气象与大数据

图书标准信息

• 作者 黄瑞芳、周园春、鞠茂 作者
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2017-08
• 版次 1
• ISBN 9787030541024
• 定价 88.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 页数 253页
• 字数 310千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

《气象与大数据》对大数据技术在气象领域的应用进行探讨，叙述气象预报预测的基本概念与特征、发展历史与趋势，大数据的内涵特性、核心技术和气象应用潜力，气象数据的属性特性和大数据价值，气象业务的数据全生命周期的模式方法以及大数据时代的发展需求等；提出气象大数据规划治理的思路方法；从信息基础平台、分析与应用、挖掘与融合等不同层面设计气象大数据系统；给出气象大数据发展的思考和建议。

【目录】

序

前言

第1章 气象预报预测 1

1.1 气象学基本概念 1

1.1.1 天气和气候 1

1.1.2 天气预报和气候预测 2

1.1.3 气象观探测 3

1.1.4 气象数据 3

1.2 气象业务模式和框架 4

1.2.1 气象业务模式和流程 4

1.2.2 天气业务框架 6

1.2.3 气候业务框架 7

1.3 气象业务发展历史 8

1.3.1 天气预报发展史 8

1.3.2 气候预测发展史 13

1.4 气象预报预测主要特征 16

1.4.1 多重的时间和空间尺度 16

1.4.2 对气象数据的高度依赖性 18

1.4.3 与多学科理论的兼容并进 20

1.5 气象行业发展趋势 21

1.5.1 拓宽气象观测信息获取渠道 21

1.5.2 增强气象数据挖掘能力 23

1.5.3 推动预报预测理论创新和技术革命 24

第2章 大数据技术 26

2.1 大数据的基本概念与特性 26

2.1.1 大数据的定义与内涵 26

2.1.2 大数据的特征 27

2.1.3 大数据与云计算 29

2.1.4 大数据与数据统计 30

2.1.5 大数据与数据挖掘 31

2.2 大数据技术框架 31

2.3 大数据采集与预处理技术 33

2.3.1 大数据采集与预处理的目标与特点 33

2.3.2 典型大数据采集系统 34

2.4 大数据存储与管理技术 35

2.4.1 大数据存储与管理的目标与特点 35

2.4.2 典型大数据存储与管理系统 37

2.5 大数据处理与分析技术 38

2.5.1 大数据处理与分析特点与分类 39

2.5.2 典型大数据处理系统 41

2.5.3 典型大数据分析模型库 42

2.6 大数据可视化技术 44

2.6.1 大数据可视化的特点和类型 44

2.6.2 典型的大数据可视化模型框架 49

2.7 大数据技术在气象领域的应用51

2.7.1 大数据采集技术气象应用 51

2.7.2 大数据存储与管理技术气象应用 52

2.7.3 大数据处理与分析技术气象应用 52

2.7.4 大数据可视化技术气象应用 53

第3章 气象数据概述 58

3.1 气象数据来源 58

3.1.1 专业化气象数据生产 58

3.1.2 社会化气象数据萃取 59

3.2 气象数据分类 59

3.2.1 按气候圈层划分 60

3.2.2 按观测体系划分 61

3.2.3 按资料时效划分 61

3.2.4 气象资料分类行业标准 62

3.3 气象数据语法语义 64

3.3.1 气象资料文件名命名规则 65

3.3.2 气象资料内容格式编码 66

3.4 气象业务数据流程 72

3.4.1 气象业务体制及功能组成 72

3.4.2 气象信息数据流程 74

3.5 气象数据的属性和特点 77

3.5.1 气象资料数据的属性 77

3.5.2 气象数据的特点 78

3.6 气象大数据理解和分析 81

第4章 气象数据采集与管理 85

4.1 气象数据采集 85

4.1.1 大气状态观测探测 85

4.1.2 气象数据汇集交换 87

4.2 气象数据预处理 88

4.2.1 气象资料编码和译码 89

4.2.2 气象数据质量控制 91

4.3 气象数据管理 93

4.3.1 气象数据库分类管理 93

4.3.2 气象数据库体系结构 94

4.3.3 气象数据管理技术 97

4.4 气象数据采集与管理发展要求 101

4.4.1 气象资料和产品时空密度高扩展要求 101

4.4.2 气象产品服务时效性和精准性要求 101

4.4.3 大数据技术对气象数据采集和管理的影响 102

第5章 气象数据分析与计算 104

5.1 天气学方法 104

5.1.1 天气分析 104

5.1.2 天气学概念模型 109

5.2 统计学方法 111

5.2.1 气象数据的数学描述 111

5.2.2 气象变量的统计分析与计算 112

5.2.3 气象场的统计分析与计算 113

5.2.4 气象统计预报模型 116

5.3 动力数值算法 121

5.3.1 气象数据资料同化 121

5.3.2 大气物理过程参数化 122

5.3.3 气象模式数值计算方案 123

5.3.4 数值预报产品解释应用 126

5.4 气象数据分析与计算的计算能力需求 128

5.5 大数据技术的气象预报预测潜力 130

第6章 气象信息应用与服务 133

6.1 气象应用服务分类及内容 133

6.1.1 气象服务分类 133

6.1.2 气象服务内容 135

6.2 气象应用服务的手段和技术 136

6.2.1 气象信息服务方式和手段 136

6.2.2 气象信息服务关键技术 137

6.3 气象应用需求分析和服务效益评估 142

6.3.1 气象应用需求分析 142

6.3.2 气象服务效益评估 144

6.4 气象应用服务发展趋势 146

6.4.1 气象应用服务需求挑战和供给模式变革 146

6.4.2 以气象经济为特征的应用服务发展趋势 147

6.4.3 以智慧气象为指导的气象应用服务发展 148

第7章 气象大数据治理规划 150

7.1 气象大数据的特点和发展趋势 150

7.1.1 气象大数据的重要特点 151

7.1.2 气象大数据的发展趋势 153

7.2 气象大数据治理规划的目标和原则 155

7.2.1 气象大数据治理规划目标 155

7.2.2 气象大数据治理规划原则 156

7.3 气象大数据治理规划的任务和框架 157

7.3.1 气象大数据治理规划的主要任务 157

7.3.2 气象大数据治理规划的基本框架 159

7.4 气象大数据治理原则和范围 160

7.4.1 气象大数据治理的基本原则 160

7.4.2 气象大数据治理的主要范围 161

7.5 气象大数据治理保障体系 161

7.5.1 气象大数据战略 161

7.5.2 气象大数据组织 162

7.6 气象大数据治理技术体系 163

7.6.1 气象大数据治理技术架构 163

7.6.2 气象大数据标准管理 165

7.6.3 气象大数据元数据管理 166

7.6.4 气象大数据主数据管理 167

7.6.5 气象大数据质量管理 168

7.6.6 气象大数据资产管理 169

7.6.7 气象大数据安全管理 170

7.6.8 气象大数据生命期管理 171

7.6.9 气象大数据系统实施 173

7.7 气象大数据治理应用体系 175

7.7.1 气象数据智能采集 175

7.7.2 气象精准预报预测 176

7.7.3 气象信息普惠服务 177

7.7.4 气象业务科学管理 178

7.7.5 气象业务持续创新 179

7.8 气象大数据治理效果评估体系 180

7.8.1 气象大数据治理促成因素 180

7.8.2 气象大数据治理实施过程 181

7.8.3 气象大数据治理成熟度评估 181

7.8.4 气象大数据治理审计 183

第8章 气象大数据系统构想与设计 184

8.1 气象大数据系统总体架构设计 184

8.1.1 气象大数据系统设计思路 185

8.1.2 气象大数据系统层次划分 190

8.1.3 气象大数据系统体系架构 197

8.2 气象大数据系统基础服务能力构建 199

8.2.1 基础服务逻辑层次模型 200

8.2.2 基础服务应用系统规划 202

8.2.3 基础服务系统功能构建 205

8.3 气象大数据分析应用系统设计 210

8.3.1 气象大数据分布式计算环境 211

8.3.2 气象大数据分析模型集成 219

8.3.3 气象大数据交互分析与可视化服务 223

8.4 气象大数据信息挖掘应用 225

8.4.1 大数据环境下的大气变量特征分析 226

8.4.2 大数据环境下的气候预测因子选择技术 229

8.4.3 大数据环境下气象应用服务跨领域信息挖掘 232

第9章 气象大数据发展的思考和建议 238

9.1 气象大数据的战略价值和社会意义 238

9.1.1 气象大数据的战略价值 238

9.1.2 气象大数据的社会意义 240

9.2 气象大数据发展的主要问题和挑战 241

9.3 发展气象大数据的措施和建议 244

参考文献 246