数据挖掘在气象业务中的应用研究

Inner Mongolia Science Technology 8^ Economy

October 2017

No. 19 Total No. 389

第 19 期总第 389 期

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(锡林郭勒盟气象局，内蒙古锡林浩特026000)

摘

要

：近年来随着气象现代化建设的推进，气象部门建设了大量的自动数据采集仪器，这些自动

设备实时获取多种类型的气象数据，随着时间的积累，资料的信息量越来越大，已经呈现出明显的大数 据特征，现在如何使用好这些海量的数据成为气象部门一个迫在眉睫的工作。本文介绍了数据挖掘的 方法，并通过3个应用实例来展示气象数据的挖掘应用。

关键词：数据挖掘；模型；CIMISS中图分类号近409

文献标识码：八

文章编号：1007—6921 (2017) 19—0055—02

言对本地数据存取、查询、统计、分析。2.2 数据挖掘 用 方法

数据挖掘的前提是要了解你所使用数据，只有 对所使用的数据有着深刻的理解才得更好的利用好 这些数据。所以，挖掘数据的前提必须是一个数据 分析人员，要了解各种气象数据的含义。比如浅层、 深层地温的变化规律，大型蒸发和小型蒸发的关系 等等，如果某一天大型蒸发量和小型蒸发量相差过 大或相差过小就要找到出现这种情况的原因，是天 气原因造成的还是气象仪器出现问题等等，所以只 有对这些数据有深刻的理解才能找出这种数据之间 的关系。如果对这些数据不了解就会出现使用错误 的数据去做分析，这样是不可能得出一个准确的分

析结果，或者分析结果根本就是错的，所以我们想用 好气象数据首先就要去理解每个气象要素本身的意 义及它和其他气象要素之间的相关性。下面我们用 3个实例介绍一下地面气象数据在实际工件中的应 用，通过挖掘气象数据以图、表或文字等形式直观的

出 来本2.2.1 干热风实例应用。干热风又称“火风”是

一

气象部门主要的工作是利用气象数据（地面数 据、高空数据、雷达数据、遥感数据、气象灾害及服务 等方面的数据）进行科学研究和为地方党政部门及 地方经济建设提供决策服务，随着气象现代化水平 的提高、观测手段的丰富及资料时序不断延长，现在 已经形成了海量的气象数据，这些数据的累积构成 了“气象大数据”，这些海量的数据一直为气象业务、 科学研究及管理等部门决策提供有力地支撑。随着 气象数据快速的积累，现在如何应用好这些海量数 据并挖掘其价值是我们面临的最大难题[1本1 什么是数据挖掘？

数据挖掘是一个抽象的概念。数据挖掘一般是 指从大量的数据中通过算法抽取隐藏于其中信息的 过程。其基本流程包括商业理解、数据准备、数据理 解、模型建立、模型评估和模型应用几个步骤。气象 部门开展数据分析由来已久，但随着数据量越来越 大，数据分析的难度也在增大，现在从种类繁多、数 量庞大的数据中快速获取有价值的信息才能为气象 现代化建设提供强大的支撑[2]本

2 如何用好迭些数据2.1 数据挖掘应用思路

近年来，气象部门建设了大量的空基、天基、地 基自动数据采集设备，随着观测时序不断延长，气象 观测资料的信息量越来越大，逐步呈现出大数据特 征。为了解决这个问题，首先我们要建立本地数据 中心，也可以使用中国气象局的CIMISS(全国综合 气象信息共享平台）数据中心，CIMISS数据包括全 国所有常规站点建站以来地面资料、高空资料、海洋 资料、辐射资料、农气资料、数值模式资料等1个大 类1种实时、历史数据的在线存储服务。建设本 地数据中心建议使用关系型数据库全1 Server、八c- cee等），程序开发可以使用B/S(网页形式）和C/S (客户端形式）两种架构，B/S的优点维护方便，客户 端不用安装其他软件，有浏览器就可以使用，能够降 低开发成本模/S的优点是能充分发挥客户端PC 的处理能力，很多工作可以在客户端处理后再提交 给服务器。对应的优点就是客户端响应速度快；编 程语言使用（VB、C井…），结合SQL结构化查询语

收稿日期：2017 —06 —20

种高温、低湿并伴有一定风力的农业灾害性天气。

其风速>2m/s，气温>3CTC，相对湿度<30%，一盘 出现在5月初到6月中旬。随着地面气象站点密度 的增加及计算机性能的提高，通过计算机对大量实 时资料处理分析成为可能。我们通过分析气温、风 和相对湿度实时资料，可以判断出可能出现干热风 的地区（见图1数SQL语句如下：

//从数据库查询风速>2m/s，气温>3CTC，相 对湿度<30 %的站点信息

\"SELECT table — hour.区站号，site _ qzh.台站名 称，table _ hour.日期时间，table _ hour.日降水量

From table _ hour

WHERE table _ hour.区站号个02,八ND table _ hour.风速> =2 八ND table _ hour.气温 > =30 八ND table _ hour.相对湿度〈=30 八ND ta­ble# hour. 日 期时间 ='2016060812\"2.2.2 气候分析实例应用。我们通过对

一

段时期

某地区的气候概况以及倒春寒和秋低温等多种灾害

• 55 •

总第389期天气进

例

，这种相对 的应用就不是上简单的SQL语句能完成的，而

的的SQL

语句进

，并对多

内蒙古科技与经济结果

表的数据

结果

是通过设定好的各种灾害指标生成

进 的对比判断 ，最后对这就

进行判别分类输出（见图2)。

图1实况数据应用实例（干热风)

图2气象数据应用实例（气候分析）

图3气象数据应用实例（监测报警)• 56 •

(下转第59页）

廉金桥，等•高校信息化建设中VoIP技术的应用及展望如何提高内外部的沟通效率，降低沟通成本，已经成 为高校信息化建设面临的一个重要问题。随着 VoIP技术的不断成熟，视频会议系统因其安全、高 效、便捷的优点越来越受到青睐[8]。使用视频会议 系统可以实现以下的基本应用。

3. 1.1 点对点业务会议。点对点会议模式，系统中 任何一个终端都可以直接呼叫系统中另外一台终端 建立双向连接，进行视频会议交流。

3. 1.2 多点讨论会议。多点会议多是多部门间召 开的会议。如全校范围内的表彰会、总结会、项目进 度研讨会会等。分主会场和分会场，可以由多个会 场，参会人数也较多。

3. 13 远程培训或远程教学。视频会议系统能够 将教师的图像、电脑分享的培训文档或课件同时传 送至远端的多个会场，并随时与各个分会场就培训 内容进行提问、互动，打破传统培训地域、时间的限 制，实现远程教学。

3. 2 VoIP与校园安防系统的融合

近年来，随着高校“平安校园”的建设，各高校大 都建成了覆盖全校的校园监控系统，通过视频监控 可以将各个监控点的图像通过网络传输至监控室， 管理人员发现异常情况后及时采取必要的措施，从 而提供校务工作的效率。但现有监控系统的缺点是 不能及时预警，及时干预[9]，VoIP和监控系统的融 合能够依托以下功能弥补这一不足。

3. 2.1 智能报警功能。将部分监控摄像头连接报 警按钮、拾音器、麦克风等装置，重点区域安装I

对

[5] [页

讲系统，发生紧急情况，手动按按钮实现警报，同时 系统会自动呼叫到指定值班号码，从而实现对危机 的 时 随3. 2. 2 校园广播功能。使用外接广播的I以通过I

广播器

[7] [8]

并注册到局域网内的IPPBX上，获取分机号码，可

分机、手机、手机APP软电话、PSTN座

对讲机、门口机等多种方式呼叫

机、PC软电话、P

[4] [3] [1] [2]

2017年第19期

信息的语音广播的方法，及时的信息发布能够有效

地对 机进 ， 提 校 随4

结束语

为了充分利用校园网络资源，提升高校信息化 建设的效率，笔者通过构建跨校区语音VLAN的方 式在校园网中创建了 VoIP的测试环境，在该网络 环境中部署VoIP通信设备，完成了测试验证，实现 了高清语音在校园网中的传输。网络带宽对VoIP 的性能影响巨大已十对测试中出现的延迟和抖动的 问题，在参考了现有研究的基础上，提出了设置统一 的语 口 、对 流进 优 等 管理模式的优化建议。最后，结合高校信息化建设的现 状，对扩展VoIP在校园网中的应用做了探讨。

[参考文献]

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闫红书，阎丕涛，王佳，等.基于校园网的VoIP 应用设计与实现[J].中国教育信息化，2017, 上[

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各业，比如电子商务、交通、军事等等，数据挖掘其实

P广播器，发起P广播。

3.2.3 信息发布系统。通过VoIP系统构建信息 发布系统，利用IPPBX推送安全警示信息，既可以 采用发送即时消息的方法，也可以结合对办公电话、 机、 机 AP 电话等 进 多 的(上接第56页）

2. 2.3 监测报警实例应用。如图3是

一

个小时Z 就是让海量无规律的数据变成直观可以理解的信 息，以数据为基础进行决策、管理工作，来更好地发 挥出这些数据中的潜在价值[随

[参考文献］

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马廷淮，穆强，田伟，等.气象数据挖掘研究

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[2] JiaweiHan.数据挖掘概念与技术[M]•北京：

机械工业出版社，2001.

[3]

李社宏.大数据时代气象数据分析应用的新趋 势[

•陕西气象，2014,上

：湖144.

文件气象数据应用实例，这个应用使用2万多行代 码通过对大量数据进行分析统计，最后输出了一个 包含大量信息（色斑图、直方图、报警功能、降水量统 计等）的平台，这个实例就是一个非常复杂的数据挖 掘应用。

3 结束语

数据挖掘就是要将海量的数据转换成有用的信 息。数据挖掘需要不同专长的人员，包括业务分析 人员 、 人员 、 管理人员 ， 机技术、通信科技以及大型数据库存储系统的进步和完 ， 使 要通过多 长人员 的 挖掘应可以更容易的实现。现在数据挖掘已经应用到各行

• 59奥