开展含水层非均质性数据融合研究

提出应大力开展含水层非均质性的数据融合研究。指出应充分吸收利用相邻学科已有的研究成果,从易到难,首先应将军事领域已相对成熟的数据融合技术移植过来,开展孔隙含水层非均质性的数据融合研究。论述了含水层非均质性数据融合研究的主要研究思路和研究内容,并展示了初步研究成果。     

基于虚拟化云平台的气象终端集约化管理

气象终端的集约化管理是气象业务系统和气象服务需求发展到一定阶段后的必然趋势和结果。从气象终端管理的现状和需求、虚拟化云平台的技术体现和应用部署中,体现基于虚拟化云平台的气象终端集约化管理的应用特点和实施效果:提供虚拟防护、桌面管理及行为控制等的策略管理和策略服务,提升气象现代化支撑和保障气象用户个性化需求的能力,为气象平台建设、信息共享、应用服务的终端管理提出了全新概念,是集"应用"、"集成"、"运维"、"安全"到"成本控制"的解决方案。     

基于R语言的NetCDF文件分析和可视化应用

气象领域目前有多种广泛应用的气象数据分析和可视化工具集,包括GrADS、NCL、CDO和IDL等。R语言是一种由统计学家开发的统计计算和绘图的语言和环境,具有大数据处理的能力。R语言数量众多的扩展包为R语言用于海量气象数据分析和可视化提供了强有力的支持。基于R语言对NCEP发布的数据集进行了统计分析和可视化,展示了R语言在气象数据处理和可视化方面的应用。结合R语言提供的贝叶斯统计扩展包和高性能并行计算扩展包探讨了R语言在气象数据处理和可视化应用方面的广泛前景。     

基于对等网络技术的气象数据共享服务应用

气象数据共享业务广泛采用了单一资料源向各个目标节点分发的方式,针对这种共享业务的特点,设计并实现了一种基于对等网络技术的气象数据共享应用,提供资料源的共享发布以及节点间的共享访问功能。该应用通过搭建的仿真平台模拟实际业务应用,验证了在全国气象宽带网络上实现共享传输的可行性。在随后的小范围业务试验中进一步证明了该应用能够在特定的业务场景中不增加中心节点资源消耗而提升数据共享的传输效率。     

长江三角洲气象数据实时共享技术研究与实现

通过基于数据超市理念的气象数据实时共享技术研究,首次建成上海、浙江、江苏、安徽三省一市间互联互通的长江三角洲(长三角)气象数据实时共享平台。该平台设计并使用标准规范体系,建立基于分布式的数据管理模式,采用多层系统架构,实现物理上分布、逻辑上统一的长三角区域气象数据资源组织与共享。能有效支持短临天气预报对实时数据的高时效要求,支持灾害性天气移动观测、加密观测业务的数据共享,提高气象数据实时共享效率,降低数据更新分发的难度。     

物联网在安徽省人工影响天气业务中的应用

将物联网技术应用到人工影响天气业务管理中,开发了"基于物联网技术的安徽省人工影响天气智能管理系统"。系统利用物联网技术中的RFID(无线射频识别)技术,集合GPRS、GPS和GIS技术,通过作业现场与指挥中心的实时交互,构建人影业务管理服务平台,实现了对人影信息(人员、装备、弹药、气象信息等)的采集、传输、数据管理及服务的自动化、智能化管理,提高了安全效率和信息化管理水平,在实际业务中发挥了重要的作用。     

重要信息系统的灾难恢复刍议

现代社会和生活越来越依赖于IT系统,信息系统遭到灾难和毁灭性打击将是社会公众的灾难和噩梦。美国“9.11”事件中纽约交易所成功实施了信息服务灾难恢复计划,使得全球对于“业务连续和灾难恢复”有了重新的认识。在我国,信息安全也日益成为政府部门管理层、企业和公众关注的重要话题。企业的弹性、系统的健壮性,信息系统的抗毁性与灾难恢复日益深入人心,风险管理越来越为业界所重视。地震部门在政府应急联动系统中具有重要作用,其本身的信息系统安全已逐步引起重视。     

南粤古驿道历史建筑数字化保护与VR场景构建

南粤古驿道遗留了众多文化遗产,具有较高的历史、艺术、科学价值,但历史建筑损坏较为严重.为推进南粤古驿道活化利用,本文采用精细三维建模技术与虚拟现实(VR)技术实现了南粤古驿道的数字化保护.首先对南粤古驿道遗址进行了分析,然后从数据采集、点云数据处理、几何模型加工、纹理贴图等方面阐述对历史遗迹进行精细三维建模和VR场景构...     

面向知识服务的地质资料管理转型研究

针对传统地质资料服务方式单一、数据共享困难等问题,提出了地质资料管理的转型方案.对面向知识服务的地质资料知识组织方式、知识检索以及知识管理理念如何指导地质资料服务等方面进行了探讨.以地质数据本体构建、基于关联数据技术的地质资料语义化组织以及基于地质大数据的知识检索模型搭建为转型手段,介绍了促进地质资料转型升级的语义化描...     

利用奇异谱分析提高极移中长期预报精度

由于空间大地观测数据传输耗时及处理过程复杂, 导致极移测量值的获取存在时延, 无法满足对高精度的极移预报值有重大需求的应用领域. 针对极移复杂的时变特性, 提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)的预报方法. 首先用SSA分离提取极移时序中的高频组分与低频组分; 其次建立最小二乘(least square, LS)外推与自回归(AutoreGressive, AR)模型对极移高频和低频组分进行组合预报. 结果表明, SSA方法能够准确地分离和提取极移低频和高频组分, 对低频和高频组分组合预报可以显著改善极移的中长期(30--365d)预报精度, 与国际地球自转和参考系服务局(International Earth Rotation and Reference Systems Service, IERS)提供的A公报中的极移预报值相比, SSA方法对极移PMX分量(本初子午线方向)和PMY分量(西90$^\circ$子午线方向)的中长期预报精度改进最高分别可达45.97%和62.44%. 研究结果验证了SSA方法对极移中长期预报改进的有效性.