昆明安宁气象数据及发电量估算

昆明安宁气象数据收集

1．项目背景

1.1编制背景

在2008年召开的昆明市委九届四次全体（扩大）会议上，云南省委常委、昆明市委书记仇和如此描绘昆明的蓝图：作为云南省唯一的一座大城市，昆明市要站在更高起点上建设国际化城市，不断提高昆明的综合竞争力。通过5到10年的努力，将以人为本、以民为主的现代新昆明基本建设成为，以“一湖四环”、“一湖四片”、“一城四区”为载体，以人的现代化为核心，以生产方式和生活方式进步为标志，三大板块协调发展，集湖光山色、滇池景观、春城新姿，融人文景色和自然风光于一体的森林式、环保型、园林化、可持续发展的高原湖滨特色生态城市，成为经济景气指数高、文化特色浓、人居环境好、投资环境佳、社会安定和谐的面向东南亚、南亚的区域性国际化城市。

1.2 城市概况

1.2.1行政区划

昆明安宁市位于滇中高原的东部边缘，地处东经102° 10′至102°37′，北纬24°31′至25°06′之间；南北长约66.5公里，东西宽约46.5公里；总面积1321平方公里。安宁距昆明32公里，是昆明通往滇西8个地州，并经畹町直接与缅甸相连的交通重镇。市境东北与西山区相连，东南与晋宁县接壤，西与易门、禄丰县毗邻，由昆明市代管。平均海拔1800米，年平均气温14.7C。1995年撤县设市，辖7镇、2街道办事处，有66个村民委员会，348个村民小组，33个社区居民委员会，148个居民小组，人口31万。

安宁地理优越、交通发达，320国道直通缅甸，昆安、安楚高速，成昆铁路等穿境而过，安晋高速、昆广铁路复线已开工建设，柏油路直达各行政村。安宁距昆明32公里，是昆明通往滇西8个地州，并经畹町直接与缅甸相连的交通重镇。市境东北与西山区相连，东南与晋宁县接壤，西边与易门、禄丰县毗邻。安宁历史悠久，汉武帝元封二年（公元前109年），西汉王朝在此置连然县。唐武德四年（公元621年），称安宁县。元至元十二年（公元1275年），称安宁州。

民国2年（公元1913年），复称安宁县。1950年4月20日，安宁县人民政府成立。1956年10月，改安宁县为昆明市安宁区。1959年9月，复称安宁县。1995年10月13日，经国务院批准设安宁市至今。安宁市是云南省最重要的冶金、盐磷化工基地；是环滇经济圈绿色工业城市；是以温泉为主的休闲、疗养、旅游度假区；是安宁市的政治、经济、科技文化中心。以连然主城（含昆钢）为中心，发展建设城市中心区；东部以太平为重点发展城市新区和高新产业区；南部发展以八街为中心的农业产业和水资源保护区；西部以草铺、禄脿为重点的工业园区；北部以温泉、青龙为主的螳螂川康体休闲生态旅游带。沿安晋高速公路一带，配合做好调整昆钢、海口片区的工作，最终城市将形成“四区、一带、两片”的空间布局。各区块间以500～2000米森林绿化带分隔，将50%左右的土地作为绿化用地。安宁，由于得天独厚的地理自然优势，被誉为“连然金方，螳川宝地”，历来是昆明的重要门户，迤西咽喉，历史上曾是南方丝绸之路的重要站口，史称“安宁雄镇，诸爨要冲”。

图1-1项目地址

2、太阳能资源分析

2.1 云南省太阳能资源

云南地处低纬高原，北回归线贯穿于省内南部，各地海拔相对较高，所处地理位置特殊，全年可接受太阳辐射能充裕，全年太阳高度角变化幅度不大，冬夏半年太阳可照时数差别较小，一年中太阳辐射能差异不大，季节分配比较均匀，四季

温暖，年气温差较小。云南全省国土均位于北纬300以南的区域，许多地区海拔都在2000m左右，分属热带山原或低纬高原。境内大部分地区地势较高，山地、高原占全省总面积的94%，地表上空大气层厚度较薄，空气密度小而大气透明度高，太阳辐射获取量多。云南太阳能资源仅次于西藏、青海等省区，是中国最丰富的省份之一。云南北部的金沙江河谷地区干旱少雨，日照充足，是全省太阳总辐射量最多的地区。

2.1.1 云南日照时数分布

1）空间分布：

云南地区太阳的年理论可照时数约4400hr，南北纬度形成的差异仅6hr 左右。云南各地地形复杂，天气气候各异，各地实际日照时数相差十分悬殊。根据云南省各地气象资料分析，省内日照时数最大的地方在永仁县、为2698hr，日照时数最小的地方在盐津县、为869hr；省内大部分地区的年实际日照时数在2100～2500hr 之间。云南省各地（实际）年日照时数的分布情况见图2.1.1-1。

图2.1.1-1：云南省年日照时数分布图（单位：0.1hr）

2）时间分布：

云南低纬高原多数地区无明显的四季之分，只有干季、雨季之别，干季（11 月～5 月中旬）和雨季（5 月下旬～10 月）的日照时数有较大差异。干季晴天多，

雨日、云天少，日照充足，多数地区风高物燥，不仅降雨日数少，云量也十分稀少，日照时间长，光照强度大。雨季的降雨日数多，云层较多，各地日照时数一般比干季少。根据全省126 个气象站多年逐月平均日照时数分析显示，云南省月平均日照时数时间分布的特征是：干季日照时数要明显大于雨季，省内大多数地方全年月最高日照时数一般出现在 3 月，最低日照时数一般出现在7、9 月份。

2.1.2 云南日照百分率分布

1）空间分布：

云南省大部分地区的年日照百分率在46～54%之间，最大的地方在永仁县、为61%，最小的地方在盐津县、为20%。云南省各地年平均日照百分率分布图如图2.1.2-1。

图 2.1.2-1：云南省年平均日照百分率分布（单位：%）

2）时间分布：

与全年月最高日照时数的规律相似，云南大多数地方全年月最高日照百分率一般出现在干季的1、2 月份，全年月最低日照百分率一般出现在7 月份。省内月平均日照百分率峰值为60%，出现在1～3月；低值为30%，出现在7 月；冬半年与夏半年日照百分率差异显著。

2.1.3 云南太阳总辐射的变化规律

云南地处低纬度高原，海拔高度大多在1000m 以上，大气透明度好，干季晴朗少云，空气十分干燥，日照时数多。雨季多以过程性降水为主，长时间连绵阴雨少，夜雨多，全省大部分地区到达地面的太阳辐射强度大。云南太阳总辐射量的地区分布受天气气候影响很大，不同于“太阳辐射随纬度增加而降低、随高度增加而增大”的一般规律。

1）空间分布：

一般而言，纬度低的区域冬夏半年太阳高度角大，太阳辐射总量较纬度高的地方多。在云南全省范围内，太阳辐射总的分布趋势是南多北少。其中，云南北部河谷地区干旱少雨、日照充足，乃是全省太阳总辐射量最多的地区。

在云南省125 个县（市、区）中，有12 个县的年太阳总辐射在6000MJ/m2.a 以上，有71 个县的年太阳总辐射在5500MJ/m2.a以上，有103 个县的年太阳总辐射在5000MJ/m2.a 以上。云南省年太阳总辐射的空间分布趋势与年日照时数和年日照百分率的空间分布趋势是一致的，见图 2.1.3-1。

2）时间分布：

一般而言，我国大部分地区太阳总辐射量夏季最大，极端最高气温一般出现在盛夏的7、8 月份。夏季太阳直射北半球，太阳高度角大，日照时间长，地表单位面积获得的太阳总辐射量多，气温高；冬季则相反，受季风的影响，形成冬冷夏热的气候特点。在云南省，夏季因受云雨影响，太阳总辐射并非全年最多，冬、夏太阳总辐射量的季节差别不大，年间气温差远低于其它省区。即云南省多数地区春季太阳总辐射量最大，极端最高气温常出现在春末夏初。一般情况下，云南全省范围内春季太阳总辐射量多于秋季太阳总辐射量，春温高于秋温。其中：（1）云南省滇东北北部地区的太阳总辐射量表现为“夏大冬小”，一年中高值出现在夏季（6～8 月），最大值一般出现在7 月；低值出现在11～1 月，最小值一般出现在12 月，这段时间受冷空气影响，阴雨天气多，日照百分率很低。（2）云南省其它地区的太阳总辐射量多表现为“春大秋小”，一年中最高值大多出现在4～5 月，这段时间正值雨季来临前，空气十分干燥，日照时间长，日照百分率高，到达单位地表的太阳总辐射量多；最低值一般出现在11～12 月，主要是天文辐射量少的缘故。根据云南省7 个辐射站连续10 年的年太阳总辐射值显示，7 个站10年间逐年太阳总辐射值与其本站10年太阳总辐射平均值的

距平百分率，最大为12.84%，最小为0.084%，平均为 3.85%，表明这7个站年太阳总辐射的年际变化是很小的。

图 3.1.3-1：云南太阳能年总辐射量分布图（单位：MJ/m2.a）

2.1.4 云南太阳总辐射的区域分类

在综合考虑太阳总辐射、日照时数、日照百分率三个要素的基础上，《云南省太阳能资源评价报告》将云南省太阳能资源开发区划分为四类区域，即：最佳开发区、较佳开发区、可开发区、一般区。

1）最佳开发区：

此区域内年太阳总辐射在6000 MJ/m2.a 以上，年日照时数在2300hr 以上，年日照百分率在61～53%之间。主要分布在丽江市中部和东部，大理州东部，楚雄州西部和北部。此区域内有永仁、宾川、弥渡、元谋、华坪、祥云、丽江、南涧、保山、大姚、洱源和姚安等12 个县，其国土总面积为 3.66x104

km2，占全省总面积的9.29%。

2）较佳开发区：

此区域内年太阳总辐射在5500～6000 MJ/m2.a之间，年日照时数在2100～2300hr 之间，年日照百分率不低于50% 。主要分布在迪庆州东部、丽江市北部和西部、大理州西部、保山市中部、德宏州、临沧市东部、普洱市西部、西双版纳州西部、楚雄州东部和南部、昆明市北部和南部、红河州北部和西部、玉溪市。此区域内有陇川、剑川、梁河、永胜、宁蒗、潞西、鹤庆、晋宁、南华、双柏、漾濞、大理、墨江、牟定、永德、元江、建水、瑞丽、盈江、新平、华宁、

云县、临沧、石屏、巍山、双江、耿马、景洪、西盟、江川、腾冲、东川、路南、易门、凤庆、龙陵、呈贡、禄丰、峨山、马龙、永平、武定、勐海、蒙自、施甸、通海、宜良、孟连、中甸、会泽、泸水、澜沧、开远、维西、昌宁、昆明、楚雄、弥勒、富民等59 个县，其国土总面积为17.08x104 km2，占全省总面积的43.35%。

3）可开发区：

此区域内年太阳总辐射在5000～5500 MJ/m2.a之间，年日照时数在2100hr 左右，年日照百分率在45～50%间。主要分布在迪庆州西部、怒江州南部、保山市北部、临沧市西部、普洱市中部、西双版纳州东部、昆明市中部、曲靖市西部、昭通市南部、文山州西部、红河州中部。此区域内有禄劝、曲靖、巧家、澄江、绿春、泸西、红河、普洱、寻甸、景谷、玉溪、兰坪、景东、思茅、六库、个旧、陆良、德钦、勐腊、安宁、沾益、镇康、镇沅、云龙、江城、宣威、昭通、沧源、丘北、嵩明、文山、鲁甸等32 个县，其国土总面积为11.3 x104km2

占全省总面积的28.67%。

4）一般区：

在此区域内年太阳总辐射在5000MJ/m2.a 以下，年日照时数在2100hr 以下，年日照百分率不到40% 。主要分布在文山州北部、东部和南部、昭通市北部、曲靖市东部、怒江州北部。在此区域内有师宗、富源、马关、砚山、广南、元阳、富宁、河口、罗平、金平、麻栗坡、屏边、西畴、福贡、贡山、镇雄、彝良、永善、大关、威信、盐津、绥江等22 个县，其国土总面积为7.36x104km2，占全省总面积的18.68%。

2.2 云南安宁太阳能资源

2.2.1安宁气候特征：

昆明安宁受南部孟加拉湾海洋季风和东南部北部湾暖湿气流的影响，具有亚热带气候特征。干湿季节分明、日照充足、雨量丰沛、四季如春，被人誉为〃天气常如二三月，花枝不断四时春〃，昆明因此又有〃春城〃之称。

①年平均气温15°C，最热月平均气温19.8°C，最冷月平均气温7.7°C，极端高温

31.5°C，极端低温-5.4°C。

②年均日照2480h。年平均降雨量800mm，每年六月至十月为雨季，雨季降雨量

占全年总降雨量的80. 0%。对基础工程施工较为不利，每年十二月至次年叫月为旱季，旱季降雨量占全年总降雨量的7.0%，对基础工程施工较为有利。年平均蒸发量1685mm，干燥度为1.67，为微湿润气候区，日最大降雨量153. 0mm。

③夏季平均气压606.2mmHg。

④30年一遇最大风速23.7m/s。

⑤最大积雪厚度17cm

⑥年日照数2200h。

2.2.2地形与地貌

境内地形以高原陷落盆地与陷落河谷相交错，中部高，四周低，境内河流分属金沙江、珠江、红河三大水系，形成高山大河与盆地共生、地面高差悬殊、水系复杂的地形特点，其中昆明坝子为全市最大的盆地。著名的高原湖泊滇池是云南省最大的湖泊，总面积约300km2。境内85%左右为山地，位于禄劝县境内的轿子雪山马鬃岭为乌蒙山主峰，海拔4247m，也是滇中第一高峰。东部梁王山逶迤而下，最高海拔2820m，西部富民西山主峰高2834m。最低海拔在北部金沙江边，仅746m。昆明市区地面海拔1891m

2.2.3 安宁太阳能资源

图1.2.3-1 昆明安宁市月总辐射量

安宁市位于昆明市西南部，由图1.2.3-1可知，该地区日照资源相对充足，年均辐射量约为5508.9 MJ/m2，年峰值日照小时数为1530.237小时，年等效利用小时数为1185.934小时。总体来看，该地区太阳能资源比较丰富，具备建设太阳

能光伏发电站的条件。

4光伏发电工程年上网电量计算

由图 1.2.3-1可知安宁市按全年太阳辐射为5508.9 MJ/m2，即1530.237 kWh/m2计算出峰值日照小时数为1530.237小时，等效利用小时数为1185.934小时，首年发电量为1292.668 kWh/m2

要估算项目上网电量，需在理论发电量上进行如下折减：

1）光伏方阵效率

光伏阵列在1000 W/m2太阳辐射强度下，实际的直流输出功率与标称功率之比。光伏阵列在能量转换与传输过程中的损失包括：组件匹配损失、表面尘埃遮挡损失、不可利用的太阳辐射损失、温度的影响以及直流线路损失等。

（1）组件匹配损失：对于精心设计、精心施工的系统，约有4 %的损失；

（2）粉尘污染损失：即组件表面尘埃遮挡损失，取值4%；

（3）不可利用太阳辐射损失：即不可利用的低、弱太阳辐射损失，取值3%；

（4）温度损失：温度影响额定输出功率，温度高于标准温度时额定输出功率下降，取值4%；

（5）直流线路损失取3%。

所以，综合各项以上各因素，η1=96%×96%×97%×96%×97%=83.24%。

2）逆变器效率

逆变器输出的交流电功率与直流输入功率之比。包括逆变器转换的损失、最大功率点跟踪（MPPT）精度损失等。对于大型并网逆变器，取η2=97%。

3）交流并网效率

即从逆变器输出至高压电网的传输效率，其中最主要的是升压变压器的效率和交流电气连接的线路损耗。本次测算采用96%。

系统的总效率等于上述各部分效率的乘积，即：

η=η1×η2×η3 =83.24%×97%×96%=77.52%。

逐年理论发电量

根据光伏组件电池组件25年衰减率，按照线性衰减，计算得出25年分年发电量，详见下表1-2 表中可以看出，考虑组件衰减性，第一年发电量理论计算

值为1292.668 kWh/m2比年平均上网电量高出9%，每年按0.8%线性衰减。

表1-2 25年分年发电量

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

全国地面气象资料数据模式

全国地面气象资料数据模式 1．总则 1．1地面气象资料是探索气候演变规律、预测气候变化趋势的基础，是我国天气监测网收集的最重要的资料之一。为了适应我国大气探测自动化采集仪器的更新，确保及时收集到可靠的地面气象观测资料，有必要统一我国已有的各类地面气象资料数据模式。 1．2本模式主要根据1979年版“地面气象观测规范”中的“地面气象记录月报表”(气表-1)和“基准气候站地面气象记录月报表”(气表-1(基准))的格式，除包括“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定及补充规定”、“全国基准气候站地面气象资料信息化基本模式暂行规定”字符文件(A0、A1、A6/A7)格式内容外，还将自动观测基本数据统一归入本模式，并命名为文件A格式。本模式与配套的“气表-1封面、封底V文件格式”相结合，其内容涵盖了气表-1的全部内容。 1．3为了适应新仪器采集的时间分辨率更高的数据的需要，制定了单要素分钟数据文件格式，作为文件A格式的补充。1分钟降水量文件格式命名为文件J格式，其它单要素文件格式，将根据需要及业务技术发展另行制定。 1．4本模式与历史资料信息化模式相兼容，其文件框架、要素指示码排列顺序、方式位、特殊字符的表示等与原信息化模式完全相同，历史资料中有关的技术规定请参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”，本模式不再赘述。同时为适应投入业务运行的我国自行研制或引进国外的自动气象站采集的数据，增添了部分要素的方式位和数据内容。每个要素在同一文件中方式位的设置是唯一确定的。 1．5本模式适用于我国地面气象观测各类台站、各种类型观测仪器采集的数据。 2．A文件编制技术规定 2．1文件名编制规定 A文件为地面气象资料基本数据文件，由地面19个要素一个站一个月的原始数据构成。文件类型为文本(或称作字符)文件。 文件名以字母“A”打头，由11位字母、数字组成。文件名的结构为： AIIiiiMM.YYY 其中“A”为文件类别标识符(保留字),用大写字母表示。“IIiii”为区站号。“MM” 为资料月份，位数不足，高位补“0”。“YYY”为资料年份，取年后三位。 2．2文件结构 A文件由文件首部、尾部和文件体三个部分构成(见附表一)。 2．2．1文件首部

《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：________________________________________________________________________

互联网+电子政务大数据云平台建设方案

互联网+电子政务云平台 建 设 方 案

目录 1前言 (4) 2项目概述 (4) 2.1建设背景 (4) 2.2建设意义 (5) 2.3建设原则 (11) 2.3.1实用性 (11) 2.3.2开放性与标准化 (12) 2.3.3先进性、成熟性和可扩充性 (12) 2.3.4系统可靠性和安全性 (13) 2.3.5可管理性和可维护性 (14) 2.3.6业务多样性 (14) 2.3.7最佳性价比 (14) 2.4建设目标 (15) 2.5编写依据 (16) 3需求分析 (17) 4互联网+电子政务建设内容 (24) 4.1城市基础数据库 (24) 4.1.1系统概述 (25) 4.1.2需求分析 (25) 4.1.3系统功能 (25) 4.2政务信息资源交换平台 (26) 4.2.1移动电子政务平台 (27) 4.3政务协同办公 (28) 4.3.1远程医疗系统 (29) 4.3.2区域卫生系统 (30)

4.3.4医讯通平台 (33) 4.4政务公共服务平台 (33) 4.5无线政务平台 (36) 4.6统一身份认证 (39) 4.7电子证照 (39) 5云计算中心总体设计 (39) 5.1云计算中心设计原则与规范 (39) 5.2云计算中心设计目标 (43) 5.3云计算中心方案设计 (44) 5.3.1云计算中心资源池设计 (47) 5.3.2云计算中心云管理平台设计 (60) 5.3.3云计算中心网络系统设计 (83) 5.3.4云计算中心安全系统设计 (102) 5.3.5云计算中心备份容灾设计 (205) 6建设范围 (211) 7运维服务质量体系 (212) 7.1运维服务体系建设说明 (212) 7.1.1运维服务体系建设需求 (212) 7.1.2运维服务体系建设目标 (214) 7.1.3运维服务体系建设意义 (214) 7.2运维服务体系架构 (215) 7.2.1服务宗旨 (215) 7.2.2体系建设内容 (216) 7.2.3运维服务体系架构 (219) 7.2.4运维组织机构和人员设置 (221) 7.2.5运维制度建设 (224)

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)、

集团企业大数据云平台建设方案

集团企业大数据云平台建设方案

目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团（企业）数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团（企业）数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团（企业）数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)

3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)

全国地面气象资料数据模式 A格式

四、地面气象观测数据文件格式 1、总则 1.1地面气象观测数据是认识和预测天气变化、探索气候演变规律、进行科学研究和提供气象服务的基础，是我国天气气候监测网收集的最重要的资料之一。为适应地面气象观测业务的发展，有必要对2001年版的“全国地面气象资料数据模式”（简称2001年版A格式）进行补充、修改。 1.2 本格式以中国气象局2003年版《地面气象观测规范》中的“地面气象记录月报表”为依据，对2001年版A格式作了必要的修改和补充，并将格式命名为“地面气象观测数据文件格式”，作为原“全国地面气象资料数据模式”的2003年版。 1.3本格式由一个站月的原始观测数据、数据质量控制标识及相应的台站附加信息构成，包括A文件和J文件两个文件，附加信息即2001年版的“气表-1封面、封底V文件”，作为A文件的一部分。因此本格式涵盖了气表-1的全部内容。 1.4 根据2003年版的《地面气象观测规范》，本格式在2001年版A格式基础上增加了相关的要素项目；为了更好地表述数据质量，增加了数据质量控制标识。观测数据部分历史资料中的技术规定可参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”，本格式不再赘述。 1.5 根据2003年版《地面气象观测规范》的规定，本格式将2001年版单要素分钟降水量J 文件更改为多要素分钟观测数据文件，作为A文件的补充，简称J文件。 1.6 2001年版与2003年版A、J格式具体变动内容见附件“2001年版与2003年版格式变动对照表”。 1.7 本格式适用于我国现行各类地面气象台站和不同观测仪器采集的数据。 2、A文件 2.1 文件名 “地面气象观测数据文件”（简称A文件）为文本文件，文件名由17位字母、数字、符号组成，其结构为“AIIiii-YYYYMM.TXT”。 其中“A”为文件类别标识符（保留字）；“IIiii”为区站号；“YYYY”为资料年份；“MM”为资料月份，位数不足，高位补“0”；“TXT“为文件扩展名。 2.2 文件结构 A文件由台站参数、观测数据、质量控制、附加信息四个部分构成。观测数据部分的结束符为“??????”，质量控制部分的结束符为“******”，附加信息部分的结束符为“######”。具体结构详见附录1：A文件基本结构。 2.3 台站参数 台站参数是文件的第一条记录，由12组数据构成，排列顺序为区站号、纬度、经度、观测场拔海高度、气压感应器拔海高度、风速感应器距地（平台）高度、观测平台距地高度、观测方式和测站类别、观测项目标识、质量控制指示码、年份、月份。各组数据间隔符为1 位空格。 2.3.1 区站号（IIiii），由5位数字组成，前2位为区号，后3位为站号。 2.3.2 纬度（QQQQQ），由4位数字加一位字母组成，前4位为纬度，其中1～2位为度，3～4位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“S”、“N”分别表示南、北纬。 2.3.3 经度（LLLLLL），由5位数字加一位字母组成，前5位为经度，其中1～3位为度，4～5位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“E”、“W”分别表示东、西经。 2.3.4 观测场拔海高度（H1H1H1H1H1H1），由6位数字组成，第一位为拔海高度参数，实测

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)

气象数据处理流程

气象数据处理流程 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

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.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古） 下载数据并同时下载文档说明

1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 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("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i

Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤：

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。

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、

中国地面气候资料月值数据集2

气象数据集元数据 数据集标识信息 数据集名称：中国地面气候资料月值数据集 数据集代码：SURF_CLI_CHN_MUL_MON 摘要：本数据集由各省上报的全国地面月报信息化文件根据《全国地面气候资料（1961-1990）统计方法》及《地面气象观测规范》有关规定，进行整编统计而得。数据集为中国752个基本、基准地面气象观测站及自动站1951年以来气候资料月值数据集,本数据集内容包括气温、气压、相对湿度、降水、风、日照等要素的历年月值数据，文件类型为ASCII码文件。 数据质量 数据质量描述： （1）中国地面月报信息化文件经过较严格的质量控制和检查。 （2）将中国722个站点，1971--2000出版项目的统计结果经过极值检验和时间一致性检验人工抽查，数据无误。 审核中发现:1)江西省吉安站(57799)1971年1-8月40cm地温资料，由于观测时仪器出问题，40cm地温比气候平均值普遍偏高，故1-8月40cm地温记录可疑仅供参考。 2)对于极大风速原始数据中大于50m/s的记录，在统计时都作为超刻度处理，但实际上有可能是真实观测记录。3)四川省阿坝站（56171）1954年5月，降水量记录比历年值普遍偏高，记录有误，仅供参考。由于56171站从1954年8月开始有报表，则该值对、错无法判断。 数据处理过程：根据《全国地面气候资料（1961-1990）统计方法》，读取原始文件中的定时值数据，先进行日值统计，再统计月平均值和总量值。 2.数据来源：各省、市、自治区气候资料处理部门逐月上报的《地面气象记录月报表》的信息化资料。 数据集分类：地面气象资料 更新频率：不定期 关键词 学科分类关键词： 地面气象资料 气压 气温 相对湿度 风 降水 日照 地理范围关键词：中国 层次关键词：地面 3.4.3.空间分辨率：全国752个站点。 参考系：无 时间标识 制作时间：20050726 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

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

【信息化-精编】气象大数据技术架构思路

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： 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4 2.4使用大数据类型对大数据特征进行分类5 2.5依据大数据类型对气象信息进行处理7 3大数据平台架构8 3.1大数据解决方案的逻辑构成8

3.1.1大数据来源8 3.1.2数据改动和存储层8 3.1.3大数据分析层9 3.1.4大数据应用层9 3.2大数据解决方案的组件构成10 3.2.1横向层10 3.2.2垂直层15 4大数据平台组成19 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 4.3.3OLAP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36 5.1概述36

5.2技术架构的关键问题36 5.3分布式存储与分布式应用36 5.4服务平台的硬件架构与调整36 5.5数据库与数据仓库36 5.6NOSQL数据库36 5.7数据集成工具36 5.8数据分析软件36 5.9Web应用以及Web开发的关键问题36 6我们的研发策略36 6.1效益36 6.2目前的形势36 6.3针对目前直接的应用需求36 6.4技术储备与项目应用36 6.5如何保证将来的扩展37

智慧教育大数据云平台建设方案

智慧教育大数据云平台 建 设 方 案 I

目录 第1章前言 (10) 1.1、教育大数据建设背景 (10) 1.1.1、战略机遇 (10) 1.1.2、大数据产业政策支持 (12) 1.2、教育大数据的来源 (12) 1.2.1、个体教育大数据 (13) 1.2.2、课程教育大数据 (13) 1.2.3、班级教育大数据 (14) 1.2.4、学校教育大数据 (14) 1.2.5、区域教育大数据 (14) 1.2.6、国家教育大数据 (14) 1.3、教育大数据采集技术图谱 (15) 1.4、教育大数据建设面临问题 (15) 1.4.1、产品同质化严重 (16) 1.4.2、分析端是整体短板 (16) 1.4.3、缺乏统一的行业标准 (16) 1.4.4、大数据价值尚未体现 (16) 1.4.5、数据模型的科学性不足 (16) 1.4.6、数据的权利制度未明确 (17) 1.4.7、数据规模日益庞大 (17) I

1.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (17) 1.4.9、数据利用不充分 (17) 1.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (18) 1.5、教育大数据云平台建设原则 (18) 1.5.1、要提前规划设计 (18) 1.5.2、要有清晰的边界 (19) 1.5.3、要保持连续性和规范性 (19) 1.5.4、采集粒度要尽可能小 (20) 1.5.5、教育大数据数据源分析 (21) 1.5.5.1、数据涉及面窄 (21) 1.5.5.2、有效数据量少 (21) 1.5.5.3、数据接口不完善 (21) 1.5.6、教育大数据服务用户分析 (21) 1.5.7、教育大数据建设责任制问题 (22) 1.5.7.1、校领导 (23) 1.5.7.2、教师 (23) 1.5.7.3、学生 (23) 1.5.7.4、家长 (23) 1.5.7.5、校园环境 (23) 1.5.7.6、教学管理与服务 (23) 1.5.7.7、社会 (24) II

气象数据下载.

气象数据下载 气象数据下载 整理自动力论坛 包括:综合资料、降水、SST、地面覆盖资料、风场/OLR/指数资料Noaa资料库: https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html, NCEP资料介绍: https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/ncep_data/ 欧洲气象中心资料(grib和NC格式的: http://www.ecmwf.int/ Levitus资料: https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/SOURCES/.LEVITUS94/.MONTHLY/ Ucar资料 https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/cas/guide/Atmos/Surface/data.html NASA资料: ftp://https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/seasurfaceheight/ 以前某天全国的天气情况 https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/feature/hi301100.shtml 1度×1度资料

https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/datasets/ds083.2/ ARGO资料 https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/web/ NCEP 系统资料: NCEP real-analyses and forecasts https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/data/ NCEP/NCAR REANALYSIS https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/pub/reanalysis/ NCEP Eta https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/mmb/research/meso.products.html NCEP AVN https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/modelinfo/ ftp://https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/pub/data/nccf/com/gfs/prod/ netCDF format NNRP1: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1948 to present ftp://https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/pub/Datasets/ncep.reanalysis/ NNRP2: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1979 to 2002 ftp://https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/pub/Datasets/ncep.reanalysis2/ 降水资料 CMAP资料: https://www.wendangku.net/doc/ec6125779.html,/data_sets/cmap_precip/