气象数据开放专题报告
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气象数据开放专题报告
作者：张洪政张志强李俊何小明
来源：《中国信息化》2016年第08期
加快数据开放共享，深化大数据应用，是稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。2015年9月，国务院正式印发《促进大数据发展行动
纲要》。李克强总理强调，要开发应用好大数据这一基础性战略资源，推动政府信息系统和公共数据互联共享，顺应潮流引导支持大数据产业发展。汪洋副总理也多次对加快推进气象数据开放共享提出明确要求。中国气象局认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，始终将气象数据开放共享作为重点工作抓紧抓好。2015年9月29日，中国气象局正式公布《基本气象资料和产品共享目录（2015年）》（以下简称《共享目录》），向全社会免费提供5类17种基本气象资料和产品，成为首个向全社会开放专业数据的国务院部门，取得了良好的经济和社会效益。近期，我局对气象数据开放情况和效果进行了专项评估，现将有关情况报告如下。
一、全面开放基本气象数据
中国气象局历来高度重视气象数据的开放共享。自20世纪80年代起，气象部门通过数据专线向行业部门实时传输气象资料。2001年11月，开通了中国气象数据网，面向公众发布地面气象观测（198个站）、高空气象观测（88个站）两类基本气象资料，向科研和教育机构提供其所需的气象资料。2015年9月29日，发布了《共享目录》，进一步面向包括企业和个人在内的全社会开放气象数据，还向行业部门和科研、教育机构开放了天气雷达原始数据。此次气象数据开放共享有以下几个特点。
一是数据共享数量大。数据种类由地面气象观测和高空气象观测两类，增加至地面气象观测、高空气象观测、气象卫星、天气雷达、数值天气预报共5类，地面观测站点数由之前的198个增加至2170个，并将中国气象局在全国布设的所有天气雷达站的实时图像产品纳入共
享范围，总数据量约3.0PB（1PB等于1000个TB，相当于50个国家图书馆的信息量总和），每日更新数据量约3.0TB。此外，为鼓励和支持行业用户、科研和教育机构使用更多的气象数据，向行业、科研和教育机构开放共享了天气雷达观测原始数据，日数据量约30GB。
二是数据共享手段多。为方便不同用户使用，中国气象局利用数据专线、网络检索、专用数据接口及移动应用服务APP等多种手段提供数据共享服务。气象部门通过数据专线向军队、民政、国土、环境、交通、水利、农业、林业、地震、海洋、民航等10多个行业部门实时传输气象资料，日更新数据量达600GB，年传输数据量近20TB。通过中国气象数据网、APP等，面向社会公众、科研和教育机构用户发布、提供基本气象资料和产品，自2001年中国气象数据网开通以来，累计访问量13亿人次，注册会员超过10万个，累计下载数据量
46TB。
空气质量与气象条件关系密切
空气质量与气象条件关系密切 多年调查研究表明,城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。在冬季采暖期，北京市和北方许多城市的大气污染元凶是燃煤烟雾，其次是汽车尾气，两者的共同作用使空气污染更加严重；而在非采暖期，则以大量的机动车尾气和悬浮颗粒物污染为主。相对于每周或每天而言，当污染源排放量没有大的变化情况下，风、雨、气压、温度等气象条件直接影响空气质量的好坏，使空气污染指数会有很大的差别。例如1998年9月下旬，北京市不少行人感到眼睛干，嗓子疼，街面空气呛人。这与当时静风天气闷热有密切关系。首先，大气逆温现象直接影响大气污染物的扩散。逆温是空气温度随高度增加而增高的大气垂直层结现象。一般来说，冬季逆温层较强较厚，维持时间较长；夏季则相对偏弱。通常在晴朗微风的夜间有逆温现象存在，使低层大气比较稳定，非常不利于污染物扩散。太阳出来后，随着地表温度的升高，使逆温层逐渐消失，大气湍流混合和垂直对流加强，有助于污染物质的扩散。冬天，一场冷空气过后，特别是其后连续几天不刮风或只刮微风，人们会渐渐感到空气污浊；如果近地面层空气湿度较大，又常常会有雾相伴随着。造成这种现象很大程度上与逆温有关。出现逆温天气会加重大气污染，危害人们健康，因此，有人称逆温是冬天的隐性杀人帮凶。一般条件下，气温是随着高度的增加而降低的，平均每上升100米，温度约降低0.6度，这样，大气低层温度高，空气密度小；高层温度低，空气密度相对较大，造成了“头重脚轻”的现象，大气层结就不稳定容易上下翻滚而形成对流，这样就会使低层特别是近地面层空气中的污染物和粉尘向高空移散，从而减轻在大气低层污染程度。可是，在某些特定条件下，比如上述的一场冷空气过后，却会出现气温随高度增加而升高的现象，导致空气“脚重头轻”，大气科学中称这种现象叫“逆温”。发生逆温的大气层叫“逆温层”。逆温层的厚度可从几十米到几百米，它就像一层厚厚的被子盖在地面上空，空气不能向上扩散，“无路可走”又向下蔓延，从而加重了大气污染。美国美丽的滨海城市洛杉矶，却被人们称为美国的“烟雾城”，这是因为每年从８月到10月，洛杉矶有60天左右笼罩在烟雾之中。1943年９月８日，洛杉矶城区被烟雾笼罩了整整一天，使上千人中毒，最后有400多人死亡，一夜之间，草木枯黄，使当时的洛杉矶失去了优美的环境。调查表明，是日益增多的现代化交通工具-汽车排放的尾气形成了这种烟雾。另外，还由于洛杉矶上空，一年中约有三百天出现逆温，使这种烟雾形成之后，常常积聚不散。震惊一时的伦敦烟雾事件，与出现逆温有关。在1952年12月５日至９日这几天里，由于冷空气过后，使得接近地面的空气温度
【精编】大气污染气象学
第三章大气污染气象学 讲授2学时 教学要求 要求了解与大气污染相关的气象学基本知识， 理解和掌握大气圈的结构、主要气象要素、大气稳定度和逆温的概念。 教学重点 掌握大气层结构及大气的热力过程。 教学难点 大气的热力过程、大气稳定度和逆温。 教学内容： §3-1大气圈结构及气象要素 §3-2大气的热力过程 §3-3大气的运动和风 污染物排入大气后是否引起严重大气污染除取决于污染物的排入量外与污染物在大气中的扩散稀释速度关系极大。各区域常常进行环境监测，测定各污染物的情况，我们会发现在同天大气监测值差别很大。而统一污染源不可能差别很大，有时监测值会几百倍，造成这种现象的原因是与污染物的传输扩散与气象条件有着密切的关系。近年来，在研究各种气象条件对大气污染物的传输扩散作用和大气污染物质对天气和气候的影响条件中逐渐形成了一门新的分支学科——大气污染气象学。本章只讨论气象条件对大气污染物的传输扩散作用，初步掌握厂址选择和烟囱设计中的一些问题，为进一步学习污染气象学知识打下基础。 §3-1 概述
一．低层大气的成分：干洁空气、水汽、气溶胶粒子。 二．大气的垂直结构 三．影响大气污染的主要气象要素 气象要素（因子）：表示大气状态和物理现象的物理量在气象上称之。气象要素的数值是直接观测获得的，主要有：气温、气湿、气压、风向、风速、云况、能见度、降水、蒸发、日照时数、太阳辐射、地面辐射、大气辐射等，下面分别介绍几个： 1. 气温：空气湿度是反映空气中水汽含量和空气潮湿程度的一个物理量，常用的表示方法有：绝对湿度、水蒸气压力、体积百分比、含湿量、相对湿度、露点等。 2.风 a)定义：什么是风？空气水平方向的流动叫风。 b)形成：风主要由于气压的水平分布不均匀而引起的，而气压的水平分布不均是由湿度 分布不均造成。 风的特性用风向与风速表示，它是一向量。 由于温度分布不均而形成的风 从图a看出地面AB上，t1 = t2 ,水平方向上的温度和气压到处相等，AB上空各高度在水平方向上的T、P也到处相等，则等压（各处气都相等的面）与地面平行，此时大气静止状（无风）。 B来看，A、B两地受热不均，A地气温高于B地（t1>t2），A地的空气因受热膨胀上升而使等压面抬高，因而在A地上空各高度上的气压比B地上空间高度要高，造成等压面自A 地的气压必高于B地的气压，在水平气压梯度力的作用下，空气自A地某高度流向B地。C来看，由于b空气流动的结果，B地上空因空气流入造成堆积而使质量增加，地面气压升高。A地上空空气质量减少，地面气压下降，于是地面上产生了自B地指向A地的水平气
气象统计方法复习资料
气象资料及其表示方法 选择最大信息的预报因子 气候稳定性检验 气候趋势分析 一元线性回归 多元线性回归 逐步回归 气象变量场时空结构分离 复习题： 1、 气象统计预报是利用 统计学 方法对气象（气候）样本进行 分析来估计和推测 总体 的规律性。 2、 突变可分为： 均值突变、变率突变、趋势突变 。 3、 气候统计诊断分析与天气统计诊断分析的不同点是研究对象不同， 一个是（气候特征），一个是（天气特征）。相同点是数据资料都 必须是（长时间）的观测数据。 4、 （）需要对结论进行一系列的推断，分析结论的可信程度以及 是否为因果关系。 A 统计分析； B 统计诊断； 5、 采用统计诊断的方法研究天气、气候现象，可以用于哪些方面 （ ）＜多选＞。 A 了解区域性或者全球性天气、 气候现象的时空分布特征、 变化规律 及异常程度； B 探索气候变量及其与其它物理因素之间的联系； 学习内容： Chapter 1- Chapter 2- Chapter 3- Chapter 4- Chapter 5- Chapter 6- Chapter 7- Chapter-8-
C 对数值模拟结果与实际变化状况之间的差异进行统计诊断，为改进模式提 供线索和指导； 6、对天气、气候现象进行统计诊断分析，一般分为四步。首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。 A科学综合和诊断；B选择诊断方法；C资料预处理；D收集资料； 7、气候统计预测，一般分为四步。首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。 A建立统计模型；B统计检验；C预测结论；D收集资料； 8、统计预测模型在利用大量（）观测资料对气候系统内部或与其它变量之间关系的变化规律及特征分析基础上建立的，用于对（）状态进行估计。在这一预测过程中，假设气候变化的成因和物理机制至少在（）期间与（） 期间一致；气候系统保持稳定。 A过去；B未来；C预测；D观测； 9、气候统计预测过程主要由以下4 个要素构成：1、（），例如： 夏季降水量，8 月份高温日数、暴雨日数；2、（），通常为从某些统计上显著相关的预报因子群提取的有效信息；3、（），根据 数据性质、预测对象和预测因子特点，选择合适的统计预测模型；4、 （），对未来气候变化状态时间、空间、数量、性质等方面的预测。 A预测技术；B预测依据；C预测结果；D预测对象； 10、气象统计研究对象可以划分为（）、多要素气象资料。例如：1950-2016 年南京7 月份高温日数，属于（）气象资料；例如某气象站7 月份日降水量与08时相对湿度，属于（）气象资料。
《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
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)、
气象统计方法实习报告
目录实习一求500hPa高度场气候场、距平场和均方差场 -------------------------------- 3 1、资料介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 2．要求-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 3、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 1）、FORTRAN源程序 ---------------------------------------------------------------------------------- 3 (2)、grads文件 --------------------------------------------------------------- 5 （3）、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------- 5 实习二计算给定数据资料的简单相关系数和自相关系数---------------------------- 7 1、资料介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 2、要求-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 3、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 （1）、Fortran源程序 ------------------------------------------------------------------------------ 7 （2）、程序运行结果：---------------------------------------------------------------------------- 9 实习三分析中国夏季降水线性趋势的分布特征---------------------------------------- 9 1.资料介绍及要求： --------------------------------------------------------------------------------------- 9 2.实习结果 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 （1）.matlab程序------------------------------------------------------------------------------------- 9 （2）.程序运行结果 -------------------------------------------------------------------------------- 10 实习四求给定数据的一元线性回归方程------------------------------------------------ 10 1、资料介绍及要求 --------------------------------------------------------------------------------------- 10
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: 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)
污染物扩散与各种气象的关系
污染物扩散与各种气象的关系 污染物从污染源排放到大气中,只就是一系列复杂过程的开始,污染物在大气中的迁移、扩散就是这些复杂过程的重要方面。大气污染物在迁移、扩散过程中对生态环境产生影响与危害。因此,大气污染物的迁移、扩散规律为人们所关注。 一、影响大气污染的气象因子 大气污染物的行为都就是发生在千变万化的大气中,大气的性状在很大程度上影响污染物的时空分布,世界上一些著名大气污染事件都就是在特定气象条件下发生的。影响大气污染的气象因素最重要的就是流场与温度层结。 (一)风与大气湍流的影响 污染物在大气中的扩散取决于三个因素。风可使污染物向下风向扩散,湍流可使污染物向各方向扩散,浓度梯度可使污染物发生质量扩散,其中风与湍流起主导作用。湍流具有极强的扩散能力,它比分子扩散快105～10６倍,风速越大,湍流越强,污染物的扩散速度就越快,污染物浓度就越低。在自由大气中的乱流及其效应通常极微弱,污染物很少到达这里。 根据湍流形成的原因可分为两种湍流,一种就是动力湍流,它起因于有规律水平运动的气流遇到起伏不平的地形扰动所产生,它们主要取决于风速梯度与地面粗糙等;另一种就是热力湍流,它起因于地表面温度与地表面附近的温度不均一,近地面空气受热膨胀而上升,随之上面的冷空气下降,从而形成垂直运动。它们有时以动力湍流为主,有时动力湍流与热力湍流共存,且主次难分。这些都就是使大气中污染物迁移的主要原因。 (二)温度层结与大气稳定度 1. 大气温度层结 由于地球旋转作用以及距地面不同高度的各层次大气对太阳辐射吸收程度上的差异,使得描述大气状态的温度、密度等气象要素在垂直方向上呈不均匀的分布。人们通常把静大气的温度与密度在垂直方向
大气污染气象学方案
大气污染气象学
第三章大气污染气象学 讲授2学时 教学要求 要求了解和大气污染关联的气象学基本知识， 理解和掌握大气圈的结构、主要气象要素、大气稳定度和逆温的概念。 教学重点 掌握大气层结构及大气的热力过程。 教学难点 大气的热力过程、大气稳定度和逆温。 教学内容： §3-1大气圈结构及气象要素 §3-2大气的热力过程 §3-3大气的运动和风 污染物排入大气后是否引起严重大气污染除取决于污染物的排入量外和污染物于大气中的扩散稀释速度关系极大。各区域常常进行环境监测，测定各污染物的情况，我们会发当下同天大气监测值差别很大。而统壹污染源不可能差别很大，有时监测值会几百倍，造成这种现象的原因是和污染物的传输扩散和气象条件有着密切的关系。近年来，于研究各种气象条件对大气污染物的传输扩散作用和大气污染物质对天气和气候的影响条件中逐渐形成了壹门新的分支学科——大气污染气象学。本章只讨论气象条件对大气污染物的传输扩散作用，初步掌握厂址选择和烟囱设计中的壹些问题，为进壹步学习污染气象学知识打下基础。 §3-1概述 一．低层大气的成分：干洁空气、水汽、气溶胶粒子。 二．大气的垂直结构
三．影响大气污染的主要气象要素 气象要素（因子）：表示大气状态和物理现象的物理量于气象上称之。气象要素的数值是直接观测获得的，主要有：气温、气湿、气压、风向、风速、云况、能见度、降水、蒸发、日照时数、太阳辐射、地面辐射、大气辐射等，下面分别介绍几个： 1.气温：空气湿度是反映空气中水汽含量和空气潮湿程度的壹个物理量，常用的表示方法有：绝对湿度、水蒸气压力、体积百分比、含湿量、相对湿度、露点等。 2.风 a)定义：什么是风？空气水平方向的流动叫风。 b)形成：风主要由于气压的水平分布不均匀而引起的，而气压的水平分布不均是由湿度 分布不均造成。 风的特性用风向和风速表示，它是壹向量。 由于温度分布不均而形成的风 从图a见出地面AB上，t1=t2,水平方向上的温度和气压到处相等，AB上空各高度于水平方向上的T、P也到处相等，则等压（各处气均相等的面）和地面平行，此时大气静止状（无风）。 B来见，A、B俩地受热不均，A地气温高于B地（t1>t2），A地的空气因受热膨胀上升而使等压面抬高，因而于A地上空各高度上的气压比B地上空间高度要高，造成等压面自A地的气压必高于B地的气压，于水平气压梯度力的作用下，空气自A地某高度流向B地。 C来见，由于b空气流动的结果，B地上空因空气流入造成堆积而使质量增加，地面气压升高。A地上空空气质量减少，地面气压下降，于是地面上产生了自B地指向A地的水平气压梯度，因此空气自B地流向A地这样形成了高空自A地流向B地，地面自B地流向A地的空气环流。
气象大数据技术架构思路
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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实施方案
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、
气象中的统计方法总结
51气象中的统计方法总结 2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段； 3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关； 4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量） 2、判别分析 广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。 3、相关分析 近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。 奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。
气象大数据平台的设计及应用
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
城市大气污染特征及其与气象因子的关系-以济南-青岛市为例(1(精)
第一作者:廉丽姝,女,1963年生,博士,副教授,主要从事气候变化及大气环境研究。 *国家自然科学基金资助项目(No.40671176;上海市基础重点研究项目(No.08JC 1408500;山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2010DM 011。 城市大气污染特征及其与气象因子的关系 * 以济南、青岛市为例 廉丽姝1 高军靖2 束炯3 (1.曲阜师范大学地理与旅游学院,山东曲阜273165;2.中国环境科学研究院生态环境研究所,北京100012; 3.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,气候与大气环境研究所,上海200062 摘要根据2001年1月1日至2009年12月31日济南、青岛的空气污染指数(API日报资料,运用统计分析的方法,对2市 的API 月、季变化特征与年际变化趋势等进行了分析,并进一步探讨了API 与各气象因子的相关关系。研究结果表明:(1青岛空气质量总体上优于济南;(2济南、青岛具有明显而相似的API 月、季变化特征,具体表现为7、8月API 最低,1、3、12月API 相对最高,API 季节变化特征说明2市冬季空气质量最差,其次是春季和秋季,夏季空气质量最好;(3总体来说,济南、青岛API 年均值呈下降趋势,即空气质量在逐渐改善;(4不同季节影响空气质量的气象因子并不相同,其中起主要作用气象因子为气温、风速和相对湿度。 关键词大气污染特征空气污染指数气象因子
Urban air pollution feature and its relationship with meteorologic factors a case study of Jinan and Qingdao LI A N L is hu 1,GA O J unj ing 2,SH U J io ng 3.(1.S chool of Geog rap hy and T our is m,Quf u N or mal Univ er sity ,Quf u Shandong 273165;2.I nstitute of E cology ,Chinese Resear ch A cademy of Envir onmental Science,Beij ing 100012;3.K ey L abor ator y of Geogr ap hical I nf or mation Science ,M inistr y of Education,I ns titute of Climate and A tmos p her ic Envir onment ,E ast China N ormal Univer sity ,S hang hai 200062 Abstract: Based on air pollution index (A PIof Jinan,Q ingdao dur ing the per iod of 2001 01 01to 2009 12 31,the mo nt hly,seaso nally var iatio n character istics and annual v ariat ion tendency of A P I in Jinan and Q ingdao w as ana lyzed by the statist ical analy sis met ho d.Further more,the po ssible meteoro lo gic facto rs that affacting A PI wer e also analyzed.Statistic r esult s show ed that the air qualit y in Q ingdao was better than Jinan,t he mounthly and seasonal var iatio n o f A PI in Jinan and Q ing dao are obvious and similar ,and the air qualities w ere best in summer and w or st in winter.In g ener al,the A P I in the tw o cities was decreasing during 2001 2009,that means the air quality w as impro v ing.Results also show ed that the effect of meteor olog ic factor s on air quality was differ ent in different season.T he main met eo ro lo gic facto rs that affectt ing air quality w ere temperatur e,w ind speed and relativ e humidity. Keywords: air po llution feat ur e;air pollution index;meteo ro lo gic facto rs 大气环境直接影响着人体健康,随着我国经济的高速发展、城市化进程的不断加快,能源与交通规 模逐渐扩大,城市人口迅速膨胀,我国城市大气污染日益严重,有关城市大气污染问题越来越受到人们的重视。宋艳玲等[1] 对2000 2002年北京市大气污染物SO 2、NO 2、PM 10污染特征和同期气象资料进行分析,发现污染物浓度与气象因子之间存在明显的相关性。刘新玲等[2]分析了2000 2004年山东省中西部五城市主要大气污染物SO 2、PM 10、NO 2的季