某些因预报不准给乙方造成的损失和相关的法律责任，但甲方应尽力做好、作准预报服务。 律师365若乙方或下属单位从事远程海上作业，甲方建议在参考甲方预报的同时，要综合参考各上级气象台及临近作业海区其它气象台站的气象预报，使生产决策做到全面、准确，以确保安全生产。 七、本协议规定服务期限自_________年_________月_________日至 _________年_________月_________日止。
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
【服务合同】气象信息服务协议书
气象信息服务协议书 甲方：_________ 乙方：_________ 为进一步促进乙方的防灾减灾工作，并以针对性的气象预报服务，有效地、广泛地指导乙方各行业生产，从而最大限度地保障生产安全，提高各行业经济效益。应上级政府（部门）要求或经甲乙双方共同协商，甲方为乙方开通海洋气象 一、甲方为乙方开通海洋气象 二、甲方应确保 乙方有义务积极配合甲方为进一步提升和完善 三、乙方要配备专用设备，指定专人负责上网浏览气象信息、做好重要气象信息的传递汇报、提出防减灾建议、指导行业生产、反馈气象服务效益、提出对 四、甲方 五、乙方协议使用海洋气象 六、鉴于现阶段全球气象科技水平的限制，气象预报还不能做到完全准确无误，因此甲方并不承担某些因预报不准给乙方造成的损失和相关的法律责任，但甲方应尽力做好、作准预报服务。 若乙方（或下属单位）从事远程海上作业，甲方建议在参考甲方预报的同时，要综合参考各上级气象台及临近作业海区其它气象台站的气象预报，使生产决策做到全面、准确，以确保安全生产。
七、本协议规定服务期限：自_________年_________月_________日至 _________年_________月_________日止。 经甲乙双方商定，乙方在获得甲方 上列款项乙方于_________年_________月_________日前一次性汇入甲方银行帐户。（甲方帐户：_________；帐号：_________） 八、本合同一式两份，甲乙双方各持一份，未尽事宜由双方协商解决。本合同自双方签字盖章后即生效。 甲方（盖章）：_________乙方（盖章）：_________ 地址：_________ 地址：_________ 甲方代表：_________乙方代表：_________ 电话号码：_________电话号码：_________ 开户银行：_________开户银行：_________ 银行帐号：_________ 银行帐号：_________ _________年____月____日_________年____月____日
《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：________________________________________________________________________
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)、
气象服务学
研究对象就是气象服务业 目标是形成能够指导现代气象服务业发展的理论和服务技术方法体系 气象服务业的定位（了解） 1、气象服务在气象事业中的定位 （1）气象服务在气象业务技术体系中的定位 a 气象服务技术既是气象基本科学技术的延伸，又是气象基本科学技术的发展 b 气象服务业务分系统是整个气象业务系统的窗口和出口 c.气象服务业在气象业务技术体系中的定位 （2）气象服务在气象事业中的定位 气象服务是气象工作的出发点和归宿 气象服务是气象工作的立业之本 2、气象服务在国民经济中的定位 气象事业是服务于经济建设、国防建设、社会发展和人民生活的基础性公益事业。 气象服务学研究的总体思路和方法 1、以促进气象服务业的发展为根本宗旨，以解决气象服务实践中的实际问题为主要目标 2、软硬并举，相互促进：例如如何认识服务需求发展规律，规划服务业的发展；如何根据服务业的行业特点和运行规律，建立科学的组织结构和运行机制 3、在移植的基础上集成创新 4、在总结气象服务实践经验和已有初步成果的基础上提炼创新 气象服务的分类：从气象服务的性质、内容、对象以及手段四个层面对气象服务进行分类气象服务的分类： 一、气象服务的性质分类1）基本公益服务（公益无偿服务）产品I p≥0.5 2）附加公益服务（成本补偿性有偿服务）产品I p＜0.5 公益性指数I p=SXD 3）商业性服务产品气象商品，必须具有气象公共产品所不具备的新价值和特有的交换价值二、气象服务的内容分类1）、气象信息服务a气象情报信息服务b气象预报信息服务 2）、气象工程技术服务 3）、气象科技综合咨询服务 三、气象服务的对象分类：决策气象服务公众气象服务专用气象服务 四、气象服务的手段分类：1、印刷品气象信息服务2、电话气象信息服务3、广播、电视气象信息服务4、警报器气象信息服务5、计算机网络及因特网气象信息服务 Chapter 2 气象服务的科学技术基础:服务对象系统具有气象可控性；气象对该服务对象系统的制约关系具有可测性；相关的气象因子本身也具有可测性 系统可控性：系统可以通过适当改变某些条件来实现状态控制的性质称为系统的可控性。系统的气象可控性：如果某系统的状态受制于气象环境，而且这种气象环境是可调控的或气象环境对它的影响是可调控的，则称该系统具有气象可控性。 气象制约关系的可测性也是相对的。实际的是指在能够满足用户需求精度条件的可测性。这种可测性将随着科学技术的发展而不断拓展。 气象制约关系可测性是指在一定的科学技术条件下可以获知（实测或推测得到）的气象对某一对象系统的制约关系。 气象控制因子：把为利用气象条件对用户系统的制约规律而实行有效气象控制所必须适时提供的气象因子称之为气象控制因子 气象控制因子的可测性是指在当前科学技术水平下可以通过一定的科学技术手段测得（实测或预测）这个气象控制因子。
大数据分析在气象部门中的应用探索
大数据分析在气象部门中的应用探索 发表时间：2019-04-22T16:31:41.237Z 来源：《中国西部科技》2019年第4期作者：赵碧珂 [导读] 随着社会的迅猛进步，21世纪已步入大数据时代，互联网、云计算以及大数据等作为新时代的主题，凭借其全新的数据信息采集和分析处理形式，对社会各行各业带来了极其深远的影响。本文主要根据大数据应用技术以及气象大数据特征分析，探讨了大数据分析在气象部门中的应用探索，以供大家共同交流。 驻马店市气象局 引言 目前，大数据的研究以及应用逐渐发展成为各个领域数据研究的重点。在气象部门各项业务工作中，由于气象数据的不断增多，大数据的典型特征不断显现。如何高效地这些庞大的数据进行组织和分析处理，从这大批量数据资料中提取有效数据资料，更为精准、高效的为社会公众提供气象服务，已经成为现阶段气象部门工作中迫切需要解决的问题。 1.大数据应用技术 大数据可以看成是人们立足于庞大规模数据的基础上能够完成的事情。数据量具备体量大（Volume），数据类型复杂多样（Varity）、数据值价值高（Value）、数据处理速度快（Velocity）等特点。大数据涉猎到的技术较多，包括计算机、统计学、应用数学等各类学科，涵盖数据分析技术、数据管理技术、数据挖掘技术、数据处理技术、数据可视化技术等相关技术。在这些技术中，数据分析技术包括人工智能和商业智能技术，如机器学习，关联规则挖掘、遗传算法、聚类分析、神经网络等；数据管理技术主要涵盖着数据库技术、数据融合技术以及数据抽取、过滤技术等；数据挖掘技术主要指的是采取依据数据库管理的统计以及机器学习方法，从大数据集中对于常规模式进行提取的一种技术；数据处理技术主要涵盖内存计算技术、分布式计算技术以及流处理技术等；数据可视化技术包含信息流呈现技术、历史流回放技术等；再者，还涵盖大数据平台中构建的数据安全技术。当前，我国主流大数据信息服务平台大都运用的是基于MapReduce和并行数据库的混合架构，是基于虚拟化管理技术和Hadoop平台的动态可扩展数据处理平台。应用业务方面包括：企业运营数据分析、情报信息数据挖掘等诸多领域。 2.气象大数据特征分析 气象大数据主要是指在气象领域围绕智能预报和智慧服务，从气象数据采集、加工处理、预报预测、共享服务、存储归档等气象业务和科研工作各个环节所产生的各类数据。主要有气象观测数据，以及在此基础上加工形成的气象产品数据，以及互联网气象数据。气象大数据主要具备下述特征。 2.1体积大但总量可控 气象部门的体量最大的数据主要来源于地面观测、天气雷达、数值预报产品以及气象卫星遥感。由于地面和高空观测站的迅速增加，我国现在每年新增的气象数据已达到PB量级。地面观测数据量越来越大的原因，主要是因为自动气象站建设密度以及观测频度均不断加密。这种站点扩充以及观测频度加密主要是基于预报以及服务需求经过科学论证来实施的；当观测台站以及观测频度可以较好的满足气象部门的业务需求时，气象台站数以及观测频度不会无限制的加密，所以总量是可预测的，同时也是可控的。对于气象部门天气雷达来说，布网工作已基本上完成，现阶段天气雷达已基本上实现了7×24h全天候不间断探测。所以天气雷达的资料量比较稳定，未来增加量可控。数值预报模式产品资料属于各级预报员不可或缺的预报参考数据资料，这些资料产品一经制成，便会立即传输至天气预报以及气候预测专家的桌面，以供业务应用。气象卫星资料和其他三种资料一样涉及到许多的数据，但是可以进行管控。所以，气象资料体积虽然较大，在量级上可以称之为"大数据",但却一直处于可控可管可用的状况。 2.2种类多但来源单一 依据行业标准《气象资料分类与编码》，可以把气象资料分成14大类，计有数百种之多。该标准几乎囊括了气象资料的全部内容。故根据内容可知，气象资料在现阶段与可预见的未来，不会超越该行标所规定的范围。数百种的气象资料虽说涉及到的种类较多，但是每种资料所包含的信息却比较单纯。大量气象数据主要是由气象观测系统与数值预报业务系统所形成，来源单一；而网络大数据则通常由人来给予，主要来源于人类社会的各个方面，是人类活动的真实记录。 2.3价值单一而明确 气象探测业务系统一般仅采集那些可以对自然界气象状态进行反映的要素，所以气象观探测数据通常只包含且只涵盖丰富的气象信息，而以观探测数据为唯一数据以及信息来源的气象数值模式，其生成的产品中所涵盖的信息也仅仅局限于未来天气或者是气候状态的预测。所以"气象大数据"本身的作用是天气预报、气象服务等气象业务。 3.气象大数据的应用探索 3.1预报预测 气象大数据的关键核心在于"预测"。大数据可以预测未来，主要是凭借对相关性的掌握，凭借相关关联对过去进行分析，进而对未来进行预测。对于预报预测的准确率的提升，始终是社会大众对于气象部门的需求，也是气象工作者认真工作、努力探索的不竭动力。针对天气预报来说，尤其是灾害性天气预报，它的主要工作目标之一，便是对天气现象的发生时间、地点、类型以及强度进行准确预报预测。大数据的数据处理技术能够为气象服务给予功能多样、格式统一、精细化程度高以及内容更为全面的气象数据资料。相关实践研究表明，多模式集合平均之后的效果要比单一模式的效果更佳。相对于单模式而言，多模式集合预报能够大大减小单模式的预报误差,提升预报准确率。现阶段，多模式集合预报能够大幅度提升天气预报水平，这属于大数据技术应用的经典范例。 3.2防灾减灾 防灾减灾属于气象部门极其关键的工作任务之一，气象数据现在融入国家发展还有经济社会的各方面，尤其在防灾减灾应急管理方面，暴雨、雷电等数据发挥了极其重要的作用。还有农业领域，气象数据可以帮助农民更好划定农业种植范围，提升农产品品质，还可以利用气象数据来做精准的智慧农业，根据整个农业施肥灌溉还有病虫害防控的需求，结合气象遥感数据来实时监测，提供比较精准的建议。在大数据论述中，"防灾"是应对灾害的重点，因而，气象预警信息十分关键。气象预警的确定，通常需要一系列复杂冗多的气象数据分析，再依据地形、地貌等有关数据进行分析获取。但是，防灾减灾的主要方向，不但是对预警系统进行完善以及提高预警准确率，并且还需要制定广大群众可以明白意思的预警服务产品。气象大数据在这些工作中无疑起到特别有效的作用，利用大数据技术进行有效的数据融
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)
气象服务标准答案
标准 答案 （A、 B卷） 南京信息工程大学试卷标准答案 2009－2010学年第一学期气象服务学课程试卷( A 卷) 本试卷共2 页；考试时间100 分钟；任课教师_____；出卷时间____年_____ 月 一、名词解释（共10分，每题2分） 1、气象服务 气象服务是指以气象知识为基础，应用气象服务的技术方法，实现用户充分合理地利用气象资源、有效避免气象灾害可能带来的危害和损失从而提高运行效益的途径。 2、系统的气象可控性 如果某系统的状态受制于气象环境，而且这种气象环境是可调控的，或气象环境对它的影响是可调控的，我们称该系统具有气象可控性。 3、气象控制因子 气象控制因子是指为利用气象条件对用户系统的制约规律而实行有效气象控制所必须适时提供的气象因子。 4、气象服务效益 气象服务效益是指气象服务活动中的资源耗费与其产生的有效效果之间的比较。 5、气象服务心理学问题 所谓气象服务的心理学问题，实际上就是气象服务学与心理学之间的相互渗透、交织以及融合的关系问题。 二、填空题（40分，每空1分） 1、气象服务按照服务的对象可划分为(决策气象服务) 、(公众气象服务) 和(专用气象服务) 。 2、气象服务效益按照属性可划分为气象服务的( 社会效益)、(经济效益)
和(生态效益) 、 (智力效益)。 3、从科学技术角度看，气象服务要产生效益必须具备的科学技术基础包括(服务对象系统具有气象可控型)、(气象对该服务对象系统的制约关系具有可测性)、(相关的气象因子本身也具有可测性)。 4、气象消费的特性主要包括( 消费的社会性) 、(消费的骤变性)、(消费的风险性) 和 (消费的乘数效应) 。 5、消费者的心理活动过程包括(消费者的认识过程) 、(消费者的情绪过程) 和(消费者的意志过程) 。 6、导致气象服务效益评估难度较大的原因是气象服务效益的(难以度量性)、(不确定性) 、(多因素性) 和(难以归属性) 。 7、气象信息服务的质量指标包括( 针对性)、(有效性) 和(及时性) 。 8、合理的投入反馈机制应当体现的原则是：(谁受益，谁投入) ，我国基本公益气象服务的投入反馈机制是( 公益无偿)。 9、气象控制因子的类型主要包括(气象源信息库中已有的常规气象要素)、(用户系统所在地一般常规气象要素) 、(非常规气象要素) 和(气象相关物理量) 。气象控制因子的提取方法主要包括(气象影响指数化方法)、(气象控制因子模型化方法)和(气象影响参数化方法)。 10、气象信息服务系统开发的基本方法包括(生命周期法) 、(快速原型法（99+1法））和 （直接面向对象法）。 11、揭示气象制约关系的基本方法包括（经验分析方法）、（统计诊断方法）、（实验方法）和（物理理论推断方法）。 三、选择题 1、C 2、A 3、D 4、B 5、C 三、简答题（40分） 1、简述气象服务基本原理（5分） 根据气象因子对控制系统的制约关系，制作有针对性的气象控制信息；进
《气象信息服务管理办法》中国气象局令第27号
《气象信息服务管理办法》 中国气象局令 （第27号） 《气象信息服务管理办法》已经2015年3月6日中国气象局局务会议审议通过，现予公布，自2015年6月1日起施行。 第一条为了促进气象信息服务发展，培育气象信息服务市场，规范气象信息服务活动，满足经济社会发展和人民生活对气象信息服务的需求，根据《中华人民共和国气象法》和《气象灾害防御条例》等法律法规，制定本办法。 第二条在中华人民共和国领域和中华人民共和国管辖的其他海域开展气象信息服务活动和进 行监督管理，适用本办法。 公众气象预报、灾害性天气警报和气象灾害预警信号的发布按照国家有关规定执行。 第三条本办法所称气象信息服务，是指气象信息服务单位利用气象资料和气象预报产品，开展面向用户需求的信息服务活动。 本办法所称气象信息服务单位是指依法设立并从事气象信息服务的法人和其他组织。 第四条国务院气象主管机构负责全国气象信息服务活动的监督管理工作。 地方各级气象主管机构在上级气象主管机构和本级人民政府的领导下，负责本行政区域内气象信息服务活动的监督管理工作。 第五条国家鼓励依法开展气象信息服务活动，支持与气象信息服务有关的科研开发和成果推广应用，引导和吸引社会资本支持气象信息产业发展。 第六条气象信息服务应当遵循自愿公平、诚实信用原则，不得损害国家利益、公共利益和他人的合法权益。 第七条国务院气象主管机构应当建立全国统一的气象信息服务单位备案统计与公示制度。
气象信息服务单位应当向其营业执照注册地的省、自治区、直辖市气象主管机构备案，并接受其监督管理。本办法实行前成立的，应当自实行之日起六个月内办理备案；本办法实行后成立的，应当自领取营业执照之日起三个月内办理备案。 第八条气象信息服务单位备案应当提供以下材料： （一）营业执照的原件及复印件； （二）法定代表人身份证明的原件及复印件； （三）主要技术人员信息； （四）信息服务提供方式和范围说明。 第九条从事气象信息服务的单位应当遵守下列要求： （一）使用合法渠道获得的气象资料和气象预报产品； （二）建立业务规范和管理制度； （三）遵守气象有关技术标准、规范和规程。 第十条鼓励建立气象信息服务行业组织。气象信息服务行业组织应当对气象信息服务活动实行行业自律管理，并接受省、自治区、直辖市气象主管机构的业务指导和行业监管。 第十一条气象信息服务行业组织应当制定气象信息服务行业自律制度和执业准则，促进气象信息服务行业健康发展。 第十二条国务院气象主管机构或者省、自治区、直辖市气象主管机构应当按照国家有关规定组织或者委托第三方机构对气象信息服务单位开展的气象信息服务质量进行定期评价，并公示评价结果。 第十三条国务院气象主管机构或者省、自治区、直辖市气象主管机构应当通过政府信息公开、气象信息服务单位主动申报、社会公众举报信息等多种渠道，广泛征集气象信息服务单位的信用信息，经核实后向社会发布。 第十四条国务院气象主管机构应当建立气象资料汇交共享平台，并制定数据汇交制度。 国务院气象主管机构应当制定基本气象资料和产品清单并向社会公布。从事气象信息服务单位可无偿获取基本气象资料和产品。
气象数据处理流程
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. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 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("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。 如图，在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值
论气象服务信息有效传播能力
论气象服务信息有效传播能力 发表时间：2019-07-17T15:22:27.387Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：刘军[导读] 摘要：气象信息与我们的生活密切相关，无论是对于各行业的生产经营活动还是对于个人的生活学习都有着积极重要的指导有意义。 枣庄市气象局山东枣庄 277800摘要：气象信息与我们的生活密切相关，无论是对于各行业的生产经营活动还是对于个人的生活学习都有着积极重要的指导有意义。随着社会经济的发展以及科学技术的进步，各行业对于气象服务信息的依赖程度越来越高，人们的生活对气象信息服务水平也有了更高的要求，更加注重气象服务信息传播的实效性。在保证气象服务信息准确性的同时，确保气象服务信息传播的高效性和获取的便捷性。鉴于 此，本文就气象服务信息有效传播能力进行探究分析，希望对今后的气象服务信息更加便利人们的生活。关键词：气象服务；信息化传播；有效传播能力；具体举措引言 准确高效的气象信息可以为社会生产和工作提供相应的气象指导和信息规划服务，帮助其更好的进行工作准备和生产规划，充分利用和借助气象的优势避免其劣势带来的影响。网络信息化时代的到来以及社会经济的飞速发展，使得社会生产、工作和生活对于气象服务信息的准确性和高效性有着更高的要求标准，有赖于智能通讯设备的普及以及网络信息软件的应用，气象信息借助于QQ、微信以及新闻等软件及时准确的为人们的生活出行和社会生产活动提供了相应的气象信息服务，帮助人们及时的避免极端恶劣天气的影响，达到趋利避害的气象服务效果。 1.提高气象信息服务质量的必要性气象服务是一项复杂、搞技术含量以及高专业性的信息服务，借助卫星以及各种气象检测设备对于地表的气象变化以及极端天气进行相应的预测和分析从而得出相应的气象变化结论。从而为社会各行业的生产及工作以及个人的交通出行提供相应的气象服务信息，主要包括了气温的变化、风向以及风力、降水量及降水时间、极端天气以及各种气象灾害信息。由早期的电视新闻气象服务信息到现在的网络气象信息服务，气象服务信息的传播速度成直线上升，精准度和提前性也有了巨大的提升。然而随着当前社会经济的发展以及社会各行业之间竞争的加剧，仅仅依靠气象服务信息的准确性无法满足社会生产和生活的需求，还需要加强对气象服务信息传播能力的加强，拓展信息传播的途径，加快信息传播速度，保证气象服务信息传播的及时性和高效性。笔者从重视气象服务信息的传播特性以及传播理念两方面进行相关阐述。 1.1重视气象信息的传播特性传统的气象信息传播的渠道主要是电视媒体。然而，随着科技的发展，诸如微信、微博、APP手机媒体、直播等新媒体形态的兴盛，极大地冲击了传统的电视媒体，电视媒体的受众群体被迅速分流。电视媒体这种收视率急转直下的状况也使得原本主要依赖电视媒体传播的气象信息备受冷落。因此，相关气象服务单位一定要紧跟时代发展趋势，积极地拓宽气象信息服务传播渠道。比如将气象信息服务与多媒体中的相关具体形态相结合，开发气象APP、将气象信息服务植入QQ、微信、微博等，让受众随时随地都可以获取气象信息服务，凸显气象信息服务的重要作用。 1.2提升气象信息传播理念气象信息传播质量的衡量归根结底是要看受众的接受程度。在信息技术高速发展的今天，相关气象信息服务部门一定要用发展的眼光和创新性的思维来调整气象信息的传播理念。首先要拓宽气象信息服务对象、其次要个性化地定制信息内容、再次要人性化地完善气象服务。将气象服务信息通俗化、快捷化，并充分与各种大众媒体形式结合，让受众随时随地就可以获取气象信息服务。 2.保证气象服务信息传播有效性的举措 2.1以人为本、打造人性化服务气象信息服务归根结底是为了让受众更好地了解气象情况，以合理地规划相应的生产生活。要想增强气象信息服务的传播能力，相关气象信息服务单位就一定要以人为本，以受众为重心，对气象信息进行合理化加工，使其更具趣味性和通俗性，以方便受众记忆和传播。同时对于各行各业不同的受众需求，量身定制地为其打造满足需求的气象信息服务，让受众可以接收到更多适合自己的气象信息服务，从而增强受众对于气象信息服务的良好印象。 2.2立足媒体、做好信息渠道建设随着科技的不断创新与发展，各类新兴媒体如雨后春笋，尤其是以互联网技术和移动技术为基础的微信、微博、QQ等新型新媒体形态深受广大人民群众的青睐和欢迎。因此，相关气象信息单位一定要运用发展的眼光看待气象信息服务，将原本过度依赖电视媒体来气象信息服务传播的形态进行灵活地调整，一方面要积极提升原本的电视媒体传播中气象信息服务的质量和效率，另一方面要与新媒体融合，积极引进相关的新媒体技术人才、并加强相关气象信息单位内部人员的学习和培训，让更多具备新媒体等先进的媒体操作、开发技能的人员为促进气象信息服务与多媒体等先进媒体形态的融合作出贡献，同时气象服务部门要调整创新信息传播思路，制定相应的气象信息服务制度保障，切实高效地利用新媒体的广泛影响力和便利的信息推广形式，来传播气象信息服务。 2.3统筹协作、促进气象平台建设统筹协作主要是基于气象信息源服务模式，为了确保气象信息服务的传播能力，让各种气象信息服务进行有效的传播，相关气象信息单位一定要继续重视提高开路电视、公共频道的气象信息服务质量，与此同时，气象信息单位还需要紧跟时代发展需求，顺应电视媒体的发展创新趋势，切实做好与付费电视的数字化建设向对接的气象平台的构建。在充分发挥数字付费、网络频道优势的同时，整合信息源，增强信息传播力度，确保受众可以通过任何形式的电视媒体频道来接收气象信息服务，为其做好生产和生活规划提供有力保障。 3.结语 综上所述，随着经济竞争的加剧和人民群众生活水平的提高，气象信息服务越来越重要，然而技术的创新、媒体传播环境的变化，给气象信息服务单位传统的气象服务模式来带了前所未有的压力和挑战，因此气象信息服务单位一定要积极改革，顺应技术发展趋势，借力新媒体等传媒平台，调整、创新气象服务质量，让更完美的气象信息服务为各行各业的工作的规划与发展提供必要参考。参考文献
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
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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)
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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。