全球大规模气象、河网、水沙数据的管理方法与服务技术研究

发布时间：2019-07-15 17:41

【摘要】：本论文研究以SOA架构为基础,将数据下载服务部署成为独立的服务。后台采用Java EE技术,通过封装数据服务器提供的开放接口,制定合理的下载任务表,实现气象数据下载的自动化。针对气象数据数据量大、更新频率高的特点,对数据采用了文件存储的方式进行管理,以ESRI的提供的File Geodatabase作为数据最终存储的基本形式,配以合理的文件夹结构,大大降低了数据管理成本并有效地提供高了数据查询的效率。通过建立合理的下载任务表,有效的保证了下载服务的可靠性。通过建立下载记录表,能够合理的将解析服务和下载服务耦合起来,保证数据能够有效的解析入库。本研究采用SOA架构的作为服务主要的架构,将雨量数据通过Web Service的方式发布出去。同时也将预报数据的影像服务通过调用ARCGIS Server for Python API并封装成windows系统服务的方式,实现了雨量数据的影像服务的自动化更新功能。本研究选用CXF技术作为Web Service的技术框架。数据后台管理将数据分为“热”数据和“冷”数据,通过建立合理数据查询引擎,有效地提高了数据查询效率。云计算平台将数据下载服务,影像数据服务、流域模型计算服务,结果输出服务等多种服务有效的集成起来,充分展示了云计算的优势。本研究在Windows Azure上搭建了全球河网综合数据管理服务平台,通过调用开发的用户交互界面,为用户提供全球水情预报服务。全球水情预报以气象数据服务作为参数输入,流域产汇流模型-数字流域模型作为计算内核,进行全球水情预报分析,并将结果采用Web Service的方式发布出去,实现了全球水情预报的自动化和智能化。同时,本论文将研究内容应用于构建三明市智慧水利研究建设,通过对天、地、水等三类信息的融合展示和集成应用,初步构建了三明市智慧流域“云服务”平台。本论文作者以智慧流域中的防汛业务为切入点,通过对三明市防汛业务实际需求分析,并在深入了解实际需求分析的基础上构建了用于智慧防汛决策支持系统的数据服务,其中降雨数据是流域产汇流的计算模型的驱动因子,是进行径流预报的主要输入参数。系统通过实现自动数据下载、数据解析、服务发布、服务调用、预警信息发布、预警信息主动推送等业务功能实现了智慧防汛的目标。为三明市支撑防汛业务设计出一套完整的防汛决策支持系统方案。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P409;TP393.09

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本文编号：2514791