海洋大数据:内涵、应用及平台建设

发布时间：2018-04-08 13:40

  本文选题：海洋大数据　切入点：海洋应用　出处：《海洋通报》2017年04期

【摘要】：信息技术的快速发展,带动海洋数据快速积累,海洋已经进入大数据时代。海洋大数据即是在当前大数据时代背景下,大数据技术在海洋领域的科学实践,具有大体量(Volume)、多样性(Variety)、快速流转(Velocity)和高价值(Value)的"4V"特征,是在大数据的理论指导和技术支撑下的价值实现,也是实施海洋强国战略、开发海洋资源、拉动海洋经济、维护国家海洋权益的重要基础。本文讨论了海洋大数据的内涵和外延,从数据特征、数据种类的角度对海洋大数据进行了全面的定义;并详细介绍了海洋大数据的应用领域;进一步阐述了海洋大数据平台建设的关键技术问题及其在海洋大数据服务平台实例中的应用;从数据共享、数据管理和数据安全的角度,探讨了海洋大数据面临的挑战和机遇;最后对未来海洋大数据的发展趋势和方向进行了展望。
[Abstract]:With the rapid development of information technology and the rapid accumulation of ocean data, the ocean has entered big data's time.Ocean big data is a scientific practice in the field of ocean under the background of the current big data era. It has the characteristics of "4V" of large volume volume Volumeg, variety variety, fast flow velocity) and high value Value.At present, the sea big data has the characteristics of "4V" in the field of ocean science and technology.It is not only the value realization supported by big data's theory and technology, but also the important foundation of implementing the strategy of ocean power, developing marine resources, stimulating marine economy and safeguarding national marine rights and interests.In this paper, the connotation and extension of marine big data are discussed, and a comprehensive definition of oceanic big data is given from the point of view of data characteristics and data types, and the application field of oceanic big data is introduced in detail.The key technical problems of ocean big data platform construction and its application in the service platform of oceanic big data are further expounded, and the challenges and opportunities faced by oceanic big data are discussed from the perspectives of data sharing, data management and data security.Finally, the development trend and direction of future marine big data are prospected.
【作者单位】： 清华大学水利水电工程系;清华大学数据科学研究院遥感大数据研究中心;国家卫星海洋应用中心;国家海洋局海洋减灾中心;国观智库/清华国观海洋研究中心;北京师范大学极地与海洋研究中心/全球变化与地球系统科学研究院;南京信息工程大学海洋科学学院;中国海洋大学海洋与大气学院;清华大学深圳研究生院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(91437214);国家自然科学基金国际合作项目(NSFC-CGIAR;71461010701)
【分类号】：P71;TP311.13

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本文编号：1721897