第一篇：基于GIS的海量氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究論文

摘要：由于氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)種類多，文件存儲(chǔ)數(shù)目大，一般難以對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的處理，挖掘和分析。該文通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)類型，文件種類等進(jìn)行研究，通過(guò)建立氣象數(shù)據(jù)庫(kù)并連接GIS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，較好的解決了海量數(shù)據(jù)分析和處理問(wèn)題。該方法利用編程軟件，數(shù)據(jù)庫(kù)軟件和GIS技術(shù)對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為海量氣象數(shù)據(jù)分析提供高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理。并最終將數(shù)據(jù)庫(kù)直接連接入強(qiáng)大的分析處理軟件ArcGis。經(jīng)過(guò)測(cè)試表明，該方法可靠性和可操作性很強(qiáng)，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

Abstract： Because meteorological observation data has more kinds and large number files to store.Generally，Mass meteorological data is difficult to process，mine and analyze for further.This paper introduces a method of data analysis through the establishment of meteorological database and the connection of GIS software，based on the type of meteorological data，file type and so on.It is better to solve the problems of massive data which should be analysed and processed.This method uses the programming software，database software and GIS technology to preprocess the massive meteorological data.It provides efficient and accurate data storage and management for mass analysis of meteorological data.And finally the database connects directly into the analysis software ArcGIS，which is good at data processing.According to test results，the reliability and maneuverability is very strong，it is successful to achieve the pre-processing of the massive meteorological data.Key words： GIS； Database； Meteorological data； Pretreatment； ArcGis引言

地理信息系統(tǒng)（GIS）作為一門重要的信息技術(shù)，近年來(lái)在氣象氣候領(lǐng)域內(nèi)引起了廣泛的關(guān)注并得到了初步應(yīng)用。[1]特別是隨著現(xiàn)代氣象觀探技術(shù)的迅速發(fā)展，各級(jí)氣象業(yè)務(wù)部門可獲得的氣象數(shù)據(jù)容量越來(lái)越大，海量的氣象數(shù)據(jù)背后隱藏許多重要信息。但是在傳統(tǒng)的氣象數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶無(wú)法發(fā)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)中存在的某種關(guān)系和規(guī)則，同時(shí)缺乏發(fā)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)背后隱藏知識(shí)手段，從而出現(xiàn)“數(shù)據(jù)爆炸而知識(shí)貧乏”現(xiàn)象。[2]此外氣象數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)作為氣象信息共享平臺(tái)的重要管理系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)的復(fù)雜程度均是前所未有的，需要在集約化和標(biāo)準(zhǔn)化原則下，充分利用成熟的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和大氣科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)加以構(gòu)建。[3]而GIS技術(shù)具有很好的數(shù)據(jù)分析和海量數(shù)據(jù)支持的能力。本文將GIS引入氣象領(lǐng)域，同時(shí)GIS在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用也是一個(gè)新的嘗試。利用GIS提高了氣象數(shù)據(jù)管理的可視化程度和人機(jī)對(duì)話功能。[4] 嘗試?yán)肎IS技術(shù)為詳細(xì)分析氣象數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)、表達(dá)和處理方法做準(zhǔn)備。[5]針對(duì)氣象數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，目前有很多技術(shù)手段包括王楊剛等以面向?qū)ο蟮乃枷?，運(yùn)用C++技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)處理程序，它可以對(duì)22項(xiàng)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。[6]吳文玉以ArcGIS Desktop9.3為地理信息系統(tǒng)平臺(tái)，通過(guò)在ArcGIS下與遠(yuǎn)程氣象數(shù)據(jù)庫(kù)的連接方法，將數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)直接應(yīng)用到GIS中，實(shí)現(xiàn)GIS與氣象數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)融合，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。[7]無(wú)論哪種方法對(duì)氣象數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的建設(shè)是氣象信息系統(tǒng)（氣象信息共享平臺(tái)）建設(shè)的核心和基礎(chǔ)。[8]所以最有效的保存和交流使用數(shù)據(jù)的途徑就是應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)歸整，管理這些重要?dú)庀髷?shù)據(jù)。[9]然后直接連接GIS軟件使用GIS技術(shù)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。因?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)技術(shù)可以將氣象數(shù)據(jù)所具有的空間特征、屬性特征及時(shí)間特征等特點(diǎn)較好地表現(xiàn)出來(lái)，是實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)管理的有效手段。[10]本文通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)的文件類型，存儲(chǔ)格式進(jìn)行研究后提出了一條采用GIS技術(shù)對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法。問(wèn)題的提出

氣象數(shù)據(jù)一般為多年的觀測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的種類多，觀測(cè)年限長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)文本文件多。如中國(guó)氣象共享網(wǎng)下載的1970-2013年日值氣象數(shù)據(jù)為例，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度有44年，826個(gè)氣象站臺(tái)，分為7大類數(shù)據(jù)，超過(guò)15000天的觀測(cè)數(shù)據(jù)，7000萬(wàn)行的記錄數(shù)據(jù)，4億多數(shù)據(jù)單元。數(shù)據(jù)總量達(dá)到5.9G之多。對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，分析，管理和處理成為一個(gè)難題。目前的處理方式主要有兩種方式：（1）在數(shù)據(jù)量不大的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工篩選，然后導(dǎo)入Excel中進(jìn)行處理。（2）根據(jù)要求通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)TXT格式的氣象數(shù)據(jù)的處理。

氣象數(shù)據(jù)的記錄文件數(shù)量巨大，數(shù)據(jù)類型眾多，文本格式數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)單元幾乎都是采用空格的方式進(jìn)行隔離，而Word無(wú)法對(duì)txt格式數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理，Excel只能根據(jù)特殊符號(hào)或者根據(jù)一個(gè)空格一個(gè)格的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入而且數(shù)據(jù)的行數(shù)有限制也無(wú)法滿足數(shù)據(jù)的批量入庫(kù)和處理；利用編程的方式需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的預(yù)處理，編程工作量較大。對(duì)于氣象數(shù)據(jù)的分析往往需要地理信息數(shù)據(jù)，在現(xiàn)階段基于GIS的氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。針對(duì)于此，本文提出一種解決問(wèn)題的思路：首先利用批處理命令處理文本數(shù)據(jù)，然后建立數(shù)據(jù)庫(kù)并利用ArcSDE與ArcGIS相連實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。解決問(wèn)題的流程

氣象數(shù)據(jù)是根據(jù)數(shù)據(jù)的類型，日期分批的按照TXT的格式進(jìn)行存儲(chǔ)并利用空格進(jìn)行單元數(shù)據(jù)隔離。所以需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并然后利用文本編輯軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量預(yù)處理，再利用MS Sql Server進(jìn)行批量入庫(kù)和存儲(chǔ)，最后利用ArcSDE進(jìn)行數(shù)據(jù)連接，批量接入ArcGIS進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析和挖掘。具體技術(shù)路線如圖1所示。氣象數(shù)據(jù)處理流程

4.1 數(shù)據(jù)批量預(yù)處理

氣象數(shù)據(jù)是根據(jù)數(shù)據(jù)的類型，日期分批的按照TXT的格式進(jìn)行存儲(chǔ)并利用空格進(jìn)行單元數(shù)據(jù)隔離的。所以需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并然后才能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量預(yù)處理。此處可利用windows的TXT批量合并命令代碼實(shí)現(xiàn)，使用下面的代碼命令可以使的所在一個(gè)文件夾中的所有文本文件合并入一個(gè)命名為0.txt的文本文件中，具體代碼如下所示。

for % %i in（*.txt）do type %%i>>0.txt

將該命令代碼復(fù)制進(jìn)文本文件中并將數(shù)據(jù)的格式名改為bat。

此處需先將氣象數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)類型比如濕度，溫度，氣壓等進(jìn)行分批處理分別存儲(chǔ)于不同的文件夾中，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)合并。這樣每一個(gè)氣象類型中的0.txt文件都會(huì)存儲(chǔ)著具有相同樣式的行數(shù)據(jù)，便于高精確的批量處理。采用此種方法進(jìn)行批量合并除了可以很好地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理外，更重要的是非常簡(jiǎn)單高效，不需要任何復(fù)雜的編程和進(jìn)行繁瑣的軟件操作。

4.2 用宏命令批量處理數(shù)據(jù)

對(duì)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)類型進(jìn)行合并處理后，需要對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)單元進(jìn)行精確分離，以便于后面的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。此處可利用宏命令對(duì)隔離數(shù)據(jù)的空格利用逗號(hào)進(jìn)行替換，實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)單元按照逗號(hào)形式進(jìn)行隔離。這樣后面的數(shù)據(jù)入庫(kù)將會(huì)全部按照逗號(hào)進(jìn)行隔離入庫(kù)，不會(huì)出現(xiàn)空格和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的錯(cuò)位。可以大幅提高數(shù)據(jù)的精確性。

此處可以用 UltraEdit這款代碼編輯器對(duì)每一個(gè)氣象數(shù)據(jù)類型下的0.txt文件進(jìn)行處理。由于每一個(gè)0.txt文件數(shù)據(jù)量都很大，如果直接利用windows自帶的文本編輯器，容易導(dǎo)致編輯器崩潰，且顯示格式凌亂不利于處理。其他的文本編輯器或者代碼編輯器如 Notepad++，EditPlus等都存在著運(yùn)行過(guò)慢或者數(shù)據(jù)量過(guò)大無(wú)法支持的問(wèn)題。相關(guān)文本處理軟件處理能力如表1所示：

利用UltraEdit啟動(dòng)宏命令后，利用宏錄制下空格被逗號(hào)批量代替的過(guò)程和逗號(hào)被批量清理為一個(gè)數(shù)據(jù)單元一個(gè)逗號(hào)的過(guò)程形成宏命令。利用該命令就可以批量處理所有的0.txt文件實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，如圖2所示。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后所有的氣象數(shù)據(jù)按照地溫、氣壓、蒸發(fā)、降水、濕度、日照、氣溫七類數(shù)據(jù)分表存儲(chǔ)。可以根據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢編輯輸出需要的數(shù)據(jù)。由于每一個(gè)數(shù)據(jù)表中都含有對(duì)應(yīng)的站點(diǎn)號(hào)、經(jīng)度、緯度、高程，年、月、日數(shù)據(jù)。

4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)處理

由于氣象數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)值，是按照度分秒直接合并的，數(shù)據(jù)值不能直接使用，更不能實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的直接操作，需要在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)值進(jìn)行批量處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化操作。

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

EVP蒸發(fā) set X=（經(jīng)度值/100）+（（經(jīng)度值%100）/（60+0.0））

注：EVP蒸發(fā)為數(shù)據(jù)庫(kù)中的表，X為處理完成后所賦值的經(jīng)度值，經(jīng)度值代表數(shù)據(jù)庫(kù)中EVP蒸發(fā)的非正常顯示經(jīng)度數(shù)據(jù)值。

代碼運(yùn)行后，所獲得的數(shù)據(jù)值，完全可以達(dá)到數(shù)據(jù)的操作要求。

4.5 利用ArcSDE連接氣象數(shù)據(jù)庫(kù)

ArcSDE是ArcGIS與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的GIS通道，它允許用戶在多種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中管理地理信息，并使所有的ArcGIS應(yīng)用程序都能夠使用這些數(shù)據(jù)。ArcSDE可以支持MS sql server，DBM，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。ArcSDE是一種數(shù)據(jù)連接方式，數(shù)據(jù)不需要經(jīng)過(guò)繁雜的數(shù)據(jù)導(dǎo)入過(guò)程，而且可以保證數(shù)據(jù)的完整性。

打開(kāi)ArcToolbox工具，選擇數(shù)據(jù)管理工具-地理數(shù)據(jù)庫(kù)管理-創(chuàng)建企業(yè)級(jí)地理數(shù)據(jù)庫(kù)即可。為了連接已經(jīng)建立的氣象數(shù)據(jù)庫(kù)我們?cè)趧?chuàng)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，必須保證企業(yè)級(jí)地理數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例名和數(shù)據(jù)名與氣象數(shù)據(jù)庫(kù)一致。

數(shù)據(jù)庫(kù)連接完畢，在ArcGis中便可直接查看到氣象數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息，可以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和相關(guān)操作。結(jié)束語(yǔ)

本文介紹了一種基于GIS的海量氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。該方法直接實(shí)現(xiàn)了海量氣象數(shù)據(jù)的分類入庫(kù)和管理，解決了一般軟件由于數(shù)據(jù)支持能力限制而無(wú)法對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析的問(wèn)題，該方法不需要進(jìn)行復(fù)雜的編程、數(shù)據(jù)精確度高、數(shù)據(jù)更新方便和可操作性強(qiáng)，節(jié)約了編程開(kāi)發(fā)的時(shí)間和成本。該方法解決了海量氣象數(shù)據(jù)下的部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題，為氣象數(shù)據(jù)基于地理信息的空間化分析提供了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

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第二篇：多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集成技術(shù)研究

多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集成技術(shù)研究

摘要：針對(duì)大量多源異構(gòu)氣象區(qū)域自動(dòng)站數(shù)據(jù)在集成、監(jiān)控方面的困難，結(jié)合區(qū)域自動(dòng)站數(shù)據(jù)特征，建立數(shù)據(jù)映射關(guān)系、基于Wabacus開(kāi)源框架、Java、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一套“多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)”。實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)區(qū)域站數(shù)據(jù)在監(jiān)控平臺(tái)上的無(wú)縫集成，為多源異構(gòu)區(qū)域站數(shù)據(jù)集成方法提供了新的思路，有效解決了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以在同一平臺(tái)上進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控的問(wèn)題。該項(xiàng)技術(shù)研究成果應(yīng)用于“福建省氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集中監(jiān)控系統(tǒng)”中，取得了較好的效果。

關(guān)鍵詞：氣象區(qū)域站；多源異構(gòu)；數(shù)據(jù)集成；Wabacus

中圖分類號(hào)：P208；TP338.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）04-0064-03

前言

隨著現(xiàn)代氣象綜合觀測(cè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，全省綜合觀測(cè)種類眾多。存在每個(gè)觀測(cè)項(xiàng)目均使用獨(dú)立的中心站軟件收集數(shù)據(jù)的問(wèn)題。由于引進(jìn)的設(shè)備廠商和儀器型號(hào)參差不齊，因而獲取到的區(qū)域自動(dòng)站數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也各不相同，又都部署在不同的服務(wù)器上，所采用的數(shù)據(jù)庫(kù)也不統(tǒng)一[1]，導(dǎo)致各個(gè)中心站的數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，難以兼容，這些多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)復(fù)雜而且龐大的數(shù)據(jù)源，監(jiān)控人員只能在每個(gè)中心站軟件中進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控[2，3]，無(wú)法在同一個(gè)平臺(tái)中對(duì)區(qū)域站數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的監(jiān)控和管理，很大程度上增加了數(shù)據(jù)監(jiān)控壓力。因?yàn)橹行恼拒浖疾渴鹪谑〖?jí)信息中心，給市縣級(jí)臺(tái)站信息保障人員日常維護(hù)管理也造成了不小的困擾，市縣級(jí)信保人員無(wú)法及時(shí)掌握區(qū)域站在線狀態(tài)和數(shù)據(jù)要素是否異常等狀態(tài)，特別在現(xiàn)場(chǎng)維修時(shí)需要多次通過(guò)電話詢問(wèn)省級(jí)值班員，降低了工作效率，也增加了省級(jí)值班員工作壓力。因此，多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)如何實(shí)時(shí)、快速有效的集成成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題。區(qū)域站數(shù)據(jù)特征分析

福建省區(qū)域自動(dòng)站目前總共部署了2000多個(gè)站，每個(gè)區(qū)域站都上傳整點(diǎn)數(shù)據(jù)和分鐘數(shù)據(jù)，從宏觀上看，區(qū)域站數(shù)據(jù)具有“多源”、“異構(gòu)”、“量大”等特征[4]。

2.1 多源

多源，指的是多個(gè)數(shù)據(jù)源。福建省區(qū)域站設(shè)備型號(hào)很多（如ZQZ_A、ZQZ_B、WUSH-RG、DZZ4、CAWS600、HYA-M等），參差不齊，多由不同的廠商提供，使用的中心站軟件也不同，因而得到的數(shù)據(jù)都分散在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中[5]，而且數(shù)據(jù)庫(kù)類型也不一樣（如MySQL，SqlServer，Oracle），這就導(dǎo)致了區(qū)域站數(shù)據(jù)的多源性。想要集成這些數(shù)據(jù)，必須對(duì)各類型的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)相應(yīng)的訪問(wèn)接口。

2.2 異構(gòu)

異構(gòu)，指的是數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一。由于缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)范，數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)多由各個(gè)廠商自行定義，加上軟件開(kāi)發(fā)人員的水平和對(duì)氣象監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的不熟悉，使得設(shè)計(jì)出來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型都不一樣，給數(shù)據(jù)集成帶來(lái)了很大的困難。系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 Web網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控

Web網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控利用Wabacus開(kāi)源框架、Jsp網(wǎng)頁(yè)和Java技?g。Wabacus框架是一個(gè)JAVA開(kāi)發(fā)框架，而不是純客戶端框架，可以完成SSH框架的功能，它可以與任意框架（比如SSH框架）在同一項(xiàng)目中共存，采用面向聲明的編程思想，極少編輯就可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)編輯、表單等功能。它支持熱部署，高靈活性，高擴(kuò)展性，支持IE、Firefox、Chrome、Opera等多種瀏覽器。

3.2 多數(shù)據(jù)庫(kù)支持

Wabacus框架支持Oracle、SqlServer、MySql、DB2數(shù)據(jù)庫(kù)多個(gè)類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)標(biāo)簽，可配置多個(gè)數(shù)據(jù)源，每個(gè)數(shù)據(jù)源配置一個(gè)子標(biāo)簽。

3.3 異構(gòu)數(shù)據(jù)處理

對(duì)于異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成，需要把不同數(shù)據(jù)庫(kù)（或者相同數(shù)據(jù)庫(kù)）中不同表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，再插入到新建的總表中。由于存在表列名定義和列數(shù)量不同，為此，我們需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)映射關(guān)系來(lái)統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。結(jié)合氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)的特征，在監(jiān)控服務(wù)器上建立了一個(gè)總表，總表由所有區(qū)域站數(shù)據(jù)要素來(lái)定義。這個(gè)插入過(guò)程由系統(tǒng)后臺(tái)服務(wù)定時(shí)完成。

3.4 定時(shí)采集服務(wù)

在后臺(tái)設(shè)計(jì)JAVA定時(shí)器，定時(shí)收集多個(gè)中心站數(shù)據(jù)庫(kù)里的區(qū)域自動(dòng)站數(shù)據(jù)。區(qū)域自動(dòng)站儀器不斷上傳采集到的數(shù)據(jù)，要求入庫(kù)系統(tǒng)必須穩(wěn)定運(yùn)行，一旦停止運(yùn)行或者出現(xiàn)故障，肯定會(huì)導(dǎo)致監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的延遲、丟失，出現(xiàn)誤告警的情況。因此，我們對(duì)這個(gè)服務(wù)進(jìn)行“升級(jí)”，即使服務(wù)掛掉，也能通過(guò)網(wǎng)頁(yè)告警方式通知值班員，處理方式也很簡(jiǎn)單，啟動(dòng)服務(wù)就可以自動(dòng)補(bǔ)調(diào)丟失的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

4.1 總體架構(gòu)

多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)是基于面向服務(wù)的架構(gòu)體系，使用Wabacus開(kāi)源框架，Java技術(shù)，JSP網(wǎng)頁(yè)技術(shù)，結(jié)合多種數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技術(shù)開(kāi)發(fā)完成的。采用MVC三層架構(gòu)、數(shù)據(jù)映射、轉(zhuǎn)換等技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中間件，不需要更改原始的數(shù)據(jù)格式或者存儲(chǔ)，只需要修改相應(yīng)的配置文件就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成。

4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程

多源異構(gòu)氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程如圖1所示，通過(guò)Java定時(shí)任務(wù)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，得到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)中間件進(jìn)行數(shù)據(jù)的映射轉(zhuǎn)換操作，得到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式的結(jié)果集，最后由入庫(kù)程序進(jìn)行入庫(kù)操作。

系統(tǒng)的核心部分是中間件的設(shè)計(jì)，中間件的作用是起到統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的作用。向上為多源數(shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口，向下為集成平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)提供統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)，從而完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成。各數(shù)據(jù)源獨(dú)立運(yùn)行，互不干擾，中間件只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。

中間件從定時(shí)采集程序獲得原始數(shù)據(jù)，并不能直接進(jìn)行入庫(kù)操作，必須對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。如果源數(shù)據(jù)表和目標(biāo)表結(jié)構(gòu)相同，則中間件不處理，直接轉(zhuǎn)到結(jié)果集；如果源數(shù)據(jù)表和目標(biāo)表的字段名不同，則需要對(duì)字段名進(jìn)行映射，映射的方法是利用SQL語(yǔ)句對(duì)結(jié)果集進(jìn)行字段的映射。

Web網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控利用Wabacus開(kāi)源框架、Jsp網(wǎng)頁(yè)和Java技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全省區(qū)域站數(shù)據(jù)監(jiān)控，網(wǎng)頁(yè)具有定時(shí)刷新，報(bào)表導(dǎo)出，收?qǐng)?bào)率統(tǒng)計(jì)，聲音告警等各種功能。由于區(qū)域站要素的不同，不可能用一張XML網(wǎng)頁(yè)模版去顯示每個(gè)站的要素，因此需要配置站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的XML網(wǎng)頁(yè)[6]。

數(shù)據(jù)庫(kù)端設(shè)計(jì)遵循SQL語(yǔ)言規(guī)范，利用SQL語(yǔ)句優(yōu)化技術(shù)（比如建立存儲(chǔ)過(guò)程和數(shù)據(jù)庫(kù)表索引等），快速查詢各中心站數(shù)據(jù)庫(kù)信息。

4.3 系統(tǒng)功能

該項(xiàng)技術(shù)研究成果應(yīng)用于福建省氣象區(qū)域站數(shù)據(jù)集中監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)首頁(yè)如圖2所示。首頁(yè)是將福建省全省的區(qū)域站按照分地市監(jiān)控起來(lái)了，頁(yè)面定時(shí)2分鐘自動(dòng)刷新，當(dāng)某個(gè)地市的區(qū)域站在線率小于85%（閾值可根據(jù)需要設(shè)置）時(shí)，頁(yè)面就會(huì)通過(guò)聲音、滾屏等方式對(duì)故障地區(qū)進(jìn)行告警，省一級(jí)值班人員就可以快速響應(yīng)處理，從而提升數(shù)據(jù)的時(shí)效性。

以福州地區(qū)為例，市級(jí)監(jiān)控首頁(yè)如圖3所示。市級(jí)關(guān)心的是本市區(qū)域站的運(yùn)行情況，因此這里把該地區(qū)所有的區(qū)域站都集中在一個(gè)頁(yè)面上監(jiān)控，頁(yè)面也是定時(shí)2分鐘自動(dòng)刷新。當(dāng)有站點(diǎn)故障沒(méi)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行滾屏和聲音告警，提醒市級(jí)值班員處理。要是某些站點(diǎn)的確故障了，一時(shí)恢復(fù)不過(guò)來(lái)，可以將站點(diǎn)監(jiān)控狀態(tài)設(shè)為故障，這樣系統(tǒng)就不會(huì)對(duì)故障站點(diǎn)進(jìn)行報(bào)警了。結(jié)語(yǔ)

隨著現(xiàn)代氣象綜合觀測(cè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，全省綜合觀測(cè)種類越來(lái)越多，必須對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)控統(tǒng)一化。福建省區(qū)域站數(shù)據(jù)集中監(jiān)控系統(tǒng)已投入運(yùn)行半年多時(shí)間，運(yùn)行穩(wěn)定，為業(yè)?展芾砣嗽?、市季劘懀中心壹s疤ㄕ救嗽碧峁┦凳比?省區(qū)域自動(dòng)站數(shù)據(jù)監(jiān)控，包括站點(diǎn)的在線狀態(tài)、最新到報(bào)時(shí)間、在線率和收?qǐng)?bào)率統(tǒng)計(jì)等，并具備監(jiān)控報(bào)警功能，不但可以做到快速響應(yīng)，進(jìn)而提升站點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)效性，也很大程度上減輕了值班員的監(jiān)控壓力。

通過(guò)該系統(tǒng)，可快捷查詢?nèi)^(qū)域自動(dòng)站整體的運(yùn)行情況，業(yè)務(wù)保障人員通過(guò)該系統(tǒng)發(fā)出的站點(diǎn)離線告警，可以做到及時(shí)響應(yīng)、排查、處理；通過(guò)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表功能，對(duì)管理部門今后判斷自動(dòng)站的運(yùn)行狀態(tài)也具有一定的參考價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]陳巍，劉藝雯.異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)遷移測(cè)試軟件的研究與實(shí)現(xiàn)[J].安徽工程科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，25（4）：35-39.[2]李軍懷，周明全，耿國(guó)華，等.XML在異構(gòu)數(shù)據(jù)集成中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2002，22（9）：10-12.[3]陳騫，羅智佳，毛宗源.基于C/S和B/S混合結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)采集與整合系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2006，（7）：188-190.[4]張峰.基于多源異構(gòu)勘察數(shù)據(jù)的工程勘察信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].測(cè)繪通報(bào)，2013，（1）：87-89.[5]何朝陽(yáng)，巨能攀，黃健.基于Web-GIS的公路邊坡安全管理系統(tǒng)研究[J].地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù)，2012，23（1）：91-95.[6]王智軍.基于XML的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成研究[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，26（3）：19-21.

第三篇：經(jīng)濟(jì)技術(shù)環(huán)保代理發(fā)表職稱論文發(fā)表-地面氣象測(cè)報(bào)觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制思考建議論文選題題目

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關(guān)鍵詞：企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃論文，婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)論文，教育技術(shù)論文

1……AI方法在地面氣溫觀測(cè)資料質(zhì)量控制中的應(yīng)用 2……復(fù)雜天氣條件下開(kāi)展地面氣象觀測(cè)工作探討 3……基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的自動(dòng)站觀測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析 4……自動(dòng)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制

5……北京325米氣象塔上CO_2梯度觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與評(píng)價(jià) 6……烏魯木齊市氣象塔梯度觀測(cè)資料質(zhì)量控制與處理 7……地面降水的多源數(shù)據(jù)輔助質(zhì)量控制方法

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8……雙套自動(dòng)站地面溫度觀測(cè)數(shù)據(jù)差異分析

9……GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)坐標(biāo)解算精度的影響分析 10……GPS靜態(tài)觀測(cè)中數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)

11……基于遙感和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的水稻生長(zhǎng)季長(zhǎng)度空間建模 12……基于地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的FY_2D云量訂正研究

13……基于志愿觀測(cè)船舶和浮標(biāo)數(shù)據(jù)的SST日產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)研究 14……GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析軟件設(shè)計(jì)

15……地面氣象觀測(cè)缺測(cè)記錄替代方法的誤差特征分析

16……不同邊界層參數(shù)化方案和陸面過(guò)程參數(shù)化方案對(duì)一次梅雨鋒暴雨顯式對(duì)流模擬的影響分析

17……淺談大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)人力資源管理變革的思考 18……2015年“十一”期間北京市大氣重污染過(guò)程分析

19……基于國(guó)家電波觀測(cè)站網(wǎng)電離層垂測(cè)數(shù)據(jù)的地震電離層異常研究進(jìn)展 20……后聯(lián)網(wǎng)直報(bào)時(shí)期數(shù)據(jù)中心建設(shè)若干問(wèn)題的思考 21……地面報(bào)中高山站資料的應(yīng)用分析 22……2015年北京“閱兵藍(lán)”特征及成因探討 23……關(guān)于鹽城大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究與思考 24……名城歷史傳承中的檔案文化建設(shè)

25……不同站網(wǎng)密度對(duì)熱帶氣旋降水氣候統(tǒng)計(jì)特征分析的影響 26……醫(yī)療責(zé)任險(xiǎn)在醫(yī)院開(kāi)展10年的效果評(píng)析與思考 27……探尋東西方2型糖尿病的差異——從現(xiàn)象到本質(zhì)的思考 28……中國(guó)西南五省參考作物蒸散量時(shí)空變化分析

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29……夏季太湖局地氣候效應(yīng)的數(shù)值模擬研究

30……基于飛機(jī)和MODIS觀測(cè)的華北地區(qū)氣溶膠標(biāo)高分析 31……上海地區(qū)移動(dòng)型雷暴陣風(fēng)鋒特征統(tǒng)計(jì)分析

32……一次基于綜合探測(cè)資料的山東半島冷流暴雪特征分析 33……變形觀測(cè)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)傅里葉分析 34……多氣候情景下大興安嶺森林燃燒性評(píng)估

35……中國(guó)地面氣溫自適應(yīng)遞減平均降尺度方法的改進(jìn)研究

36……氣候變化背景下東北地區(qū)太陽(yáng)能資源多時(shí)間尺度空間分布與變化特征

37……注重發(fā)展學(xué)生數(shù)據(jù)分析觀念的教學(xué)實(shí)踐與思考——以八年級(jí)《平均數(shù)》教學(xué)為例 38……測(cè)氡儀檢定報(bào)告自動(dòng)生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)

39……基于數(shù)字相機(jī)的草地物候模擬及其與氣象因子關(guān)系的研究 40……基于氣象數(shù)據(jù)的供熱機(jī)組調(diào)峰能力預(yù)測(cè)方法

41……地基微波輻射計(jì)亮溫觀測(cè)數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量控制與效果分析

42……經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解質(zhì)量控制法在地面觀測(cè)資料變分同化中的個(gè)例研究與應(yīng)用 43……地面氣象觀測(cè)資料在空氣法規(guī)模型的標(biāo)準(zhǔn)化研究 44……自動(dòng)氣象站蒸發(fā)量觀測(cè)疑誤數(shù)據(jù)診斷分析處理 45……地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息檢測(cè)技術(shù) 46……百葉箱和通風(fēng)防輻射罩氣溫觀測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)比與訂正 47……北京市藥品不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)報(bào)告質(zhì)量評(píng)價(jià) 48……基于自動(dòng)觀測(cè)的天氣現(xiàn)象電碼自動(dòng)編制實(shí)現(xiàn)流程 49……中國(guó)內(nèi)陸TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估 50……基于前置模式的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)整合技術(shù)實(shí)現(xiàn)

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51……對(duì)地觀測(cè)大數(shù)據(jù)處理:挑戰(zhàn)與思考 52……機(jī)場(chǎng)低能見(jiàn)度自動(dòng)觀測(cè)設(shè)備測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)比 53……中國(guó)區(qū)域多種數(shù)值模式資料的地面氣象要素評(píng)估

54……高壓線路對(duì)GPS接收機(jī)性能及觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量影響的測(cè)試與分析

55……高校數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育實(shí)踐的思考和建議——基于哈佛大學(xué)案例和我國(guó)圖書情報(bào)人員訪談的分析

56……IVSA模型在雙來(lái)源自動(dòng)站小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)拼接中的應(yīng)用 57……地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)代表性評(píng)價(jià)方法研究進(jìn)展 58……量測(cè)系統(tǒng)的能觀度和狀態(tài)估計(jì)精度

59……近50年中國(guó)降水格點(diǎn)日值數(shù)據(jù)集精度及評(píng)估

60……我國(guó)電視數(shù)據(jù)新聞節(jié)目創(chuàng)新路徑思考——以央視特別報(bào)道《數(shù)說(shuō)命運(yùn)共同體》為例 61……據(jù)珊瑚化石討論測(cè)水組的對(duì)比 62……祁雨溝地區(qū)金礦床穩(wěn)定同位素研究

63……多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在華北西部區(qū)域城市空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 64……湖北省地面觀測(cè)報(bào)文及傳輸方式調(diào)整 65……地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)集成平臺(tái)

66……氣象測(cè)報(bào)中地面溫度短時(shí)突變的分析判斷

67……一種基于GEP的地面氣溫觀測(cè)資料的質(zhì)量控制方法 68……著力提高畜牧業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理之思考 69……地面氣象觀測(cè)中結(jié)冰自動(dòng)化觀測(cè)的研究

70……雷達(dá)徑向風(fēng)觀測(cè)在華北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)三維變分同化應(yīng)用試驗(yàn) 71……對(duì)我國(guó)人口普查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的若干思考

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72……氣象檔案數(shù)字化流程

73……北斗觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查與分析

74……報(bào)業(yè)“轉(zhuǎn)型”也得靠“算出來(lái)”——大數(shù)據(jù)時(shí)代報(bào)業(yè)轉(zhuǎn)型的思考 75……利用Landsat TM數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證GLASS反照率產(chǎn)品 76……Fabrication of Thin-Film LAPS with Amorphous Silicon 77……南海海底天然地震臺(tái)陣觀測(cè)實(shí)驗(yàn)及其數(shù)據(jù)質(zhì)量分析 78……關(guān)于紅綠燈的觀測(cè)、探究與思考

79……利用空間大地測(cè)量觀測(cè)數(shù)據(jù)研究北美陸地水儲(chǔ)量變化 80……2008年以來(lái)國(guó)外的中國(guó)當(dāng)代社會(huì)史研究 81……基于天氣雷達(dá)的長(zhǎng)江三峽區(qū)間降雨定量估測(cè)方法 82……低頻天氣圖方法在湖南省雨季強(qiáng)降水過(guò)程預(yù)報(bào)中的應(yīng)用 83……形變觀測(cè)數(shù)據(jù)中短臨前兆異常的追蹤識(shí)別方法 84……數(shù)字化天頂望遠(yuǎn)鏡觀測(cè)圖像及數(shù)據(jù)處理

85……中國(guó)的PM2.5和對(duì)流層臭氧及污染物排放控制對(duì)策的綜合分析 86……基于GIS的小麥白粉病防控氣象服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用 87……中國(guó)南方雙季稻春季冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè) 88……交換特征及其影響因素

89……BJ-RUC系統(tǒng)模式地面氣象要素預(yù)報(bào)效果評(píng)估 90……基于地對(duì)空觀測(cè)光譜的大氣CO2柱濃度反演分析 91……新一代天氣雷達(dá)三維組網(wǎng)產(chǎn)品在人工防雹的應(yīng)用 92……北京城區(qū)近地面比濕和風(fēng)場(chǎng)時(shí)空分布特征 93……正點(diǎn)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)維護(hù)中數(shù)據(jù)異常的分析處理

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94……地溫測(cè)報(bào)質(zhì)量與信息規(guī)則庫(kù)的關(guān)系 95……城市地表湍流觀測(cè)數(shù)據(jù)的后處理及質(zhì)量控制 96……地面氣象測(cè)報(bào)業(yè)務(wù)試題庫(kù)自動(dòng)化管理系統(tǒng)

97……面向黑河無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法研究 98……區(qū)域氣象觀測(cè)資料分析應(yīng)用系統(tǒng)

99……新建地面氣象自動(dòng)站資料質(zhì)量控制方法設(shè)計(jì) 100……基于QFD的自動(dòng)氣象站運(yùn)行質(zhì)量測(cè)評(píng)

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