氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模式研究

聶峰英

（南京信息工程大學科技查新站，江南　南京　210044）

氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模式研究

聶峰英

（南京信息工程大學科技查新站，江南南京210044）

契合大數(shù)據(jù)環(huán)境下氣象服務的形勢和需求，通過氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模式來解決傳統(tǒng)氣象服務模式所遭遇的瓶頸。概述氣象大數(shù)據(jù)特征，研究氣象大數(shù)據(jù)的集成與服務，分析數(shù)據(jù)的采集聚合與處理，提出服務協(xié)同模式。構(gòu)建面向用戶體驗支持可視化人機交互的氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模型。依托大數(shù)據(jù)技術，通過協(xié)同優(yōu)化服務，集數(shù)據(jù)采集聚合、專業(yè)化協(xié)同處理、用戶管理于一體，實現(xiàn)氣象服務的協(xié)同、整合、規(guī)?；?，以解決氣象服務“孤島”現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)；氣象大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集成；氣象服務；協(xié)同模式

據(jù)中國氣象報報道，“20世紀90年代及之前，氣象資料大部分局限于地面及高空觀測。當時，2000多個地面站以小時為單位收集氣象信息，120多個高空站每天觀測最多不超過4次。從數(shù)據(jù)量上看不算太多，即便考慮到衛(wèi)星和雷達資料，其總體日增量也局限在GB量級。現(xiàn)在，地面觀測站大約有4萬個，每10分鐘觀測一次，未來還將加密至分鐘級。在空間密度上，至少增加20倍，頻度將增加60倍，地面及高空觀測信息總量增加了1200倍。而這些只占整個氣象數(shù)據(jù)的30%，雷達、衛(wèi)星以及數(shù)值預報數(shù)據(jù)占70%。目前，每年的氣象數(shù)據(jù)已接近PB量級”［1］。氣象部門每天的數(shù)據(jù)增長量有非常大的數(shù)據(jù)級，包括每天有2000多個地面站、120多個高空探測站、440多個雷達站、6顆在軌衛(wèi)星、5萬多個自動監(jiān)測站、600多個農(nóng)業(yè)監(jiān)測站、300多個雷達站、90多個酸雨監(jiān)測站［2］等。這些數(shù)據(jù)逐天逐小時甚至到逐分鐘掃描著中國各種各樣的天氣數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)量大，且包括不同類型的數(shù)據(jù)類型。報告會專家表示，氣象數(shù)據(jù)具備“大數(shù)據(jù)”的共性，即：數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)增長速度快、數(shù)據(jù)類型多樣等特點［3］。如何利用這些海量氣象數(shù)據(jù)資源是當務之急。

1　氣象大數(shù)據(jù)的特征

氣象服務領域涉及比如工、農(nóng)、漁、商、林、交通、運輸、能源、水利、國土資源、海洋、環(huán)保、旅游、航空等多個行業(yè)和部門?？梢哉f基本覆蓋了國民經(jīng)濟建設和社會發(fā)展與國家安全各個領域。氣象大數(shù)據(jù)具有如下特征。

（1）總量可控。這里對地面觀測、氣象衛(wèi)星遙感、天氣雷達和數(shù)值預報產(chǎn)品這四類體量最大的氣象數(shù)據(jù)進行分析：地面觀測資料數(shù)據(jù)量劇增的原因，是站點數(shù)的增加和觀測頻度的大幅加密。在觀測臺站達到一定密度，觀測頻度足以滿足氣象業(yè)務需求后，臺站數(shù)不會無限制持續(xù)增加。因此，總量既是可預測的，更是可控的。對天氣雷達而言，布網(wǎng)工作已基本完成，雷達總量不會成倍數(shù)地增加。而且，目前的天氣雷達已基本實現(xiàn)7×24小時全天候不間斷觀測。因此天氣雷達的資料量（年增量），將穩(wěn)定相當長一段時間，而不會有倍數(shù)的增量變化。未來數(shù)年內(nèi)，我國還將發(fā)射數(shù)顆氣象衛(wèi)星，每顆衛(wèi)星都會產(chǎn)生數(shù)百TB級的數(shù)據(jù)年增量。為滿足氣象衛(wèi)星資料的應用時效，國家衛(wèi)星氣象中心針對每一顆氣象衛(wèi)星，都建有相應專屬的地面接收處理系統(tǒng)，已完全實現(xiàn)所有氣象衛(wèi)星遙測遙感資料的實時接收處理。因此，氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)目前雖以每年數(shù)百TB的量級增長，而且規(guī)模有可能繼續(xù)擴大，但卻始終處于可控可管和完全可用狀態(tài)。數(shù)值預報模式產(chǎn)品資料是各級預報員最重要的預報參考資料，這些產(chǎn)品剛一生成，便即刻送達天氣預報、氣候預測專家的桌面，供其業(yè)務參考使用；同時，以滿足業(yè)務需求的時效，分發(fā)至各省級乃至地市級氣象部門，供其本地化應用。因此，與氣象衛(wèi)星資料相類似，數(shù)值預報產(chǎn)品資料體積雖大，卻始終處于可控可管和可用的狀態(tài)，未來也將始終如此。因此，氣象資料體積雖大，在量級上算得上“大數(shù)據(jù)”，但卻始終處于可控、可管、可用狀態(tài)。

（2）內(nèi)部信息單純，來源單一。按照行業(yè)標準《氣象資料分類與編碼》，氣象資料分為14大類，計有數(shù)百種之多。數(shù)百種的氣象資料種類雖多，但每種資料所含信息卻十分單純：土壤持水量只記載某時某地某規(guī)定土壤深度中水的持有程度，“云能天”只記錄某時某地的云量云狀、能見度以及天氣現(xiàn)象等信息。究其原因，海量氣象數(shù)據(jù)是由氣象探測系統(tǒng)以及數(shù)值預報業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的，來源比較單一。

（3）價值單一而明確。氣象觀探測業(yè)務系統(tǒng)只采集那些能夠客觀反映自然界氣象狀態(tài)的要素，所以氣象觀探測數(shù)據(jù)里包含且只包含豐富的氣象信息，而以觀探測數(shù)據(jù)為唯一數(shù)據(jù)和信息來源的氣象數(shù)值模式，其生成的產(chǎn)品中所包含的信息也只能是局限于未來天氣或氣候狀態(tài)的預測。因此，所謂“氣象大數(shù)據(jù)”其自身的直接用途只能是氣象業(yè)務，即天氣預報、氣候預測以及氣象服務。

針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的氣象服務，中國氣象局公共氣象服務中心高級工程師唐千紅認為，“在看得見的未來，融入了地理信息、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的氣象服務，能夠讓人們知道任意時間地點可能會發(fā)生什么”。而中國氣象局公共氣象服務中心系統(tǒng)開發(fā)運行室主任惠建忠更是看到了大數(shù)據(jù)時代中氣象部門的困境，“沿著氣象服務社會化方向，光靠氣象部門的數(shù)據(jù)很難滿足各行各業(yè)及公眾對氣象服務的需求”。因此，大數(shù)據(jù)時代下的氣象服務絕不僅僅是提供氣溫、風力等簡單天氣信息，而是與民生息息相關的公共服務產(chǎn)品。但是，有效的信息協(xié)同共享公用機制還尚未建立，諸多基礎性數(shù)據(jù)仍只在氣象行業(yè)部門系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫間使用，形成了大量信息服務“孤島”。氣象服務要主動跟上大數(shù)據(jù)時代的步伐，協(xié)同發(fā)展是未來趨勢，便要借助大數(shù)據(jù)技術帶來的契機，著力克服目前氣象服務領域中存在的關鍵問題。

圖1　傳統(tǒng)氣象服務模式

2　氣象大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)氣象服務模式遭遇瓶頸

氣象服務是一個大概念。黃宗捷等［4］認為，氣象服務是指氣象部門的勞動者對大氣信息的采集、儲存、加工、傳輸之后，所提供的超前服務。氣象服務最基本的對象是政府和社會公眾，此外，氣象部門還針對不同行業(yè)的具體需求，針對經(jīng)濟社會發(fā)展的特定需求等提供氣象服務［5］。在傳統(tǒng)氣象服務模式中，氣象服務完全由政府投資，無償提供用戶使用，屬單一總控投入模式（圖1）。從圖1可看出，傳統(tǒng)氣象服務模式嚴重缺乏實時性、動態(tài)性和交互性。

雖然傳統(tǒng)氣象服務模式為我國的氣象事業(yè)快速發(fā)展做出了巨大的貢獻，但隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，傳統(tǒng)氣象服務模式遭遇到了前所未有的瓶頸。

（1）傳統(tǒng)氣象服務模式主要集中在專業(yè)氣象預報方法庫、各行業(yè)專家經(jīng)驗預測庫和專業(yè)氣象預報產(chǎn)品庫等預報服務項目上，而氣象科技要求高的專業(yè)氣象服務發(fā)展緩慢，還停留在以公共服務產(chǎn)品代替專業(yè)服務產(chǎn)品的水平上［6］。導致專業(yè)氣象服務能力與用戶需求差距越來越大，服務缺位的問題越來越突出。

（2）傳統(tǒng)氣象服務模式是政府單一向社會提供氣象咨詢服務，氣象部門在保障基本氣象業(yè)務正常運轉(zhuǎn)的前提下，向社會提供最大限度的公共氣象服務（常規(guī)氣候資料檢索服務及行業(yè)氣候背景檔案咨詢服務）。而由于氣象部門承擔的政府職責是向社會提供均等的基本公共氣象服務，不可能也不應該投入很多的資源提供全部的公共氣象服務，這就使得基層臺站普遍存在人員少，事務多而雜，各項工作疲于應付，很難深入開展各項資深咨詢業(yè)務，導致公共氣象服務能力與社會需求相差甚遠。

（3）傳統(tǒng)氣象服務還存在氣象信息不準確、產(chǎn)品供給不及時以及氣象信息傳遞存在阻礙性等問題。預報氣象變化的能力是氣象科技服務的基礎，但是這個過程很容易發(fā)生數(shù)值偏差，如果產(chǎn)品工作人員不能及時修訂數(shù)據(jù)錯誤，就會使氣象信息的精確度大打折扣。而當氣象服務的供給不能及時，受到地域性的延遲和耽誤時，導致氣象服務失去用戶的信任。

顯然，上述傳統(tǒng)的單一總控投入模式，難以使氣象服務滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下各行各業(yè)快速發(fā)展的需要。氣象服務應打破部門之間的信息壟斷，通過政府數(shù)據(jù)開放應用，與用戶一起形成協(xié)作網(wǎng)絡，在共同分擔社會責任的基礎上共享公共資源，形成多元協(xié)同治理機制，構(gòu)建一個以網(wǎng)絡化互動為特征、大數(shù)據(jù)技術為支撐、縱橫協(xié)調(diào)、多元統(tǒng)一的新氣象服務協(xié)同模式。

3　氣象大數(shù)據(jù)的集成與服務

據(jù)統(tǒng)計，當今世界結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長率約為32%，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長率則是63%。至2012年，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有比例便已達到互聯(lián)網(wǎng)整個數(shù)據(jù)量的75%以上。從這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計中可以發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅為大數(shù)據(jù)的一小部分，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已為人們生活所依賴，更具持續(xù)性價值［7］。傳統(tǒng)氣象信息資源，其數(shù)據(jù)種類單一，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。大數(shù)據(jù)時代，氣象信息資源除具有基礎數(shù)據(jù)通常的基礎性、公益性、累積性等特點外，還具有全球性、多源性、實時性、海量性、分布式和異構(gòu)性等復雜特點，并且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的比例越來越多。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長使得氣象信息資源的數(shù)據(jù)采集、處理分析和服務方式都將得以改變，而傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫管理和機制不能很好地適應這種變化。因此，如何將這些氣象大數(shù)據(jù)進行集成協(xié)同是急需解決的技術難題。

氣象大數(shù)據(jù)不僅僅是指氣象信息資源本身的龐大數(shù)據(jù)，還有氣象關聯(lián)活動及管理過程中所涉及到環(huán)境相關人財物的一切文件、資料、圖表和數(shù)據(jù)等信息資源。也就是說氣象大數(shù)據(jù)涉及氣象監(jiān)測、預報、預警和管理活動過程中所產(chǎn)生、獲取、處理、存儲、傳輸和使用的一切信息資源，貫穿于氣象活動的全過程。如何有效地管理和組織好這些大數(shù)據(jù)？顯然傳統(tǒng)方式管理數(shù)據(jù)資源已不能適應大數(shù)據(jù)時代氣象服務的要求，利用大數(shù)據(jù)技術進行氣象信息資源服務協(xié)同便成為關鍵問題。因為，在當前大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信息共享、交流互動已經(jīng)不再是最迫切的需求，數(shù)據(jù)的采集融合和協(xié)同分析才是最大的挑戰(zhàn)。目前，氣象服務面對的是海量、模糊、復雜關聯(lián)和動態(tài)發(fā)展的大數(shù)據(jù)，如何將不同類型、不同載體的氣象大數(shù)據(jù)及其服務、系統(tǒng)進行有機結(jié)合，形成協(xié)同化、智能化的資源集合體，以提供更加便捷的氣象服務？ “全球有87.5%的數(shù)據(jù)未得到真正利用。其原因在于許多數(shù)據(jù)資源僅僅是簡單匯聚而成，并沒有形成真正的知識源”［8］。這就揭示了大數(shù)據(jù)時代氣象信息資源的兩個突出矛盾：一是面臨著不斷增長、大量的信息被“擱置”；二是面臨著用戶對檢索結(jié)果提出更高要求，氣象信息資源重新被發(fā)現(xiàn)和管理的挑戰(zhàn)。面對海量的氣象大數(shù)據(jù)，檢索、分析和可視化是大數(shù)據(jù)面臨的主要需求，如何將檢索、分析和可視化以服務形式提供給用戶是氣象大數(shù)據(jù)服務需要解決的難題。

4　數(shù)據(jù)的采集聚合與處理

大數(shù)據(jù)技術是指設計用于高速收集、發(fā)現(xiàn)和分析從多種類型的大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取經(jīng)濟價值的新一代技術和體系。涉及數(shù)據(jù)存儲、合并壓縮、清洗過濾、格式轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計分析、知識發(fā)現(xiàn)、可視呈現(xiàn)、關聯(lián)規(guī)則、分類聚類、序列路徑和決策支持等技術［9］。也就是說大數(shù)據(jù)技術可以忽略數(shù)據(jù)類型、物理和地理限制，實現(xiàn)信息資源邏輯上的聯(lián)通和集中，輕易破解氣象“信息孤島”難題。從大數(shù)據(jù)的特征和氣象領域不難看出，氣象大數(shù)據(jù)的來源相當廣泛，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型和應用處理方法更是千差萬別。因此，本文將重點針對氣象服務領域?qū)庀蟠髷?shù)據(jù)資源的實際需求，研究氣象大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、服務類型和功能，多源數(shù)據(jù)和專業(yè)數(shù)據(jù)集成、多類型數(shù)據(jù)集成、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與海量數(shù)據(jù)集成，提出面向用戶體驗的、支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、支持檢索分析和可視化應用的氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模型，以實現(xiàn)氣象大數(shù)據(jù)價值的發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)洞察力的提升，最終為氣象部門的管理和服務提供可靠的大數(shù)據(jù)決策支持。

大數(shù)據(jù)的“大”，即意味著數(shù)量多、種類復雜。氣象數(shù)據(jù)更是具有復雜性、多源性、地域差異性和豐富性等特點，因此，通過各種方法獲取數(shù)據(jù)信息便顯得格外重要，氣象數(shù)據(jù)采集聚合便是氣象大數(shù)據(jù)協(xié)同服務過程中最基礎的一環(huán)。數(shù)據(jù)采集階段的任務是以數(shù)字形式將信息聚合，也就是從氣象領域知識中獲得原始數(shù)據(jù)的過程，此過程中從多樣的縱向或分布式數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的大量的、多樣的和復雜的數(shù)據(jù)集。通常，這些數(shù)據(jù)集和領域相關的不同級別的價值聯(lián)系在一起構(gòu)建覆蓋面廣泛、數(shù)據(jù)高度集成、數(shù)據(jù)關聯(lián)表達的氣象數(shù)據(jù)集。并與氣象專業(yè)領域?qū)＜遗浜?，?gòu)建不同數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)聚合模型［10］，通過模型預測為各級用戶提供咨詢服務，將大數(shù)據(jù)關聯(lián)的氣象智能初步結(jié)果存入知識庫，通過知識庫技術進一步集成、提煉和分析最終形成大數(shù)據(jù)關聯(lián)的氣象中心知識庫（圖2）。

隨著數(shù)據(jù)集的增長和實時處理需求的提出，對整個數(shù)據(jù)集的分析越來越難。需要設計一個集成技術實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)集的智能處理模型，包含數(shù)據(jù)預處理及智能分析。因為氣象數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)類型繁雜，而且由于數(shù)據(jù)集干擾、冗余和一致性因素的影響具有不同的質(zhì)量，由此對數(shù)據(jù)的預處理和智能分析帶來了一定的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的預處理主要是完成對于已經(jīng)采集到的原始數(shù)據(jù)進行去冗→過濾→清洗降噪→轉(zhuǎn)換→集成為可信任的多源數(shù)據(jù)。在經(jīng)過這一步驟數(shù)據(jù)的預處理與集成后，根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應用需求對數(shù)據(jù)進行進一步智能分析，數(shù)據(jù)智能分析是整個大數(shù)據(jù)智能處理流程里最為核心的部分，是一個交叉學科研究領域，需要來自不同專業(yè)領域的專家應用各自的專業(yè)知識協(xié)作完成分析任務，通過融合→聚類→統(tǒng)計→挖掘→分析數(shù)據(jù)中隱藏的價值，最終形成專業(yè)數(shù)據(jù)（圖3）。

圖2　氣象大數(shù)據(jù)采集聚合模型

5　協(xié)同服務模式

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的氣象信息服務具有分布、動態(tài)、實現(xiàn)多樣性等特點，用戶對專業(yè)氣象服務的要求也越來越高，要求獲取的氣象信息更加豐富和精細化，氣象服務產(chǎn)品更加及時、準確、直觀、可視、可交互［11］。因此，智能化、個性化、互動化的氣象信息服務將是大數(shù)據(jù)時代的努力方向。為避免形成一個個“服務孤島”，通過協(xié)同優(yōu)化服務數(shù)據(jù)，實現(xiàn)服務數(shù)據(jù)在不同部門應用之間的共享集成與服務協(xié)同，通過交互引擎和交互控制，實現(xiàn)氣象大數(shù)據(jù)信息服務協(xié)同的人機交互服務。如圖4所示，通過語音交互、信息呈現(xiàn)方式、多通道交互信息整合、人機交互軟件和大數(shù)據(jù)可視化技術，重點依據(jù)服務請求研究服務動態(tài)組合→服務匹配→服務優(yōu)化的信息服務協(xié)同過程、構(gòu)建多類型-多層次-多水平用戶服務模型，提供多級網(wǎng)絡服務、普適終端自助互動服務和個性化新型的精準氣象信息服務，最終利用可視化人機交互技術將結(jié)果形象生動的展示給用戶。

圖3　氣象大數(shù)據(jù)智能處理模型

圖4　氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同模型

6　結(jié)語

氣象大數(shù)據(jù)服務協(xié)同是一個有現(xiàn)實前瞻性的復雜問題，涉及各種資源要素整合優(yōu)化。尤其從氣象數(shù)據(jù)采集聚合到數(shù)據(jù)預處理及智能分析，直到最后通過可視化人機交互技術的模型展示，均揭示了大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化協(xié)同處理。專業(yè)化協(xié)同處理不僅能夠提供實時數(shù)據(jù)，供用戶查看，按要求查詢以及對數(shù)據(jù)能實時交互，更能縮短數(shù)據(jù)采集聚合處理周期，提高用戶滿意度。

傳統(tǒng)的氣象服務模式受技術條件限制，氣象服務產(chǎn)品多以表格、文本等單純的表現(xiàn)形式生成打印傳輸為主，如今依托大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展， 結(jié)合協(xié)同服務，便能形成直觀生動的圖形圖像產(chǎn)品，并提供豐富的實時交互功能，能更精細化顯示氣象數(shù)據(jù)。同時，大數(shù)據(jù)技術也給氣象服務協(xié)同提供了合理且有效的解決方法，服務協(xié)同模式集數(shù)據(jù)采集聚合、加工處理、顯示發(fā)布、用戶管理于一體，實現(xiàn)氣象服務的協(xié)同、整合、規(guī)?；?，能很好的解決氣象行業(yè)部門條塊分割、數(shù)據(jù)多源性、異構(gòu)性等復雜問題。

但是在研究中發(fā)現(xiàn)技術上的差距并不難彌補，最大的差距是氣象大數(shù)據(jù)思維。因此，后續(xù)研究惟有堅持資源、技術、思維三位一體協(xié)同發(fā)展，氣象大數(shù)據(jù)的價值才能得到最大的發(fā)揮，用戶的個性化需求也才能得到最大的滿足。協(xié)同服務模式在氣象服務中的應用，僅僅是一個雛形，仍然存在著一些問題。比如：新模式下氣象服務效益評估？氣象服務如何協(xié)同管理？氣象服務模式如何根據(jù)氣象服務發(fā)展水平適時改革調(diào)整？這些都有待于進一步研究和探討。

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A Study on Cooperative Service Modeling for Meteorological Big Data

Nie Fengying
（Nanjing University of Information Science &Technology， Nanjing 210044）

Tere is an interest in thenew situation and demands of meteorological services under big data， this paper established meteorological big data collaborative service model to solve the traditional meteorological services mode bottlenecks encountered. This paper overviews the characteristics of meteorological big data， analyze integration and service of meteorological big data， explore the collection， polymerization and processing of big data， propose service synergy model of big data. Tis paper constructed the services synergy model of meteorological big data which orients the user experience and supports the interactive visualization. In order to solve the meteorological service "isolated island" phenomenon， this paper proposed to use synergy and optimize services， integrated data collection and polymerization， professionally co-processing and user management， achieved synergy， integration， scale of meteorological services based on big data technology.

Big Data， meteorological big data， Data Integration， meteorological services， Synergy Model

P409

A DOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2015.05.010

聶峰英（1970-），女，南京信息工程大學副研究館員，研究方向：大數(shù)據(jù)、情報信息服務。

國家自然科學基金項目“基于供應鏈的產(chǎn)業(yè)綠色低碳多重耦合協(xié)同演進機制及政策研究”（71273140）；中國氣象局軟科學項目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下氣象信息資源協(xié)同創(chuàng)新機制研究”（氣法函〔2014〕27號）。

2015年4月9日。