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。     

基于Hadoop的海洋环境信息分布式架构设计

海洋环境信息建设是实现"认知海洋"、"透明海洋"、"智能海洋"的基础,从分散海洋环境信息海量数据采集、异构海洋环境信息的高效数据存储、基于节点动态性能的海量海洋环境信息数据处理与分析任务分配、基于人工智能的定向功能的辅助决策等四个方面,探讨了基于Hadoop技术的海洋环境信息分布式架构设计方法,实现将海量、多源、异构、多时空、动态的海洋环境信息进行高效、高质、及时、快速的采集、传输、存储、处理、分析及智能化应用,以全面提升海洋环境自主信息感知获取、融合处理和应急保障能力。     

基于XML的海洋环境数据处理技术研究

海洋环境数据是海洋科学研究、应用、发展的重要基础,然而由于获取手段的不同,导致各类数据格式不一,为数据交换带来一定难度.因此,本文主要针对海洋环境数据交换能力差这一问题,利用XML技术统一数据格式定义,并通过对小浮标获取数据的解析处理,说明XML技术在应对跨学科、跨平台的海洋环境数据交换方面具有广泛的应用价值.     

大数据理念在海洋环境观测数据共享中的应用研究

随着海洋观测技术、科学调查手段、信息技术等的发展,海洋观测数据量日益庞大、观测要素的种类日益繁多,而我国海洋观测平台的条块管理模式造成了观测数据的分布式和区域化,使得资料共享成为近海研究的大障碍,影响了对数据价值的挖掘。文章介绍了近年来蓬勃发展的大数据的概念及其核心价值,并分析了当前海洋环境观测数据共享的需求。在此基础上,提出了一种基于大数据理念的海洋环境观测数据共享平台框架及相应的共享技术方案,并重点探讨了分布式的数据存储结构,以及从数据级和应用级两个层次进行信息共享的机制,数据更新和维护策略等。     

海洋大数据:内涵、应用及平台建设

信息技术的快速发展,带动海洋数据快速积累,海洋已经进入大数据时代。海洋大数据即是在当前大数据时代背景下,大数据技术在海洋领域的科学实践,具有大体量(Volume)、多样性(Variety)、快速流转(Velocity)和高价值(Value)的"4V"特征,是在大数据的理论指导和技术支撑下的价值实现,也是实施海洋强国战略、开发海洋资源、拉动海洋经济、维护国家海洋权益的重要基础。本文讨论了海洋大数据的内涵和外延,从数据特征、数据种类的角度对海洋大数据进行了全面的定义;并详细介绍了海洋大数据的应用领域;进一步阐述了海洋大数据平台建设的关键技术问题及其在海洋大数据服务平台实例中的应用;从数据共享、数据管理和数据安全的角度,探讨了海洋大数据面临的挑战和机遇;最后对未来海洋大数据的发展趋势和方向进行了展望。     

海洋环境安全大数据的内涵与外延分析研究

随着近年来各类海洋环境问题对人类经济、生活产生的重要影响,海洋环境安全问题也日益突出。本文在介绍海洋环境安全和大数据技术发展背景的基础上,研究了海洋环境安全的内涵与外延,总结海洋环境安全大数据的内涵与特征,并分析研究大数据技术在海洋环境安全领域应用,让"大数据"在"海洋环境安全"领域大有可为。     

基于大数据的海洋环境监测数据集成与应用

面对多源异构的海量数据的集成,传统的集成方法和技术无法实现,直到大数据技术的出现才有了可能.应用大数据技术实现多源异构的海洋环境监测数据集成,有利于海洋环境监测数据的共享,避免信息孤岛的出现,同时为数据的分析、挖掘等提供了所需的数据.文中重点讨论了基于大数据和数据虚拟化平台技术,参照ODM2信息模型和MMI ORR本体语义框架来实现多源异构的海洋环境监测数据的集成问题,并在数据集成的基础上,探讨了多源异构数据查询、综合展示应用的实现方法.此研究有利于解决海量海洋环境监测数据管理难题、满足海洋环境科研工作者的大数据需求、实现数据驱动决策、提升海洋环境管理水平.     

海床基海洋环境自动监测系统的研究

介绍了一种适用于在浅海(水深100m以内)工作的海床基海洋环境自动监测系统的工作原理和组成.对水下集成监测平台、数据采集和传输、系统布放回收等关键技术进行了深入研究并开发了海床基监测系统工程样机.系统结合水声通讯与卫星通讯技术实现了水下监测数据的实时传输;在水下集成平台的设计上采取了防拖网、防泥沙等安全性和环境适应性措...     

海洋环境云计算安全防护支撑体系的研究与构建

随着云计算技术及理念的深入发展和应用,云安全越来越成为安全业界关注的重点。为有效保障云计算应用的安全,本文在海洋云计算与云服务这种特殊的体系结构中引入了安全机制,并结合云计算应用特点,在采取信息系统基本安全防护技术的基础上,通过进一步集成数据加密、VPN、身份认证、安全存储等安全技术手段,构建了适用于海洋环境信息云计算应用的安全防护体系。     

基于模型驱动的海洋环境数据平台研究与应用

设计了基于模型驱动架构的海洋环境数据平台,论述了其数据模型设计和功能设计,开发了基于Web Services平台原型系统。该平台以数据对象模型为核心,实现了海洋环境数据与用户业务逻辑的松散耦合,解决了传统数据库设计模式在面对具有时空动态变化特性的海洋环境数据存储与管理时出现的效率低、扩展性和通用性不足等问题,提高了海洋数据管理效率和共享服务能力。     

海洋环境参数监测传感器的稳定性评价研究

海洋环境参数监测传感器的性能是海洋环境监测参数数据质量的保障。文章以常用的海水温度、电导率、浊度和叶绿素传感器为评估对象,利用同一台仪器连续多年的校准数据实现传感器的稳定性评价。当漂移系数在1附近时,表明传感器性能稳定,当漂移系数大于或小于1时,表明传感器测量值发生漂移;由历年校准数据计算的漂移系数可实现各传感器校准周期内数据的修正,修正前各传感器的测量误差大且呈单向增量变化,修正后的误差降至传感器最大允许误差且呈正态分布。利用历史计量数据建立的传感器性能评价模型可为用户提供长期的传感器稳定性评价,有利于提升海洋环境监测传感器的性能和数据的准确性,拓展计量数据的服务能力。     

基于竞争遗传算法的海洋云平台资源调度模型研究

高质量的海洋自然资源管理离不开数据和信息的支撑。鉴于海洋数据的特殊性,海洋数据处理常涉及长时间序列或大空间范围的处理工作,对于此类密集型计算为主的数据处理,通用型云平台存在效率不高的突出问题。文章在全面分析Hadoop平台原生资源调度算法的基础上,结合海洋数据处理密集型计算的特点,创新性地提出了基于竞争模型的遗传算法任务调度策略(CGA),有效地解决了遗传算法求解速度受初始化种群与种群进化测量影响较大的问题。此外,为加快收敛速度,引入竞争机制,构建基于种群竞争的自适应进化模型。通过实际验证和比对,证明改进后的算法在收敛速度及收敛结果的稳定性上都优于传统算法,有效地改进了海洋云平台资源调度的能力,提升了海洋数据的处理效率。     

海洋大数据管理技术:架构、平台与存储策略

海洋大数据管理是数据共享利用、价值发挥的核心基础.大数据时代,海洋数据在数据量、时效性、数据类型等方面发生了翻天覆地的变化,传统海洋数据管理方式的不足之处日益凸显,亟待引进大数据管理技术理念和方式.本文通过分析梳理大数据生态架构和技术架构的优缺点和对海洋数据的适用性研究,提出了海洋大数据平台架构和海洋大数据资源池架构,...     

低功耗、大存储量海洋环境噪声监测系统的研究

设计开发了一种超低功耗海洋环境噪声监测系统.它能对水听器采集的噪声信号进行自动增益放大、数字滤波和A/D转换,并对原始采集数据用Flash进行大容量存储及回放.系统在屏蔽室和水槽进行了实验.工作稳定,数据采集完整,数据回放处理结果反映了实际情况.     

海洋大数据应用技术分析与趋势研究

随着各类探测设备及计算模拟的发展,科学研究进入第四范式"数据密集型发现",海洋领域亦已进入大数据时代,各类海洋大数据应用技术也成为海洋科学研究的关注焦点。本文从海洋大数据的产生到海洋大数据应用整个链条进行探讨。首先对海洋大数据的定义及特征进行了讨论;其次从技术方面,从多源感知与探测、存储与管理、分析挖掘、可视化角度对海洋大数据应用技术研究的基础和研究现状进行分析,最后从实践方面,对相关技术研究的应用现状及应用前景进行了说明,为海洋科学及技术研究发展提供重要参考依据。     

大数据视域下的海洋信息化建设构想

美国的"大数据研究与发展计划"提出后,引发了世界各国大数据研究的高潮。我国也在近期将大数据上升到国家政策的高度,大数据产业得到全面支持。海洋大数据作为海洋综合管理的基础,对于维护国家海洋权益、准确掌握海洋状况具有重要意义。文章在我国大数据技术快速发展的背景下,分析了国内外大数据技术发展的基本情况,提出了基于大数据资产化管理模式、大数据思维模式、大数据可视化模式来构建海洋大数据平台思路,进而挖掘海洋数据中隐藏的"智慧",全面提升海洋综合管控能力。     

基于大数据的复杂海运环境下船舶路径自动生成方法

随着全球经济的快速发展,海上运输由于其运力大、运费低而变得更具实用性。然而,这也意味着在海上航道行驶的船只正变得越来越多,这将导致在复杂的海洋环境中航海船只发生事故的可能性会很高。据相关历史的统计,在海域中航行缺乏高精度导航数据会导致大量事故,这种累积的事故信息可以被用来提高航海的安全性。本文通过将蕴含在AIS (Automatic Identification System) 大数据中的经验导航信息挖掘出来,以辅助实现复杂海事环境下安全可靠的船舶路径的生成。本文提出了一种基于大数据自动生成船舶路径的新方法。该方法首先在大量船舶轨迹上通过DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 聚类形成不同的轨迹矢量簇。然后,迭代计算轨迹矢量簇的中心线,并从这些中心线之间的节点-弧段拓扑关系来构建航道网络。最后,基于航道网络来实现船舶路径的生成,对于航道网络未覆盖的海域,则通过海洋环境风险栅格的路径规划来实现船舶路径的生成。不同海域不同AIS数据集进行的多次实验结果表明,本文提出的船舶路径生成方法是有效性。     

基于质控数据库的海洋环境监测生物名质量控制方法研究

全国海洋环境监测每年获得大量的生物多样性监测数据,其中生物种类名记录存在书写不规范、格式不统一、同物异名、学名和中文名缺失、拼写错误等情况,对数据的质量和使用产生很大影响.为了对这些分类数据进行质量控制,构建质控数据库.以2011、2012年全国海洋环境监测实测生物分类数据为原始分类数据,以《中国海洋物种多样性》、《海洋生物分类代码》、《中国海洋生物名录》中的物种数据为标准生物名称,采用计算机程序匹配与人工匹配相结合的方法,建立原始分类数据与标准生物名称的对应关系,完成匹配分类数据的标准化处理并入库,形成质控数据库.基于质控数据库,结合质量控制程序,使得需要进行质控的生物名数据与质控数据库中＂实测中文名＂或＂实测学名＂相匹配,返回质控数据库中的＂标准中文名＂、＂标准学名＂、＂标准类群＂的值以及＂记录处理＂,并作为新增列插入到原数据中,从而实现对分类数据的一站式批量质控.基于质控数据库的生物名质控方法为生物分类数据的质量控制提供了一个简单、有效且易于推广的新方法.     

浅谈大数据背景下海洋地理信息系统的发展

21世纪是人类开发利用海洋的时代,海洋资源是我国可持续发展的重要保证,当下正处在大数据技术发展的热潮,将大数据技术与海洋信息系统相结合,发挥两者的优势,能更好地为我国海洋信息化服务。本文从大数据的概念出发,探讨了大数据背景下海洋信息系统的发展方向,提出以海洋地理信息系统为平台,建立海洋大数据时空大数据仓库,最后构建基于大数据的多环境多层次智能决策预警系统,为决策者提供依据。     

黄海大海洋生态系污染/环境特征及其生态效应的监测和研究

本文对黄海大海洋生态系(LME)的污染/环境特征及其生态效应的监测和研究现状进行了综述,从大系统的角度指出了已知的和未知的关键环节;提出了黄海大海洋生态系污染/环境及其生态效应的监测和研究方案,强调了应着重和优先研究的方面。