气象数据集元数据
襄垣县地面气象观测数据质量控制方法与研究
襄垣县地面气象观测数据质量控制方法与研究摘要：气象观测数据是气象科学研究和气象服务的基础。
而气象观测数据的质量对于了解该地区的气象变化、提供准确的气象预报和为应对气象灾害具有重要意义。
基于此，本文将探讨襄垣县地面气象观测数据的质量控制方法和相关研究，仅供相关部门参考。
关键词：地面气象；气象观测；质量控制；襄垣县引言襄垣县位于中国山西省，气象变化多样，具有典型的北方气候特点。
地面气象观测数据是了解当地天气情况、气候变化和农业生产的重要信息来源。
这些数据包括温度、湿度、降水、风速、大气压力等多种气象要素，对于气象灾害预警、水资源管理、农作物生长等具有重要意义。
准确的气象数据是气象预报和灾害预警的基础。
气象数据可以帮助预测未来的天气状况，包括降水、温度、风速等。
这对于农业、交通、能源、水资源管理等各个领域都至关重要。
并且，气象观测数据对于了解气候变化和长期气象趋势也非常重要。
这些数据被用于研究全球气候变化、环境保护和可持续发展等方面。
不准确的气象数据可能导致对气象灾害的误判，从而危及公众的安全。
通过数据质量控制，可以减少这种风险。
对于气象科学家和研究人员来说，高质量的气象数据是开展科研工作的基础。
只有准确的数据才能产生有意义的研究成果。
因此，准确和可靠的气象观测数据对于科学研究和社会生活的重要性不言而喻。
为确保气象观测数据的质量，需要进行数据质量控制。
1襄垣县地面气象观测数据质量控制方法1.1设备维护与校准维护气象观测设备是数据质量控制的首要任务。
气象设备应该接受定期的检查和清洁。
积聚的尘土、雨水、或其他污染物可能会影响设备的准确性。
通过定期的清洁，可以减少这些不确定性。
如果发现设备损坏或不正常运行，及时更换或修复至关重要。
损坏的设备会产生不准确的数据，可能会误导气象预测和科学研究。
维护操作应该详细记录，包括维护日期、维护人员以及维护内容。
这些记录对于追踪设备状态和问题的历史非常有用。
并且设备的准确性需要定期校准，以确保其测量结果与国际标准一致。
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：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料数据集代码：SATE_L3_EOT_MODIS_MWB_MO042N_GLB_V5数据集版本：Version 5.0数据集建立时间：200605302.数据来源：从Goddard Space Flight Center，Distributed Active Archive Center, NASA（美国国家航空航天局, Goddard分布式数据档案中心）引进。
ESDT（Earth Science Date Type） short name: MO042N, long name: MODIS/Terra Level 3 Global Ocean Mapped 4 KM Yearly Ocean Color and Sea Surface Temperature (SST) Flag Byte 2 CylEqDis.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：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料3.1.2.数据集实体文件的内容描述：该数据集是全球海表温度的特殊标识Byte1产品，以地球科学数据类型（ESDT）的形式存储在EOS核心系统（ECS）中。
数据集包括36个海色参数和3个海表温度参数。
海表温度参数变量分别是：由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的日间海表温度资料(D1)、由MODIS的22和23通道（中红外通道）反演的夜间海表温度资料(N2)、由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的夜间海表温度资料(N1)。
海色参数变量包括：412nm的总吸收系数、412nm规格化的背水辐射率、443nm的总吸收系数、443nm规格化的背水辐射率、488nm的总吸收系数、488nm规格化的背水辐射率、490nm (K490)的扩散衰减系数、531nm的总吸收系数、531nm规格化的背水辐射率、551nm的总吸收系数、551nm规格化的背水辐射率、667nm规格化的背水辐射率、678nm规格化的背水辐射率、865nm (tau 865)的气溶胶光学厚度、CZCS总色素浓度、MODIS总色素浓度、分开的颗石藻浓度、浮游植物吸收辐射(ARP)、富含藻胆红素的藻红蛋白浓度(PEB)、富含藻尿胆素的藻红蛋白浓度(PUB)、可利用的瞬时光合辐射(IPAR)、气溶胶辐射比(epsilon 531nm/667nm清水)、气溶胶辐射比(epsilon 765nm/865nm)、溶解的有机物在400nm的吸收 (gelbstoff)、叶绿素-a浓度(SeaWiFS计划的模拟算法)、叶绿素-a浓度(半分析算法)、叶绿素-a浓度(经验算法)、叶绿素荧光线高度、叶绿素荧光效率、叶绿素荧光原始资料、叶绿素在675nm的吸收系数、有颗石藻存在时修正的叶绿素色素资料等。
气象观测元数据要素信息
气象观测元数据要素信息1.观测站点信息：包括观测站点的名称、代码、坐标、高程、区域等。
观测站点的准确定位和地理位置信息对于气象观测数据的解释和分析非常重要。
2.时间信息：包括观测数据的时间范围、观测时间间隔等。
时间信息的准确性对于气象观测数据的分析和预报非常关键，同时还需要考虑观测数据的时效性和时空分辨率。
3.观测项目信息：包括气温、湿度、气压、风速、风向、降水量等。
观测项目的种类和数量取决于观测站点的配置和需要。
观测项目信息对于气象预报和气候研究等都起到至关重要的作用。
4.观测仪器信息：包括所使用的气象观测仪器的型号、精度、校准信息等。
观测仪器的准确性和稳定性直接影响观测数据的质量和可靠性。
5.数据采集和传输信息：包括数据采集设备和数据传输方式等。
数据采集和传输信息需要保证观测数据的实时性和完整性。
6.质量控制信息：包括数据质量控制方法、规范和标准等。
质量控制信息对于保证观测数据的准确性和可靠性至关重要。
7.数据格式信息：包括观测数据的存储格式和编码方式等。
数据格式信息对于数据的存储、传输和交换非常重要。
8.元数据管理信息：包括元数据的更新和维护方式，以及元数据的查找和使用等。
元数据管理信息对于保持元数据的完整性和准确性非常重要。
9.数据访问权限信息：包括数据的访问权限和授权方式等。
数据访问权限信息需要确保观测数据的安全性和合规性。
以上是气象观测元数据要素信息的一些主要内容，这些信息对于气象观测数据的收集、分析和利用非常关键，能够保证气象观测数据的质量和可靠性，进而提高气象预报和气候研究的准确性和精度。
气象数据集元数据的本体推理研究与实现
Ｋｅ ｏｄ ： ｔ ｔ ｍｅ ｏｏｏ ｃ ａ ￣ｃ ｏ ； ｂｅｔ ｏｉ ｔｄ ｏ ｔ ｏ ｙｓｍａｔ ｆ ｅ ｃ ｙｗ ｒｓ ｍｅ ｄ ａ ｔ ｒｌｇ ａｄｔｃ ｅｔ ｎ ｏｊｃ— ｒ ｎｅ ；ｎｏ ｇ；ｅ ｎ ｃｎｅ ｎ ｅ ａ ； ｅ ａ ｉｌ ａｏ ｉ ｅ ｌ ｉｉ ｒ
针对气象数据的特点 、共享工作 的需求以及相关
第２ ０卷 第 ２期
２ ０１ ２年 ４ 月
电 脑 与 信 息 技 术
Ｃ ｍｐ ｔｒ ａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｏ ｕｅ ｎ ｎｏｍａｉ ｅｈ ｏ ｏ
Ｖ １ ＯＮ ． ｏ． ｏ ２ ２
Ａ ｒ２ ｌ ｖ． Ｏ ２
文章编号 ：０ ５ １２ （０ ２ ０ － ０ ４ ０ １０ — ２ ８ ２ １ ）２ ００ － ４
Ｂａ ｅ ｎＭ ｅ ｅ ｒ ｌｇｃ ｌ ｔ ｅｓ ｓ ｄ ｏ ｔｏ ｏｏ ｉａ ａＳ ｔ Ｄａ
Ｌ Ｕｏ ｅ ， Ｗ ｉ ＨＵ ｕ ｉ’ＫＯ ＮＧ ａ 一 Ｙｏ －ｂｎ ， Ｈｕ －ｗＬ ， ｌ ＫＯＮ Ｇ ｕ ２ Ｌ
（ ． ｓｔｔ ｏ Ｍｅｅｒｌｇ， Ｌ Ｕｎｖｒｔ ｆ ｃ ｎ ｅａｄＴｅｈ ｏｏ ， ｎｉｇ２ １ ０， ， ａ １ ｎｔｕｅ ｆ ｔ ｏｏｙ Ｐ Ａ ｉｅｓｙｏ Ｓｉ ｃ ｃｎ ｌｇ Ｎａｊ １ １ １ ． ； Ｉ ｉ ｏ ｉ ｅ ｎ ｙ ｎ Ｃｌｎ ｉ
气 象数 据集元数 据的本体 推理研 究与实现
罗 炜 ， 一 胡友彬 ， 孔华武 孔 ，
（ ． 军理工大学气象学院， １解放 南京
璐
５２ ０ ） １ １０
２ １０ ；．５３ 部 队装备部 ， １ １ １２ ２ ０ ７ 韶关
摘 要： 文章在介 绍气象数据 集特征的基础上 ， 用面向对 象的方法对气象数据集元数据进行对 象化 ， 出了包括元数据 运 提 类、 数据集标识信 息类等 １ ０个元数据类和表 示元数据元素域 的代码表类的构建方法 ， 并在元数据类的基础上运 用本体的 构建方法构建 了 元数据本 体， 最后利 用元数据本体进行语义推理并对文章的工作进行总结。
元数据的概念
元数据的概念元数据（Metadata）,即关于数据的数据,是对数据和信息资源进行描述的信息。
通常认为,元数据是为了更为有效地管理和使用数据而对它进行说明的信息。
所以元数据与其描述的数据内容有着密切联系,不同领域的数据的元数据在内容上差异很大。
地理空间数据的元数据是地理空间的空间数据和属性数据以外的描述地理信息空间数据集的内容、质量、状态和其它特性的一类数据,它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。
其中,对空间数据某一特征的描述,称为一个空间元数据元素。
空间元数据是一个由若干复杂或简单的元数据项组成的集合。
它与非空间元数据的主要区别在于其内容中包含大量与空间位置有关的描述性信息。
研究元数据的作用和意义元数据可用来帮助数据提供者和数据使用者解决数据转换、沟通和理解的问题。
归纳起来,元数据主要有下列几个方面的作用：1)、用来组织、管理和维护空间数据,建立数据文档,并保证即使其主要工作人员退休或调离时,也不会失去对数据情况的了解2)、提供数据存储、数据分类、数据内容、数据质量及数据分发等方面的信息,帮助数据使用者查询检索所需地理空间数据3)、用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心,提供通过网络对数据进行查询检索的方法或途径,以及与数据交换和传输有关的辅助信息4)、通过空间元数据,人们可以接受并理解空间信息,帮助数据使用者了解数据,以便就数据是否能满足其需求作出正确的判断并与自己的空间信息集成在一起,进行不同方面的科学分析和决策。
元数据是使数据充分发挥作用的重要条件之一。
它可以用于许多方面,包括数据文档建立、数据发布、数据浏览、数据转换等。
元数据对于促进数据的管理、使用和共享均有重要的作用。
元数据对于建立空间数据交换网络是十分重要的,往往网络中心通过设在中心的元数据库可以实时地连接各个分发数据的分节点元数据库,帮助潜在的用户找到其特定应用所需要的数据,实现数据共享。
一个完整的元数据系统通常包括三部分,即元数据标准、元数据管理工具和元数据库。
农业大数据-气象数据集内容和文件组织方式参照
农业大数据-气象数据集内容和文件组织方式框架索引2022年3月7日星期一1．文件命名规则表1农业气象观测数据上传文件命名规则农业气象观测数据文件命名上传文件作物要素数据文件Z_AGME_C_CCCC_YYYYMMDDhhmmss_O_CROP.txt自动土壤水分观测Z_ AGME_C_CCCC_yyyymmddhhMMss_O_ASM-FTM.txt基本气象要素数据文件SURF_YYYYMMDDhhmmss_P_AWS.TXT本站气压SURF_GLB_MUL_HOR-PRS-YYYYMMDDhh.TXT气温SURF_GLB_MUL_HOR-TEM-YYYYMMDDhh.TXT相对湿度SURF_GLB_MUL_HOR-RHU-YYYYMMDDhh.TXT降水SURF_GLB_MUL_HOR-PRE-YYYYMMDDhh.TXT蒸发SURF_GLB_MUL_HOR-EVP-YYYYMMDDhh.TXT风向风速SURF_GLB_MUL_HOR-WIN-YYYYMMDDhh.TXT日照SURF_CHN_SSD_HOR_YYYYMMDD.TXT气温、土壤相对湿度、降SEVP_NMC_GISP_S99_EATA20_ACHN_L88_PB_YYYYMMDDhh.JPG/GIF水距平等图片Z_NAFP_C_BABJ_ YYYYMMDDhh ss _P_CLDAS_NRT_CHN_0P0625_DAY-RSM000050- YYYYMMDDhh ss.nc MapGIS文件Z_SEVP_C_BABJ_ YYYYMMDDhh ss_P_SURF_CLI_CHN_MERGE_FY2_PRE_HOUR_GRID_0.10- YYYYMMDDhh ss.grd 2.上传文件参数说明单站上传文件（Z_AGME_I_IIiii_YYYYMMDDhhmmss_O_PPPP[-CCx].txt）和多站上传文件（Z_AGME_C_CCCC_YYYYMMDDhhmmss_O_PPPP.txt）有关参数说明如下：Z：固定代码，表示文件为国内交换的资料。
元数据技术在MDSS实时气象数据库系统建设中的应用
维普资讯
增刊
高峰等 ： 元数据技术在 ＭＤ Ｓ实时气象数据库系统建设 中的应用 Ｓ
２ ３
据种类 和所 对应 数据 日期信 息 。
３ 元 数据 的生成 和维 护
通过 软件 实现 以下 功能 ： （ ） 文本 文件 转成 Ｘ １将 ＭＬ文件 。 （） Ｘ ２ 将 ＭＬ文 件 描 述 的信 息 更 新 到相 应 的元 数 据表 中。
息。
（） ２ 帮助用 户更快 的搜 索和 定位 数据 ， 元数 据一
般 能为用 户和 管理者 提供一 个 如何访 问 数据信 息 的 可交 互 的模 式 ， 方便 用户 的查询 ； （） ３促进气象数据资源的有效利用 ， 避免重复建设 ； （ ） 进数 据管理 ， 录数 据制作 者 和责任 人 的 ４促 记 详 细信息 ， 护 知识产 权 。 保
维普资讯
第 ３ ， ４卷 增刊
２０ ０ ６年 ９月
气
象
科
技
Ｖｏ ． ４， ｕ ｐ １３ Ｓ ｐ ｌ Ｓｐ ０ ６ ｅ ．２ ０
ＭＥ ＴＥ ＯＲＯＬＯＧＩ、 ＣＩ （ＡＬ Ｓ ＥＮＣ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬ Ｅ ＯＧＹ
元数据技术在 ＭＤ Ｓ Ｓ 实时气象数据库 系统建设 中的应 用
图 １给 出建表 相关联 的元 数据 图 。从 图 １可 以 看 出创建 或维 护一 张数据 表 的过程 为 ： （） １ 从界 面上 选择 “ 数据 名称 ” 通过 Ｒ Ｓ ， ＤＢ Ｄ Ｔ ｐ 获得 “ ｙｅ 资料 别名 ” 。 （） ２ 根据 “ 料 别 名 ” 通 过 Ｒ Ｂ Ｓ Ｉｆ 资 ， Ｄ Ｄ ｎｏ可 得到 资料 的表 名 、 是否 需 要 建 分 区 以及 对应 的表 结 构 描述元 数据 表名 。 （） ３ 如果需 要 分 区 ， 据 “ 根 表名 ” 从 Ｒ Ｓ ， ＤＢ Ｄ Ｐ ｒ Ｉｆ ａｔ ｎｏ中可得 到创 建分 区所需 的信 息 。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各类数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库能够处理和分析的数据范围。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的定义和类型。
常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据、Excel电子表格中的数据等。
2. 半结构化数据：半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。
它具有一定的结构，但不符合传统的关系型数据库的模式。
常见的半结构化数据包括XML文件、JSON文件、HTML文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以文本形式存在，没有明确的结构和关系。
常见的非结构化数据包括文档、电子邮件、图片、音频、视频等。
4. 时间序列数据：时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，通常用于分析和预测趋势和模式。
常见的时间序列数据包括股票价格、气象数据、销售数据等。
5. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图像、音频和视频等多种媒体元素的数据。
这种类型的数据通常具有较大的体积和复杂的结构。
常见的多媒体数据包括照片、音乐、电影等。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于解释和管理数据的含义和属性。
它包括数据的来源、格式、结构、关系等信息。
元数据在数据仓库中起着重要的作用，帮助用户理解和使用数据。
在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型。
不同的源数据类型需要采用不同的数据抽取、转换和加载（ETL）技术进行处理和整合。
同时，还需要考虑数据的质量、一致性和安全性等方面的问题，确保数据仓库的可靠性和有效性。
总结：数据仓库的源数据类型包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、多媒体数据和元数据。
根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型，并采用相应的ETL技术进行处理和整合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
元数据负责人职务：高级工程师
元数据负责人角色代码：制作
联系信息
元数据负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号元数据负责人所在城市：北京
元数据负责人行政区：北京
元数据负责人邮政编码：100081
元数据负责人国家：中国
元数据负责人E-Mail：。