導語：如何才能寫好一篇氣象監測解決方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：自動氣象站；通信網絡；管理；維護

中圖分類號：TP文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 16-0000-01

Automatic Weather Station Communications Network Management and Maintenance

Zhao Weidong,Zhang Yan

(Dalian 91550 units,Dalian116023,China)

Abstract:This is an article based on the needs of the working practice,this article analyses the current automatic weather stations communication network management and maintenance technology,and mainly introduces the present situation of the strengthen automatic weather stations around the environment management,and tell us daily to ensure automatic weather stations normal work,how to establish and improve the communication network system and timely monitoring and maintenance stations communication network,and how to reduce adverse factors outside of the influence of communication stations,establish and improve the management and maintenance system solutions and specific application.

Keywords:Automatic weather stations;Communication network;Management;Maintenance

自動氣象站是一種在沒有人操作的情況下，依然能夠自動的對氣象采取定時觀測、發報或記錄的設置在地面上的氣象觀測站。它在節省人力以及對技術落后的偏遠地區的氣象觀測起到了極其重要的作用。所以，如何管理和維護自動氣象站的通信網絡讓它能夠進行正常的日常工作以及更好的為人們提供準確的氣象數據是我們必須盡快解決的問題。自動氣象站通信網絡的管理和維護，不僅是為了保證氣象站正常工作，而且能夠幫助管理及維修人員更加詳細的了解自動氣象站。由此，相關人員應引起足夠重視。

一、自動氣象站通信網絡的管理和維護現狀

（一）通信網絡易被破壞，不穩定因素多

我們知道自動氣象站被放置的地方往往是供電網絡和通訊網絡發達的地區，自動氣象站的強大功能必須建立在正常工作的前提下。而目前影響工作的因素很多，一方面，通信網絡只有在通訊網絡和供電網絡正常的前提下才能發揮作用；另一方面，極易收到外界不穩定因素的破壞，如電纜被老鼠或其他動物咬斷或者在雷雨天氣雷電對通信網絡的影響也非常巨大。對此等情況，相關技術人員應采取措施。

（二）依靠計算機，易受病毒攻擊

如今的生活中，計算機所占的地位是舉足輕重，在各行各業中都能看到計算機的廣泛應用以及強大功能。自動氣象站通信網絡同樣離不開計算機，自動氣象站既是無人操控，那么必然是依靠電子設備或計算機來負責觀測以及資料傳輸工作，其重要地位可見一斑。我們知道，計算機各項功能極其強大，當然離不開正常工作的前提。計算機的缺點是極易受到病毒攻擊而導致計算機癱瘓，不僅影響正常工作，其間所儲存數據資料也容易因病毒影響而丟失或者亂碼。所以，如何管理和維護計算機也是氣象站通信網絡管理和維護的重要部分。

（三）自動氣象站需要頻繁維護

不同于有人操作和管理的氣象站，自動氣象站由于“自動”這一功能，理想意義上應該是全自動，節約人力和資源的氣象站。但事實上，為保持自動氣象站里的傳感器的敏感性，一些不穩定因素必須被經常排除，例如灰塵或是細小雜物會堵塞雨量傳感器的漏斗，導致傳感器故障。這些情況僅靠定期的清理是無法解決突發狀況的，必須依靠頻繁的清理及維護。

二、自動氣象站通信網絡的管理與維護問題的解決方案及具體應用

（一）加強自動氣象站日常周圍環境的管理，確保自動氣象站正常工作

加強自動氣象站周圍環境的日常管理，確保自動氣象站能夠安全穩定的正常工作。為防止老鼠或其他動物咬斷或是以其他方式破環電纜，是傳感器無法將數據傳送到采集器上，必須保證觀測場內的較大空隙以及各類管口的修堵及定期查看，氣象站里的設備會被強烈電流損壞，無法采集乃至數據缺失，嚴重影響工作。為此，預防雷擊也是一個重要工作，必須保證每一樣金屬設備都嚴格接地，另外，氣象站周圍也必須做好避雷措施如在適當位置安置避雷針等舉措。同時，為保證通訊網絡的通暢，各臺計算機以及網線之間和供電系統都必須安裝防雷器，防止雷電的侵襲。

（二）建立更加完善和強大的通信網絡系統

自動氣象站的通信都是依靠計算機來完成的，它主要包括兩個大的部分：一是自動氣象站的局域計算機和省局計算機的通信網絡，二是負責采集數據的采集器和計算機的串口的通信。兩部分通信都是通過電纜電線和相關設備連接組成的。計算機既然作為氣象站工作的核心，自然必須嚴格防止網絡病毒的侵襲，氣象站應購買安裝正版殺毒軟件，且定期殺毒和升級殺毒軟件。自動氣象站管理人員也應了解學習基本的故障維修方法，以便簡單常見故障出現時能第一時間排除。

（三）努力降低外界不利因素對氣象站通信的影響，建立完善的管理及維護體制

自動氣象站能夠應用于氣象，農業，工業等行業中，離不開它具有的各類設備。自動氣象站所包含有溫濕傳感器，氣壓傳感器等已經采集資料的采集器等設備，這些設備的使用要求是非常嚴格的。基本上所以設備都必須做到定期清理灰塵雜物等工作，才能保證設備的正常運行。努力降低這些外界不利因素對自動氣象站通信的影響，定期維護與檢修，建立完善的管理及維護體制，保證通信網絡的暢通。

三、總結

總之，當前自動氣象站通信網絡的管理和維護存在諸多問題，對于自動氣象站管理者和維修人員來說都需要不斷的了解及認真研究問題出現的原因和解決方案。這些問題的解決更需要的是氣象站通信網絡的了解和研究，指定科學的管理方案，及時更新檢測和維修設備，此外相關管理維護人員也必須給予重視，仔細研究如何更好的管理及維護自動氣象站，讓它能更好的為我們提供準確的氣象資料以及其他行業的各項數據。

參考文獻：

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關鍵詞：氣象條件、農業生產、氣象影響農業

1各類氣象條件下對于農業的影響

對農業產生直接影響的氣象條件主要包括大風、連陰雨、低溫冷凍、干旱、洪澇、冰雹六種。

1.1大風

當風力超過8級，風速超過17m/s的時候，都被稱為大風。在我國出現大風的情況主要有三種：雷雨帶來的大風、臺風以及北方冷空氣南下引起的大風。這三種大風中，第三種是最常見的。大風的危害較大，最常見的就是會摧毀樹木、房屋、農作物、通信設備等，嚴重的話還可能引發風沙走石，這對于農作物的摧殘是十分嚴重的。

1.2低溫冷凍

低溫冷凍對農業生產的影響也是非常大的。主要是由于冷空氣以及寒潮的入侵，導致氣溫連續下降，使農作物的生長造成危害，最終的結果就是減產。

1.3連陰雨

連續下雨時間超過5天，累積的降水量超過30mm的天氣現象就是連陰雨。連陰雨的天氣情況下，因為雨水太多，空氣里的濕度較大，同時光照減少，就會影響到農作物的生長，另外對于成熟的農作物的收割也會有很大的影響。連陰雨的天氣狀況對大豆、棉花、花生以及蔬菜的影響是最大的，會影響這些農作物的產量。如果在播種期間遇上連陰雨，需要推遲播種的時間，減少不良天氣對農作物的影響。

1.4干旱

干旱是一種災害性氣象情況，是指在一定的比較長的時間段里，由于降水不足以及土壤蒸發導致的土地缺少水分，另外江河湖泊的水位大幅度的下降甚至出現干涸的現象，干旱不僅會對農作物產生影響，而且還會影響到人們的日常生活。相對來說，干旱是氣象災害中對農作業影響較大的一種，會導致農作物嚴重減產甚至零產量。因為干旱會使農業生產缺少基本用水，同時人和家畜用水也會出現嚴重問題，損失非常嚴重。

1.5洪澇

洪澇是指持續不斷降雨，大雨以及暴雨等天氣，使地勢較低的地區出現積水甚至淹沒的情況。在我國，洪澇一般主要發生在夏天，每年的降水量不等，但洪澇災害發生頻率較大。洪澇自然也會影響到農作物的生長，會令農作物出現較大的減產，嚴重影響到農業生產。洪澇也是對農作物影響最大的氣象災害中的一種，同時，也會對人們的日常生活甚至生命安全帶來影響。

1.6冰雹

冰雹的危害也是非常大的，冰雹主要來源于對流強盛的積雨云。一般來說，冰雹和雷電以及狂風、暴雨一起降臨的。冰雹有大有小，小的冰雹米粒大小，所造成的災害并不會太嚴重，甚至不注意的話，可能都感覺不到正在下冰雹。但如果冰雹比較大的話，就會對農作物產生較大的影響，甚至可能會導致顆粒無收。

2農業氣象災害的發生規律

2.1具有較強的季節性

由于全球氣候的變化，我國近年發生氣象災害的頻率較以前要來得更高一些。通過對全國范圍內發生的氣象災害情況進行的統計研究表明，農業氣象災害的發生具有非常明顯的季節性。所以相關部門可以根據這類特點對農業氣象災害開展研究。

2.2具有較強的局部性

在我國的部分地區，氣象災害的發生往往不是單獨的，而是幾種災害一起發生，特別是在一些特定的時間和區域里。比如在我國的一些地區每年都會出現冰雹和霜凍，這種發生氣象災害的規律很明確地指明氣象災害的發生具有比較強的局部性。

2.3具有較強的區域性

通過對近年氣象資料的對比發現，降水量較多的地區，其發生洪澇災害的概率也就越大。這些地區一般地勢都比較低，而且河網眾多。而像臺風這類的氣象災害則多發于沿海地區，內陸發生的比較少。

3減少氣象災害對農業生產的影響策略

3.1提高準確性、針對性和及時性

創建綜合性的專業的農業氣象監測站，監測的目標主要包括田地、自然環境、交通出行、林果業等方面，展開全天24h的不間斷監測，提高綜合的監測能力和準確性。根據農業生產的實際要求，建立新型的農業氣象服務體系，重視氣象情況播放的時效性，把短時間播報和固定的滾動播動進行結合。開發氣象服務新領域，充分利用網絡，搭建現代化、交互式的動態氣象服務管理體系，幫助人們隨時方便快捷的掌握氣象信息。建設高效地服務制度，加強基層的合作，確保氣象信息精準、按時的傳達到農民那里，以引導農民進行科學種植。

3.2提高防御能力

農民朋友對于防御災害的能力比較弱，主要是對氣象知識的認知不夠，這就要求基層政府多下功夫，介紹關于氣象災害的基本知識以及解決方案和預防措施，引導正確的、科學的防御災害。政府還應該建立起相應的氣象科普機制，積極的、多形式地開展氣象宣傳，普及與氣象相關的知識，把宣傳做到每家每戶。

3.3建立完善的災害防御機制

有關氣象部門一定要強化針對自然災害防御機制的研究力度，強化自然災害防御管理體系的搭建強度，對于常見的農業自然災害，要強化評估、預警機制、氣象預報和數據監測的力度，充分運用現代化的科學技術，持續地發展健全自然災害防御的信息化系統，提高自然災害防御能力，實行季節性的自然災害氣象預報，強化自然災害的核查強度，強化農村地區的雷電預警機制。針對自然災害防御設施要實行定期的檢修，保障設施正常的運行。

3.4掌握氣象規律，調整農業布局

相關部門的工作人員需要足夠了解環境的變化對于氣象的影響，掌握氣象變化的規律，適時調整農業布局，達到農業生產和氣象條件相互利用的可持續發展，從而實現現代農業高產高質的經濟目標。

3.5建立農業災害保險與補貼機制

建立適合我國實際情況的自然災害農業保險體系，由政府組織和商業保險參與，將補貼和扶持相結合的適合我國國情的農業保險體系，可降低自然災害給農業生產帶來的損失，提高農民積極性。

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2008年6月20日，隨著北京奧運會的日漸臨近，公眾對于奧運期間氣象狀況的關注度也是與日俱增――根據不久前出版的《第二奧運會及第十三屆殘奧會氣象服務手冊》，奧運會期間出現降雨的概率為37%，平均3天就會出現一次降雨過程。如何充分利用雨季帶來的大量雨水資源，在保證奧運期間場館和景觀用水的同時，實現環保節水？在奧運全球合作伙伴美國GE公司全體員工看來，應用世界級水處理技術的“鳥巢”將為國內各類大型基礎設施起到積極的示范作用，進而彰顯北京奧運‘綠色’與‘科技’理念的完美結合。

國家體育場雨洪利用項目總設計師，中國建筑設計研究院建筑節能與新能源工程中心副總工程師劉鵬表示：“‘鳥巢’背后有一個規模龐大的世界級雨洪綜合利用系統在24小時不間斷運轉，可以將賽場及周邊區域的雨水收集、凈化后，提供給場館使用。率先采用領先環保科技的‘鳥巢’既凸顯出北京市政府積極貫徹實施‘綠色奧運’理念的種種努力，也展示了北京奧運所秉承的追求‘人與自然協調發展’的生態文明觀。”

“鳥巢”雨洪綜合利用工程的面積相當于六個足球場，整個系統的雨水收集面積達22公頃，年回收利用總量約6.7萬立方米，設計日凈產水量為2,000立方米。遍布于場館及周邊綠地的收集引流系統可以將雨水匯集至6座地下蓄水池中，其最大儲水能力高達12,000立方米。據有關部門評估，北京年平均降水量為630毫米，城區每年的雨水利用潛力達到1億立方米。由此估算，“鳥巢”蓄水池每年可以填滿16次。經凈化處理后的“雨水”可用于場館綠化、賽場用水、空調冷卻、道路和汽車清洗，以及洗手間沖洗等，且水質遠高于國內中水回用標準。

“鳥巢”周邊草木成蔭――百余株常綠喬木、數千株落葉喬木和灌木、近8萬平方米的草坪時常需要灌溉維護。在北京這樣一個人均水資源占有量不足300立方米的水資源稀缺的城市，既要為這些綠色植物“解渴”，實現和諧生態，又要兼顧水資源節約，這使奧運主會場的設計者們一度面臨著前所未有的挑戰，而雨洪綜合利用工程則從根本上解決了這一難題。系統配備了中控機房，借助先進的計算機系統來監測和控制雨水收集、處理及供水的各個環節――通過對雨水資源的有效收集、凈化和回用，該系統每年節約的水資源足以注滿一座9米高的足球場，因而可確保“鳥巢”70%的用水來自于回用水，其中23%則由雨洪綜合利用工程提供。

回收后的水資源能否實現真正的“高效回用”，其關鍵在于凈化。“鳥巢”雨洪綜合利用工程的核心凈化技術應用了奧運全球合作伙伴美國GE公司的解決方案――納濾膜技術。簡言之，系統收集的雨水將經過砂濾、超濾、納濾三重凈化步驟，方能投入回用――砂濾可去除水中的懸浮物、膠體等污染物；超濾則以小孔徑膜技術濾去水中的細菌和大分子物質；納濾則是用納濾膜科技對雙重凈化過的水做進一步處理。作為膜技術在中國大型公共建筑領域的首個應用案例，“鳥巢”雨洪綜合利用工程無疑為國內城市未來的水資源回收利用工作提供了鑒益。

GE消費及工業產品集團大中華區總裁兼首席執行官、北京2008奧林匹克業務總裁金飛翔（Jim Fisher）表示：“有機會深入參與北京奧運場館建設，助力綠色奧運、科技奧運――GE對此深感榮幸。GE希望把領先的環保技術和產品引入中國，在推進‘綠色創想’的同時，助力奧運主辦城市實現可持續發展目標，為中國‘循環經濟’和‘節約型社會’的建設貢獻力量。”

GE水處理及工藝過程處理集團大中華區總裁周威方指出：“‘鳥巢’雨洪綜合利用系統所采用的膜技術凝聚了當前全球水處理科技領域的至高成就，代表著未來的發展趨勢。隨著該技術的廣泛應用，產量和本地化成分的不斷提升，相關技術和產品的成本優勢也將逐步顯現。綠色奧運僅僅是我們實現雨水回用的一個起點。從這個意義上說，綠色奧運為綠色中國樹立了一個典范，也給出了一個標桿。”

鏈接

GE公司

GE夢想啟動未來――GE是一家多元化的科技、媒體和金融服務公司，致力于解決世界上最棘手的一些問題。GE的產品和服務范圍廣闊，從飛機發動機、發電設備、水處理和安防技術，到醫療成像、商務和消費者融資、媒體以及高新材料，客戶遍及全球100多個國家，擁有30多萬員工。迄今為止，GE所有的工業集團都已在中國開展業務。GE在中國擁有超過12,000名員工，總投資超過15億美元。如需更多資料，請訪問省略/cn 和 省略。

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SENSUS系統是什么？

SENSUS是沃爾沃汽車三大科技創新子品牌之一，代表了沃爾沃面向未來汽車智能化互聯的創新方向，以隨車管家（Volvo on Call）和智能在線（SENSUS Connect）兩項功能為核心，包含移動互聯（Connect）、服務（Service）、影音娛樂（Entertain）、導航（Navi）、便捷控制（Control）在內的全方位車載互聯解決方案。沃爾沃“以人為尊”的品牌理念讓SENSUS不僅具備充滿科技感的外觀，更擁有人性關懷的溫暖內核：它的設計如同自身感官的自然延展，真正做到讓生活更簡單、舒適。

2015款沃爾沃S60L新增了SENSUS系統的34項功能，將為用戶打造更加高效、智能及尊貴的駕駛體驗。基于云網絡技術的服務平臺，在與未來互聯技術和應用的對接上產生無限可能，讓汽車真正成為互聯世界的重要部分。SENSUS完美演繹了以云服務技術架構為代表的未來汽車車載互聯的行業趨勢。

隨車管家=全能助手

沃爾沃隨車管家，是一項車載智能多功能服務系統，它以駕駛者為中心，與手持移動設備同步，提供安全、安防、車輛情況檢查等22項車輛管理功能，同時還能夠為駕駛者的出行提供導航、生活服務預訂等人性化服務內容。借助隨車管家，沃爾沃車主能夠更加便捷地掌握車輛動態，讓出行變得更加輕松、愉快。

2015款S60L所搭載的隨車管家同時身兼警察（安全、安防）、醫生（救援保障）、保姆（自檢、診斷）和秘書（信息服務）多項職責，進一步優化了S60L車主的用車和出行體驗。其中，一鍵SOS的緊急求救功能，使車主能夠在車輛發生事故時，自動向隨車管家服務中心發送信號，告知車輛位置以及事故信息，服務中心則可報警并引導救援人員第一時間到達現場。此項功能終身免費，進一步凸顯沃爾沃汽車對于安全的重視和保障。

隨車管家還能夠為車主提供防盜警報、衛星定位及車輛鎖定等一系列安防功能，確保車輛安全。通過智能手機的APP客戶端，車主還能隨時隨地用手機和自己的車輛進行對話。比如遠程啟動發動機，預冷、預熱調節車艙溫度；鎖車或解鎖車輛等。

針對中國用戶需求，2015款S60L所搭載隨車管家還提供三年免費的7天24小時I-Call服務，即車主可在車內要求后臺服務人員以語音形式提供包括目的地查詢，以及股票、天氣、酒店和機票預訂等服務，并遠程輸入到車內。

智能在線――語音控制的在線互聯體驗

沃爾沃智能在線，是基于目前最為先進的車聯網云技術為用戶提供12項安全可靠的互聯及信息交互服務，帶來便捷、易用、智能的全方位輕松愜意的車內互聯體驗。在2014年Telematics Update底特律大會上，沃爾沃智能在線榮膺“全球OEM信息娛樂解決方案獎”（Global OEM Infotainment Solutions Award）。智能在線基于云技術的服務平臺能夠在未來持續更新和分享車載應用，讓行車生活變得更加愉快并富有樂趣。

2015款S60L全系標配的智能在線功能支持語音控制，只需用戶發出語音指令即可完成聲控導航、聲控電話和聲控收音機三大功能。駕駛員雙手無需離開方向盤即可進行操作，實現更簡便人車互動的同時也保證了行車安全。

值得一提的是，針對中國市場，沃爾沃智能在線不僅提供了百度、豆瓣、蜻蜓等符合中國用戶使用習慣的應用軟件，天氣預報中還增加中央氣象局和環境監測局實時的AQI空氣質量指數和PM 2.5監測功能，為用戶的健康出行保駕護航。

世界級云技術服務

沃爾沃汽車是少數通過云網絡技術提供應用程序與服務的汽車廠商之一。為沃爾沃提供云服務的是全球最大的移動系統供應商愛立信公司和歐洲著名車載信息方案供應商WirelessCar。愛立信不僅提供端到端全面通信解決方案，同時也是全球移動通信標準化的領導企業。為沃爾沃Sensus系統，愛立信與WirelessCar量身定制了兩個云端，向中國用戶提供了全球一致的車載互聯體驗。

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隨著數字多媒體技術、高容量硬盤存儲技術、視音頻智能識別技術的成熟，以語音和圖像識別為基礎的廣播電視監播系統已成為廣播電視監播的發展方向。傳統廣播電視監播系統主要是人工監播和硬盤錄像，存在監播成本高，效率低等特點。為了對天氣預報節目及廣告進行監播，掌握各檔節目播出的時間，分析統計各廣告播出情況，更好地服務廣大廣告客戶，福建省氣象影視中心緊隨新技術的發展，建立了適應氣象影視經營發展的智能監播系統。

二、氣象影視節目監播的重要性

氣象影視事業經過三十多年的發展，已經在全國的省、地甚至縣的各級氣象部門得到普遍的開展。各地大多建立了相應的氣象影視制作和經營部門，小僅進行天氣預報節目的制作，還開展了氣象影視廣告的經營，儼然成為一個個小電視臺。

福建省氣象影視中心自開展氣象影視節目制作以來，便伴隨著氣象影視廣告的市場開發和經營，并且在1991年特別成立了福建省新氣象廣告公司專門負責廣告的經營。目前，廣告公司承擔了福建電視臺八個頻道、十八檔節目、二十四個播出時次的“天氣預報”節目廣告的市場經營開發，涉及對數十家廣告企業與客戶的服務。

為了及時了解氣象節目的播出情況，滿足客戶對廣告播出情況的監督，必須對各個頻道節目的播出時間和播出內容進行監播和采集。一方而，經過對采集到的節目視頻的分析，確定各檔節目播出時間的準時性，及時向各電視頻道反饋節目播出時間的偏差并協商糾正。同時，審查各廣告播出的編排和播出情況，及時向客戶提供廣告播出視頻和監播報告。另一方而，通過保存節目和廣告播出的完整視頻及播出資料，以備與電視臺及廣告客戶出現爭議時提供必要的依據。多年實踐證明，進行氣象影視節目播出的監播是氣象影視經營順利發展的重要保障。

三、福建氣象影視監播系統的發展

福建省氣象影視中心使用的節目監播系統已經歷了三代的技術模式。第一代是二十世紀初購置的多通道硬盤錄像機。該系統采用全時段錄制、全人工檢索的技術模式。全時段錄制需占用大量的硬盤空間，硬盤存儲錄制視頻的時間跨度少，無法進行長時間的檢索查詢。同時，存在檢索工作繁瑣，費時費力、效率低下，設備故障頻出，并們-.們小能客觀記錄監播結果等諸多缺陷。但是，基于當時的技術發展和資金投入能力，系統還是較好地應付了對節目和廣告的監播需要，并為中心以后的節目監播技術發展積累了經驗。

(二)引進了網絡硬盤錄像機進行節目錄制和廣告監播。該系統可采用全時段錄制和定時錄制的方式。使用定時錄制方式可大大減少硬盤占用空間，增加節目視頻的錄制和保存長度，方便節目和廣告的檢索和查詢。但是，采用定時錄制也會出現因電視臺節目播出時間臨時調整而錄制小上的現象。雖然該系統也提供網絡檢索功能，可無需在硬盤錄像機上進行操作即可進行檢索，但功能較為簡單，僅提供一般的檢索、查看、下載功能，無法進行有效數據統計分析。

(二)隨著圖像處理技術與模式識別技術的快速發展，基于電視內容，依靠u而特征(人體特征和物體特征)來進行u而識別的技術得以實現。系統能在高速CPU技術的支持下，對視頻u而的關鍵部分進行建模，并與原有模板庫進行比對，從而精確識別電視的內容。

利用集監看、視音頻/TS流收錄于一身的多格式網絡監測收錄系統，依靠專業開發的收錄軟件及網絡傳輸技術，實現了對RF/ASI接u,cuss接u,sDI接u,aEs接u和IP網絡中點到多點的高效數據傳送，有效節約網絡帶寬，降低網絡負載，大大提高數據傳輸的效率。智能高效的系統設計可降低設備的造價，提高系統的工作效率和使用成本，可適應氣象影視制作和播出的實際需求。經過充分的調研和分析，結介氣象影視節目和廣告監播的要求，通過與設備提供商的緊密介作，制定了氣象影視智能監播系統的解決方案。

四、氣象影視節目監播的基本要求

(一)根據福建電視天氣預報節目在多個頻道播出的實際情況，系統必須能夠同時對多個電視頻道的節目和廣告進行同步監測和采集;

(二)電視天氣預報節目的廣告形式多樣，包括平播廣告、城市開窗廣告、側屏廣告、角標廣告等形式。除平播廣告外，其它的廣告形式都沒有廣告配音，也小是全屏廣告(開窗或側屏)。監播系統必須對小同形式的目標廣告進行u而自動識別。

(三)監播系統記錄的內容需要包括:播出節目和廣告的名稱、開始時間、結束時間、前節目、后節目、前廣告、后廣告、本組廣告的數量，本條廣告在本組所處的序號等。對目標節目和廣告進行自動檢索和列表統計、打印。系統支持節目和廣告樣本的跨頻道、跨媒體識別，節目和廣告樣本能夠適介于所有的廣播電視頻道。

(四)系統采用文件方式對視音頻數據進行處理，能夠自接對兼容的數據文件進行處理，充分保證了系統的可靠性，確保數據小會丟失。

(五)系統提供標準接日的播放插件，視頻文件可以使用微軟MediaPlayer接進行播放。并且提供轉碼工具，轉換成DVD、VCD、WMV、RM等多種視頻格式。

(六)支持多終端網絡管理。在使用部門建立廣告播出管理平臺，實現廣告播出的網絡傳輸和交播手續的無紙化，及廣告播出管理的互動和監督。

(七)系統可建立氣象節目和廣告政策的網絡平臺，方便廣告客戶的監看，實現自動提供播出廣告的長度、時間、頻次，以作為落實廣告播出介同的依據。

五、監播系統的技術方案

主要技術特點

1.整個系統滿足最多16路模擬電視信號24小時穩定運行實現監測錄制，實現MPEG2\H.264壓縮錄制(壓縮碼流從SOOKb/ps一SMb/ps可調);

2.支持對信號的區域識別比對，通過文件的方式實現對實時信號的比對，當信號出現時即時錄制。實現視頻的預錄制功能，可在5秒一60秒之間人工設置預錄制時間;

3.采用FIFO(先進先出)原則管理系統存儲，整個系統完全滿足對所有頻道的全時錄制，錄制視音頻信號有1個月以上的存儲量，并可根據需要擴充存儲硬盤陣列，增加錄制視音頻信號的存儲時間;

4.可實時疊加自定義的LOGO，時間，標志，頻道信息等資料;

5.實現對錄制素材的剪輯，介成，檢索，統計，查詢，瀏覽，回放等功能;

6.提供流媒體的接u,可在每個客戶端實現TS流的整流錄制和單PS流、單TS流錄制功能。

7.系統具有可擴展性，系統的輸入日可任意增加，可擴充至CVBS\HDSDI\SDSDI\ASI\AES等接u，只需要增力ii編轉碼模塊即可，系統具有擴展和在線升級能力。

六、結語

氣象影視節目監播系統的建設是完善氣象影視服務的基礎性工程。新一代天氣預報節目智能監播系統根據模板庫建立的節目片頭和廣告樣本實現智能監播，對各個頻道視頻流進行比對，將需要的節目和廣告視頻錄制下來，減少了硬盤占用空間，增加節目的存儲時間長度。同時，通過網絡連接可在各個客戶端實現查詢檢索轉碼下載，打印統計分析報告等功能。經過統計媒介廣告播出情況，對廣告的客戶類型、產品類別進行統計分析，有效挖掘潛在廣告投放客戶行業。

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【關鍵詞】日志分析 ELK 智能化運維

1 引言

大數據時代，隨著存儲與計算集群規模的不斷擴大，氣象部門業務系統的集群環境也已普遍。然而現在的機群系統不僅限于解決性能、可靠、可擴展性等層面上，更重要的是具有易操作性和內部數據共享性等。運維及開發人員通過日志信息不但可以知道系統運行狀況、檢查運行過程中的錯誤及排查原因，還可以知道服務器的負荷，性能安全性，從而及時采取措施糾正錯誤。

大規模集群系統中日志被分散的儲存不同的設備上。傳統方法通過使用命令工具如cat、tail、sed、awk、grep等等進行過濾輸出后分析的方法由于效率較低與不再適用，明顯增加了運維工作量。當務之急的工作就是要使用集中化的日志管理平臺，將所有服務器上的日志收集匯總進行監控、分析。優秀的系統運維平臺既能實現數據平臺各組件的集中式管理、方便系統運維人員日常監測、提升運維效率，又能反饋系統運行狀態給系統開發人員。

2 ELK簡介

ELK是由ElasticSearch、Logstash、Kibana組成的開源日志處理平臺解決方案。ELK能把這些日志集中管理，并提供全文檢索、統計分析功能，不僅可以提高診斷的效率，同時可以起到實時系統監測、網絡安全、事件管理和發現bug等功能。

2.1 ElasticSearch簡介

ElasticSearch是一個基于Lucene的全文搜索引擎。基于RESTful web接口，提供了一個分布式多用戶能力的全文搜索引擎。用Java開發的Apache許可條款下的開放源碼。在云計算應用中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，且安裝使用方便。

2.2 Logstash簡介

Logstash由JRuby語言編寫的日志采集解析工具，基于消息（message-based）的簡單架構。Logstash由input、filter和output三部分組成，input負責從數據源提取數據，filter負責解析、處理數據，output負責輸出數據，每部分都有提供豐富的插件。不同于分離的端（agent）或主機端（server），Logstash可配置單一的端（agent）與其它開源軟件結合，以實現不同的功能。

2.3 Kibana簡介

Kibana也是一個開源的分析可視化平臺，它具有匯總、分析和搜索重要數據日志并提供友好的web界面的功能。他可以為Logstash和ElasticSearch提供的日志分析的 Web 界面，具有較好的展示效果，可以自定義多種表格、柱狀圖、餅狀圖、折線圖，對存儲在ElasticSearch中的數據進行深入挖掘分析與可視化。

3 日志分析系統

3.1 日志分析系統框架

基于ELK的日志分析系統的體系結構總體分為日志采集、日志預處理和日志分析三部分，如圖1所示。

雖然單純的ELK架構方式容易搭建，但是由于沒有消息隊列緩沖，存在數據丟失隱患，故本文設計的日志分析平_引入了消息隊列機制。多個獨立的Logstash agent（shipper）部署在CIMISS系統（26臺服務器）各個日志生成host上，負責收集不同來源的日志，直接將日志輸出到Redis隊列（list）中；Logstash（Indexe）負責從Redis中取出數據，對數據進行格式化和相關預處理后，輸出到ElasticSearch集群中存儲；最后由Kibana呈現給用戶做統計、分析。

3.2 ELK環境部署

3.2.1 基礎環境準備

ELK日志分析平臺采用兩臺安有Centos6.4系統的虛擬機作為集群，一臺作為master節點，另一臺為slave節點，master收集到日志后，會隨機把一部分數據碎片到salve上；同時，master和slave又都會各自做副本，并把副本放到對方機器上，這樣就保證了數據不會丟失。如果master宕機了，那么客戶端在日志采集配置中將ElasticSearch主機指向改為slave，就可以保證ELK日志的正常采集和web展示。

3.2.2 ElasticSearch安裝及配置

由于ElasticSearch和Logstash都是依賴于java環境運行，且對java版本要求較高，首先在兩臺ElasticSearch客戶端逐臺安裝jdk8。然后安裝ElasticSearch5.0.1，集群名設置為ElasticSearch，每臺服務器的主機名為默認主機名，完成配置文件修改工作并登陸Web頁面測試安裝是否成功。最后安裝head插件，它是一個用瀏覽器跟ES集互的插件，可以查看集群狀態、集群的doc內容、執行搜索和普通的Rest請求等。

3.2.3 Logstash安裝及配置

Logstash的安裝較為簡單，首先檢查CIMISS系統中各日志生成服務器的java版本是否能夠支持Logstash，如果版本較低的話創建新用戶，安裝高版本的JDK，同時配置環境變量。然后在日志生成服務器和客戶端安裝Logstash5.0.1，并編寫簡單的輸入輸出信息測試Logstash是否能夠正確輸出。測試完成創建一個配置文件，使用 input 、filter和 output 定義收集日志時的輸入和輸出的相關配置，啟動Logstash時指定使用該配置文件。

3.2.4 Kibana及插件安裝配置

解壓安裝Kibana后修改配置文件，由于Kibana需要一直運行在前臺，因此選擇使用screen啟動Kibana。為了保證日志分析平臺的安全性，在Kibana和ElasticSearch中安裝x-pack插件。此時Logstash的配置文件中應將x-pack的訪問權限配置到output。使用瀏覽器訪問Kibana，在Discover中添加Logstash發送給ElasticSearch的index名，并在Query bar中輸入日志中可能引起系統異常的字段，搜索結果會隨著時間的推移顯示在頁面頂部的方直圖中，如圖2所示。同時可以保存關注的搜索結果，并在Visualize中創建柱狀圖，在Dashboard中監控。

4 結論

大數據時代的運維管理有著重大的意義，好的日志處理平臺事半功倍的提升開發人員和運維人員的效率。本文提出了基于ELK實時進行大日志數據搜索的軟件集成方案。采集CIMISS系統各設備上的操作日志、系統運行日志、進程輸出日志、以及維護記錄日志，發現和捕獲海量日志中的異常行為和違規行為，通過分析日志快速定位系統異常，為保障氣象部門系統系統安全提供支持。

參考文獻

[1]https：//elastic.co/

[2]呂增輝，陶振凱，唐靜.基于的對象持久化的實現[J].吉林師范大學學報（自然科學版），2009，30（01）：90-91.

[3][美]拉斐爾?酷奇，等.深入理解ElasticSearch[M].北京：機械工業出版社，2016.

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這些現象其實都在說明一個問題：如果你對這些現象感到驚訝，那么你落伍了；如果你對這些現象感到興奮，那么你看完本文一定大有收獲。不過在展開之前，我們首先知道什么是大數據。

根據研究機構Gartner的定義，大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，“大數據”指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統處理方法的數據集。

通俗地講，大數據具有4V特點：Volume（數據量大）、Velocity（實時性強）、Variety（種類多樣）、Veracity（真實性）。更為重要的是，大數據還具有Value（價值）的特點。我們選取幾個最具代表性的故事來說明大數據。

第1、草船借箭：大數據讓你“神機妙算”

情節概覽：草船借箭，想必讀過書的人都知道這一歷史典故。它發生在三國時期，由于周瑜長期以來“羨慕嫉妒”諸葛亮的才干，故意刁難并要求諸葛亮在十天內趕造十萬支箭。然而，諸葛亮卻表示不需要十天的時間，并以下軍令狀的勇氣和自信，承諾在三天內就能提供這十萬支箭。后來，當然如諸葛亮所料，輕輕松松地利用“草船”“借”到了曹軍的十萬多支箭。

總結分析：“草船借箭”體現的是三國時代背景下，諸葛亮的足智多謀。但換在現在來看，“草船借箭”能夠付諸實施，很大程度上得益于孔明對氣象的準確觀察和預測，這種觀察預測和當今的天氣預報本質上是一回事，只不過孔明加入了對當時所處形勢的預判。

“草船借箭”和大數據有什么關系呢？對天象的觀察是基于一種對風、云、溫度、濕度、光照和所處節氣的綜合分析。這些數據來源于多元化的“非結構”類型，并且數據量較大，只不過這些數據輸入到的不是電腦，而是人腦并最終通過計算分析得出結論。需要注意的是，單純的概率統計和數據分析，失去眾多非結構類型數據支撐的分析、結論都不是“大數據”。

當然，“草船借箭”只能算是大數據的雛形，并不能和當今真正意義上的“大數據”相比，但筆者希望通過這種人盡皆知的歷史典故，揭開對“大數據”的更直觀、更深刻認識。

第2、智慧城市：智能交通視頻監控

情節概覽：每次出門，是否總擔心路上遇到交通擁堵？每次行車，是否總害怕前方遇上交通事故？這些問題，恐怕當今社會每個人都曾遭遇過。通過現有的IT技術在大數據時代背景下，完全可以打造一座智慧之城。

筆者曾在南京深刻感受到智慧城市視頻監控系統給整個城市帶來的變革。基于強大的云平臺運行智慧交通云系統、云視頻監控和智能分析應用，實時采集和處理南京1000個攝像頭、每天數百TB的海量交通數據，并對整個南京140萬機動車規模的交通數據進行實時查詢和分析。

除此之外，云計算平臺還可以跟蹤車輛的行車記錄、統計分析交通擁堵路段。以往需要人工參與并監控的交通擁堵和車禍等信息，現在完全可以交由該平臺進行處理，主動分析攝像頭搜集的各個路段信息，并分析視頻、主動報警、主動通知用戶。

總結分析：智慧城市，很大程度上就蘊含了交通作為城市動脈的數據流。通過視頻監控，采集各個道路視頻攝像頭信息，并對比歷史記錄和實時車流、人流進行分析，可以計算和預測該路段當前、未來的交通情況，也可以動態調整交通狀況并實時預警。其數據量之大、結構類型之多、實時性之高，足以體現大數據在智慧城市的應用前景和價值所在。

第3、生態中國：讓大數據、云計算監測預警環保

情節概覽：中國是一個人口大國，同時也是一個能源大國。其中，山西省更是以盛產煤炭資源而著稱的能源大省。在過去的現代化建設中，在開采礦產和煤炭資源過程中，出現了很多破壞生態環境的做法。

然而，得益于物聯網技術和IT技術的突破性發展，近年來，在開采礦產資源過程中破壞生態植被、出現生產事故的幾率大大減少，相反還出現了可以實時監測并提前告警的智能化解決方案。

筆者去煤炭大省山西太原了解了這一發展動態。目前該省物聯網、安全生產和節能環保、能源物流等項目都被整合到―個物聯網云平臺上，并通過“云端”的方式不斷推進。具體來說，“云”負責承載業務并通過資源池化為用戶（包括政府、公益部門和企業部門等等）提供接入服務，由嵌入式電路及其之上的智能終端設備組成的“端”，負責采集并實時監測全省各個煤礦（包括瓦斯含量、溫度、濕度等數據），從而打造出智能化、自動后的“數字礦山”。除了煤礦物聯網之外，還可通過公關物聯網、環保物聯網等服務平臺，對地下管網（“地眼工程”）、污水處理、城市道路提供服務。

總結分析：坦白說，物聯網并不是大數據，但物聯網本身具有大數據特征，而且在發展的過程中也需要應對大數據這種挑戰。對于傳感器數據量已經達到PB級別、且結構化和半結構化數據日益增長的物聯網平臺來說，需要和企業一樣共同面對大數據帶來的挑戰，挖掘大數據中所潛藏的巨大價值。

物聯網，尤其是基于類似山西省的這種煤炭、環保、公益物聯網平臺，在遇上大數據的時候，更多的需要考慮甚至重新部署設計，以獲得更為靈活高效的實時監控和預警，并幫助各類企業和環保等公益事業部門做出更科學合理的決策分析。可以預見，生態中國、美麗中國，需要物聯網，更需要大數據解決方案。

第4、云平臺：個性化自主學習

情節概覽：教育是一個國家和社會最具靈魂性的領域。對于教育而言，關系到每個人的切身利益，而且伴隨著每個人的成長旅程。教育可以改變人的命運，同樣，教育方式和教育理念也可以改變人的一生。不同于以往的“趕鴨上架”式教育模式，借助信息技術在二十一世紀的教育模式將發生根本性轉變。這些轉變中，以“個性化學習”模式最具變革性。比如在重慶石堰鎮中心學校，采用了一種“一對一數字化學習”的模式推動傳統教育的變革。

具體做法是，通過引進英特爾“一對一數字化學習”項目，前期先在實驗班開展實施，給每一個學生都派發個人學習終端（小電腦），并在一對一數字化教學環境下，加強互動教學與整合信息技術的培養，將傳統的學習以教師為中心轉變為以學生為中心的自主、交互式教學。如何實現個性化學習呢？讓學生融入到快樂自主學習的狀態，培養知識探究的求學精神，最后還會通過課程標準和學習評價系統，對每個學生在不同科目上的學習進度、興趣愛好、知識關聯上的不同，針對性地做出教學指導和建議。目前，該學校已經全面開展了這種個性化數字學習模式。

總結分析：“一對一數字化學習”并不一定是最理想的個性化學習模式，但卻是目前最具實踐性并幫助取得教育信息化改革突破的最好方式。個性化學習，會通過學生在自己的學習平臺上的多媒體學習資料、學習進展、互動（包括書面和音視頻）、自主學習（利用平臺主動學習相關領域科學知識），幫助學生完善知識結構并加快學生對自身興趣愛好的挖掘和特長的培養。

對學習評價體系，也會根據每個學生的這些行為特征和學習內容，對考核和科目設置進行評價，并最終幫助培養學生早日成為創新人才。雖然單個學生的各種數據（結構、非結構）量并不一定很大，但從整個教學模式的轉變，尤其是在教育信息化改革的背景下，這種學習方式也體現出了基于大數據的個性化學習發展方向。

可以預見，未來個性化學習終端，將會更多的融入學習資源云平臺，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向等等，并貫穿每個人終身學習的全過程，也就是個人云平臺中貫穿自己終身教育的應用。

第5、網絡求職：“上位”變得更加簡單

情節概覽：求職，是每個學子走向社會的必經之路，也是實現個人價值最為常見的方式之一。在這里，我們講的并不是大數據時代下涌現出的大數據相關崗位，也不是介紹大數據促進rr就業機會，而是如何通過大數據讓“對”的人才更好、更快地在“對”的崗位“上位”。

網絡求職，是廣大求職者找工作的一種重要途徑。從開始之初的簡歷制作、投放技巧到面試技巧等等，其實說的都是一個問題，以更好的技巧來找到更好的崗位。如果說傳統的網絡求職更多的是投機取巧的話，那么大數據時代下的網絡求職則是智能分析。當然，這種智能化既有利于招聘者也有利于求職者。

網絡上的每一秒鐘，都有^在發電子郵件、在線交易、觀看視頻、內容檢索等等。而網絡求職更多的就是內容檢索。1秒鐘背后的上萬億URL，要求高效的數據檢索和算法。互聯網搜索經歷了數據、信息到知識、智慧搜索的發展過程。目前的搜索引擎正處在從信息搜索向知識搜索發展的階段。

近年來，在搜索領域出現了一種基于語義的分析搜索技術，這種技術在招聘求職行業擁有廣泛的用途。通常來說，招聘流程包括三大過程：異構數據轉化成同構信息、篩選并提煉信息、信息高效存儲和推送。由于文化背景、語言背景、教育背景等不同而造成的表達方式不同，會導致人才簡歷、招聘啟示、用戶行為在表現方式上的不同。通過語義分析技術將它們轉化成可以對比、關聯、篩選的同構信息，并將合適的人才信息與合適的崗位信息進行匹配。

總結分析：單純看求職者簡歷，數據量再大也不屬于大數據；僅憑招聘啟示，再復雜多樣的表達方式也同樣不屬于大數據。如何更智能、更高效、更準確地為人才和雇主搭建起橋梁，才是大數據應用的精髓所在。

一方面，企業主需要有更多渠道來尋找更具有成長價值的人才，而在網絡這個平臺上，由于海量求職信息的充斥，使得企業主尋找合適人才的時間成本和資金成本都很高。廣大獵頭在市場上得以快速發展就是最好證明。另一方面，應聘者需要更準確地尋找到自己適合的成長平臺。通過網絡途徑，將自己的教育背景、從業經歷、技能特長等固化到個人屬性之中，并以此對海量數據信息進行篩選分析，找到稱心如意的崗位。

語義搜索能理解工作和技能的特征，識別同一個詞在不同語境中不同的語義。一方面把簡歷和職位信息映射到語義網絡中去，另一方面把用戶搜索和用戶行為也映射進去，最終通過語義網絡實現精準搜索和匹配，將招聘者或求職者從搜索和分析工作中解脫出來，讓二者的匹配能達到最優。

第6、信用卡：消費者的管家和助理

情節概覽：信用卡不同于儲蓄卡，它鼓勵透支消費并按照協議進行償還，如此反復并建立起現代消費的良性循環，實現商家、銀行和消費者三者都獲益。

信用卡的發展，乃至于整個銀行業的發展，都與計算機技術、通訊技術的發展息息相關不可分割。比如信用卡安全碼就是根據戶主的信用卡卡號以及一套復雜算法計算得出，以此區別信用卡的真偽。

相比電子商務，銀行業尤其是信用卡領域接觸大數據來得還是晚一些，但信用卡的發行和使用，其實也都與大數據息息相關。一方面，銀行在確保安全可靠的情況下，會給那些優質客戶提供高級別信用卡（比如極具身份地位象征的“黑卡”）；另一方面，他們還會根據信用卡持有人的消費記錄對其進行精準營銷、級別調整等等。

有沒有想過，信用卡能在卡主無意識的情況下暴露出其行蹤？甚至能根據卡主的使用情況大體了解一個人的興趣愛好、工作居住情況、人際關系和業余時間安排等等。因為信用卡是在刷卡消費，而儲蓄卡僅僅是通過取款消費。因此信用卡更能直觀、準確、全面地反映出卡主的個人特征。

比如，當持普通信用卡的用戶所持信用卡是沒有附加航空意外險和航空里程積分的產品，但是當該持卡人使用該卡購買了機票，作為發卡銀行就會主動向該客戶推薦帶有航空意外險和航空里程積分的航空公司聯名信用卡。同樣，用戶還會經常收到頻繁消費或者關注度高的產品促銷信息，這些信息的背后其實也都潛藏著大數據的應用，通過用戶無數的交易行為、還款記錄、消費地點等，對其進行分門別類，并對日后的額度提升、用戶升級、商業貸款提供依據。

總結分析：數據將是未來銀行的核心競爭力之一，在“大數據時代”，銀行所面臨的競爭不僅僅來自于同行業內部，外部的挑戰也非常嚴峻。雖然銀行對于傳統的結構化數據的挖掘和分析在所有行業中都處于領先水平，但銀行傳統的數據庫信息量并不豐富也不完整（僅僅擁有客戶基本身份屬性，沒有客戶的個性屬性），缺乏對用戶性格特征、興趣愛好、消費習慣、行業和家庭狀況等等信息的收集和了解。

此外，信息技術的發展，使得用戶的資金交易信息越來越多地來自網銀瀏覽、服務通話、ATM錄像監控等等非結構化數據。銀行缺乏對這些數據的分析和整合，進一步凸顯在信用卡環境下大數據應用的緊迫感。因此，新時代下的信用卡更突出了大數據的應用價值。

第7、天文探測：了解宇宙的金鑰匙

情節概覽：我們時不時的會從新聞中看到各種天文奇觀、星系、星團、行星的報道，而且不僅能給出大致的形態、結構、距離等屬性信息，甚至還可以給出天文奇觀上演的準確時間以及星體年限等信息。

比如登上美國NASA重點觀察名單的代號為4179的“圖塔蒂斯”行星。當時NASA形容這款行星為“形狀似花生，又似啞鈴，直徑約5公里，每3.98年就會經過地球一次。”2004年，該小行星曾與地球“近距離接觸”，兩者距離最近時僅為150萬公里。更為重要的是，人們還能精確預測其飛臨近地點的準確時間。

我們國家的嫦娥二號衛星是距地球約700萬公里遠的深空成功飛越的行星，并對其進行了高清晰成像。

我們經常看到的天文奇觀預測報告，其實很多都來自于NASA背后的海量數據收集、管理、分析。從1959年以來，NASA JSC（約翰遜航天中心）已收集400多萬靜態圖像，總達950萬英尺的16毫米膠卷，85000卷錄像磁帶，以及總時長81616小時的視頻模擬及數碼檔案。通過開發10（在線影像）應用平臺，對影像文件名與所有相關元數據連接，并對其進行存檔、管理以備科研之需。

總結分析：天文學是最先經歷信息爆炸的科學領域之一，其數據量之大、類型之復雜，恐怕不是一般的行業領域所能比擬的。

首先在觀測方面，普通的人眼是不行的，需要通過天文望遠鏡來實時監測，并對天文物體的距離、運動軌跡進行跟蹤拍照，這些生成的圖片數據單個都有上GB的規模（高清原始圖像）；通過這些觀測收集的數據，還需要對其進行處理和備份，并通過高性能計算平臺，對其挖掘。篩選挖掘出有價值的數據信息，分析獲得所要開展科研的情報。

第8、風力發電：科學選址精確測定遠程監測

情節概覽：為什么在大城市里面看不到風能發電機？為什么風力發電機都齊整有序的排列？早期的風力發電場更多是選擇在風力大、地勢平坦、常年盛行的地理位置，而如今，人們更多的會通過科學計算來準確選擇風力發電機的選址和間距。

一家丹麥風力公司Vestas，通過使用超級計算機以及大數據模型解決方案，精確定位其風力發電機，以達到最大發電量，并減少能源成本。從全球天氣系統中收集的數據，與公司現有發電機的數據結合，存儲于風庫中。

現在，該公司的風庫存儲有2.8PB數據，這些數據涵蓋地面至300英尺高空的氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風向、風速以及公司的歷史數據記錄。另外，該公司還增加全球森林砍伐追蹤圖、衛星圖像、地理數據以及月相與潮汐數據。

總結分析：風速及風向的變化對風力發電機的發電量有著較大的影響。通常，塔架越高，風速越大，氣流越平穩，發電量越大。因此風力發電機的

第9、預防犯罪：讓小偷自投羅網

情節概覽：《黑貓警長》大家都很熟悉，它講述的是“黑貓警長”如何精明能干、對壞人窮追不舍、跌宕起伏的故事情節。拿到大數據時代背景下的話，雖然它也能體現“黑貓警長”的盡職盡責、聰明能干，但更多的會歸結到一個問題：為何還是如此的被動、低效？疾病可以預防，難道犯罪不能預防么？

答案是肯定的。美國密歇根大學研究人員就設計出一種利用“超級計算機以及大量數據”來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法。具體做法是，研究人員通過大量的多類型數據（從人口統計數據到犯罪數據到各區域所出售酒的種類、治安狀況、流動人口數據等等），創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。同時，還將相鄰片區等各種因素加入到數據模型中，并根據歷史犯罪記錄和地點統計并不斷修正所得出的預測數據。

IBM也通過大數據技術和整合預防犯罪和數選址應慎重考慮，每一次安裝都不同，而且要考慮塔筒高、電池組的距離、當地規劃要求以及建筑和樹木這些障礙物等因素。這些因素的背后，考驗的是施工方對這些數據（包括數值數據和圖像、遙感、檢測等數據）的分析能力，并幫助決策生成科學合理的方案。可以預見，風能包括未來的潮汐能等清潔能源的應用，都將引入更多的大數據技術和解決方案，幫助人類更加科學合理的利用這些可再生能源。據智能軟件資源，為執法部門、國防、國家安全和私營機構提供智能和調查服務。當然，這種服務也可以被用來提供數字營銷、運營管理等服務。

總結分析：美國中情局曾經利用過云計算和大數據技術找到，也屬于此類話題。其實，對于犯罪分子而言，往往事先都有犯罪動機（所謂的“激情犯罪”另當別論），也就是刑法上的所說的“行為人為追求某種結果的發生而故意采取某類行為”的主觀故意。

而在大數據時代下的個人，其生活狀況、消費習慣、家庭背景、社會經歷、身份特征等等，都將成為數據集的人格化，可以通過這些數據來區分任何一個人。作為執法部門，考慮到整個社會的利益，需要也有必要對某些潛在的特定高危人群進行布控（尤其在犯罪高發地區）。在經過對數據的收集、傳輸、存儲、分析等一系列過程之后，最終將為執法部門提高執法效率，變被動為主動，由教育勸解變犯罪預防。

第10、天氣預報：天公的心我最懂

情節概覽：2012年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之內，平均降雨量達164毫米，這是北京市61年以來最大規模暴雨。此次暴雨因來勢兇猛給廣大市民生活帶來巨大影響。其實，攤上這種事兒，最主要的還是需要氣象部門及時、準確地做出預警，并協同其他運營部門，將這種預警信息第一時間下發給北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，那場暴雨不僅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了業內人士關于一場“大數據”的探討。

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船只、飛機、浮標、傳感器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢后，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。目前，NOAA每年新增管理的數據量就高達30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成最終分析結果，呈現在日常的天氣預報和預警報道上。

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【關鍵詞】Flex RIA 氣象預報預警系統

一、引言

在防汛調度與決策中，氣象情報預報的作用越來越受到重視。多年來，水情和防汛部門一直與氣象部門密切合作，充分應用所能得到的氣象情報預報資料為水情預報和防洪調度提供信息[1]。近年來，為提高山洪地質災害氣象監測和預報預警能力，氣象部門已經逐步開展山洪地質災害精細化氣象預報服務業務。因此建立防汛精細化氣象預報預警業務系統有非常重要的意義。

近年來WebGIS中在氣象領域有了一定的研究和實踐累了不少成功案例。但這些平臺大都基于頁面服務器模型，在界面設計、交互操作、響應速度等諸多方面都不能令人滿意，且基本都只能為用戶提供空間數據瀏覽、查詢等功能，不能在系統上進行預報產品制作及訂正，也不能將地形條件及山洪暴發的臨界雨量指標體系進行融入，嚴重影響了預報質量。

RIA豐富互聯網應用程序是一種將桌面應用程序的交互用戶體驗與傳統Web應用部署靈活性結合起來的網絡應用程序。是一種全新的Web應用解決方案。在現有的幾種RIA客戶端開發技術中，以Adobe公司的flex較為成熟，因此，系統建設選擇flex技術作為客戶端顯示手段[2]。

二、總體框架

根據業務要求及系統的技術開發路線，系統總體框架由數據層、服務層、表現層組成。

數據層：本層存儲系統所需要的所有數據，包括氣象業務數據及系統所需要的地理信息數據、社會經濟和人口等數據。

服務層：本層包含運行在不同服務器上，為系統正常運轉提供服務的各種后臺服務。包括GIS服務，氣象數據轉換服務、WebService服務和Web服務。GIS服務提供矢量地圖服務、屬性查詢等功能；氣象數據轉換服務將各種不同類型的氣象數據轉換成GIS服務能識別的標準地理信息格式。WebService服務提供數據查詢服務，Web服務提供網站瀏覽及頁面交互服務。

表現層：基于瀏覽器或Flash播放器的一個富客戶端為用戶呈現一個豐富的、具有高交互性的可視化界面，一圖文一體化的方式顯示空間和屬性信息，同時也為用戶提供地圖交互、信息查詢、地圖分析的交互接口[3]。

三、主要功能

（一）地理信息顯示

系統提供高精度的國家基礎地理信息數據，包括省界、市界、縣界、鄉鎮點、地質災害點、公路、河流、鐵路及DEM等數據。用戶還可以選擇是否加載網絡上已經共享的各種高清地圖服務。本系統展現了豐富的地理信息，為防汛預警提供必要的數據支持。

（二）氣象業務數據顯示

可疊加顯示七要素、兩要素觀測站的降水及溫度信息、實時雷達回波數據、FY2云圖數據、閃電定位數據。各類信息均以專題圖的形式顯示。在后期還將陸續添加各類數值預報產品的顯示，如WRF、T639等。

（三）降水落區繪制

可以根據相關數值預報產品及實時雷達、云圖數據繪制不同時效的雨量落區，并可進行修改。雨量落區顏色根據現行中央氣象臺規定的色標制定。

（四）災害點山洪預警

根據預報員上傳的雨量落區數據，后臺服務器計算出相關災害點所屬的面雨量預報數據，利用GIS的空間分析功能，和臨界雨量指標數據進行判斷，分析出災害點是否有山洪風險。

四、關鍵技術

（一）數據轉換

預報員平時使用最多的數據為MICAPS格式，這些格式不能被通用的GIS所識別，GIS中空間數據是按矢量模型和柵格模型進行組織和管理的，矢量數據又細分為點、線、面3種類型，同類型的矢量數據可以形成矢量圖層；MICAPS數據中，不同種類的信息可以存儲在一個圖層中，如封閉線、普通線、點符號、線符號、文本等。而在常用的GIS軟件中是不允許將不同類型的矢量數據在同一層中表達。因此GIS應用于氣象領域，首要解決問題的就是氣象資料的數據轉換問題[2]。

系統的數據轉換程序基于Visual Studio 2010進行開發，GIS組件使用的是ArcGIS Engine 10.0，程序將雷達回波、衛星云圖數據轉換成TIFF格式，將閃電定位數據轉換為shapefile格式進行顯示。

（二）雨量落區繪制

ArcGIS 10.0之前沒有提供Feature services，不能對矢量進行在線編輯。系統交互能力受到嚴重制約。Feature services出現后，客戶端可以執行查詢以得到要素或執行編輯。由于雨量落區預報時效比較多，后臺要準備多個空白落區模板，并在執行相關的空間分析操作后及時刪除數據，以應對下一次繪制。

（三）通過GP獲取預警信息

GP服務是Geoprocessing服務的簡稱，Geoprocessing包含了一系列地理數據處理的功能，像做緩沖區分析、疊加分析、以及對柵格數據制作陰影圖等等。首先要在后臺根據業務需要建立模型并測試好，將GP在ArcGIS Server上，通過客戶端調用的GP便可以得到結果。預警信息的獲取主要是通過某地的面雨量值與當地山洪暴發的臨界雨量進行比較，如果超過則彈出預警信息，如果沒有達到則不作處理。

五、結語

基于Flex的防汛預報預警系統克服了原有WebGIS中存在的響應速度慢，無交互功能等缺陷，能夠呈現更加豐富、體驗性更強的用戶界面，為WebGIS應用提供了一種嶄新的表現機制[3]。該平臺投入業務化運行后，給預報員及其他決策人員提供了非常直觀的瀏覽數據方式及有價值的山洪預警信息，提高了氣象部門的防災減災能力。

參考文獻：

[1]楊楊.防汛工作中氣象信息的收集和應用.水文.1991，03.54-56.

篇9

六成以上中國網民訪問生活服務類網站，互聯網成網民獲取生活服務內容的重要媒介

艾瑞咨詢iUserTracker監測數據顯示，2010年上半年，除個別月份，中國生活服務類網站月度訪問人數整體呈穩步增長態勢；6月的月度訪問人數達到2.4億，占中國互聯網服務整體用戶的66.0%，創下2010年新高。

艾瑞咨詢分析，互聯網不僅為網民提供了QQ、MSN等溝通工具，網游、視頻等娛樂內容，同時也已成為網民獲取生活、消費、氣象等生活服務內容的重要媒介。預計，隨著中國互聯網網民規模的增長，生活服務類網站的訪問量將不斷攀升。

健康類服務訪問用戶最高，生活資訊類、飲食類其次；未來各項生活服務內容逐漸豐富

艾瑞咨詢iUserTracker監測數據顯示，2010年6月中國各類生活服務類網站中，月度覆蓋用戶最高的是健康類，2010年4-6月均在億人以上。其次是生活資訊類，二季度單月訪問人數均在9000萬以上；相比而言，飲食類、消費資訊類、攝影類的月度訪問人數規模略低。

艾瑞咨詢分析，隨著互聯網普及程度的加深，圍繞居民衣、食、住、行、用各方面需求的互聯網服務內容將不斷豐富。以飲食為例。消費者多從飯桶、大眾點評網等處獲取消費場所信息，目前，主推本地生活服務的團購網站也成為網民知曉商家、獲取餐券的重要途徑。艾瑞咨詢預計，未來互聯網領域，圍繞生活服務的創新將不斷涌現。

相關鏈接

篇10

摘要：到報監測是氣象水文數據傳輸、處理等的重要環節，其實時性是關鍵設計目標。通過分析文件目錄掃描方法和消息通知機制的應用特點，結合氣象水文資料傳輸、處理規程及應用模式，重點闡述了結合實時性和可靠性要求的到報監測方法，并給出一種重構性強、應用靈活的到報監測模塊的設計方案。

關鍵詞：氣象水文資料到報監測；實時性；FileSystemWatcher；目錄掃描；軟件設計

中圖分類號：P4文獻標識碼：A

1引言

到報監測旨在獲取最新到達的資料信息，既是資料傳輸業務監控管理的主要內容，也是資料處理應用系統的重要組成部分。氣象水文資料應用實時性要求高，及時響應資料到達狀態，提高到報監測的實時性，是資料實時處理的前提。

有別于計算機數據庫系統，氣象水文資料在生成、處理和轉儲等應用過程中，多以磁盤文件的形式存儲，效存儲在計算機系統中的一般文件，其特點主要表現為種類多，到報量、到報時間粒度、數據大小差異性大，數據文件按照類別存儲在不同的目錄，文件名稱中多含有與時間或者類別相關的信息；其信息服務應用特點是時效性強、更新快，操作系統多樣，數據訪問復雜等。因此氣象水文資料到報監測的實時性設計難度大。

常規獲取資料到報的方法是進行兩次目錄掃描，對比前后掃描結果，提取資料更新信息。該方法對于目錄內文件較多時，獲取的周期就會過長，且頻繁的掃描影響系統效率。另一種方法是基于Windows消息機制的文件系統監視，實時響應資料更新，但是該機制由于緩存溢出等多種原因而時常失效。

本文結合目錄掃描方法和消息通知機制，利用氣象水文資料及其使用要求的特點，通過優化變更信息獲取方法，設計了基于隊列管理的多任務到報監測方法，能夠有效提高相關應用的實時性和可靠性，并采用面向接口的軟件設計思想，給出了易于維護的軟件設計[2]。

2監測方法

2.1定時輪詢

定時輪詢方法是按照一定時間間隔掃描整個被監視目錄及其子目錄中的文件，記錄每個文件的屬性（例如：文件最后修改時間、HASH值、CRC校驗碼等），比較前后兩次掃描獲得的信息，篩選出變化的資料，是一種可靠的方法。

但是，這種方法的缺點也很明顯：首先，掃描一遍目錄需要花費一段時間，如果目錄中文件或子目錄數量過多、目錄層次過深，掃描花費的時間可能會更長，對于實時性要求高的應用來說，是不允許的；其次，頻繁的文件掃描需要對文件進行操作，如果這時恰好也有其它程序對該文件進行操作，就會產生資源占用沖突；第三，由于文件越大，計算其HASH或者CRC值的時間就越長，也會影響信息獲取的實時性。

2.2實時通知

Windows系統是一個消息（message）驅動的操作系統，即系統維護一個或多個消息隊列，所有產生的消息都會被放入到消息隊列中。系統根據消息的接收句柄而將該消息發送給擁有該句柄程序的消息循環。

實時通知是利用Windows操作系統內核提供的文件系統監視（File System Watcher）消息機制。應用程序通過建立一個被監視文件或者目錄的句柄，將其注冊到操作系統文監視消息通知中，就可以收到來自操作系統的文件或者目錄的變更通知。由于消息是由Windows操作系統內核發出的，可以近似認為是與文件系統的更新是同步的，也就可以說，采用這種模式獲得的文件更新事件，是在文件或目錄發生改變的瞬間獲得的，可以認為是實時的。

在具體實現方面，Windows操作系統對目錄和文件的監控提供了兩個消息驅動的API函數[5]：FindFirstChangeNotification和ReadDirectoryChangesW。調用它們就可以獲取Windows為文件系統記錄的消息隊列。在.NET Framework 2.0以上的版本中，提供了FileSystemWatcher類偵聽文件系統更改通知，在目錄或文件發生更改時引發事件，是對上述API進行的封裝，簡化了文件監控方法的實現。

盡管實時通知已經很好地保證了Windows操作系統中文件監測的實時性，利用FileSystemWatcher類實現也較為簡單，但是，實際應用中卻有如下問題：

1）一次文件變化，可能引發多個消息，從而造成多次重復操作。例如：在一次資料內容變化時，除了內容變化之外，還有文件其他屬性（例如：文件最后修改日期、文件大小）也變化了；

2）文件系統監視通過向Windows系統注冊來接收來自系統的文件或者目錄的變更消息，一旦發生操作失誤，注冊就會斷開，造成文件系統監視永久失效。這種情況主要發生在：一次變化的文件數量過多，或者文件的名字過長、目錄層次過深，而造成緩沖溢出；對于存儲在遠程共享目錄、網絡驅動器目錄的資料進行訪問時，由于網絡鏈路連通性故障，而造成監視目標訪問失敗；

3）文件系統監視無法獲取應用系統運行之前的信息，即已經發生過的資料變更。

3方案設計

實時通知方法雖然實時性好，卻不是一個可靠的到報監測方法。相反，定時輪詢每次都需要進行一次完整的文件掃描和對比，效率低、實時性差，但是卻不會產生上述實時通知失效的問題，是一種可靠的文件監測方式。

綜上所述，將兩種文件監測方法結合起來使用，揚長避短，不失一個較為完美的解決方案。

3.1總體設計

圖1描述了到報監測模塊主要類設計，也說明了到報監測在整個應用系統中的位置及其關系。到報監測屬于應用系統的一部分，向其客戶類（Client）提供資料更新信息以及操作接口（IDo）。

FileTimer類和FileWatcher類分別實現了定時輪詢、實時通知功能；FileObject類是資料到報信息的容器，是隊列類（Queue）管理的對象；Task類提供了包括定時輪詢和實時通知兩種方法的指定資料監測任務，并向客戶系統提供相應的操作接口（IDo）；TaskMgr類負責任務（Task）創建及其管理；客戶（Client）只要實例化TaskMgr類，創建資料到報監測任務（Task）實例，就可以實現資料到報實時信息獲取。這種設計上的優勢表現為：

1）操作（FileTimer、FileWatcher）和數據（FileObject）分離，實現了數據獨立管理和資源共享；

2）一個目錄的到報監測抽象為任務（Task），實例化Task對象即建立了一個目錄監測；

3）操作接口（IDo）設計，使得到報監測和具體資料操作相分離，從而實現不同資料的多種操作，符合“針對接口編程，而不是針對實現編程”[1]的思想；

如圖2，以定時輪詢為例，fileTimer對象監測到資料到報時，通知task創建（New）新fileObject對象，進行入隊（Push），queue將fileObject對象通知給task，執行資料操作（Do）。

設計中大量采用對象組合，通過獲得其它對象的引用而在運行時刻動態定義，充分封裝而使單個任務集中在一個類中。這種設計在實現上存在較少的依賴關系，使得系統易于擴展和維護[6]。

3.2定時輪詢

定時輪詢按照一定時間間隔進行全目錄掃描，其掃描效率和時間間隔有密切的關系。當時間間隔過大時，實時性差；時間間隔過小時，由于頻繁的掃描，勢必影響整個應用系統的運行效率。設定合理的掃描間隔是優化掃描效率的主要手段。此外，也可以利用特定通配符和限定文件時間，從而縮小掃描范圍。

如圖3，FileTimer類設計體現了掃描優化：

1）資料到報時次是有一定規律的，通過分析和歸納，可以總結出到報時間間隔。掃描間隔（interval）控制定時器（timer）掃描頻率，可以參考資料到報頻次設置其值；

2）文件年齡（age）是指文件最后修改時間與當前時間差，僅對符合文件年齡的資料進行對比，可以加速掃描速度；

3）氣象水文資料文件通常按照某種規范命名[3]。以地面天氣觀測報為例，每小時6次報文，命名規則為“TTDDHHmm.abj”，其中：

TT代表資料類型，例如：SN地面報、UN探空報、GX格點報等；

DD代表編報日期，01-31編碼；

HH代表編報時間（UTC），按小時計，00-23編碼；

mm代表編報時間（UTC），按分鐘計，編碼值為00、10、20、30、40、50；

abj代表國家氣象中心代號后三位。

類成員wildcard表示需要掃描的資料文件通配符，可以歸納出地面天氣觀測報文件wildcard值為“？？DDHHmm.abj”。掃描時，只需要將其中時間符號替換為實際值。

將上述到報時次和文件命名規則結合起來，可以進一步優化，例如：如果每小時進行地面天氣觀測報掃描，則wildcard值為“？？DDHH？？.abj”；每分鐘進行掃描，則為“？？DDHHmm.abj”。如圖4，task對象創建FileTimer類對象，調用Start方法啟動任務，并調用Update執行一次目標全掃描，這樣就可以收集到應用系統運行之前的資料信息；當定時器執行（OnTimer）時，開始進行掃描（Update），查找到資料時，通知（Notify）task進行資料條件符合性檢查（age、wildcard），對符合條件的變更信息入隊（Push）。圖5實時通知類3.3實時通知

如圖5所示，成員fileSystemWatcher（以下稱監視器）是FileSystemWatcher類對象。正如前面所述，監視器本身是很脆弱的，其自身的有效性需要建立定時器（timer）對其進行定期檢查（Check），也可以響應緩沖溢出的錯誤消息（OnError），并在失效時自動恢復（Reset）。監視器也支持文件過濾，wildcard值也可以參考定時輪詢設置。

如圖6，任務實例（task）創建實時通知（FileWatcher）對象，啟動（Start）實時通知實例后，由定時器定期檢查監視器有效性；當收到來自監視器的資料變更消息（OnChanged）時，通知task進行資料條件符合性檢查，對符合條件的變更信息入隊（Push）。

3.4隊列管理

當應用系統收到資料變更消息時，還不能立刻執行操作，這是因為監視器在發現被監視目錄變化時，即向注冊應用發出消息，而此時有可能數據還未準備完畢，特別是大文件復制時，立即進行資料操作，勢必造成資源占用沖突；此外，考慮到資料文件操作失敗的可能，也需要再次執行。因此，采用了緩沖隊列存儲資料變更和操作失敗的資料信息。

由于到報監測只是為了獲取資料信息，而不是為了獲取其內容，因此，采用文件最后修改時間（Last Written Time）作為區別文件版本的標識，而非進行復雜的HASH、CRC值計算。

如圖7，FileObject類抽象了資料變更信息，以資料全路徑名稱（fullpathname）和最后修改時間（time）為標識，通過Contain判斷唯一性；時間跨度（span）記錄下次可用性測試時間；生命周期（lifes）記錄變更文件入隊次數，超過最高次數（MaxLife），文件將被丟棄，不再檢查。

如圖8，task收到監視器資料變更通知（OnNotify），首先構造（New）一個FileObject對象，檢查是否隊列中已經存在（Contain），若不存在則進行入隊（Push）。

如圖9，隊列管理快速查找每個fileObject對象的span值小于當前時間值，并測試可訪問性，將符合條件的對象通知（Notify）給task，進行具體資料操作（Do）。

該操作也存在一個問題，如果隊列過長，會延誤操作的時間，造成實時性的降低，因此，方案設計的隊列并非嚴格意義上的先入后出隊列。入隊時span值累加一個很小的時間差，出隊條件是span值小于當前時間。

如圖10，出隊的fileObject由于不可訪問或者執行錯誤時，可以重新入隊。通過復制創建新FileObject類對象，其span值在被復制對象span值的基礎上累加了一個時長，并將遞增被復制對象的lifes值賦給新對象的lifes值。如果新對象的lifes值大于最大生命周期值（MaxLife），則不會建立新對象，并釋放被復制對象，返回空值（null）。

緩沖隊列設計的優勢在于：當資料不可訪問，或者資料處理操作失敗時，可以重新入隊等待操作；其次，通過Contain方法檢查隊列中是否已經存在FileObject類對象，可以防止因同一資料到報信息多次觸發。3.5任務管理

應用系統通常同時處理多種氣象水文資料，由于資料按類別分別存儲在各自的目錄中，因此，需要獨立進行各自的到報監測，即采用多線程的多任務處理。

如圖11，任務管理類（TaskMgr）包含了一個任務類（Task）的集合：一種資料的到報監測對應一個task，TaskMgr是Task的容器。Task類中聚合了FileTimer類、FileWatcher類和Queue類，提供了啟動任務（Start）、停止任務（Stop）等基本的任務操作，也可以立即啟動掃描（Update）。當隊列中有符合條件的FileObject類對象時，執行資料文件的相應操作（Do）；同時，操作中的錯誤可以通知（Notify）給任務。

4總結

綜合上述可知，從資料到報開始到資料應用的時間值大小與隊列長度和span值有關：當隊列越長時，遍歷花費的時間越長。通常情況下，氣象水文資料按時次定量到報，設計上完全符合實時性要求；極端情況時，資料一次到達過多、資料處理錯誤過多而造成的重新入隊，以及用戶啟動一次全目錄掃描時，通過使用資料通配符（wildcard），控制采集資料年齡（age）可以降低入隊資料信息的數量。

本文所述的到報監測方法在氣象水文資料傳輸、資料實時解報和資料傳輸狀態監控等多個系統中得到了應用，發揮了巨大作用。實踐證明，資料到報監測及時、可靠性高，特別是易于維護的體系結構設計，便于理解和擴展，更是系統快速重構和應用的基礎。

參考文獻

[1]Erich Gamma， Richard Helm， Ralph Johnson， John Vlissides[美]，設計模式：可復用面向對象軟件的基礎. 李英軍等（譯）[M].北京：機械工業出版社，2000年9月

[2]Joshua Kerievsky[美]. 重構與模式，楊光 劉基誠（譯）[M].北京：人民郵電出版社，2006年12月

[3]總參氣象水文空間天氣總站信息中心[S].常用氣象水文資料手冊，2012年12月

[4]王世忠 譯.C語言與Unix系統編程，（美）胡佛 著[M].北京：清華大學出版社，2011年7月