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随着气象数据量的不断增长,进一步提升CIMISS数据管理和服务能力的需求变得日益迫切。为解决存储系统动态扩展能力不足、并行计算与吞吐效率低下等限制CIMISS继续发展的问题,采用分布式文件系统和NAS技术替代GPFS建设共享文件系统,实现非结构化气象数据的存储功能;采用分布式数据库替代Oracle RAC建设关系数据库管理系统,实现结构化气象数据的存储功能和非结构化气象数据的索引功能。实践证明,该方案能够有效地改善CIMISS的数据存储能力、并发响应能力,适应未来气象业务对数据存储和应用的需求。 相似文献
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CIMISS中气象观测资料处理入库效率优化方法 总被引:3,自引:0,他引:3
气象资料种类多、海量、格式多样复杂,造成综合气象信息共享系统(CIMISS)巨大的处理压力。以高空L波段数据作为个例,进行详细的分析,在数据库表设计上,通过"键-要素"的拆分方式减少数据库冗余,建立合理的索引和分区提高数据表访问效率。在处理流程方面,通过简约化流程减少系统间消息交互和IO,从而优化系统的存储效率。同时简约流程中对比PRO*C和OCI两种入库方式,PRO*C简单高效便于开发,而OCI功能全面但相对复杂,通过比较两种入库方式的效率,系统采用PRO*C方式。高空L波段数据实际运行效果表明,平均28s完成一份数据的处理。对比高空探测数据的处理,简约流程比原流程入库更快。 相似文献
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全国省级区域站数据传输业务流程逐步由市级转发省级调整为直传省级,省级区域站中心站成为数据传输的枢纽。区域站数据传输业务的调整给省、市、县3级区域站运维保障工作带来了一定的挑战。为了应对统一管理难、监视难、故障诊断难的挑战,本文设计并实现了一种省级区域站数据直传监控系统。该系统依托CIMISS系统和省级区域站中心站,基于Django框架实现了CIMISS CTS环节、省级区域站中心站环节、区域站报文来源环节、区域站电池环节的监视和展示,以及区域站报文历史传输情况的展示和故障诊断。该系统已经投入业务应用,进一步提高了全省区域站数据传输业务的运维保障能力。 相似文献
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基于全国综合气象信息共享系统(CIMISS)数据库,以一致率(冻土深度用误差绝对值)作为检验指标。对山东国家级气象观测站15项自动综合判识数据,与同期台站观测结果做对比检验,并进行评估分析。结果表明:1)总云量判识一致率为65.8%,云量偏差绝对值为1的占比51.1%;大部分不一致的情况出现在实况为阴天到满云时,判识结果为无云或少云。云高分类后与人工观测的总体一致率为85.0%。各站云高一致率均高于云量。2)雾凇、雨凇、雾、轻雾、浮尘、扬沙、沙尘暴、积雪和结冰等9种现象综合判识结果与台站观测一致率达92.0%以上;霜、霾、露的一致率为75.0%以上。结冰、轻雾、雾与霜命中率较高;积雪、雨凇与扬沙漏判率较高;沙尘暴、雨凇、扬沙和雾凇空判率较高。3)雨凇、雾凇判识效果受单站样本大小的影响;评估期内国家级气象观测站无草温观测任务,是造成积雪现象漏判率高的主要原因。有降水天气现象时,同时出现的视程障碍类天气现象不判识,是其漏判率增大的原因之一。4)评估时段冻土数据绝对误差平均值为1.6 cm,判识与实测误差绝对值在1~10 cm之间的占82.8%,判识效果较好。通过评估分析可见,基于卫星、探空、自动气象站、雷达、闪电定位等多源数据,结合模式再分析产品,实现综合判识结果与台站观测数据一致性较好,能够更好地满足气象预报服务需求。 相似文献
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为满足对海量气象数据管理和服务的需求,国家气象信息中心设计开发了全国综合气象信息共享系统 (CIMISS)。该文描述了系统基本设计思路、功能结构、基础平台体系结构、信息流程,阐述了系统为用户提供的基础数据使用环境。系统由数据收集与分发系统、数据加工处理系统、数据存储管理系统、数据共享服务系统、业务监控系统5个业务子系统组成,承担数据收集、加工处理、存储管理、共享服务和业务监控任务。系统设计和开发采用了一系列现代信息技术,包括基于消息和文件共享的平台内信息交换、气象数据标准化分类、数据处理作业调度和算法的动态扩展、元数据的设计和应用、公共配置信息管理、全流程业务监视和调度控制、面向服务的多维度数据存储策略、全局数据访问视图和统一访问接口设计等。该系统为我国国家级和省级气象业务提供了统一规范的气象数据使用环境。 相似文献
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Python语言在CIMISS中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
CIMISS实现了国家级气象数据的整合集约,国省首次建立了统一的数据环境,并通过标准统一、功能丰富、调用高效的气象数据统一服务接口MUSIC。本文介绍了Python编程语言特性,及其相对于IDL,Fortran,Matlab等气象行业常用编程语言的优势。阐述了Python在国外气象行业中的应用,以及如何调用CIMISS的客户端SDK,Web Services以及Rest服务接口。气象科研人员通过掌握Python编程语言,能够快速地从CIMISS中获取和处理气象数据,并可以使用Python进行各类气象数据的处理。 相似文献
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利用葵花8号(Himawari-8)高时空分辨率的红外亮温资料估计台风莫兰蒂的短时强降水及其演变 总被引:2,自引:0,他引:2
为探究高时空分辨率卫星资料在我国登陆台风降水预报中的作用,本文针对2016年14号超强台风莫兰蒂,采用Himawari-8亮温资料通过定量降水估计(quantitative precipitation estimation,QPE)方法估算降水强度,并利用国家气象信息中心全国综合气象信息共享系统(China Integrated Meteorological Information Sharing System,CIMISS)提供的台站降水资料进行质量评估。结果表明:(1)卫星估算与地面实测的降水落区有较好的对应关系,但是卫星高估了弱降水,而低估了强降水(尤其在高海拔地区);(2)卫星估算与地面实测的降水强度并非同位相变化,而是实测降水滞后于卫星估算的降水,该滞后时间在台风登陆后的移动区较长(约2~2. 5 h);(3)整体而言,卫星估算的某时刻降水强度与未来一段时间内(约2~2. 5 h)该地区的实际总降水量有很强相关性,说明Himawari-8卫星估算的降水可在台风降水的预警预报中提供指示作用。 相似文献