大数据背景下的海洋环境监测数据集成与应用研究

大数据背景下的海洋环境监测数据集成与应用研究

潮州市海洋与渔业环境监测中心广东潮州521000

摘要:地球上海洋占领面积约达71%,从大航海时代的开始,人类对于海洋的探索就从未停止,技术匮乏时期,对于多变的海洋无法进行深入的调查与研究,随着科学技术的发展对于海洋环境的监测愈加深入,大数据时代的到来为海洋环境监测数据带来集成化的发展。本文首先对大数据时代简要概述;其次,对大数据背景下的海洋环境监测数据集成发展优势综合概述;最后针对其数据集成发展与优化应用提出合理性的建议。

关键词:大数据背景;海洋环境监测;数据集成与应用

随着国民经济的发展,对沿海地区的海域进行过度开发,已经严重影响海洋的水质健康,同时影响着生态环境的保护,如今对于海洋的探索不仅是为了研究海洋的状况,同时也是为了探究如何预防海洋灾害进行深入的探究与应用。大数据时代的发展逐渐进入各行各业,对于海洋环境的检测发展也具有建设性意义,本文针对大数据背景下的海洋环境监测数据集成与应用进行综合的论述。

1.大数据时代概述

1.1大数据时代含义

现如今社会发展愈加快速,信息传递的速度以及信息生产的速度都远大于曾经的时代,信息数据呈现井喷式的增长,为数据的传播与整理提供了新的思考形式。大数据时代最初的提出是指数据已经深入到各行各业的发展之中,“数据”将成为继“人才”之后的另一个社会发展重要推动力。对于数据的探究与应用成为新的发展形势,最初是在物理学、生物学、生态学等领域开始发展,随着时代的转变,互联网信息时代的来临,大数据时代目前在维基百科中的定义为,所涉及数据量规模巨大到无法通过目前主流应用工具,在一定的时间内达到收集、处理、管理并最终整理成为行业发展起到推动作用的信息数据。大数据时代的发展为各行各业带来不同程度的改革与创新[1]。

1.2大数据时代的新技术创新发展

在大数据时代的背景之下发展出来的新概念也是此起彼伏,首先是物联网,被称为继计算机、互联网之后的第三次电子信息技术浪潮,物联网主要是为用户提供体验升级,物联网可以通过智能化的识别、定位、跟踪、监控对信息数据进行分析与监控,通过感知层与传输层来进行管理与监控,可以处理更加复杂的信息和数据;其次是云计算,将互联网的多种服务方式进行交互相连,提供虚拟化的资源,为数据提供高效计算能力,是云计算最主要的功能,减小信息源的扩大、信息数量的增多对数据计算带来的限制,对大数据时代下产生的海量数据进行精密的计算与归纳提供更加便捷式的服务。

2.大数据背景下的海洋环境监测数据集成发展优势

2.1具有针对性的专业海洋信息数据库建立

海洋环境的数据信息复杂且多变,对于海洋的环境监测一直是难以攻克的问题,现如今随着大数据的发展为海洋环境监测带来很多的便利,中国海洋大学信息学院通过对大数据的分析以及海洋环境信息的研究最终创建了7+1形成的海洋数据化信息收集方式,距离的组成形式如图1所示,主要包括三项基础的地理信息数据、海洋大气环境数据以及最终形成的元数据,其中基础地理信息数据包括矢量的海岸线数据、海底地形拓扑数据以及1:1比例方式的海陆判定数据;海洋大气环境数据主要包括海平面高度异常情况、海面风场的状态、海面有效波高、降雨情况、海表面温度、水汽含量以及海洋的色泽,通过7+1的形式,建立完善的海洋环境数据系统,通过这样的数据化智能检测,有利于海洋监测数据的集成化发展,便于对海洋信息的评估与研究。海洋环境的不可控因素众多如何在其中寻找海洋环境的规律是海洋环境检测数据集成发展的重要目的,通过信息数据库的建立可以扩展对海洋环境的研究力度与研究深度,对于不同海洋环境的数据库比对也更加方便,同时便于对数据进行查找与分析[2]。

图1海洋7+1数据库的组成形式

2.2大数据引导下的海洋环境数据集成框架建立

海洋环境监测系统主要包括海洋生态环境管理系统、海洋航空遥感管理系统、卫星遥感系统、水下无人自动监测站要干系统、海洋气象观测等多重数据检测系统,在传统的海洋环境监测中,这些信息数据是独立工作、独立记录,最终需要通过人为进行信息数据的整合与分析。大数据时代的发展,可以将多重信息数据监测系统进行深入的数据集成发展,将数据信息进行综合的整理,将多重的监测系统进行数据库的连接,通过信息的连接,形成综合的数据库,促进海洋环境监测信息的集成框架建立,数据的处理复杂难度降低,人工计算的过程中不可避免的会出现失误,智能化数据发展将提供更加精准的环境数据。与此同时,大数据的技术应用可以提升对多系统数据的计算能力,对数据前端系统进行智能化连接,将同一时空的数据进行总结分析,将不同时空的数据进行对比分析,提升数据的准确性,有利于对海洋环境数据集成化发展建立数据模型与数据框架。将数据的提供系统进行输入到观测系统之中,不同的系统带来的数据进行一致化的分析与归纳,最后进行数据的归档处理,方便工作人员的提取与分析。

3.大数据背景下的海洋环境监测数据集成应用优化措施

3.1树立完善的大数据计算模式集成

大数据的数据处理形式在海洋环境监测中想要完全发挥需要加强对数据集成的建立与发展,通过对大数据计算模式与计算系统的实际匹配性分析,提升对海洋环境的现场观测能力升级,提升遥感数据的实时传递能力,数据在监测的过程中只能不断的增多,对于数据的集成系统建立已经是刻不容缓的发展方式,完善数据计算模式的集成,需要将海洋环境监测数据传输进行串联,其中包括对船载快速监测系统、航空、卫星遥感检测系统、生态浮标监测系统、水下无人自动检测系统以及海洋环境、海洋水文气象常规业务监测数据的整合,将七种检测系统综合集成建立专业化的数据分析模型,通过对数据的集成发展,提供更加便利的查询与运行监控。对于数据集成的应用可以基于XML的WEB服务技术进行不同空间、不同网络的海洋环境空间数据信息共享访问,将所有数据统一转化为GIS的某种格式,便于数据的共享,减小数据传输计算的复杂程度,将数据提供集中控制,加强数据的一致性[3]。

3.2为元数据处理建立虚拟平台

元数据又称为中介数据,在集成化的系统之中充当转接的作用,对于数据集成化智能体系形成具有重要的作用,元数据的可以将众多的不同来源数据进行综合的连接,实现大数据的集成,元数据在建设过程中需要建立统一的标准,为数据的共享与传递提供最便捷的措施。与此同时,在元数据的处理过程中需要加强对虚拟平台的建立,建立虚拟平台为元数据的处理和传递提供标准化的平台,便于信息数据的高质量转化与传输,虚拟平台的建立需要建立元模型,元模型的数据建模是虚拟平台建立的第一步。虚拟平台的应用首要步骤是对数据的获取,通过元数据的传递功能完成,其次是对于转换器、数据适配器以及数据的查询机制对元数据进行综合归纳与管理,建立多个数据视图,将虚拟平台的数据库进行及时的配置信息组成,虚拟平台的建立不仅可以完善海洋环境检测的数据集成化,同时可以将数据进行消费式的访问功能开放,提升数据库的经济效益升级。

3.3提升多种监测技术的综合应用

海洋环境的检测系统完善需要加强对大数据技术的应用,海洋环境数据复杂多变,需要具有更高的科技性的计算能力进行数据的分析与整合,才能帮助研究人员在众多的数据之中形成探索的新观点。在进行数据库集成化发展过程中,要加强对多种监测技术的创新应用,首先是对于GIS技术的可视化升级,实现虚拟GIS观测升级,建立三维图形技术的实地应用效果,GIS技术在环境监测中应用多年,进一步的提升需要与不同的技术进行结合发展;其次对于三维图形技术的影响,提升三维可视化技术的开发,扩展对深海数据的收集;最后加强网络云计算能力的升级,众多的监测技术应用对于数据的计算能力有着重要需求,数据库的一体化发展,海量的数据储存与数据分析都需要云计算能力的创新提升,以此发挥大数据处理技术的全部功能[4]。

4.结语

综上所述,海洋环境监测影响着人类社会的可持续发展,对于海洋环境的检测应当进行深入的探究与分析,大数据时代为人们日常生活带来便利的同时,也为科研事业带来了重要的便利发展,海洋环境的检测数据库建立、智能化的数据分析都依赖于大数据时代的计算机技术升级与创新。对于海洋环境监测的大数据计算模式开发还需要继续进行深入的发展,对于数据虚拟化平台的建立是最终的大数据海洋环境监测集成化目标。

参考文献:

[1]池丽娜,张亚丽,郭小倩.基于大数据的海洋环境监测数据集成与应用分析[J].环境与发展,2018,30(02):185-186.

[2]陶冠峰,隋伟娜,赵辉,马明辉,梁斌,梁雅惠,朱容娟,张鹏骥.海洋环境监测数据集成系统的研究与实现[J].海洋环境科学,2017,36(02):281-283+290.

[3]解鹏飞,刘玉安,赵辉,朱容娟.基于大数据的海洋环境监测数据集成与应用[J].海洋技术学报,2016,35(01):93-101.

[4]李亿红,徐韧,宋晨瑶.海洋环境监测信息化体系协同运行实践与思考[J].海洋环境科学,2015,34(04):578-581.

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