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)

第四章技术架构实现方案 (49)

4.1概述 (49)

4.2技术架构的关键问题 (49)

4.2.1 hadoop (49)

4.2.2 数据库 (49)

4.2.3 流计算 (50)

4.3数据库功能支持 (50)

4.3.1 开发及应用接口 (50)

4.3.2 SQL语法兼容性 (52)

4.3.3 生命周期管理功能 (55)

4.3.4 热数据 (56)

4.3.5 冷数据 (56)

4.3.6 表分区功能 (57)

4.3.7 表压缩功能 (58)

4.3.8 大表索引管理 (58)

4.3.9 数据导入与导出 (59)

4.3.10 多级数据存储 (60)

4.3.11 半结构化与非结构化数据支持 (61)

4.3.12 全文数据处理 (61)

4.3.12.1 安全可靠与运维能力 (62)

4.3.12.2 资源管理 (62)

4.3.12.3 系统容错性 (65)

4.3.13 单点故障消除 (66)

4.3.14 容灾与备份 (68)

4.3.15 在线扩容 (69)

第五章大数据创新平台设计 (70)

5.1质控治理服务（云平台） (70)

5.1.1 质量规则 (72)

5.1.3 数据比对 (73)

5.1.4 数据检测 (74)

5.1.5 数据质量评分 (74)

5.2数据资源服务（云平台和智慧城市） (75)

5.2.1 架构设计 (75)

5.2.2 服务总线 (76)

5.2.2.1 服务总线架构 (76)

5.2.2.2 服务生命周期管理 (77)

5.2.2.3 服务目录 (78)

5.2.2.4 服务授权 (79)

5.2.2.5 服务网关 (79)

5.2.2.6 服务监控 (80)

5.2.2.7 服务SDK (80)

5.2.3 数据超市 (81)

5.2.3.1 数据多维展示 (81)

5.2.3.2 数据检索 (82)

5.2.3.3 数据订阅 (82)

5.2.3.4 数据评分、评论 (82)

5.2.3.5 数据可视化 (83)

5.2.3.6 数据气象局 (83)

5.2.3.7 数据反馈 (84)

5.3数据资源服务 (84)

5.3.1 数据目录创建 (84)

5.3.1.1 数据目录申请 (84)

5.3.1.2 数据集目录完善 (85)

5.3.1.3 数据目录初始化 (86)

5.3.2 标签生成 (86)

5.3.3 目录审批管理 (86)

5.4.1 数据挖掘 (87)

5.4.2 数据可视化 (91)

5.4.2.1 地图 (92)

5.4.2.2 图表 (93)

5.5数据开放服务 (103)

5.5.1 数据开放目录管理 (103)

5.5.1.1 目录设计 (103)

5.5.1.2 数据开放目录的梳理 (104)

5.5.2 数据开放加工机制 (104)

5.5.2.1 数据再整理 (104)

5.5.2.2 数据失真 (105)

5.5.3 数据开放方式管理 (107)

5.5.4 数据开放生命周期管理 (107)

5.5.4.1 数据规划设计 (107)

5.5.4.2 数据运行维护 (108)

5.5.4.2.1 待发布数据集 (108)

5.5.4.2.2 数据集目录查询 (108)

5.5.4.2.3 数据集更新 (108)

5.5.4.2.4 数据集目录修改 (109)

5.5.4.2.5 数据集目录下线 (110)

5.5.4.2.6 数据集目录删除 (110)

5.5.4.2.7 数据绩效评价 (110)

5.5.5 数据开放授权管理 (110)

5.5.6 开放服务管理机制 (111)

5.5.6.1 数据目录申请流程 (111)

5.5.6.2 数据集目录完善 (112)

第六章基础资源平台设计 (113)

6.1网络设计 (113)

6.1.1 系统现状 (113)

6.1.1.1 网络结构现状 (113)

6.1.1.2 系统资源现状 (113)

6.1.1.3 网络带宽现状 (115)

6.1.1.4 路由协议现状 (115)

6.1.2 需求分析 (115)

6.1.2.1 网络结构需求 (115)

6.1.2.2 网络分区需求 (116)

6.1.2.3 网络带宽需求 (117)

6.1.2.4 网络高性能需求 (119)

6.1.2.5 网络负载均衡需求 (119)

6.1.3 数据中心网络系统设计 (119)

6.1.3.1 系统设计原则 (119)

6.1.3.2 网络结构规划 (121)

6.1.3.2.1 网络层次规划 (121)

6.1.3.2.2 网络分区规划 (123)

6.1.3.3 网络总体结构设计 (126)

6.1.3.4 数据中心核心层设计 (128)

6.1.3.5 数据中心接入层设计 (133)

6.1.3.6 lP地址规划 (137)

6.1.3.7 数据中心路由设计 (139)

6.1.3.7.1 路由协议选择 (139)

6.1.3.7.2 数据中心内部路由设计 (140)

6.1.3.7.3 数据中心与外部网络路由设计 (141)

6.1.3.8 负载均衡系统设计 (142)

6.1.3.8.1 全局负载均衡系统设计 (142)

6.1.3.8.2 应用负载均衡系统设计 (144)

6.1.3.9 可靠性设计 (144)

6.1.3.9.1 网络总体结构可靠性设计 (144)

6.1.3.9.2 数据中心设备冗余设计 (146)

6.1.3.9.3 链路冗余设计 (147)

6.1.3.10 带外管理网络设计 (149)

6.1.3.10.1 带外管理简介 (149)

6.1.3.10.2 带外管理的必要性 (150)

6.1.3.10.3 数据中心带外管理网络设计 (150)

6.1.3.11 NTP（网络时间同步）系统设计 (150)

6.1.3.11.1 NTP概述 (151)

6.1.3.11.2 NTP的工作原理 (151)

6.1.3.11.3 NTP系统设计 (152)

6.1.4 同城DWDM系统设计 (153)

6.1.4.1 传输网的需求 (153)

6.1.4.2 传输技术的选择 (154)

6.1.4.3 同城数据中心DWDM传输网络设计 (155)

6.1.4.4 可靠性设计 (157)

6.2气象局云大数据平台基础设施建设需求分析 (157)

6.2.1 建设需求分析 (157)

6.2.1.1 系统现状 (157)

6.2.1.1.1 关键业务系统 (157)

6.2.1.1.2 数据系统 (158)

6.2.1.1.3 备份系统 (158)

6.2.1.2 容灾建设考虑因素 (159)

6.2.2 气象局云大数据平台基础设施建设技术方案建议 (162)

6.2.2.1 总体架构平台概述 (162)

6.2.2.2 气象局云计算平台设计 (163)

6.2.2.2.1 气象局云平台基础架构 (163)

6.2.2.2.2 气象局云计算管理平台 (164)

6.2.2.2.3 气象局云计算安全 (169)

6.2.2.3 计算资源池建设方案建议 (170)

6.2.2.3.2 虚拟化资源池建设 (172)

6.2.2.3.3 数据库平台建设 (174)

6.2.2.3.4 资源管理平台 (175)

6.2.2.4 存储资源池建设方案建议 (175)

6.2.2.4.1 存储资源池建设原则 (175)

6.2.2.4.2 存储数据类型 (176)

6.2.2.4.3 数据存储模式 (179)

6.2.2.4.4 存储资源池建设方案 (180)

6.2.2.5 备份系统建设方案建议 (182)

6.2.2.5.1 数据备份系统建设方案 (182)

6.2.2.6 系统资源管理平台建设方案建议 (186)

6.2.3 气象局云大数据平台基础设施平台两地三中心建设方案建议 (188)

6.2.3.1 两地三中心建设依据 (188)

6.2.3.2 两地三中心建设目标 (189)

6.2.3.3 容灾技术的选择 (190)

6.2.3.4 两地三中心总体架构设计建议 (191)

6.2.3.4.1 总体架构描述 (192)

6.2.3.4.2 资源池功能描述 (193)

6.2.3.4.3 总体架构设计 (193)

第七章大数据支撑平台设计 (199)

7.1设计思路 (199)

7.1.1 轻量服务化架构 (199)

7.1.2 弹性可扩展 (200)

7.1.3 开放共享 (200)

7.1.4 安全可靠 (200)

7.1.5 自主可控 (200)

7.2设计内容 (201)

7.2.1 数据存储 (203)

7.2.1.2 分布式数据库 (206)

7.2.1.2.1 基于MySQL的关系数据库集群 (206)

7.2.1.2.2 基于HBase的NoSQL数据库集群 (207)

7.2.1.3 分布式缓存 (210)

7.2.1.3.1 基于Memcached的缓存 (210)

7.2.1.3.2 基于Redis的缓存 (212)

7.2.1.3.3 缓存分片路由控制器 (213)

7.2.2 计算能力 (213)

7.2.2.1 离线计算Map/Reduce (215)

7.2.2.2 离线计算Hive (216)

7.2.2.3 流式计算Storm (217)

7.2.2.4 内存计算Impala (217)

7.2.2.5 图计算 (218)

7.2.3 高速服务框架 (218)

7.2.3.1 服务注册中心 (219)

7.2.3.2 服务监控中心 (220)

7.2.3.3 服务引擎 (220)

7.2.4 垂直搜索引擎 (221)

7.2.5 开放服务 (223)

7.2.5.1 云服务器 (223)

7.2.5.2 云存储 (223)

7.2.5.3 关系数据库 (223)

7.2.5.4 海量结构化存储 (224)

7.2.5.5 云搜索 (224)

7.2.5.6 消息推送 (224)

7.2.5.7 负载均衡 (225)

7.2.5.8 云监控 (225)

7.2.6 分布式应用服务器 (225)

第八章大数据创新平台设计 (226)

8.1采集整合服务 (226)

8.1.1 现状分析 (226)

8.1.2 设计思路 (226)

8.1.2.1 爬取方式 (227)

8.1.2.2 购买方式 (227)

8.1.2.3 合作方式 (227)

8.1.2.4 数据整合 (228)

8.1.3 设计内容 (228)

8.1.3.1 互联网原始数据采集 (228)

8.1.3.2 互联网合作伙伴数据采集 (230)

8.1.3.3 其他部门数据采集 (230)

8.1.3.4 社会机构和商业组织数据采集 (231)

8.1.3.5 数据整合 (231)

8.1.4 分步建设 (231)

8.1.4.1 互联网原始数据 (232)

8.1.4.2 互联网合作伙伴数据 (232)

8.1.4.3 国家其他部门数据 (232)

8.1.4.4 社会机构和商业组织数据 (232)

8.1.5 运营方式 (233)

8.2质控治理服务（云平台） (234)

8.2.1 质量规则 (235)

8.2.2 自动化监控数据流转 (236)

8.2.3 数据比对 (237)

8.2.4 数据检测 (238)

8.2.5 数据质量评分 (238)

8.3数据资源服务（云平台和智慧城市） (238)

8.3.1 架构设计 (238)

8.3.2 服务总线 (240)

8.3.2.2 服务生命周期管理 (241)

8.3.2.3 服务目录 (242)

8.3.2.4 服务授权 (242)

8.3.2.5 服务网关 (242)

8.3.2.6 服务监控 (243)

8.3.2.7 服务SDK (244)

8.3.3 数据超市 (244)

8.3.3.1 数据多维展示 (244)

8.3.3.2 数据检索 (245)

8.3.3.3 数据订阅 (245)

8.3.3.4 数据评分、评论 (245)

8.3.3.5 数据可视化 (246)

8.3.3.6 数据气象局 (246)

8.3.3.7 数据反馈 (247)

8.4数据资源服务 (247)

8.4.1 数据目录创建 (247)

8.4.1.1 数据目录申请 (247)

8.4.1.2 数据集目录完善 (248)

8.4.1.3 数据目录初始化 (248)

8.4.2 标签生成 (248)

8.4.3 目录审批管理 (249)

8.5数据洞察服务（云平台） (249)

8.5.1 数据挖掘 (249)

8.5.2 数据可视化 (254)

8.5.2.1 地图 (254)

8.5.2.2 图表 (255)

8.6数据开放服务 (264)

8.6.1 数据开放目录管理 (264)

8.6.1.2 数据开放目录的梳理 (266)

8.6.2 数据开放加工机制 (266)

8.6.2.1 数据再整理 (266)

8.6.2.2 数据失真 (267)

8.6.3 数据开放方式管理 (269)

8.6.4 数据开放生命周期管理 (269)

8.6.4.1 数据规划设计 (269)

8.6.4.2 数据运行维护 (270)

8.6.4.2.1 待发布数据集 (270)

8.6.4.2.2 数据集目录查询 (270)

8.6.4.2.3 数据集更新 (270)

8.6.4.2.4 数据集目录修改 (271)

8.6.4.2.5 数据集目录下线 (271)

8.6.4.2.6 数据集目录删除 (271)

8.6.4.3 数据绩效评价 (272)

8.6.5 数据开放授权管理 (272)

8.6.6 开放服务管理机制 (273)

8.6.6.1 数据目录申请流程 (273)

8.6.6.2 数据集目录完善 (274)

第九章信息安全中心设计 (275)

9.1气象局云安全风险分析 (275)

9.1.1 气象局云环境面临的传统安全威胁 (275)

9.1.2 气象局云环境面临的新型安全威胁 (276)

9.1.2.1 IaaS安全威胁 (276)

9.1.2.2 PaaS安全威胁 (297)

9.1.2.3 DaaS安全威胁 (308)

9.1.2.4 SaaS安全威胁 (314)

9.1.2.5 运维服务安全威胁 (320)

9.2气象局云安全建设方案 (324)

9.2.1 IaaS层安全建设方案 (324)

9.2.1.1 规划安全域 (325)

9.2.1.2 安全池建设 (327)

9.2.2 PaaS平台安全 (332)

9.2.2.1 方案总体设计 (332)

9.2.2.2 软件健康上线 (333)

9.2.2.3 服务中间件安全 (336)

9.2.2.4 PaaS平台高可用性 (337)

9.2.2.5 PaaS平台运维集中管控 (340)

9.2.3 DaaS层安全建设方案 (342)

9.2.3.1 云数据防泄漏系统 (342)

9.2.3.2 数据服务安全使用体系 (344)

9.2.4 SaaS层安全建设方案 (346)

9.2.4.1 云应用访问控制 (346)

9.2.4.2 应用攻击防护 (351)

9.2.5 安全服务中心建设方案 (352)

9.2.5.1 日志池 (358)

9.2.5.2 日志审计倒查系统 (360)

第十章运维监控中心设计 (365)

10.1云计算中心运维服务方案 (365)

10.1.1 运维服务体系建设说明 (365)

10.1.1.1 运维服务体系建设需求 (365)

10.1.1.2 运维服务体系建设目标 (366)

10.1.1.3 运维服务体系建设意义 (367)

10.1.2 运维服务体系架构 (368)

10.1.2.1 服务宗旨 (368)

10.1.2.2 气象局云中心服务体系架构 (368)

10.1.2.2.1 组织管理模式层 (369)

10.1.2.2.2 制度规范层 (369)

10.1.2.2.3 技术支撑层 (369)

10.1.2.3 体系建设内容 (370)

10.1.2.3.1 组织模式 (370)

10.1.2.3.2 管理制度 (371)

10.1.2.3.3 管理流程 (372)

10.1.2.3.4 绩效考核 (372)

10.1.2.3.5 运维费用 (372)

10.1.2.3.6 技术支撑 (373)

10.1.3 云计算中心运维服务内容 (373)

10.1.3.1 驻场服务支持 (373)

10.1.3.2 搬迁服务 (377)

10.1.3.3 系统迁移 (378)

10.1.3.4 云托管服务 (378)

10.1.3.5 二次开发服务 (380)

10.1.3.6 其他增值服务 (380)

10.1.3.7 突发事件管理与应急响应预案 (390)

10.1.3.8 驻场运维服务目录 (391)

10.1.3.9 云运维术语 (398)

10.1.4 云计算中心监控方案和排障方法 (399)

10.1.4.1 有效支持多种监控类型 (399)

10.1.4.2 安全可靠的监控手段 (399)

10.1.4.3 监控分类 (400)

10.1.4.4 排障方法 (402)

10.1.5 体系建设的效果分析 (403)

10.2系统迁移方案规划 (406)

10.2.1 迁移原则 (406)

10.2.2 迁移步骤 (406)

第十一章平台运营规划设计 (407)

11.1平台价值 (407)

11.2商业创新模式 (407)

11.2.1 商业模式创新 (408)

11.2.2 基于气象局云大数据的商业创新模式方向 (408)

11.2.2.1 大数据环境下的数据对象洞察与营销策略 (408)

11.2.2.2 基于大数据的商业模式类型 (409)

11.3管理及运营支撑 (411)

11.3.1 锁定信息化运营 (411)

11.3.2 明确IT主体和业务主体 (411)

11.3.3 用互联网数据打造第二轨，用数据分析平台完善第二轨 (411)

11.3.4 高并发下的数据安全保障 (412)

11.4运营体系规划 (413)

11.4.1 打造第二轨数据资产管理，发挥数据价值 (413)

11.4.2 完善组织架构，深入推进气象局大数据能力的建设和运营 (413)

11.4.3 利用大数据处理架构，拓展大数据中心的建设思路 (414)

11.4.4 区隔数据热度，建立数据资产管理和应用 (414)

11.4.5 通过分层服务，向专业系统提供多样的数据分析服务 (414)

第一章引言

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。

第二章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。

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word 教育资料 .. 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

中国气象局《各类气象探测环境的技术规定(试行)》

各类气象探测环境的技术规定（试行） （中国气象局 1998年5月） 本规定经中国气象局批准，以中气业发[1997]43号通知颁发，自1998年1月1日开始执行。 准确可靠的气象观测资料，是气象部门研究天气和气候变化规律，充分利用气候资源为国民经济、国防建设提供气象服务，进行国际气象情报交换的基本依据。为确保这些资料准确可靠，长期稳定。特制定各类气象探测环境的技术规定。 第一条：本规定适用于被中国气象局和各省（自治区、直辖市）气象局列入气象探测站网的台站点。 第二条：对基准气候站观测环境的技术要求： 一、基准气候站周围的建筑物、树木和其它遮挡物边缘与基准气候站边缘的距离，必须为遮挡物高度的10倍以远； 二、基准气候站周围的工程设施边缘与基准气候站边缘(围墙)的距离要求:铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远)；公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为100米以远； 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，其与基准气候站边缘(围墙)的距离必须为500米以远； 四、观测场四周10米内不能种植高杆(1米以上)作物，以保证气流畅通。

第三条：对基本气象站观测环境的技术要求 一、基本气象站周围的成排(从观测场围栏外缘起量，视宽角>22.5度，下同)建筑物、树木和其它遮挡物边缘与基本气象站观测场围栏的距离，必须为遮挡物高度的10倍以远;基本气象站观测场围栏与四周孤立(从观测场围栏外缘起量，视宽角≤22.5度，下同)障碍物的距离，至少是该障碍物高度的8倍以上;两孤立障碍物最近的横向距离不得小于30米。 二、基本气象站周围的工程设施边缘与基本气象站观测场围栏的距离要求：铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远);公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为100米以远; 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，为观测环境有害的污染源，其边缘与基本气象站观测场围栏的距离必须为500米以远。 四、观测场四周10米内不能种植高杆(1米以上)作物，以保证气流畅通。 第四条：对一般气象站观测环境的技术要求： 一、地面气象观测场围栏(外缘)与四周孤立障碍物的距离，至少是该障碍物高度的3倍以上;两孤立障碍物最近的横向距离不得小于30米。距离成排障碍物距离至少是该障碍物高度的8倍以上; 二、一般气象站周围的工程设施边缘与观测场围栏的距离要求：铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远);公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为50米以远。 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，其边缘与一般气象站边缘的距离必须为300米以远。

《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)、

中国气象局_天气预报等级用语业务规定(试行)

天气预报等级用语业务规定实施细则（试行） 为规范公众天气预报等级用语，科学发布天气预报、警报和预警信号，依照中国气象局预测减灾司《天气预报等级用语业务规定（试行）》的要求，特制定本实施细则。 一、总则 1．根据天气过程或系统的逼近时间和影响强度，预报等级用语一般依次为预报、警报和预警信号。预警信号是警报的一种表现形式，是最高级别的警报。只有热带气旋和大风降温预报可以发布“消息”。 2．无论是预报、警报还是预警信号，都应明确预报名称、发布单位和发布时间；天气过程或系统影响区域、出现时段、强度、可能造成的影响及防御提示等。 3．本规定给出了热带气旋、暴雨、高温、寒潮、大雾、雷雨大风、大风、冰雹、雪灾、道路结冰、霜冻、灰霾、城市内涝、地质灾害、森林高火险、城市高火险等十六类天气预报等级用语。文中规定的预报时效一般是指最长预报时效，各级气象台可根据对每次天气过程的预报能力，确定预报发布的时间和等级用语。 4．天气预报等级用语是根据目前的预报能力确定的。随着预报能力的提高，需要滚动修正。 二、热带气旋预报等级用语 分消息、预报、警报、紧急警报和预警信号五级。 1．消息：编号热带气旋远离或尚未影响到预报责任区时，根据需要可以发布消息，报道编号热带气旋的情况，解除警报时也可以用消息方式发布。 2．预报：预计编号热带气旋在未来72小时内将影响本责任区的沿海地区发布预报。 3．警报：预计编号热带气旋在未来48小时内将影响本责任区的沿海地区或登陆时发布警报。 4．紧急警报：预计编号热带气旋在未来24小时内将影响本责任区的沿海地区或登陆时发布紧急警报。 5．台风预警信号：根据逼近时间和强度分四级，分别以蓝色、黄色、橙色和红色表示。关于预警信号的规定，详见中国气象局《突发气象灾害预警信号发布试行办法》（附件2），下同。 —1 —

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)

气象局道德讲堂实施方案

2018年道德讲堂实施方案 为深入贯彻落实《公民道德建设实施纲要》，扎实推进社会主义核心价值体系建设，增强公民思想道德建设的吸引力和感染力，促使道德建设的氛围更加浓厚、基础更加扎实、实践更加深入、成效更加明显，进一步推进我局“道德讲堂”建设，结合我局实际，特制定本实施方案： 一、指导思想 以邓小平理论、“党的十A大”重要思想、十八届三中、四中、五中、六中全会精神为指导，深入贯彻落实党的十A大，围绕学习贯彻《公民道德建设实施纲要》以提升全局干部职工思想道德修养和文明素质为核心，以“身边人讲身边事、身边人讲自己事、身边事教身边人”为基本形式，大力倡导“爱国守法、明礼诚信、团结友善、勤俭自强、敬业奉献”等基本道德规范，传播凡人善举，推动高尚道德理念入脑入心，外化于行，营造“讲道德、做好人、树新风”的浓厚氛围，为许昌争创全国文明城市打造新亮点、树立新品牌。 二、总体要求 以提升全局干部职工思想道德修养和文明素质为核心，以加强社会公德、职业道德、家庭美德和个人品德等“四德”建设为重点，在全社会倡导助人为乐、见义勇为、诚实守信、敬业奉献、孝老爱亲等道德行为，使道德行为“可亲、可敬、可信、可学”，引导干部职工“积小善为大善”、“积小德为大德”，自觉成为道德的传播者和践行者，在全局营造“崇德尚善”的浓厚氛围，形成“好人好报”的社 三、道德讲堂建设方法及分类 道德讲堂建设标准与方法： （1 ）有机构。组织领导机构健全，“道德讲堂”建设负责人、分管部门和具体 工作人员明确；有兼职宣讲员。

（2 ）有场地。在专用或共享的场所，悬挂“道德讲堂”标牌，完善相关规章制度并上墙，场所内使用统一的背景图（见附件1），利用文字、图片、背景音乐等形式营造出浓厚道德建设氛围。 （3 ）有活动。每季度至少组织开展一次道德宣讲活动，每次都有明确的主题，如举办道德模范事迹报告会、唱道德歌曲、看道德电影、讲道德故事、诵道德经典、作道德点评等。 （4）有资料。道德讲堂活动的计划方案，每次活动的情况相关的媒体报道、现场图片、视频资料齐全规范。 （5）有成效。每次活动群众广泛知晓，积极主动参与，并能有所感悟、受到教育、得到提高。 四、工作目标 着力加强社会公德、职业道德、家庭美德和个人品德等“四德”建设，促进全体干部职工队伍整体素质的明显提高，培养和造就政治坚定、品行高尚、务实创新、勤政廉洁、团结高效、人民满意的干部职工队伍。具体为： （一）党性观念有新增强。进一步加深干部职工对中国特色社会主义理论体系特别是党的十A大和社会主义核心价值体系的理解、把握，更加坚信共产党的领导, 使立党为公、执政为民的意识得到明显增强，做到始终忠诚于党。 （二）职业道德有新提高。道德建设的首要任务是要确立良好的职业道德观。要通过建设道德讲堂进一步树立干部职工以人为本、民生为重的理念，牢固确立以爱岗敬业、诚实守信、办事公道、服务群众、奉献社会为主要内容的职业道德。 （三）工作作风有新突破。把转变作风建设作为“道德讲堂”的重要目标，努力使行政执行力有提升，重点工作、难点工作有突破，评议满意度有提高，真正使建设道德讲堂的成果能够实实在在地体现在推动各项工作上。

中国气象局工作介绍

一、部门简介 中国气象局是国务院直属事业单位。它的前身是中央军委气象局，成立于1949年12月。1994年由国务院直属机构改为国务院直属事业单位后，经国务院授权，承担全国气象工作的政府行政管理职能，负责全国气象工作的组织管理。全国气象部门实行统一领导，分级管理，气象部门与地方人民政府双重领导，以气象部门领导为主的管理体制。我国气象事业是科技型、基础性社会公益事业，坚持“公共气象、安全气象、资源气象”的发展理念，坚持“以人为本，无微不至、无所不在”的服务宗旨。2000年1月1日，《中华人民共和国气象法》开始施行，之后颁布实施了《人工影响天气管理条例》、《气象探测环境和设施保护办法》、《防雷减灾管理办法》、《施放气球管理办法》等行政法规和部门规章。 我国已初步形成了天基、空基和地基相结合、门类比较齐全、布局基本合理的现代化大气综合观测系统；基本组成了由天气预报、气候预测、人工影响天气、干旱监测与预报、雷电防御、农业气象与生态、气候资源开发利用等构成的气象服务体系，气象服务领域涉及工业、农业、渔业、商业、能源、交通、运输、建筑、林业、水利、国土资源、海洋、盐业、环保、旅游、航空、邮电、保险、消防等多个行业和部门。近年来，随着科学技术和经济社会的发展，大气成分分析与预警预报、空间天气预警、沙尘暴天气监测与预报、防雷装置检测和工程专业设计、健康和医疗气象、突发公共事件紧急响应等气象保障业务和服务也迅速发展。目前，气象服务已基本覆盖了国民经济建设和社会发展与国家安全各个领域，气象服务的社会经济效益投入与产出比达到了1∶40。 我国形成了气象科学技术基础性研究、高新技术研究和应用开发研究体系。中国气象局拥有中国气象科学研究院、中国气象局北京城市气象研究所、中国气象局沈阳大气环境研究所、中国气象局武汉暴雨研究所、中国气象局上海台风研究所、中国气象局广州热带海洋气象研究所、中国气象局成都高原气象研究所、中国气象局兰州干旱气象研究所、中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所等9个国家级科研院所。2004年科技部批准中国气象局成立了灾害天气国家重点实验室。中国气象局是我国首批开展公益类科研院所改革的部门之一，并通过了国家公益类科研院所改革的验收，初步形成了新型气象科技创新体系。中国气象局是政府间气候变化专门委员会（IPCC）的国内牵头单位，开展了一系列气候变化科学、影响与对策的研究。 我国坚持独立自主的外交方针，围绕国家政治、经济、科技和外交战略，积极开展与国际组织、国家和地区的多边和双边气象科技合作，已与160多个国家和地区开展了双边气象科技合作与交流，与21个国家签署了气象科技合作协议，向70多个发

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)

气象局信息化建设方案

国家气象中心信息化全面升级 今年的天气就好像是小孩的脸一样说风就是雨，上午还是骄阳似火，到了下午就阴云密布狂风暴雨。北京人也许还在对那场不期而至的大暴雨心有余悸，它给这座城市带来的不仅仅是巨额的损失，更是深深的创伤，人们不禁要问：城市运转怎么停滞了，城市的应急预案哪去了？国家气象中心信息技术支持中心副主任赵西峰表示：在灾害天气的城市预警和应急系统中，天气预报是最基本也是最关键的一环，因气象预报的落后会带来城市应急反应速度的滞后。 各部门协同应对 “在遇到突发天气的预警时仅仅靠预报是远远不够的，它需要城市的各个部门协同作战。我们与相关的部委都有专线的连接，可以保证信息的及时传送。对于这一段时间的降雨，我们已经向防汛、市政、排水、园林等各部门和单位发出了预警。”赵西峰说：“同时，在发生恶劣天气时还要通过广播、电视等手段第一时间告知老百姓。此外，山东已经建成了手机短信平台，通过移动、联通、小灵通等方式，向市民提前发送气象警报。” 赵西峰说：“天气预报不仅是老百姓日常出行的…风向标?，同时更是中央机构决策的重要依据，比如根据降雨量的分布情况，中央会作出对主要河流和水库是否分洪放水的决策。而天气预报的准确性、及时性直接关系到有序的应急工作。” 从来都嫌计算机慢 气象预报的反应速度已经越来越不能适应社会发展的需要，因此，提高气象预报的准确性和及时性已经迫在眉睫。如何提高气象预报的准确性和及时性呢？赵西峰介绍：传统的天气预报方法，在相当大的程度上依赖于预报员的经验和主观判断，因此在一定程度上存在着不客观不定量的缺点，而数值天气预报的出现和发展使预报员多了一个客观的依据，数值预报再加上预报员的经验，形成了我们每天都要听的天气预报。 高性能计算的出现，为预报员提供了准确的数值天气预报。赵西峰说：“我们做预报工作的人从来都嫌计算机慢。我们将采集的温、压、湿、风等气象要素数据与时间、地点、高度之间的相互关系，输入到高性能计算机进行相应的方程式计算就能得出下一个时刻的气象发展状况。庞大的计算量是提高天气预报准确度的基础，同时也是困扰气象人员的难题。”

2006年度中国气象局国家气候中心暨

2006年度中国气象局国家气候中心暨 气候研究开放实验室学术年会日程 （2007年1月25-26日） 1月25日上午会议地点：中国气象局气象科技大楼一楼多功能厅 09:00-09:30 开幕式主持人：李维京中国气象局科技发展司巢清尘副司长致辞 大会合影 09:30-12:00 特邀报告（报告25分钟，讨论5分钟）主持人：李维京亚洲夏季风的多尺度变化丁一汇院士，国家气候中心 近千年中国气温序列的建立王绍武教授，北京大学物理学院 关于ENSO可预报性研究的若干新进展穆穆研究员，中国科学院大气物理研究所Climatic Regime Change and Decadal Anomalous Event in China 钱维宏教授，北京大学物理学院 气候变化问题对农业科技发展的推动作用林而达研究员，农科院环境发展研究所12:00-13:30 午餐午休 1月25日下午分会报告 1月26日全天分会报告 （分会报告13分钟，讨论2分钟,请报告人提前将PPT文件拷贝会务人员） 1月25日18:00开始招待会（地点：育园餐厅，中国气象局北气院二楼） 1月26日下午17:10 大会总结 第一分会气候变率的机理、预测与气候评价 会议地点：气象科技大楼十楼IPCC会议室（东楼） 1月25日下午13:30-17:45 （一）气候变率的诊断与机理研究主持人：李栋梁张祖强Interannual Variability of the Semiannual Oscillation over the Western Pacific Warm Pool 张祖强，中国气象局气候研究开放实验室；Song Yang，Qin Zhang，V ernon E. Kousky，NOAA Climate Prediction Center，USA 2006年汛期主要气候异常特征及其成因分析 柳艳香王凌，国家气候中心气候诊断预测室 青藏高原地面加热场强度变化及其与太阳活动和ENSO循环的关系 李栋梁，中科院寒区旱区环境工程研究所 南海西南季风爆发前后海-气通量交换系数研究 闫俊岳唐志毅姚华栋等，国家气候中心气候变化室 东亚夏季风指数及其应用 吕心艳，中国科学院海洋研究所；张秀芝，中国气象局气候研究开放实验室

气象局气象服务全年工作方案

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 气象局气象服务全年工作方案 为更好对市委、市政府及有关部门的决策气象服务工作，有效地组织、协调我局相关单位及时制作和提供决策气象服务产品，规范决策气象服务业务流程，确保决策气象服务质量，提高公共气象服务水平，特制定本方案。 一、总则 1.决策气象服务是为党、政领导及相关决策部门制定经济发展规划、指挥生产、组织防灾减灾与合理开发利用资源、环境保护和可持续发展以及军事与国防科学试验等方面科学决策所提供的气象信息服务。决策气象服务事关全局，责任重大，是公共气象服务中的重中之重。 2.决策气象服务的对象是市委、市政府、及有关重要部门。 3.决策气象服务的首要目标：在第一时间让政府获得正确、科学、有决策价值的气象信息。 4.决策气象服务的主要任务：为防灾减灾、公共安全、可持续发展、公共突发事件应急、社会经济各行业、重大社会活动、重大工程建设提供服务。 5.决策气象服务要适应防灾减灾、保障人民生命财产安全、支撑可持续发展的需求，落实“公共气象、安全气象、资源气象”的发展理 1 / 12

念，不断提高科技含量，提高服务的主动性、及时性和针对性，变被动服务为主动服务，变滞后服务为超前服务。真正做到：想领导之所想，急领导之所急，做领导之所需。 二、决策气象服务产品 1.产品内容 涵盖天气、气候、人工影响天气和雷电等业务产品。 2.产品类型 实况监测分析、天气预警预报、气候趋势预测预估、极端事件检测与影响评估、灾情与灾害分析、灾害风险与防御、可持续发展对策等。 3.产品形式 主要以《重要天气预警报告》、《重要气象信息专报》、《重要专题气象服务》、市气象局文件、专题材料等形式报送市委、市政府、部队等相关部门。目前用的是《重要天气报告》、《天气情况报告》。（1）《重要天气预警报告》：指在中、短期、短时时间范围内，全市大范围或区域性的灾害性、关键性、转折性天气的预报警报信息。（2）《重要气象信息专报》：灾害性天气过程实况与灾情上报，热带气旋编号，雷电信息，人影作业及效果评估等。 （3）《重要专题气象服务》：综合重要气象信息，内容包括天气、气候、人工影响天气、雷电等监测、预报预测、预估评价及对策建议等信息，如：汛期气候预测、年度气候趋势预测、干旱趋势预测及对策建议等。 （4）其他材料：向领导呈送和提交的会议材料和其他材料。

气象大数据技术架构思路

气象大数据技术架构思路 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

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:

修订历史 目录

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。

坝初步设计实施方案

1 概况 1〃1基本情况 **沟1#骨干坝位于右玉县北部李达窑乡境内**沟的主沟内，大坝控制流域面积6.34km2,属黄土丘陵沟壑区中的土石山区，主要地貌类型为梁、坡、峁、沟，地形支离破碎、沟壑纵横，水土流失严重，年平均侵蚀模数为8000t/km2.a。坝址两岸坡土层较厚，为粉状壤土，含有少量砾石；沟底基岩裸露，多为玄武岩。取土场分布在大坝右岸，土壤相对湿度适中，颗粒级配均匀，符合筑坝土料标准。 1〃2区域社会经济情况 **沟1#骨干坝坝控范围全部在**沟范围内，该区域内共有村庄6个，人口780人，耕地4858亩，人均耕地6.2亩，粮食产量388640kg，平均亩产80 kg，人均粮食498kg，人均收入697元，经济相对落后。尤其是近几年连续遭灾，当地群众的生产、生活十分困难，广种薄收，靠天吃饭的局面一直没有大的改变。 1〃3区域综合治理现状及规划情况 **沟是**沟小流域的一部分，流域面积11.21km2,其中耕地面积324 hm2,占总面积的28.9%；林地面积272 hm2, 占总面积的24.3%；人工种草40 hm2, 占总面积的3.6%；非生产用地40 hm2, 占总面积的3.6%；荒地444 hm2, 占总面积的39.6%。小流域内耕地已全部承包到户，并发放土地承包使用证书。从流域的治理现状来看，农林牧各业用地比例极不协调，人均耕地达10亩左右，基本农田仅占1/10，农业生产仍是广种薄收、靠天吃饭。从人口密度看，地广人稀，人均土地达2.04 hm2,土地利用率低下，荒地占到总面积的39.6%，

亟待开发利用。为改变目前状况，提高土地利用率，增产增收，拟在**沟片修建骨干坝2座，中型坝3座及一些小坝。工程建成后，可有效地遏制水土流失，改善基础的生存条件，达到保水保土，改变生态环境，提高人民生活质量的目的。 1〃4兴建该工程的目的和作用 **沟1#骨干坝的兴建可有效拦截区域内的洪水泥沙、消减洪峰、稳定河床、防止沟壑侵蚀、抬高侵蚀基点，提高**沟小流域坝系的防洪能力，减少下游水毁灾害。淤成的坝地可促进坡耕地退耕还林还草，同时结合流域坡面治理工程，可有效改善区域生存环境。该坝的建成蓄水可解决人畜饮水困难，发展灌溉，对推动当地农业的发展具有重要作用。 1〃5地形资料及建筑材料 本工程设计前对坝址地形进行了实测，从实测的1：500坝址地形图可以判知：右岸高差大，为26.84m，坡势较缓；左岸高差小，为19.22m，坡势较陡。取土场可设于坝址的右岸，最大运土距离为200m。 **沟1#骨干坝的主要材料为：上坝土方、石料、沙子、水泥、钢材、木材。土料分布在坝址的右岸，岸坡土层厚，为壤土，储量充足，可以满足筑坝要求，平均运土距离为80m。块石在距坝35km的料场购买，料源充足，石质良好，用汽车运输，购买价60元/方。沙子可从距坝址35km的砂场购买，质量和料源均可满足工程所需，运输工具为汽车，购买价为35元/方。水泥选用32.5#普通硅酸盐水泥，钢筋选用Ⅰ级钢，木材选用松木板材，均可从距坝址约32km的县城购买，运输工具为汽车，购买价分别为水泥280元/吨，钢筋3600元/吨，木材1150元/方。

气象局项目信息化建设方案(1月6日稿)

漳州市气象局 信息化项目解决方案 中国移动通信集团福建有限公司漳州分公司

目录 1项目背景 (3) 1.1集团客户概述 (3) 1.2客户信息化现状 (3) 1.3集团客户发展存在的问题 (3) 1.4集团客户信息化需求分析 (4) 2项目整体解决方案 (4) 2.1方案概述 (4) 2.2方案功能介绍 (5) 2.2.1GPRS无线气象数据采集系统功能介绍 (5) 2.2.2短历时气象灾害预警系统功能介绍 (5) 2.3系统结构图 (6) 2.4集团产品及终端应用情况 (7) 2.5项目总体资费 (8) 2.6项目应用业务模式 (8) 2.7项目总体进展及推广前景 (8) 3项目整体投资估算及成本回收分析 (9) 3.1项目投入资源情况 (9) 3.2项目投资回收分析 (9) 4项目合作模式 (9) 4.1项目总体合作模式介绍 (9) 4.2移动公司在项目合作中的定位 (10) 4.3合作单位简介 (10) 4.4集团客户、移动公司及合作单位的收益及责任分工 (10) 5项目支撑及售后服务流程 (11) 6项目优势及创新点 (11) 7项目宣传推广 (12)

1项目背景 1.1集团客户概述 漳州市气象局地处漳州市芗城区，成立于1958年，根据国务院和省政府的规定，漳州市气象局既是福建省气象局的下属机构，又是漳州市人民政府的工作部门，实行上级气象部门与地方政府双重领导的管理体制。负责全市气象业务、气象服务及气象科研的组织实施和全市气象、防雷、人工影响天气等的行业管理，还是提供24小时大气探测数据的国家气象基本观测站。200X年，漳州移动分公司和漳州市气象局间达成合作关系，并将其分类为A 类集团。 1.2客户信息化现状 近两年，漳州市气象局利用遥感、遥测等先进探测技术和手段，建成现代化程度较高的气象综合探测网，实现大气探测自动化，增强对天气气候、气象灾害和生态环境的监测能力；建设、完善与维护气象信息网络，运用Internet技术，建成一个覆盖信息通畅、高效可靠的气象信息网络系统，实现气象信息高速传输和信息资源共享；充分应用现代诊断预测技术，提高气象信息分析预测能力，以提高天气预报准确率为核心，延长预测时效，提高质量，实现预测预报产品系列化，气象预报准确率和时效有明显提高；以社会需求为导向，不断拓宽气象服务领域，初步建成了现代化的气象服务体系；把气象服务建立在因特网上，使之成为气象对外开放的第一窗口。同时还要展开气象科研与科技创新，加强气象灾害监测、预报与防治相关技术的开发和推广应用。 1.3集团客户发展存在的问题 气象信息的采集是漳州市气象局的工作重点，在信息采集的过程中遇到的种种问题严重防碍了气象部门工作的开展： 工作量大，需要投入大量的资金和人力、物力资源：气象信息的采集是由各气象观测站利用气象采集设备自动完成采集，各气象采集点按照设定的时间间隔采集区域内的各种气象信息资料，但是为求达到信息收集的全面性和完整性，就需要在全市范围内建立大量的气象观测信息采集点，其通信成本的投入和人力、物力资源的消

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、

初设审批程序

工程建设项目初步设计审批程序 方案设计主要是指规划方案设计,用来办理建设工程用地规划许可证。 初步设计主要是建委用来研讨方案，办理建设工程规划许可证。 施工图设计主是办理施工许可证。 一、基本报批程序： 项目建议书审批（发改部门—玉发改社会【2015】556号）——选址意见书（规划部门）——用地预审（国土部门）——环评报告书（环保部门—江环审【2016】3号）——方案会审及批复（规划部门）——工程可行性研究报告审批——水土保持方案审批（水利部门）——建筑初步设计评审及批复（发改部门）——用地规划许可证（规划部门）——供地（国地部门）——施工图纸审查（审图机构）——人防审查（人防办）——工程设计消防审核（消防部门）——防雷设计审核（气象部门）——建设工程规划许可证（规划部门）——建设工程施工许可证——工程开工报告审批。 二、具体程序细分如下： （一）、项目建议书审批（由当地发改部门审核）： 1、项目建议书；委托相关单位做项目建议书，对项目建设的理由和依据、建设内容和建设规模、总投资框算和资金来源渠道、原材料及水电气配套条件、三废情况及处理措施、项目达到的经济效益和社会效益等进行分析，然后拿出建议； 2、总平面规划图；需要说明的是，这个总平面图是拿来报废的，因为规划部门的设计任务书还没出具； （二）、选址意见书和选址通知书核发（当地规划部门） 1、附项目建议书批复；

2、按控规核发项目地块相关设计指标，即选址通知书； 3、建设单位根据规划部门的规划要求委托招标代理单位进行方案设计招标，选择建筑方案和设计单位； （三）、用地预审（国土部门） 1、用地农转用手续相关资料； 2、在用地现场公示，相关街道、村居出具证明； （四）、环评报告审批（环保部门） 1、委托相关单位写环评报告书，然后由环保部门安排评审会，作修改后上报环保部门； 2、环评公众调查表； 3、环评报告项目现场公示程序；没有不良反映的话，再作环评批复； （五）、建筑方案会审及批复（规划部门） 1、规划建筑方案设计招标；中间过程很长，发布标书到开标30日，顺利的话选择好设计单位及方案，然后进行修改，再由规划部门组织相关10多个单位进行评审，出具会议纪要； 2、设计单位根据会议纪要作修改； 3、图纸到审查中心做日照分析，如有不合规定，重新调整到满足为止； 4、交通影响评价分析；业主委托专业设计单位作交通影响评价报告，成果交由公安的交警部门来会审并提出意见后修改；若车位不足或者车道等不满足当地要求，则总平面又得重新调整，到全部满足后再报批； 5、规划建筑方案上报待批复，需要说明的是，审查时间都是前置的，等他们审查后认为可以上报才会接件，这时间不纳入部门办事承诺时段内； 6、由当地规划管理机构上报到市级规划部门审批，单纯审批时间要20个工作日； （六）、可行性研究报告批复（发改部门）