物种分布模型在海洋物种潜在分布预测中面临的大数据挑战

利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。     

云服务在海洋环境监测中的应用初探

云计算是并行计算、网格计算、分布式计算及网络技术发展的结果,是IT产业发展的新阶段。国外已经涌现出诸如Google、Amazon、iCloud(苹果)云服务,国内云计算行业也在快速发展。概述云计算的概念、原理、形式、分类及优势,提出云服务在海洋环境监测中的应用前景、应用架构,最后针对云计算目前存在的问题给出解决策略。     

云环境下海洋环境监测大数据处理平台的研究

目前,Hadoop已成为大数据技术的实施标准,不少企业纷纷采用Hadoop技术处理自己业务中遇到的问题。Hadoop被认为是解决数据密集型科学问题的第四范式,其影响也越来越广。论述了海洋环境监测的数据特征和大数据技术相互适应,进一步探讨了大数据技术在海洋环境监测中可能的应用场景,最后对云环境下海洋环境监测大数据处理平台架构进行了讨论。