简介：文章介绍了利用计算机、数据库等技术，面向业务科研需要，建立基于基数据的西藏地区多普勒天气雷达资料管理及共享服务系统的实现方法。关键词多普勒雷达；基数据；管理中图分类号TL822+.6文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-02DesignandImplementationofInformationManagementandSharingSystemBasedonRawDataofTibetDopplerRadarLiChunyan,LiuYong,CiRenCuoMu(TibetMeteorologicalInformation&NetworkCenter,Lhasa850000)AbstractThispaperintroducestheuseofcomputers,databasetechnology,business-orientedresearchneedstoestablishbasicdataonTibetDopplerweatherradardatamanagementandsharingsystemrealization.KeywordsDopplerradar;Rawdata;Management一、引言新一代多普勒天气雷达（CINRAD）采用了目前世界上先进的雷达技术、计算机技术、数字信号处理以及图像处理等高新技术，具有全天候和高时空分辨率的探测能力，是监测跟踪中小尺度天气系统发生、发展、成熟、消亡过程的有效探测工具。对多普勒天气雷达资料的广泛应用可以大大加强对中小尺度天气系统的探测和预警能力，为开展短时灾害性天气系统及洪涝灾害的监测和预警、人工影响天气、中尺度数值预报奠定坚实基础。随着中国气象局“新一代天气雷达发展规划”的全面实施，西藏地区已相继建成了四部多普勒天气雷达，并逐步投入业务运行。建立有效收集、管理、使用多普勒天气雷达资料系统，实现资料的共享，是最大限度地发挥新型探测设备作用的关键。二、西藏地区多普勒天气雷达资料的管理及共享系统的实现（一）系统设计原则针对目前西藏地区多普勒天气雷达资料管理分散、无统一的数据管理系统、资料使用效率不高等问题，面向业务科研需要，设计合理的多普勒雷达资料管理策略，对资料进行有效的存储管理，并搭建资料管理和共享服务系统，通过网络将资料进行方便、快捷的共享。（二）数据管理策略多普勒天气雷达资料主要包括基数据（既雷达体扫文件，该数据含雷达反射因子Z、径向风速度V、谱宽W等信息，为二进制文件格式），还有基于基数据经过各种气象算法和数字图像处理生成的产品，如组合反射率因子(CR)、垂直液态水(VIL)、回波顶(ET)、谱宽剖面产品(SCS)等丰富的天气雷达二次产品。由于多普勒天气雷达基数据数据量大，一个站点一天数据约为2.9G，其衍生产品可达三十多种，如何对这些资料进行有效分类，并进行科学的存储及管理是本项目需解决的重要问题之一。针对多普勒雷达资料基数据文件大、数据产品种类多等特点，系统研究制定了针对西藏地区多普勒雷达资料的管理策略1.根据业务需要及该资料的特点，确定资料存储管理的重点为雷达基数据资料，因为该资料为雷达运行的基础资料，其中包含天气变化信息、雷达运行状况信息、雷达所在环境信息等，所有的衍生产品均是基于此数据；2.由于基数据为二进制数据格式，需要专业的软件才能读取其中的有用信息，为便于该资料的共享使用，系统开发后台资料处理系统，实时提取基数据中最重要的雷达反射因子Z、径向风速度V、谱宽W三种数据，并运用图形图像技术，形成直观的图像，在共享系统上共享应用；3.根据现有资料的传输情况，对业务要求传输的资料进行存储管理及共享；4.由于基数据量大，为便于存储，系统采用压缩技术，开发资料自动压缩处理模块，对基数据进行有效压缩后存储；5.为便于资料的共享使用，与相关自动站站点资料结合，提供按时间和按天气类型两种方式进行资料检索；6.为便于历史资料的使用，系统开发了针对下载后的雷达资料显示软件。（三）技术实现针对多普勒雷达资料特点，系统采用B/S（浏览器/服务器模式）和C/S（客户端/服务器模式）结合的方式开发，其中数据共享应用系统采用B/S方式开发，资料管理系统采用C/S方式开发。1.系统流程为便于资料管理，本系统按时间将资料分为实时资料和历史资料两部分进行管理。(1)实时资料库为近期雷达资料，库中含①实时雷达基数据既雷达体扫文件；②宽带网实时传输的五种数据图；③基数据初步分析的四种数据产品图像回波强度、谱宽、径向速度、无定证回波强度。(2)历史资料库为非实时库中所有的雷达基数据，采用压缩格式存储，以天为单位，全天数据一个压缩包。为便于使用，提供两种检索方式①按时间检索、下载；②按天气要素检索、下载（与相关自动站资料相结合）。下图为系统资料管理流程及结构图。图1.资料管理流程图2.系统开发技术方法系统开发主要分为三部分资料管理系统、资料共享应用系统、基数据图像显示软件三部分。（1）资料管理系统系统采用C++BUIDER6.0作为开发工具，结合MYSQL数据接口技术、WINZIP软件的命令行工具（WZZIP.EXE和WZUNZIP.EXE）、目录监控技术以及利用MICPAS3系统中西藏各县的经纬度数据，实现了全区多普勒天气雷达资料的自动处理和存储。主要有以下模块1）多普勒天气雷达资料的监控和接收模块。2）多普勒天气雷达基数据的显示处理模块。3）多普勒天气雷达基数据图像化处理模块。4）多普勒天气雷达基数据图像的地图叠加模块。5）多普勒天气雷达基数据图像的自动生成模块。6）多普勒雷达基数据及图形产品自动入库模块。7）雷达数据自动入库和维护。8）历史多普勒雷达基数据的压缩存贮模块。（2）资料共享应用系统该系统以B/S模式采用PHP、MYSQL等工具开发，实现对雷达资料的网络浏览、共享、查询及下载等功能。主要有以下模块1）数据关联模块。2）共享系统数据演示模块。3)资料查询及下载模块。（3）雷达基数据显示程序以Windows系统作为操作系统系统，采用C++BUIDER6.0作为开发系统。（四）系统主要实现的功能1.资料管理系统（1）实现对西藏地区多普勒雷达资料的自动收集、分类、入库，监控；（2）实时处理基数据资料，并生成四种雷达图像产品实时入库；（3）实现了对实时资料和历史资料的可控管理，既实时资料的保留时间可根据实际需要进行调节，调节范围在1-21天之间；（4）图像压缩质量可根据资料存储状况进行调整；（5）实现了对历史资料的自动按天压缩、存储、入库；（6）实现了对雷达站相关自动站资料的自动收集、入库。2.数据共享应用系统（1）对实时传输的5种整点图形资料的动画显示；（2）对实时传输基数据的4种分析图像产品的动画显示；（3）实时基数据的查看、下载；（4）实时库中5种整点图形资料的回放；（5）实时库中4种分析图像产品的回放。3.资料应用软件针对已下载解压后的多普勒雷达基数据文件，实现基数据文件的图形显示，包括单个基数据文件的图形显示和多个基数据文件的动画显示，显示包括多个要素（回波强度、径向速度、谱宽、无订正回波强度），多个显示范围（240公里、120公里、60公里、30公里），多个层次（九个层次）。（五）运行情况系统于2009年9月正式投入业务运行，系统运行稳定。经相关单位应用，在气象业务及科研中，发挥了较好的作用。三、结论（一）系统采用计算机、数据库等技术针对多普勒雷达资料特点，以C\S和B\S模式相结合方式开发建设系统。数据管理科学规范，易于管理和共享、应用，为面向全区雷达资料的广泛应用奠定了基础。（二）系统采用开放式网络环境、标准化协议以及通用系统开发工具，使系统具有良好的可移植性，易于实现和其他系统的互操作，有利于系统未来的发展。（三）应用界面友好用户只需要浏览器即可初步使用该资料，显示、浏览、查询、下载、使用方便，操作简单、明了。参考文献1高梅,张文华,接连淑,阮征等.基于气象信息共享系统的雷达资料网络数据库.气象科学.第30卷第1期2002年2月

简介：本期技术雷达重点关注的趋势包括：生产中的早期预警和恢复、隐私与大数据、JavaScript战车一往无前，以及物理和数字的合并。

简介：上文为大家讲解了Linux下的系统备份的相关命令操作，相信大家对Linux系统下的备份有了初步的熟悉和掌握。这里会逐步加深讲解的内容，讲述基础备份的另一个重要方面——数据备份。

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简介：半结构化数据是网络中一种重要的数据形式，也是进行数据挖掘的重要基础。因此要对Internet上巨量的数据进行数据挖掘，半结构化数据及模型是前提。本文介绍了半结构化数据的相关概念及其数据模型。

简介：微软的表格处理工具Excel2000在普通办公处理方面使用非常普及,中小型微机数据库从DOS平台的Dbase、Foxbase,一直到Windows下的VFP7.0,具有较多的用户群体.特别是VFP在中小型数据处理方面,操作简单、设计程序方便、功能强大,足以满足普通数据处理方面的业务要求.

简介：也许就像微软S＋S战略后面极力希望将用户留在Windows平台的意图一样，Oracle也不愿意把大好的数据库市场从手中放弃掉，以至于拉里·埃尔森在宣称“到底什么是云计算呢？完全是胡扯”。诚然，现在的云产品（包括：微软、Google、亚马逊、IBM…）主要还停留在简单信息存储和访问的初级阶段，

简介：当需要为基于Microsoft．NETFramework的分布式应用程序设计数据访问层(DataAccessLayer，DAL)时，您将做出的一个关键决策就是，如何向DAL类的方法传递和接收数据。向DAL类传递和接收业务数据的选择方式非常少，但是在现实中大多数只有两种方式——使用DataSet对象和自定义业务实体对象的集合。

简介：前面一直讲解Linux系统里的基础备份操作。这些备份是非常重要的，因为直接影响到系统，数据的安全性。如果等到系统出现问题的时候才想到要对系统进行备份，就来不及了，最终只有眼看着数据白白丢失。如果能够在平时就养成良好的备份习惯，及时对系统和重要数据进行周期地备份，就不会出现

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简介：摘要本文分析了Access与SQLServer数据库的引擎、数据访问模型、数据类型及表设计，并探讨了它们在应用领域上各自的优缺点。

简介：太家都知道．硬盘物理上一旦损坏．数据就再也找不回来了，所以数据安全问题一直是用户的最为关心的。其实，硬盘生产厂商也非常重视数据的存储安全，并且都推出了各自的硬盘数据保护技术．来增强硬盘的稳定性和安全性其中比较著名的有S.M.A.R.T技术．DPS技术、Maxsafe技术．以度DataLifeguard技术等，你想对这些保障数据安全的枝

简介：作为整个交易系统最核心的组成部分，数据库的性能直接决定了双11整个系统的稳定性。

简介：日前发现一个很奇怪的问题,SQLSERVER2000数据库的记录只能查询某个日期以前的数据,其后的数据可以写入,但是不能查询.

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简介：市场在跟随用户的需求不断变换。新技术的应用将数据库领域和企业应用结合得十分紧密。但是现在用户的要求除了软件功能的健壮性外，还对灵活性和价格做出了进一步的要求。Linux为形成新的数据库市场竞争格局提供了条件。最近，大多数厂商都已完成了对Linux策略上的调整。因为他们清楚地看到，这是在把握数据库竞争的决断权。

简介：摘要在信息化时代，数据保护的重要性不言而喻。本文所讲的数据保护，主要研究以数字化形式存储在电磁介质中的数据保密机制。用户在选择产品的时候应根据需要和性能综合考虑。

简介：Sharding是一项仍处于高速发展中的＂老＂技术,随着Web2.0的发展,Sahrding逐渐从比较＂虚＂的概念变成比较＂实＂的运用思路,本文介绍了这方面新的发展和思想。

简介：结合数字化校园的数据源，给出了在数据仓库环境下构建的数字化校园体系结构图，阐述了数字化校园数据仓库逻辑模型的设计，并把数据挖掘算法应用到数字化校园中，为高校管理者提供了决策支持信息。关键词数据仓库；数据挖掘；数字化校园中图分类号TP274文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01DigitalCampusApplication&StudyagainstDataWarehouseandDataMiningTechnologyWangYanpin1g,WangXiaoting2,ChangXianfa2(1.HeyuanTechnologyCollege,Heyuan517000,China;2.KaifengUniversity,Kaifeng475004,China)AbstractCombinethedatasourceofthedigitalcampus,giveanarchitecturemapofdigitalcampuswhichisbasedondatawarehouseenvironment,focusonthedigitalcampusdatawarehouselogicalmodeldesign,Andthedataminingalgorithmapplytothedigitalcampus,providethedecisionsupportinformationforuniversityadministratorsKeywordsDatawarehouse;Datamining;Digitalcampus一、引言高校数字化校园数据主要存储在关系型数据库中，这些系统中，大量的数据和数据模型，都是反映历届学生的学习成绩和教师的教学任务以及教学计划。随着高校对决策信息需求的日益广泛、复杂和迫切，这些传统的数据库系统存在的问题也越来越明显。本文利用数据仓库和数据挖掘技术在数字化校园中应用进行了研究。二、数字化校园数据仓库体系结构设计在对数字化校园各个子系统进行深入调研和需求分析的基础上，针对数据仓库的三个基本功能，提出了一个集中式数据仓库（数字化校园数据仓库）、分布式数据库（各个部门数据库）等适合数字化校园的数据仓库体系结构，如图1所示。该系统由五个部分组成（一）数据源来源于操作性数据库，其主要是完成日常业务处理，其数据将成为数据仓库的数据源。（二）多数据源集成将来自于不同数据源（SQL、Oracle等）的数据通过数据转换服务进行导入。（三）中心数据仓库在已有业务系统的基础上，通过数据的抽取、转换、加载，建立数字化校园数据仓库。（四）OLAP分析服务器通过建立OLAP分析服务器，从数据仓库中提取数据，完成数据的统计和分析。（五）决策支持工具是面向用户的数据需求的前端服务，支持各种OLAP和DM操作。三、数字化校园数据仓库逻辑模型设计在学生等级事实维表中存储七个维表，通过这几个维表的主键，将事实表和维表连接在一起，形成星型模式用二维关系表示数据的多维概念建立星型模型后，通过维表的主键，对事实表和每一个维作连接操作，其模型如图2如示。四、数据挖掘算法在数字化校园中应用分析针对学生等级多维数据集，把平均成绩、借书次数、平均消费、学生等级、家庭出身既作为输入列又作为可预测列，分析处理后可得到如图3所示学生等级一层决策树模型。在学生等级表中，所有事例为4925，其中学生等级为C的事例最多，为1726例，可能性为35.04%；学生等级表现为A的有495例，可能性为10.05%；学生等级表现为B的有1478例，可能性为30.01%；学生等级表现为D的有983例，可能性为19.95%；还有学生等级表现为E的极差事例有243例，可能性为4.93%。在这一事例图中，我们可以看到PJCJ是决定XSDJ最重要的因素，在高校教育中，抓学生成绩才是教学的关键所在。五、结束语采用DW+DM框架结构的决策支持系统是一种比较理想和完善的架构，该系统功能齐全、性能稳定，能对数据进行快速和准确的分析，从而帮助高校管理者做出更好的决策，提高高校管理效率，对数字化校园的利用具有一定的实用性和参考价值。参考文献1ZhaoHuiTang,JamieMaclennan.数据挖掘原理与应用M.邝祝芳,焦贤龙,高升.北京清华大学出版社,200725-262木根.数据仓库技术与实现M.北京电子工业出版社,20023王艳萍,常贤发.基于数据仓库的数字化校园的设计J.电脑知识与技术,2009,124薛红,王敏.基于DW+OLAP+DM的超市销售决策支持系统J.计算机工程,2007,33145王成,李民赞.基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统J.农业工程学报,2008,11作者简介王艳萍（1982-），女，硕士研究生，河源职业技术学院教师，研究方向为计算机应用技术。