2020届高三地理命题点:太阳辐射的时空分布及影响因素

2020届高三地理命题点:太阳辐射的时空分布及影响因素
2020届高三地理命题点:太阳辐射的时空分布及影响因素

2020届高三地理命题点:太阳辐射的时空分布及其影响因素

典例分析

下图表示一年中大气上界单位面积水平面上每日接收到的太阳辐射随纬度

的变化,单位为兆焦/米2,图中阴影部分表示没有太阳辐射。完成⑴?(2)题

⑴图中M日最接近( )

A.春分日B .夏至日

C.秋分日D .冬至日

(2)a、b两点太阳辐射差异的影响因素主要为( )

A.太阳高度

B.白昼长短

C.海陆位置

D.天气状况

(1)B (2)A [解析]第⑴ 题,本题主要考查学生对等值线图的判读能力。根

据图示可知M日时图示半球获得的太阳辐射较多,一年中北半球夏至日时太阳高度最大,获得的太阳辐射较多,其他节气北半球获得的太阳辐射都较少,所以B项正确。第(2)题,本题主要考查太阳辐射的基本分布规律及影响因素。 a

b两点中a点太阳辐射值明显较大,而根据两点的纬度可知,a点的明显较低。

影响地球表面的太阳辐射量大小的根本因素是纬度(太阳高度),所以A项正确。命题突破

1.世界年太阳辐射总量分布

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JH> TO *J

①总体分布特征:不均衡。

a.不同纬度地区:由低纬向高纬递减。

b.相同纬度地区:由沿海向内陆递增,夏季太阳辐射强于冬季的,海拔高的地区强于海拔低的地区。

②全球年太阳辐射总量的最大值并不是出现在赤道地区,青藏高原和回归线附近的沙漠地区年太阳辐射总量高于赤道地区的。

赤道地区终年受赤道低气压带控制,盛行上升气流,降水丰沛,大气中水汽含量多,大气对太阳辐射的削弱作用强。回归线附近的沙漠地区,气候干燥, 晴天多,云雾少,大气对太阳辐射的削弱作用小,至V达地面的太阳辐射多。

2.我国年太阳辐射总量分布

①总体分布特征

我国大部分地区位于中纬度,正午太阳高度角较大,各地每年太阳辐射总量差异较大。从大兴安岭向西南,经北京西侧、兰州、昆明,再折向北,到西藏南部,这一条线以西以北的广大地区,太阳辐射量特别丰富。

②青藏高原是太阳辐射高值中心

原因:海拔高,空气稀薄,大气对太阳辐射的削弱作用小;晴天多,日照时间长;大气中水汽、尘埃含量少,透明度高,到达地面的太阳辐射多;纬度

较低,正午太阳高度角较大。

③四川盆地是太阳辐射低值中心

原因:盆地地形,水汽不易散发;阴天、雾天多,大气中水汽含量多,大气对太阳辐射的削弱作用强。

跟踪训练

读“我国部分地区年太阳辐射总量分布图”,完成下列问题。

1.下列地区,年太阳辐射总量最贫乏的是()

A.珠江三角洲

B. 四川盆地

C. 长江三角

洲 D.华北平原

2.仅考虑年太阳总辐射量的分布情况,假如你作为太阳能热水器的营销员,

最适合营销的一组城市是(

A.北京、海口、贵阳

C.昆明、兰州、郑州

【答案】1. B 2. C

【解析】

1.本题考查地理图表的判读能力。根据图示成都、重庆、贵阳等地太阳辐射总

量小,具体分布在四川盆地及其附近。所以本题选择B选项。

2.太阳能热水器应该在太阳能丰富的地区销售。图中昆明、兰州和郑州的太阳

辐射强。贵阳、重庆、成都不适合进行太阳能热水器的营销。所以本题选择 C 选项。

B.上海、重庆、台北

D.福州、广州、成都

读“太阳辐射中各种波长的光所占的比例(%)”,回答下列小题。

3.太阳辐射分为三部分,其中A、B、C分别代表

A.红外区、紫外区、可见光区

B.紫外区、可见光区、红外光区

C.红外区、可见光区、紫外区

D.可见光区、紫外区、红外区

4.下列各项中,不属于太阳辐射对地球影响的是

A.为生物提供生长发育所需的光热

B.使地球上出现风云雨雪等天

气现象

C.为人类提供生产、生活能源

D.造成火山等自然灾害

【答案】3. B 4. D

【解析】

3.太阳辐射分为三部分,其中A B、C分别代表紫外区、可见光区、红外光区,

B对。可见光波长0.4-0.76微米,小于0.4微米的是紫外区,大于0.76微米的是红外区,A、C、D错。

4.为生物提供生长发育所需的光热,使地球上出现风云雨雪等天气现象,为人

类提供生产、生活能源属于太阳辐射对地球的影响,A、B、C属于。造成火山等

自然灾害是地球内力作用的结果,D不属于,选Do

利用太阳能发电的最佳方式是光伏转换,就是利用太阳光照射到硅材料上产生电流直接发电。我国有关专家指出:上海没有油田和煤矿,但有两亿平方米的屋顶,不能辜负了屋顶上这片免费的阳光,下图示意屋顶太阳能发电站。读下图,回答下列各题。

5.青藏高原是我国太阳能资源最丰富的地区,主要原因是

A.纬度低,太阳高度角大

B.海拔高,距太阳近

C.海拔高,大气对太阳辐射削弱作用弱

D.深居内陆,晴朗天气多

6.大致与青藏高原同纬度的上海也积极推广“太阳能屋顶计划”,是因为

A.上海是我国太阳能资源最丰富的地区

B.上海常规能源(煤炭、石油等)短缺,能源需求量大

C.太阳能资源清洁、可再生、生产成本低

D.上海经济发达,能源蕴藏量大

【答案】5. C 6. B

【解析】

5.青藏高原是我国太阳能资源最丰富的地区,主要原因是海拔高,空气稀薄,

大气对太阳辐射的削弱作用弱,C对;与青藏高原同纬度的四川盆地,太阳辐射少,纬度低,太阳高度角不是主要因素,A错;海拔高,距离太阳近,这点距离差距相对于日地距离来说,影响很小,B错;青藏高原东南部受海洋水汽影响较多,降水较多,D错。故选C。

6.大致与青藏高原同纬度的上海也积极推广“太阳能屋顶计划”,是因为上海经

济发达,煤炭、石油等常规能源短缺,能源需求量大,该计划可以缓解能源紧张的状况,B 对,D错;我国太阳能资源最丰富的地区是青藏高原,A错;太阳

能资源清洁、可再生,但初期投入生产成本高,C错。故选B。

下图中图1为“我国某省年太阳辐射总量(单位:兆焦耳/平方米)分布图”,图2表示

“该省某地理要素的分布示意图”。读图,回答7?9题。

7?图2中的等值线最可能表示()

A.年降水量等值线

B.年日照时数等值线

C.> 10°C积温等值线

D.等高线

8.两图中的等值线存在较强的相关性,主要表现为()

A.年降水量越多,年太阳辐射总量越大

B.年日照时数越长,年太阳辐射总量越大

C?积温越高,年太阳辐射总量越大

D.海拔越高,年太阳辐射总量越大

9.导致图中甲、乙两地等值线数值差异明显的共同因素是()

A.纬度位置B .海拔

C.年降水量D .年蒸发量

答案:7.B 8.B 9.C

解析:第7题,图示为山东省,大部分属于半湿润地区,降水量介于400?800mm 之间;该区域》10C年积温在4 000C左右,与图中数值不符;山东省平均海拔低于200米。故图2中等值线为年日照时数等值线。第8题,两图中的等值线分别为太阳辐射总量和年日照时数,二者的相关性与年降水量、积温和海拔无关。第9题,影响太阳辐射总量的因素:纬度位置、海陆位置、地势和天气等;影响年日照时数的因素:天气、昼长等;二者共同的因素是天气,而影响天气的主要是降水量,降水量多,阴雨天多,年太阳辐射和年日照时数少;降水量少,晴天多,年太阳辐射和年日照时数多。

二、综合题

10.读“某地区年太阳辐射量分布图”,完成下列问题。

(1)描述图示区域年太阳辐射的分布规律,并分析原因。

(2)近日德国多家媒体披露了一项宏大的能源项目,德国多家大型金融和能源企 业将联手在图示地区建设一座人类迄今为止最大的太阳能发电站,以向欧洲提 供电能。试分析在此建设太阳能发电站的优势条件 答案:(1)分布规律:自南向北递增。

原因:南部地区(受赤道低压控制)主要为热带雨林气候,全年阴雨天气多,大 气对太阳辐射的削弱作用强,到达地面的太阳辐射能较少;自南向北,气候逐 渐过渡到热带草原气候,晴朗天气增多,大气对太阳辐射削弱作用减弱,到达 地面的太阳辐射能增多。

(2)纬度低,太阳高度角大,单位面积获得能量多;邻近欧洲,市场需求量大。

解析:第(1)题,根据图中的等值线数值总结其分布规律。结合影响太阳辐射分 布的气候因素分析原因。第 ⑵题,太阳能发电站区位因素从自然因素分析能源 丰富,从社会经济因素分析市场广阔。

(1) 分析甲地多年平均年太阳辐射总量最大的原因。

(2) 分析乙地多年平均年日照时数和年太阳辐射总量出现低值的原因

⑶说出我国多年平均年日照时数的分布规律。

(4)分析西北地区发展瓜果等特色农业的优势气候条件。

答案:(1)①纬度较低,太阳高度角大;②地势较高,空气稀薄,大气对太阳辐 射的削弱作

11 ?读“我国多年平均年日照时数和年太阳辐射总量分布图”, 完成下列问题 半肉年“帆时It "删} 站:屮豹甲ai 鼻时(乜岚耳'

用小,晴天多,日照时数长。

(2)盆地地形,水汽不易散发,空气中水汽含量多,阴天、雾天较多,对太阳辐射削弱作用强。

⑶总体由东南向西北递增。

(4)西北地区日照时间长,光热资源充足,植物光合作用强,且昼夜温差大,有利于植物糖分的积累,所以西北地区可以充分利用其优势发展瓜果等特色农业。解析:第(1)题,甲地处青藏高原,结合其所处地理位置、地形和天气等进行分析。第(2)题,乙位于四川盆地,结合其地形及其对天气影响分析原因。第题,结合我国多年平均年日照时数等值线,可直接读出我国多年平均年日照时数的分布规律。第(4)题,结合西北地区光热资源条件、气温变化等气候条件, 分析该地区特色农业的优势气候条件。

大数据在地理信息系统中的应用

大数据在地理信息系统中的应用 发表时间:2019-07-23T16:36:29.037Z 来源:《基层建设》2019年第13期作者:靳雪春 [导读] 摘要:随着我国电力系统的快速发展,大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。 身份证号码:512201197703***XXX 重庆市万州区规划设计研究院 摘要:随着我国电力系统的快速发展,大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。尤其是配电网已经成为电力系统发展的关键环节,可以对电网的信息进行详细的整理。配电网的所有信息几乎都与地理环境有关,因此,采用先进的地理信息系统可以很好的对其进行管理和维护。 关键词:大数据;地理;信息系统;应用 1地理信息系统运用大数据的重要意义 从基本特征的角度来讲,大数据指的是多样化与流程化的信息资产,同时也构成了新型的处理模式。运用大数据的模式来处理信息,这样做有助于在根源上提升决策能力,与此同时也有助于优化处理流程。对于有待处理的数据与信息来讲,大数据可以为其提供更专业的实时处理,大数据本身也具备了加工与增值的特征。进入信息化的新时期后,云计算与大数据的两种技术模式密切结合在一起。这是由于,实施大数据处理的基本前提就在于分布式结构,只有借助分布式结构才能挖掘海量数据与信息。由此可见,大数据不能缺少虚拟化的云存储、分布式的数据处理及其他相关技术,只有运用综合化的云技术才能实现数据挖掘[2]。从目前来看,大数据已经适用于很多领域,具体可以支持数据挖掘电网、分布式的数据库、扩展性的存储系统、云计算平台等。从地理信息系统的角度来讲,大数据也能运用特殊技术加以处理。具体而言,处理对象包含了视频、音频与半结构化信息等。与传统技术流程相比来看,地理信息系统运用的大数据处理表现为更鲜明的技术优势,这是由于大数据处理有助于加快响应并且缩短了所需的处理时间。 2新时代下大数据信息系统的不足和问题分析 2.1大数据的储存问题 在我国的现阶段下地理空间数据的规模量呈现出喷发式的快速增长态势,但是地理的空间数据却在新时代信息技术的影响下表现出了非结构化的一些态势,因而在现代地理信息产业中地理空间数据已经非常突出了大数据的特点,所以,我们需要不断加大对大数据空间范围的储存的研究发展和更新,只有做到如此才可以更好的服务于社会,更好的服务于各个行业和领域,满足新时代下的要求。还有一个重要的问题急需解决,就是地理信息系统中关于大数据的共享、保护、应用和管理问题,与此同时怎样重复的对大数据空间进行研究和处理都具有非常重要的意义。只有不断地加大对地理系统的实践和研究,才能充分的保证我国大数据地理信息系统的发展和对各个行业所产生的积极健康的作用。 2.2数据处理 现代地理信息产业所使用的地理信息系统可以基于多种不同途经来对超大量数据信息进行汇总,但是对于超大量数据信息的组织、处理、加工以及储存等技术相对较为落后,导致据大量的数据无法通过有效组织、处理以及加工后形成有效数据产品,这会对我国地理信息产业在新时期的健康发展带来很大程度的影响。现阶段社会各行业中的地理信息用户要求地理信息产业要进一步提高数据实时更新率,这也意味着在大数据时代下的地理信息系统要不断提高自身的计算能力,而加强大数据技术在地理信息系统中的实践应用已成为解决数据处理问题的主要途径,这也是确保地理信息系统可以满足我国地理信息产业发展要求的基础保障。 3大数据在地理信息系统中的具体应用 3.1高效储存 现代信息技术的高速发展正在使计算机硬件的生产成本不断降低,尤其是计算机存储设备成本的不断下降,对于地理信息系统实现大数据量的数据储存有着重要作用,尤其是当前个人计算机标配硬盘容量基本可以达到1TB左右的情况下,地理信息系统单个普通的磁盘阵列服务器的容量大约可以达到30TB左右。鉴于地理信息系统对于应急保障、实时导航以及分析决策等方面有着十分广泛的应用前景,所以大数据时代下地理信息产业要进一步提高地理信息系统的数据储存效率,否则会对整个地理信息系统的运行效率及使用性能产生过大的影响,因此,大数据时代下地理信息系统首先必须具备相对高效的储存能力。 3.2提升电网规划水平 大数据在配电网运行中的指导作用基于大数据的配电网规划方法,首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果,结合GIS关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布,同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况(中长期预测结果),然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果,最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。 基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息,如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等,融合先进的设计理念,将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中,从单一目标规划转变到多元目标优化规划,为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。 3.3充分利用数据库优势 将大数据运用在地理信息系统当中,数据量表现处持续快速增长的形势,如果地理信息产业想要达到系统运用提出的要求,就必须要进一步拓展和更新数据库。目前地理信息系统在构建的过程中通常会选择关系型数据库,在硬件改进的基础上能够对于这种类型的数据库实施分割以及非标准化的延伸处理,这样方便其能够符合我国地理信息产业发展的条件。通常情况下来讲数据库硬件更新成本不低,同时整个数据库服务设备性能以及容量也没有办法达到其发展提出的要求,并且数据库分割必须要经过编辑程序才可以达到非结构化数据保存和使用的条件,因此,大数据应用在地理信息系统当中一定要拥有较强的可延伸性以及拓展性。 3.4信息处理伸缩性与拓展性 基于大数据时代的发展环境中,地理信息系统的基础性信息量的扩展速度快速,这就要求数据库应当实现进一步的扩展与优化,而在目前数据库的应用过程中,数据库中较为常用的信息类型是关系类型,在硬件优化上也有着非常重要的作用,有助于数据库的扩展,计算机设备的优化要求大量的资金作为支持,同时,服务器的运行性能、数据库容量的扩展在空间上都具有一定的局限性,因此,数据库的分割拓展不再适用于非结构化信息上,并且要对程序进行相应的修改,这一情况就会导致部分环节的程序与信息模型不再具有独立性,而非

智慧交通大数据平台GIS地理信息系统基础支撑及信息化服务系统建设方案

交通指挥中心大数据信息化GIS地理信息系统及信息化服务系统 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月

目录 第1章前言 (5) 第2章可行性分析 (7) 2.1 目的及意义 (7) 2.2 指导思想 (7) 2.3 社会经济效益 (8) 第3章XX市道路交通管理的现状、分析及对策 (10) 3.1 XX市道路交通基本状况及存在的问题 (10) 3.2 基本对策 (11) 第4章交通交警指挥中心的构成 (13) 第5章设计依据 (15) 第6章设计方案 (17) 6.1 交通地理信息系统 (17) 6.1.1 系统概述 (17) 6.1.2 系统特点 (17) 6.1.3 框架结构 (18) 6.1.4 地图基础服务 (21) 6.1.5 GIS应用分析 (23) 6.1.6 数据采集要求 (25) 6.1.7 基础地图地理信息 (26) 6.1.8 地图图层数据采集 (26) 6.1.9 数据录入建库 (35) 6.1.10 电子地图开发内容 (38) 6.1.11 平台接口 (40) 6.1.12 性能设计 (41) 6.2 110/122/119接处警系统 (42) 6.2.1 概述 (42) 6.2.2 系统总体介绍 (45) 6.2.3 系统开通前期准备及环境要求 (53) 6.2.4 售后服务及承诺 (56) 6.3 交通信号控制系统 (58) 6.3.1 前言 (58) 6.3.2 系统原理简述 (59) 6.3.3 系统基本构成 (60) 6.3.4 控制系统软件主要特点 (66) 6.3.5 交通信号控制的方式 (69) 6.4 网络监控系统 (79) 6.4.1 系统构成 (80) 6.4.2 系统原理简述 (80) 6.4.3 设备选型说明 (81) 第1章打印 (199)

时空大数据平台设计

时空大数据平台设计 1.项目概况 智慧城市作为现代信息技术集中应用与展示的重要载体,已成为促进经济社会建设升级的重要力量。2006年以来测绘地理信息主管部门开始数字城市地理空间框架建设,取得了一系列地理空间数据资源、地理信息公共服务平台软件资源、应用示范建设资源等成果。2012年开始智慧城市时空大数据与云平台建设工作,分别出台了《智慧城市时空信息云平台建设技术指南》(2015版)、《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》(2017版)、《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲》(2019版)。 时空大数据与云平台作为智慧城市各行各业全面建设的重要基础性支撑平台,是智慧城市所有与地理空间位置有关建设内容的核心支撑,也是智慧城市中用于关联其他信息的时空信息支撑平台和时空信息基础设施,实现时间、空间的地理空间信息共享,提供时空维度的分析与应用,协调和关联各个政府部门时空信息的产生、流向、管理、应用的技术体系和数据保障,将全面服务于政府部门的管理决策,方便广大公众享受更为智能、便捷的生活服务。为推进国民经济发展和城市信息化建设,盘活地理信息资源,促进地理信息资源的共建共享和充分利用,需要建设时空大数据与云平台。 2.建设目标 智慧城市时空大数据与云平台将在智慧城市总体框架下,充分利用基础地理信息已有的建设成果以及在智慧城市方面的建设资源,对

基础地理信息数据库和地理信息公共平台在内容、功能和效能上进行补充建设,构建城市时空信息数据库和云平台,最终实现基础地理信息接入感知信息,从而发展到准确定位、有机整合、深度利用;信息资源由现在的分布式存储、逻辑式集中,发展到用云计算、宿主资源;从现在的对接式服务共享,发展到知识引擎、按需服务。选择多个应用领域,开展智能专题示范建设。 通过丰富带有时间标识的基础地理信息数据和倾斜摄影测量三维等新型产品数据,整理历史和远景规划地理信息,集成智慧城市大数据中心的典型数据资源,形成静态地理信息;同时,扩充物联网智能感知设备位置数据和实时感知的流式数据及其多层次摘要信息等,形成实时动态数据,构建时空信息大数据。建设按需提供服务能力,扩充感知定位、接入解译及模拟推演API接口、云服务系统、地名地址匹配引擎、业务流引擎、云端自主制图、按需定制服务系统,增强大数据时空分析和数据挖掘能力,搭建时空信息云平台。 3.建设内容 按照总体建设目标,时空大数据与云平台分五大部分建设内容。 第一部分是标准规范建设。建设内容包括时空大数据平台建设、使用与维护管理办法,时空数据整合、交换和共享管理办法,时空信息云平台建设的基本规定、数据规范、技术规范、服务规范、接口规范等。 第二部分是时空大数据建设。参照《基础地理信息数据库基本规定》(CH/T 9005-2009)的定义,时空信息数据库应蕴含时空信息和

高中地理大数据中心

数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所,数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量,规模越大,运营成本越高,2010年之前,我国的数据中心一般规模较小,主要布局在东部沿海地区,2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽,用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚,快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 (1)说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。(6分) (2)分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) (3)如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。(4分) (4)东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做?请表明观点并解释原因。(4分) 数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所,数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量,规模越大,运营成本越高,2010年之前,我国的数据中心一般规模较小,主要布局在东部沿海地区,2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽,用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚,快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 (1)说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。(6分) (2)分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) (3)如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。(4分) (4)东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做?请表明观点并解释原因。(4分)

地理信息可视化大数据系统分析

地理信息可视化大数据系统分析 1、前言 伴随着IT技术的飞速发展,人类社会已步入信息化时期,人类活动和社会经济发展所累积的专业知识和工作经验依靠智能化技术积累成大量的数据资源。步入二十一世纪,随着互联网技术、移动互联和物联网技术的盛行,数据资源正展现为类型和经营规模的迅速扩大,比如中国电商企业淘宝公司每日均值约有6000万账号登录和20亿PV,沪深两市每日4个钟头的交易时间会产生三亿条以上逐笔成交数据,腾讯企业各种数据储存量(经压缩解决后)超出100PB。大量数据资源为数据发掘和剖析从而发觉和运用数据使用价值出示了前所未有的机会,大数据时期早已来临。 1980年,知名未来学者阿尔文·托夫在《第三次浪潮》一书里写到:假如说IBM的服务器打开了信息化改革的序幕,那么“大数据”才算是第三次浪潮的华彩协奏曲。自2009年开始,“大数据”变成了互联网信息技术行业的流行词汇。在2011年,美国知名咨询管理顾问公司麦肯锡明确提出大数据时期的见解:“数据,早已渗入现如今的每一个制造行业和业务职能行业,称之为重要的生产要素”。同一年三月,美国奥巴马政府部门就在白宫网站更新了《大数据研究和发展倡议》,将为此投入两亿美金以上资产,用以产品研发大数据重要技术,以占领数据资源综合利用的主阵地。诸多征兆莫不说明大数据身后潜在着极大的使用价值。那么,究竟什么叫大数据?百度百科界定大数据或称海量资料,指的是所涉及到的材料规模巨大到没法透过现阶段主流工具软件,在有效时间内做到获取、管理、解决并梳理变成协助企业运营决策更积极目的的新闻资讯。 具体来说,大数据关键有4个特性:一是数据规模极大,从TB级別上升到PB级別上述;二是数据种类繁杂,包含网络日记、视频、照片、地理位置信息等多种类型数据;三是使用价值相对密度低,以视频为例子,持续无间断监控过程中,可能有效的数据仅仅有一两

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智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019版) 一、背景 总书记在党的十九大报告中提出,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,建设数字中国、智慧社会。根据《自然资源部机关各司局职能配置、设机构和人员编制规定》,组织数字中国时空信息数据库建设与更新是自然资源部依法赋予相关职能部门的重要职责。城市时空大数据平台是数字中国时空信息数据库的重要组成部分,是基础测绘转型升级的重要任务,是智慧城市的基础支撑。开展智慧城市时空大数据平台建设,是切实贯彻落实好总书记重要指示精神的具体举措,是全面履行好自然资源部职责的切实行动,是提升城市治理能力的重要手段。 自2008年智慧地球概念提出后,世界各国给予了广泛关注,并聚焦经济发展最活跃、信息化程度最高、人口居住最集中、社会管理难度最大的城市区域,先后启动了智慧城市相关计划。我国也高度重视智慧城市建设,2014年,经国务院同意,国家发展和改革委员会等八部门联合出台的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》(发改高技[2014]1770号)提出“智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市,对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合,提升城市可持续发展能力具有重要意义。”2016年,《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》要求,推进城市智慧管理,到2020年,建成一批特色鲜明的智慧城市。 作为智慧城市建设的重要组成,智慧城市时空大数据平台建设试点工作自2012年启动以来,已经在智慧城市建设和城市运行管理中得到了广泛深入应用,发挥了基础支撑作用,极大提高了城市管理能力和水平。自然资源部组建后,测绘工作成为自然资源统一监管工作的组成部分,其服务目标和对象更具针对性,工作重心更加突出,由原来面向全社会的普适性服务,转化为围绕自然资源管理“两统一”职责履行这个中心,做好技术保障与支持的同时,为经济建设、国防建设和社会发展继续提供基础性、公益性测绘保障。 随着社会治理的精细化发展,社会各界各部门对测绘的要求越来越高、需求越来越迫切,测绘技术与互联网、大数据、云计算等高新技术不断融合发展,无尺度地理要素数据(NSF)、空地一体测绘、网络信息抓取等测绘新技术不断涌现,信息化测绘体系和新型基础测绘体系逐步形成。 因此,为切实贯彻落实好党中央、国务院相关部署,面向国家智慧城市、大数据发展战略和自然资源管理工作需求以及当前测绘新技术发展要求,基于前期试点工作经验,修改完善2017版技术大纲,形成《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019版)》。 二、任务、定位与作用 (一)任务 根据新型智慧城市建设部际协调工作组确定的任务分工,自然资源部重要任务之一就是指导各地区自然资源主管部门开展智慧城市时空大数据平台建设及应用。容涵盖:智慧城市时空大数据平台建设试点,指导开展时空大数据平台构建;鼓励其在国土空间规划、市政建设与管理、自然资源开发利用、生态文明建设以及公众服务中的智能化应用,促进城市科学、高效、可持续发展;研究制定相关行业标准和技术规,完善评价指标体系,参与部际协调工作组开展的年度评价工作。 时空大数据平台是基础时空数据、公共管理与公共服务涉及专题信息的“最大公约数”(简称公共专题数据)、物联网实时感知数据、互联网在线抓取数据、根据本地特色扩展数据,及其获取、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务的技术系统。连同云计算环境、政策、标准、机制等支撑环境,以及时空基准共同组成时空基础设施。

地理信息公共平台大数据中心建设实施方案

地理信息公共平台大数据中心系统 建设实施方案 张宁

目录 1项目背景 (1) 2项目总体建设目标 (2) 3项目建设的基本原则 (3) 4项目主要建设内容 (5) 4.1“数字**”地理信息公共平台数据服务扩展设计 (5) 4.2基础地理信息数据预处理体系设计 (5) 4.3基础地理信息数据整理入库功能设计 (5) 4.4数据库物理存储设计 (6) 4.4.1数据库物理创建 (7) 4.4.2数据库的存储 (7) 4.5数据库空间参考设计 (8) 4.5.1平面基准 (8) 4.5.2高程基准 (8) 4.6数据库逻辑设计 (8) 4.6.1逻辑组织规则 (8) 4.6.2DLG数据库设计 (9) 4.6.2.11∶500DLG数据库设计 (9) 4.6.2.21∶1000DLG数据库设计 (9) 4.6.2.31∶1万DLG数据库设计 (10) 4.6.2.41∶5万DLG数据库设计 (10) 4.6.3DEM数据库设计 (11) 4.6.4DOM数据库设计 (11) 4.6.5三维模型库设计 (12) 4.6.6元数据数据库设计 (12) 4.7数据库业务库设计 (12) 4.7.1系统业务库内容 (12) 4.7.2系统业务库的逻辑结构 (13) 5项目实施方案概述 (14) 6项目建设实施说明 (14) 6.1项目启动阶段 (14) 6.2需求调研确认阶段 (15) 6.3系统功能实现确认阶段 (16) 6.4基础地理信息数据预处理阶段 (16) 6.5基础地理信息数据整理入库阶段 (17) 6.6数据与系统集成初装阶段 (17) 6.7项目培训阶段 (17) 6.8系统安装测试及试运行阶段 (18) 6.9项目总体验收阶段 (19) 6.10项目成果交接阶段 (20)

麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析

麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等与门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“觋读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户斱越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 , 80%的商业数据都是带有地理信息的 , 商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上 , 选址分析与家就是帮劣客户找到最有利位置的‘风水’先生 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在,潜在,顾客集中的区域,斱便个人及企业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置?

而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人戒者小团队的有限知识和商业直觉是进进不够的。我们认为,一个可行的斱案是,利用这些城市的矢量地图幵加载更细层面的经济、人口和地理数据,借劣地理信息系统,GIS,来实现批量处理和定量分析。打个比斱,风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析与家,他们凭借商业地理数据帮劣客户寻找幵确定城市中的最优位置。为了帮劣这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的斱法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布不区域聚集度进行打分,结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置,见图1,。 沙盘上的商业地理 商业地理分析正如将军俯视沙盘,挖掘商业数据的地理纬度,将城市的戓略高地和价值洼地一览无遗,运筹帷幄,决胜千里。

地理信息行业的大数据发展与应用_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/ce3207310.html, 地理信息行业的大数据发展与应用_光环大数据培训 传统的地理信息采集是专业任务,强调几何精确性,测绘遥感是主要的采集手段。而大数据地理信息采集手段更为丰富和自由,传感器网络、个体出行过程、网络行为、消费记录等均可能成为大数据地理信息采集手段,强调非专业性、实时性和全面性,地理空间信息形态很多是隐式的。数据内容涉及自然环境、政务信息、民意调查、商业信息、社会动态、人口流动等,半结构化和非结构化信息大量出现,同时,地理信息个性化特征凸显。传统上的地理信息强调对地表要素的静态描述,涉及几何的时态变化时,可采取类似版本管理的方法,属性数据的动态变化亦不频繁。而大数据地理信息更强调动态性,对于地表要素或区域,强调与其关联的实时属性变化(很多是社会属性,如人口密度、交通状态、温湿度、空气质量、噪声、光照等),对于移动对象,强调其几何位置的连续表达和其他社会属性的实时变化表达,同时,数据时空粒度不断细化,从而使得地理空间概念越发重要。 1.地理信息行业政策 《测绘地理信息发展“十二五”总体规划纲要》指出,通过不断完善科技创新体系、大力推进科技人才建设和创新型团队建设、着力加强基础研究、前沿技术研究和关键技术攻关,基本建成信息化测绘技术体系这“一个体系”,确保科技成果产业化进程、科技国际化进程这“两个进程”的整体推进,实现现代化测绘基准建设能力、实时化地理信息数据获取能力、自动化地理信息数据处理能力、网格化地理信息管理与服务能力以及社会化地理信息应用能力这“五个能力”的快速提升,形成一批具有国际竞争力的民族品牌软硬件产品。 李克强总理多次从战略高度对测绘地理信息事业发展做出重要指示,要求加强协同创新,加快信息化测绘体系建设,提高测绘地理信息保障服务能力;加强

浅谈大数据在地理信息系统中的主要应用

131 浅谈大数据在地理信息系统中的主要应用 韩 彤 (710064 长安大学 陕西 西安) 【摘 要】从实际角度而言,大数据存储和大数据分析以及大数据处理等问题的研究已成为当前重点,本文针对大数据在地理信息系统中的主要应用进行了详细分析和阐述。 【关键词】大数据;地理;信息系统;应用当今社会中,我国经济正在飞速发展,与此同时,水利信息化、石油信息化、海运信息化、城市信息化等各行各业都会对空间信息有所涉及。以此为大体背景,地理信息系统可对相关空间信息进行及时处理,地理信息系统使用对当前来讲显得尤为重要,许多专家和学者以及业内专业人士等开始关注此类课题。与此同时,大数据这个名词逐渐出现在人们视野当中,并且在一定程度上成为I T行业内部核心内容,大数据影响程度相对较深,在此形势下,大数据在整体地理信息系统中已成为重中之重。 一、大数据对地理信息系统发展的重要影响要点分析当今社会经济快速发展过程中,大数据时代悄然到来,从某种意义上而言,测绘地理信息部门和相应机均面临着重大机遇与挑战。假设此时可以对大数据技术进行合理应用,就可对测绘地理信息部门和机构的发展起到推动作用。需要注意的一点是,现阶段测绘地理信息机构已经开始高度重视大数据技术,之后在此基础上进行了地理国情监测,当地理信息系统部门和机构开展测绘工作的过程中就会适时应用到大数据技术,大数据技术给测绘工作带来许多便捷,地理专家和学者们均希望大数据技术能够在地理信息系统中“大展 拳脚”。图为大数据技术操作流程示意: 图一 大数据技术操作流程示意图 大数据技术使得地理信息行业内部发生翻天覆地的变化,单就地理信息行业而言,大数据技术能够有效促进企业发展和企业变革,还有一点就是其商业价值不可估量且发挥潜力巨大。相关企业应该在深入探究和思考的同时进行基础性业务流程细则剖析,之后才能顺利完成具体的业务转型,技术和管理之间的关系尤为密切,只有把握商机才能获得足够发展空间,才能在一定程度上利于在地理信息行业中取得良好发展势头。 二、大数据时代背景下地理信息系统所要面临的挑战 (一)大数据存储问题要素分析 地理空间数据持续增加的主要原因是因为其速度不断加快,在此过程中,相应地理空间数据结构化特点也极为明显,所以针对此种情况,地理空间数据集整体都具备大数据这一特点,正式因为此类状况,这就使得对大数据量空间数据存储技术得到广泛使用和普及,并且始终都起着至关重要的作用。经过数次分析和实践可以得出结论,地理信息系统在当前大数据技术时代下也面临着诸多挑战,其中一个主要问题就是如何有效实现数据信息空想以至完成大数据文件管理和大数据文件保护,还有一个问题就是怎样对大量对重复 数据进行科学有效整理以保证其存执效率和存储质量等。 (二)数据整理问题要素分析 大量地理信息系统系统数据信息能够通过多种途径进行信息获取,但是传统组织方法、传统处理方法、传统加工方法、传统存储数据方法正在适应现下大数据技术走向,以此为大体背景,需要在最大限度上提升基础性数据的实时更新效率,需要切实有效提升大数据量的相关具体计算能力,以至有效迎合广大用户需求,上述问题在大数据时期逐渐引起人们重视。 三、大数据技术在地理信息系统中的主要应用要素分析(一)高效存储功能要素分析 随着科学技术的飞速发展,计算机硬件设备成本已呈下降趋势,计算机存储装备成本也呈下降趋势且效益不如之前,其对于大数据量的数据存储环节变得相当便捷和简单。特别需要注意的是,计算机标配硬盘容量一般情况下均能符合原定标准要求,单体磁盘服务器标准容量内部将S S D抛除后又能达到30t b,但是在客观世界影响下,我们通常所说的地理信息系统经常在应急保障方面和实时导航方面和对应分析决策等方面获得广泛应用,其对数据存储要求也在不断提高。反之则会使得整个地理信息系统受到重创。综上所述,数据库需要多类型数据支持和非结构化有效数据支持。 (二)良好伸缩性与优异扩展性要素分析 在大数据时期,其基础性数据量发展速度相对较快,一般情况下,需要进行数据库拓展和数据库升级等。应该了解到,在现阶段数据库使用中,关系类型的数据库较为常用且硬件升级环节十分很重要,其可在一定程度上利于数据库采分割拓展和数据非规范拓展等,硬件设备升级过程中需要消耗大量资金成本,与此同时,数据库服务器的性能、容量的提升空间也是比较小的,而数据库分割并不适合非结构化数据,同时需要进一步修改程序,这就会导致程序和模型的独立性受到破坏,非规范化处理就能够在增加大量的冗余的同时,又能够实现数据一致性的维护难度的大幅度增加。由此看来,必须能够对于地理信息系统的数据库进行水平扩展,保证其具备非常良好的可伸缩性和可扩展性。 地理信息系统中拥有大量存储输数据和工作任务,随着科学技术的飞速发展和人们生活水平的不断提高,当前人们逐渐对地理信息系统重视起来,众所周知,大数据是地理信息系统中的重要组成部分和重点操作环节,其主要分为遥感技术地理信息采集内容和相关真三维地理信息系统数据激增内容等。 参考文献: [1]鞠文杰.浅谈GIS技术在环境保护工作中的应用[J].承德民族师专学报.2010(02) [2]孙群,崔侠.地理信息系统在广州市环境保护规划中的应用[J].广州环境科学.1996(02) [3]黄世秀,洪天求.GIS在环境地质研究中的应用[J].资源调查与环境.2010(01) [4]赵永军,傅晓宁,杨雯雯.地理信息系统在地质领域中的应用[J].西南石油大学学报(自然科学版).2008(03) [5]丁冬丽.浅析地理信息系统与环境管理[J].黑龙江科技信息.2011(22)

地理信息大数据挖掘与分析

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息 大数据 数据挖掘1 地理信息大数据的特征 随着信息技术的发展,各种地理地质探索程度的加深,每天都会产生大量的地理信息大数据,对于这些大数据的特征进行分析,开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化 随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长,以全国4000个基准站计算显示,其总的数据规模已经超过了250GB ,如果扩大到全球的范围内,每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用,地理信息的数据来源越来越多,应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据,手机、定位车等移动设备获得实时的信息,数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速 对于数据信息的获取上,高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取,高分二号的重复采样周期为4天,资源三号的采样周期缩短到5天,对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时,在对于这些信息的处理上,都是以秒来计算,同时数据的实效性可以依据分钟来计算,为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高 地理信息内部蕴含着巨大的财富,可以有效的指导人们的生产与生活活动,依据相关的数据显示,地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元,为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较 首先为地位不同,传统的地理信息主要服务于政府,而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位,专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者,数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析 文/曾航 唐险峰 谭龙生 PB ,部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础,同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键,为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征,要想实现大数据到智慧应用的转变,需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大,通过人工智能以及云计算技术等,通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据,经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况,这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用,为企业以及政府部门提供提供服务,其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据,在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等,在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式,地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体,网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面,处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外,同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能,经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候,用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台,同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息,并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享,使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用,可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平,人口的分布情况等,通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况,分析居民的大规模迁移与战争的发展情况,通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等,可以得到网格化的GDP 数据,对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场,公安部门难以掌握好人口的聚集程度,进而难以给出科学的人口流量控制方法,较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量,之后结合手机热点的流动趋势,可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势,进而可以及时的做出相关应急措施,避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域,可以判断流感蔓延的实际情况,对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、 发烧等热点检索信息,具体的分析流感疫情实际的蔓延情况,进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用,对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布,交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析,进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图,进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况,绕开拥堵路段,去选宽松路段,但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段,所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据,来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础,对用户合理的行驶路线进行分析,以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加,地理信息数据也开始进入到大数据时代,地理信息大数据中,用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心,而是需要关注于数据如何的组织管理,如何的获取可靠的数据信息,需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上,更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为,在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战,如何的防止私人信息泄密是值得关注话题,为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台,深入的挖掘数据内部含有的价值,促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心 重庆市 401121

测绘地理信息中大数据的应用

测绘地理信息中大数据的应用 发表时间:2018-11-16T20:26:55.500Z 来源:《基层建设》2018年第28期作者:吴高林 [导读] 摘要:“Big Data”大数据,是随着人类社会科技水平不断提高发展形成的一种新型技术,大数据为人类社会生活提供了巨大的革新和转型,其应用范围也越来越广泛。 重庆市万州区规划设计研究院重庆 404000 摘要:“Big Data”大数据,是随着人类社会科技水平不断提高发展形成的一种新型技术,大数据为人类社会生活提供了巨大的革新和转型,其应用范围也越来越广泛。测绘地理工作中,使用大数据技术可以有效地弥补测绘过程中传统方法所带来的不足,提高测量工作的完成效率,为测绘地理信息事业发挥作用,相对地,在测绘地理工作中,使用大数据也面临着实际操作过程中的困难和挑战。对测绘地理中大数据应用进行分析,可以在更全面的认识到大数据为地理测绘工作带来的巨大革新的同时,也能了解具体工作过程中面临的技术新挑战,从而发现,对地理测绘信息服务不断进行完善的途径。 关键词:测绘地理;大数据;信息服务 最近几年来,随着互联网技术不断地更新发展,信息化时代逐渐向数据化时代过渡,数据在社会生活中随处可见,大数据的应用分布十分广泛也十分必要,比如在生命科学领域进行的研究、天文地理方面的革新等等,大数据逐渐被人类应用到各方各面。随着我国测绘地理信息事业迅速的发展,实际操作过程中面临着的各种问题,比如测量范围不广、测量数据没有得到及时更新等,使得大数据的应用显得十分必要,同时,分析如何完善大数据在地理测绘信息中的使用,可以有效地帮助相关企业人员,将大数据时代所提供的信息服务优势做到最大化,不断完善测绘地理信息服务水平,提高社会总体信息服务发展水平和民众的生活水平 1.测绘地理中应用大数据的必要性 对于发展国民经济来说,测绘地理信息服务占据了很大的比例,在我国的基础设施建设中以及地理资源的发现、开采等方面,测绘的数据直接影响到工程实施的高效性和完整性。目前地理测绘面临着缺少数据更新和范围不广泛等问题,大数据的合理使用显得十分必要。随着我国社会经济的不断发展,在其他行业领域不断发展创新的同时,测绘地理信息行业也需要不断地进行总结反馈,尝试新兴技术,在国家地理测绘行业方面发挥独特的作用。 1.1大数据在航空航天事业发展的必要性 我国缺少分辨率高的卫星,导致获得的卫星影像成像质量低下,这源于地理测绘信息产业发展不均衡,在卫星数据获取的时候,会受到多方的限制,导致这方面的信息没有得到整体化和规模化的发展。 各种遥感系统,如应用卫星、无人机、航摄飞机等,为了获得更精准的遥感数据,获得更高分辨率的成像,应将测绘管理系统扩充到涵盖获取、处理、管理以及后期的使用和信息服务等各个层面,这样会使得卫星资源的测绘和管理能力获得提升,同时,需要借鉴国外优秀的卫星遥感影像的经验,对优秀的影像进行采购和统一管理,为整个体系所需信息服务的各个部门提供支持和保障,避免重复摄影,浪费财力,降低工作效益。 1.2测绘地理信息在岩土工程中应用的必要性 岩土工程在建设行业的运用十分常见,使用专业的地质原理知识,再配合使用精密的仪器设备,对施工现场进行勘察,确认土质条件和地质环境等地理信息,作出客观的评价,以便为建设工程开展前期的工程设计和施工时的实际操作提供详细和专业的参考资料。 相关的地理信息测绘过程中,可能出现勘察内容不够详尽、勘察效率不高等问题,造成这些问题出现的原因主要集中于勘察技术不够先进,存在少部分地理测绘公司仍旧采用影响勘察工作效率的传统方法,没有跟上整体行业发展的进度,在影响工作效率的同时,对工作的精准度也不能提供保障,没有达到正常勘察工作的要求。 所以,对于相关从业人员来说,不仅要到现场对地理土质和地质环境进行测绘和勘察,以便在后期提供必需的资料,还要利用大数据对测绘的结果进行分析、总结、反馈。归纳出地理信息服务的资料,提高地理信息服务的价值和内容质量。这样,在大数据的帮助下,能够有效地提高地理测绘的精度、准度和力度,提高地理测绘和勘察的工作效率,为后期的工程设计和实际施工提供最优秀的测绘地理信息服务,保障建设事业的稳定发展。 1.3对工作模式革新的重要性 大数据为地理测绘发展带来了机遇,体现在它可以被应用于提高地理信息系统的完善度,优化工作模式,实现云计算、云服务等方面的协调合作和不断融合。为了满足实际需求,测绘部门和相关的从业人员要充分认识到大数据对升级系统,优化信息系统工作性能的重要意义,不断地完善信息服务系统,积极地保障现有资源的利用率,为所需部门、企业、民众提供高质量的信息服务。同时需要注意的是,新的信息收集手段会产生新的数据,对待这类数据需要重视管理,使用这些数据并且保障服务质量,对一些核心的数据必须重视安全保密措施,降低信息泄露的概率。 2.完善大数据在测绘地理中的应用 区别于信息化时代,大数据时代具有自身的时代特点,结合地理信息事业的高速发展,要不断完善和鼓励地理测绘所需要的政策支持,使得地理信息服务产业在符合法律法规的前提下,也能够比较灵活和宽松的发展,不断进行革新创造,扩大可以提供信息的范围,确定目标并且向正确的发展方向前进。所以,相关企业和从业人员需要不断完善大数据在测绘地理工作中的使用。 2.1尊重时代发展规律 大数据的应用需要建立在时代发展要求的基础上,必须符合市场经济发展的基本规律,平稳有效地推动大数据在测绘地理中的应用。同时需要考虑到地理信息所要服务的方向和对象,将信息服务和民众的生活服务联系起来,对存在于经济社会下的数据需要加强管理力度,确确实实地开发出地理信息服务的最大价值,例如通过公交站牌上的数据了解特定公共车辆的驾驶动态等,切实地提供便民利民的信息服务。 2.2提高测绘地理信息管理水平 大数据时代下的生产结构和管理结构相较于以前,存在着许多不同之处,也很大地影响到整个系统平稳运行的效率,所以,需要相关的管理部门改革管理的方法和途径,加强大数据背景下可以利用的数据信息优势,对信息服务的工作提供保障。对地理测绘工作的设计布局、流程实施以及后期信息安全的保密工作等方面进行最大程度的优化处理,发展地理信息服务,为需要的企业和民众提供更好的使用体

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部,气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是,不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据,气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据,包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上,基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同,前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”,这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统,无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀,会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象,形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说,目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘(SaaS),但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库(PaaS)和云存储、虚拟化技术(IaaS)。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂,除了“机器生成”(可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据,大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储,符合“大数据”的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、

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