貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

李 剛， 甘文強(qiáng)， 湯天然

(貴州省氣象臺(tái)， 貴州 貴陽(yáng) 550002)

0 引言

【研究意義】近年來(lái)，伴隨信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及智能化等新技術(shù)的出現(xiàn)及應(yīng)用，不斷推動(dòng)著各行業(yè)科技產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展。資源共享已成為信息化發(fā)展的戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)，“以信息化驅(qū)動(dòng)氣象服務(wù)現(xiàn)代化，建設(shè)智慧氣象”已成為落實(shí)信息現(xiàn)代化的重要舉措[1]。隨著氣象在各行業(yè)、公眾及為農(nóng)服務(wù)領(lǐng)域需求和技術(shù)的不斷拓展，氣象服務(wù)產(chǎn)品、發(fā)布對(duì)象及發(fā)布渠道也日益增加，形成了當(dāng)前業(yè)務(wù)中政府決策、公眾和行業(yè)三大類服務(wù)產(chǎn)品，涵蓋了各種傳統(tǒng)及現(xiàn)代化方式[2-3]。隨著社會(huì)公眾及各行業(yè)，特別是為農(nóng)服務(wù)中日益增長(zhǎng)的氣象服務(wù)需求，在要求高時(shí)、空分辨率及預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的同時(shí)，第一時(shí)間將氣象信息發(fā)布到用戶手里，為決策者爭(zhēng)取更多決策時(shí)間顯得非常重要。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，提前告知災(zāi)害性天氣(暴雨、冰雹等)的發(fā)生發(fā)展，有助于生產(chǎn)者提前決策，作出應(yīng)對(duì)，從而降低損失。因此，在對(duì)氣象服務(wù)產(chǎn)品精準(zhǔn)度和時(shí)效提出高要求的同時(shí)，隨著服務(wù)面的日益廣泛、需求不斷增長(zhǎng)、產(chǎn)品類型及發(fā)布渠道的增多，傳統(tǒng)的手動(dòng)制作已越來(lái)越難以滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)需求。因此，擁有一套融合、協(xié)同、智能的決策氣象服務(wù)平臺(tái)來(lái)提高產(chǎn)品制作和發(fā)布效率，滿足當(dāng)前行業(yè)需求勢(shì)在必行?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】以往針對(duì)氣象服務(wù)平臺(tái)或系統(tǒng)建設(shè)較多[3-6]，但多數(shù)僅為實(shí)現(xiàn)某一功能、某一產(chǎn)品或某一數(shù)據(jù)類型而研發(fā)，功能相對(duì)分散，一個(gè)產(chǎn)品制作涉及多個(gè)軟件操作才能完成。不同產(chǎn)品制作需進(jìn)入不同系統(tǒng)，操作重復(fù)，效率低，且易發(fā)生遺漏[7]。為解決這類問題，后期也有集約化平臺(tái)或集成系統(tǒng)的研發(fā)，但大部分僅是統(tǒng)一界面下調(diào)用多個(gè)不同的小軟件，未從根本上解決問題。隨著當(dāng)前信息化技術(shù)、計(jì)算能力的發(fā)展及全國(guó)統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境CIMISS的建成，不但實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互，還能加載封裝原有平臺(tái)的接口和功能，為系統(tǒng)的集成建設(shè)提供了便捷，不少省份使用已取得成效[8-11]。如國(guó)家決策氣象服務(wù)中心研發(fā)的決策服務(wù)智能輔助系統(tǒng)和MESIS2.0氣象服務(wù)信息系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)調(diào)用、查詢統(tǒng)計(jì)、制圖、產(chǎn)品制作及發(fā)布等方面有較大程度的整合與集成，不但提高工作效率還提升了氣象服務(wù)能力?；贑/S架構(gòu)的海南省氣象服務(wù)系統(tǒng)，集數(shù)據(jù)采集、產(chǎn)品制作、發(fā)布及監(jiān)控等功能于一體，大幅提高一線人員工作和服務(wù)效率[3]。北京市氣象局基于B/S架構(gòu)建成的奧運(yùn)氣象服務(wù)平臺(tái)，能將數(shù)十種服務(wù)產(chǎn)品的制作、發(fā)布及監(jiān)控集于一體，使業(yè)務(wù)服務(wù)更加穩(wěn)定和便捷[12]。此外，江西省、天津市氣象局也基于CIMISS統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境，在B/S架構(gòu)下建立了自己的氣象服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品制作與發(fā)布，改進(jìn)了工作流程和服務(wù)效率。【研究切入點(diǎn)】針對(duì)當(dāng)前貴州省決策氣象服務(wù)制作、發(fā)布方式及各行業(yè)對(duì)氣象服務(wù)需求的不斷增加，原有服務(wù)平臺(tái)越來(lái)越難以滿足現(xiàn)行業(yè)務(wù)需求，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)支撐能力不足[13-14]、自動(dòng)化程度欠缺、產(chǎn)品制作效率低、產(chǎn)品分發(fā)緩慢及省、市二級(jí)對(duì)外氣象服務(wù)信息聯(lián)動(dòng)不暢等方面。因此，當(dāng)前的氣象服務(wù)業(yè)務(wù)對(duì)貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)提出更高要求，平臺(tái)建設(shè)中不但要實(shí)現(xiàn)當(dāng)前天氣預(yù)報(bào)服務(wù)的完整業(yè)務(wù)流程，即一個(gè)服務(wù)產(chǎn)品從制作到發(fā)布涉及的所有操作均可通過平臺(tái)完全實(shí)現(xiàn)；還要面向智能化發(fā)展，平臺(tái)建設(shè)需更多地融入業(yè)務(wù)人員經(jīng)驗(yàn)、習(xí)慣性操作及地方標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范；更要增強(qiáng)系統(tǒng)開放性，平臺(tái)中所涉及的素材除直接應(yīng)用外，還可進(jìn)行二次編緝應(yīng)用，業(yè)務(wù)技術(shù)人員自主研發(fā)的數(shù)據(jù)或產(chǎn)品能夠自行接入和運(yùn)行，滿足業(yè)務(wù)過程中更多的需求?！緮M解決的關(guān)鍵問題】采用Hbase、Oracle和Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，HDFS分布式文件管理系統(tǒng)以及GIS技術(shù)和Linux文件操作系統(tǒng)等技術(shù)手段，研制智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)，以期為地方政府制定防災(zāi)減災(zāi)決策提供氣象服務(wù)與支撐。

1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.1 平臺(tái)與系統(tǒng)的總體架構(gòu)

基于B/S架構(gòu)進(jìn)行平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(圖1)。為避免平臺(tái)建成后，在運(yùn)行過程中造成不必要的系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、功能接口差異以及后期系統(tǒng)升級(jí)擴(kuò)展時(shí)產(chǎn)生大量的維護(hù)，更好地確保其一致性和穩(wěn)定性，平臺(tái)整體建設(shè)中還采用統(tǒng)一基礎(chǔ)平臺(tái)框架，其運(yùn)行主要由5臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行支撐，分別是Web服務(wù)器、數(shù)據(jù)處理服務(wù)器、接口服務(wù)器、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和內(nèi)存庫(kù)服務(wù)器。

圖1 決策氣象服務(wù)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)(圖2)包括業(yè)務(wù)對(duì)象層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層、應(yīng)用組件層、數(shù)據(jù)資源層和支撐層。業(yè)務(wù)對(duì)象層根據(jù)不同業(yè)務(wù)人員需求及針對(duì)服務(wù)對(duì)象和應(yīng)用，按其使用權(quán)限進(jìn)行各類用戶設(shè)定。業(yè)務(wù)應(yīng)用層包含智能網(wǎng)格產(chǎn)品應(yīng)用系統(tǒng)、決策氣象服務(wù)系統(tǒng)、地市網(wǎng)格預(yù)報(bào)服務(wù)系統(tǒng)及接口服務(wù)4個(gè)部分，主要功能基于業(yè)務(wù)規(guī)范、專業(yè)技術(shù)流程和現(xiàn)行業(yè)務(wù)需求等進(jìn)行各類數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)品生成并用于服務(wù)。應(yīng)用組件層則為系統(tǒng)內(nèi)部各組件設(shè)計(jì)總和，為前端各系統(tǒng)提供公共基礎(chǔ)模塊組件支撐，是系統(tǒng)建設(shè)運(yùn)行的重要保障。數(shù)據(jù)資源層負(fù)責(zé)從CIMISS數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問及調(diào)度，是系統(tǒng)的核心部分，主要對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、存儲(chǔ)、管理和計(jì)算等操作。支撐層則包括系統(tǒng)使用過程中的硬件設(shè)備和支撐軟件總和。

圖2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

1.2 功能模塊

根據(jù)現(xiàn)行業(yè)務(wù)需求及服務(wù)流程，貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)立足于省、市整體布局，采用B/S架構(gòu)，基于CIMISS統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境支撐，建立包含數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、預(yù)報(bào)展現(xiàn)及產(chǎn)品制作等8個(gè)功能模塊(圖3)的能滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)的較為完整、規(guī)范的應(yīng)用系統(tǒng)。

圖3 系統(tǒng)主界面及功能模塊

1.2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊 完整的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊能夠?qū)崿F(xiàn)貴州境內(nèi)各種災(zāi)害性、常規(guī)性天氣的多樣化統(tǒng)計(jì)及對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的圖、表、文本的智能展示和編輯。

1.2.2 預(yù)報(bào)展現(xiàn)模塊 各類客觀及常規(guī)預(yù)報(bào)產(chǎn)品展現(xiàn)與生成。

1.2.3 產(chǎn)品制作模塊 各類預(yù)報(bào)、決策及專題服務(wù)材料的制作，且對(duì)制作產(chǎn)品可進(jìn)行文字、圖形及表格等二次編輯。

1.2.4 省地聯(lián)動(dòng)模塊 省、市二級(jí)天氣過程服務(wù)中的上下聯(lián)動(dòng)、意見反饋，以及過程中預(yù)報(bào)、服務(wù)產(chǎn)品及經(jīng)驗(yàn)共享，確保省市氣象服務(wù)材料出口的一致性和高效性。此外，在瀏覽各產(chǎn)品過程中，支持對(duì)其進(jìn)行方向旋轉(zhuǎn)、頁(yè)面縮放、下載以及打印等功能。

1.2.5 服務(wù)科普模塊 面向政府、行業(yè)及三農(nóng)服務(wù)中，對(duì)政策、規(guī)范、規(guī)章制度、農(nóng)事生產(chǎn)建議、過程服務(wù)方案和科普文檔的上傳、查看、下載，讓用戶及時(shí)了解和掌握相應(yīng)的服務(wù)科普內(nèi)容和建議。

1.2.6 智能推送模塊 預(yù)報(bào)、決策及專題氣象服務(wù)產(chǎn)品的展示與推送分發(fā)，實(shí)現(xiàn)多元(多種需求)、多向(多種發(fā)布方式)、智能(根據(jù)不同需求，選擇不同產(chǎn)品進(jìn)行不同方式發(fā)布)的新型自動(dòng)化發(fā)布方式。

1.2.7 一鍵發(fā)布模塊 對(duì)各類預(yù)報(bào)、決策和專題氣象服務(wù)產(chǎn)品，可根據(jù)不同用戶對(duì)產(chǎn)品的不同需求進(jìn)行多渠道(如ftp、本地共享路徑、郵箱等)的“一鍵式”分發(fā)。

1.2.8 系統(tǒng)管理模塊 為平臺(tái)核心模塊，支持各級(jí)用戶的管理、權(quán)限設(shè)定以及各類服務(wù)產(chǎn)品模板的新建、修改、刪除。能夠?qū)τ脩魳I(yè)務(wù)工作、實(shí)時(shí)操作進(jìn)行管理和記錄，并將監(jiān)控信息即時(shí)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，做到全流程監(jiān)控留痕，還能對(duì)指定的某用戶在任意時(shí)間段的使用操作及產(chǎn)品制作日志進(jìn)行核實(shí)查詢。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)處理

針對(duì)貴州決策氣象服務(wù)，特別在行業(yè)氣象、專題氣象服務(wù)與為農(nóng)氣象服務(wù)中使用較廣，其主要包括降水、氣溫、風(fēng)速和風(fēng)向等要素的應(yīng)用。舊版決策服務(wù)平臺(tái)只能進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，不能生成圖形和制作產(chǎn)品；使用過程中常發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失或異常值等問題，給業(yè)務(wù)帶來(lái)不少困難與麻煩。鑒于當(dāng)前服務(wù)產(chǎn)品種類及其時(shí)、空分辨率的日益增加，實(shí)況數(shù)據(jù)將直接讀取CIMISS中經(jīng)質(zhì)控處理的數(shù)據(jù)。預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)則是對(duì)原始Grib2數(shù)據(jù)根據(jù)貴州省經(jīng)、緯度范圍進(jìn)行裁剪和必須要素提取處理，從而減小系統(tǒng)運(yùn)行過程中數(shù)據(jù)處理量。為進(jìn)一步提升運(yùn)行效率，在系統(tǒng)架構(gòu)中還采用分布式緩存方式對(duì)內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)減少讀寫頻數(shù)，以大幅提高系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的讀取速度和穩(wěn)定性。

2.2 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理

日常業(yè)務(wù)中，隨著用戶需求及產(chǎn)品種類的不斷增多，每天都要進(jìn)行原始數(shù)據(jù)讀取、中間計(jì)算數(shù)據(jù)及最終產(chǎn)品數(shù)據(jù)等處理，將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如采用傳統(tǒng)的磁盤陣列進(jìn)行存儲(chǔ)，一段時(shí)間后則會(huì)出現(xiàn)堵塞、緩慢或因硬盤故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)短時(shí)不能恢復(fù)等各類問題而影響業(yè)務(wù)。為解決此類問題，各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)方式應(yīng)運(yùn)而生，越來(lái)越多的采用分布式HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)[15-17]。因此，在系統(tǒng)建設(shè)中采用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)挖掘技術(shù)，既可實(shí)現(xiàn)集中式數(shù)據(jù)管理，也具分布式數(shù)據(jù)管理模式，其方式更加靈活。同時(shí)，利用空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎將多源氣象數(shù)據(jù)置于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，既可擴(kuò)展空間數(shù)據(jù)容量也可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理及事務(wù)處理等功能，并大幅度提升平臺(tái)運(yùn)行效率。為更符合業(yè)務(wù)規(guī)范及方便管理，貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)與產(chǎn)品均統(tǒng)一按CIMISS數(shù)據(jù)要求進(jìn)行命名，較以往傳統(tǒng)磁盤陣列，使用效果得到明顯改善。

2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為提高系統(tǒng)的普適性，貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)按照國(guó)家氣象局預(yù)報(bào)司《地面氣象資料實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)處理業(yè)務(wù)規(guī)定(試行)》中的規(guī)范對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)算處理[18]，規(guī)范各氣象要素(降水、溫度、風(fēng)向風(fēng)速、氣壓等)在日、候、旬、月、年等時(shí)段統(tǒng)計(jì)中均值、總量值、極值及其他各統(tǒng)計(jì)值的計(jì)算法則，規(guī)范現(xiàn)行業(yè)務(wù)及服務(wù)。同時(shí)，針對(duì)缺損、特殊值和不完整記錄值明確其處理方式[19]。

2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

為使平臺(tái)高效穩(wěn)定運(yùn)作和管理，基于現(xiàn)有計(jì)算機(jī)資源和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境建立綜合氣象數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含各氣象要素的實(shí)時(shí)庫(kù)和歷史庫(kù)。在整個(gè)建設(shè)過程中，分別采用Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)、Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、HDFS分布式文件系統(tǒng)和Linux文件系統(tǒng)等方式進(jìn)行共同協(xié)作運(yùn)行，根據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)行中數(shù)據(jù)模型和類型的不同特點(diǎn)，分別采用不同的存儲(chǔ)和提取方式。數(shù)據(jù)主要包括歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、影響預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、決策氣象服務(wù)產(chǎn)品及科普文檔等。

2.4.1 歷史數(shù)據(jù) 便于歷史氣象要素及氣候事件查詢、統(tǒng)計(jì)與分析，歷史數(shù)據(jù)包含貴州省84個(gè)縣、區(qū)建站以來(lái)的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，包含氣溫(日最高、最低和平均氣溫)、降雨量、風(fēng)向風(fēng)速、相對(duì)濕度、氣壓、能見度、日照時(shí)數(shù)和蒸發(fā)量等氣象要素及天氣現(xiàn)象的記錄等。

2.4.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 包括貴州省84個(gè)縣站和3 400余個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)兩要素(降水和氣溫)氣象站的逐時(shí)數(shù)和分鐘級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理，涵蓋最近時(shí)段各種氣象要素及當(dāng)前正在發(fā)生天氣現(xiàn)象的相應(yīng)氣象數(shù)據(jù)。如降雨量、氣壓、溫度、相對(duì)濕度、能見度和風(fēng)向風(fēng)速等氣象要素以及雷電、冰雹和大風(fēng)等災(zāi)害性天氣現(xiàn)象和常規(guī)天氣現(xiàn)象等。

2.4.3 數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品 包括ECMWF(歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心)、國(guó)家氣象中心涵蓋貴州全境5 km×5 km網(wǎng)格預(yù)報(bào)未來(lái)10 d的降雨量、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)向風(fēng)速和云量等要素的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

2.4.4 影響預(yù)報(bào)數(shù)據(jù) 影響預(yù)報(bào)即客觀預(yù)報(bào)，主要通過歷史氣象要素、數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行模型建立和客觀算法相結(jié)合而研發(fā)產(chǎn)品。如干旱指數(shù)、低溫陰雨指數(shù)及災(zāi)害性天氣過程損失評(píng)估等。

2.4.5 決策氣象服務(wù)產(chǎn)品及科普文檔 各類預(yù)報(bào)、決策、專業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品及科普文檔數(shù)據(jù)。如歷年及當(dāng)前貴州省市縣三級(jí)制作的《重大氣象信息專報(bào)》《氣象信息報(bào)告》《氣象信息快報(bào)》和《每日氣象信息》及氣象在決策服務(wù)中所涉及的科普、宣傳及規(guī)章制度等。

2.5 網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)

網(wǎng)格GIS技術(shù)是基于B/S架構(gòu)實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)、檢索和分析空間信息數(shù)據(jù)等功能，通過Internet在更大空間范圍提供新的動(dòng)作平臺(tái)[20-22]。WebGIS在氣象行業(yè)應(yīng)用甚廣，如國(guó)家公共服務(wù)中心[7]等在加工服務(wù)產(chǎn)品與建設(shè)服務(wù)平臺(tái)中均有很好地使用WebGIS。

為使平臺(tái)便于操作和易于維護(hù)，整個(gè)建設(shè)采用B/S架構(gòu)，能有效使用Web/Service技術(shù)。但在平臺(tái)運(yùn)行中，當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行需求訪問時(shí)，不但需高效快速地處理大量數(shù)據(jù)，還受網(wǎng)格傳輸協(xié)議、實(shí)時(shí)訪問量、帶寬占用等因素的約束，如何把用戶請(qǐng)求和結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行有效傳輸處理，也是影響系統(tǒng)性能的重要因素。因此，平臺(tái)建設(shè)中還采用高效的網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)，確保系統(tǒng)的響應(yīng)速度和對(duì)服務(wù)器資源的最小化應(yīng)用，最大限度發(fā)揮服務(wù)器對(duì)大量并發(fā)訪問的有效和快速響應(yīng)，從而保證系統(tǒng)始終處于良好的運(yùn)行狀態(tài)。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 平臺(tái)設(shè)計(jì)

為更好地完成貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)建設(shè)工作，確保平臺(tái)的安全及穩(wěn)定性，該平臺(tái)基于B/S架構(gòu)，總體框架采用跨平臺(tái)程序設(shè)計(jì)，與軟件系統(tǒng)及設(shè)備無(wú)縫連接，具有優(yōu)良的互聯(lián)互通性、可管理性、易操作性和易維護(hù)性，各項(xiàng)性能完全能滿足當(dāng)前貴州決策氣象服務(wù)需求。為避免不必要的系統(tǒng)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、功能接口、系統(tǒng)升級(jí)擴(kuò)展時(shí)產(chǎn)生大量的維護(hù)，確保其一致性和穩(wěn)定性，該系統(tǒng)還采用了統(tǒng)一基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)框架。系統(tǒng)使用Java、JavaScript和Delphi等編程語(yǔ)言，接口服務(wù)器和Web服務(wù)器均采用Windows Server 2008操作系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)與內(nèi)存庫(kù)服務(wù)器采用Linux系統(tǒng)的Centos 6.5。數(shù)據(jù)庫(kù)采用 Oracle 12G，分別建立實(shí)時(shí)庫(kù)和歷史庫(kù)2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。此外，存儲(chǔ)采用Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)、Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)及HDFS分布式文件系統(tǒng)、Linux文件系統(tǒng)等方式協(xié)作進(jìn)行，根據(jù)數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)類型的不同而采用不同的方式進(jìn)行存儲(chǔ)管理?？蛻舳酥恍柙赪indows 7.0及以上版本環(huán)境下，使用谷歌瀏覽器即可進(jìn)行訪問。

3.2 系統(tǒng)應(yīng)用及服務(wù)流程

貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)目前已在貴州省及各市縣進(jìn)行業(yè)務(wù)試用，并取得較好的評(píng)價(jià)。隨著系統(tǒng)的建成，也相應(yīng)建立了一套相對(duì)完整、嚴(yán)格的服務(wù)流程。從圖4看出，貴州智能化決策氣象服務(wù)系統(tǒng)在整個(gè)制作與服務(wù)中，大致按如下流程完成操作。首先，對(duì)所需服務(wù)內(nèi)容中氣象要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；由圖形系統(tǒng)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生成所需要的圖、表或相應(yīng)文本數(shù)據(jù)。然后，再經(jīng)產(chǎn)品制作系統(tǒng)一鍵式生成所需的各類氣象服務(wù)產(chǎn)品，諸如重大氣象專報(bào)、氣象信息快報(bào)及專題服務(wù)產(chǎn)品等，產(chǎn)品生成后先進(jìn)入瀏覽編輯狀態(tài)，用戶可對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行修改審核，無(wú)誤后進(jìn)行確認(rèn)保存。第三，將制作的服務(wù)產(chǎn)品經(jīng)分發(fā)系統(tǒng)選擇對(duì)象進(jìn)行發(fā)布，完成整個(gè)服務(wù)產(chǎn)品制作服務(wù)過程。最后，各用戶還可針對(duì)系統(tǒng)使用過程中的性能、可操作性、實(shí)用性等情況在評(píng)論區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)并提交反饋，方便系統(tǒng)的二次改造和升級(jí)，有利更多用戶使用。此外，在整個(gè)系統(tǒng)的使用過程中，所有操作和步驟均被監(jiān)管系統(tǒng)所記錄，不但彌補(bǔ)了系統(tǒng)的完整性，也可對(duì)歷史事件進(jìn)行查詢。

圖4 決策氣象服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用流程

4 應(yīng)用測(cè)試

4.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與查詢

從圖5看出平臺(tái)中統(tǒng)計(jì)模塊對(duì)某個(gè)暴雨歷史個(gè)例查詢展示。圖中標(biāo)識(shí)1為統(tǒng)計(jì)模塊歷史數(shù)據(jù)中查詢事件，包括災(zāi)害個(gè)例、極值排序、實(shí)況/預(yù)報(bào)距平和天數(shù)統(tǒng)計(jì)。選取災(zāi)害個(gè)例則會(huì)出現(xiàn)標(biāo)識(shí)2的界面，即針對(duì)不同類型的災(zāi)害性天氣，可進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)段、測(cè)站類別/數(shù)量、閾值設(shè)定及任意時(shí)段規(guī)定的選取，確認(rèn)后則會(huì)出現(xiàn)標(biāo)識(shí)3界面。標(biāo)識(shí)3為貴州省2019年1—12月20：00至翌日20：00出現(xiàn)5個(gè)國(guó)家站以上的暴雨(50.0 mm)量級(jí)及以上降水事件統(tǒng)計(jì)查詢，通過對(duì)任意查詢事件第13號(hào)的選擇，則會(huì)出現(xiàn)標(biāo)識(shí)4中的色斑圖，即當(dāng)前查詢事件的降水空間分布狀態(tài)。標(biāo)識(shí)4的色斑圖可由標(biāo)識(shí)5、標(biāo)識(shí)6和標(biāo)識(shí)7對(duì)其進(jìn)行編輯和自定義修改，直到滿足用戶需求為止。同時(shí)看出，圖中降水色標(biāo)非國(guó)家氣象局規(guī)定，而是當(dāng)?shù)貥I(yè)務(wù)應(yīng)用的自定義色標(biāo)。在上述全部操作中，其計(jì)算響應(yīng)時(shí)間在數(shù)秒內(nèi)即可完成，可見該統(tǒng)計(jì)模塊的設(shè)計(jì)完成，無(wú)論對(duì)服務(wù)人員還是科研預(yù)報(bào)人員，其工作量及工作時(shí)間都將大幅度減小，顯著地提高效率。

圖5 歷史個(gè)例——暴雨查詢展示

4.2 產(chǎn)品的制作與服務(wù)

貴州省氣象臺(tái)通過該系統(tǒng)平臺(tái)于2019年7月5日12:00對(duì)貴州省省委、省政府發(fā)布了服務(wù)產(chǎn)品《重大氣象信息專報(bào)》(圖6)。在平臺(tái)中只需前期對(duì)該產(chǎn)品的模板完成配置即可較為簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)該產(chǎn)品的發(fā)布。貴州省氣象臺(tái)每天12:00前完成全省未來(lái)7 d趨勢(shì)預(yù)報(bào)制作，12:00后只需在產(chǎn)品制作中點(diǎn)擊重大氣象信息專報(bào)制作，則將一鍵自動(dòng)生成模塊下的專報(bào)產(chǎn)品，并可對(duì)其瀏覽和編輯，直到滿足要求為止。當(dāng)編輯完成后，則可保存并形成當(dāng)前狀態(tài)下的最終產(chǎn)品。

圖6 決策氣象服務(wù)產(chǎn)品——重大氣象信息專報(bào)

當(dāng)天氣過程結(jié)束后，可快速收集相應(yīng)的實(shí)況信息并一鍵生成天氣實(shí)況(圖7)，并能對(duì)其智能文字描述。如2019年7月5日20:00至9日9:00，貴州省出現(xiàn)持續(xù)性強(qiáng)降雨天氣過程。其中，榕江、劍河、天柱和錦屏4個(gè)縣域的12個(gè)氣象雨量站累計(jì)降雨量超過200 mm(錦屏平秋最大，達(dá)282.9 mm)，52個(gè)縣(區(qū)、市)域430個(gè)氣象雨量站累計(jì)降雨量在100～200 mm，83縣(區(qū)、市)域內(nèi)的920個(gè)氣象雨量站累計(jì)降雨量在50～100 mm。此外，該系統(tǒng)還能在本次預(yù)報(bào)服務(wù)過程期間統(tǒng)計(jì)出貴州省氣象臺(tái)發(fā)布“暴雨預(yù)報(bào)”3次，制作《氣象信息快報(bào)》7期，微信企業(yè)號(hào)為各相關(guān)部門服務(wù)700余人次，各市州、縣(市、區(qū))氣象臺(tái)發(fā)布各類氣象服務(wù)材料540期。各級(jí)氣象部門和國(guó)土、防汛等部門通過國(guó)家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)發(fā)布預(yù)警信息605條，其中發(fā)布暴雨紅色預(yù)警信號(hào)13條，通過12379手機(jī)短信平臺(tái)為各級(jí)應(yīng)急責(zé)任人發(fā)布預(yù)警信息484條，服務(wù)98.19萬(wàn)人次。

可見，通過該平臺(tái)從預(yù)報(bào)開始及后期過程服務(wù)總結(jié)，均能有效地對(duì)政府決策、社會(huì)公眾及為農(nóng)服務(wù)等行業(yè)提供相應(yīng)的氣象信息，有助于決策者快速進(jìn)行應(yīng)對(duì)和調(diào)度決策。除《重大氣象信息專報(bào)》外，均可對(duì)其他決策氣象服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行同樣的一鍵操作。因此，該系統(tǒng)為業(yè)務(wù)人員提供較大的便捷，減輕工作量，提高服務(wù)效率，節(jié)約產(chǎn)品的手動(dòng)制作時(shí)間，可以提前將服務(wù)產(chǎn)品報(bào)送到?jīng)Q策者手里，為進(jìn)行決策爭(zhēng)取更多時(shí)間。

5 小結(jié)

通過對(duì)當(dāng)前貴州省業(yè)務(wù)運(yùn)行的需求分析，在充分吸取先進(jìn)省、市氣象服務(wù)平臺(tái)及貴州省原有平臺(tái)優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上，結(jié)合貴州現(xiàn)行業(yè)務(wù)運(yùn)行流程規(guī)范，構(gòu)建貴州智能化決策氣象服務(wù)平臺(tái)。目前，該平臺(tái)已投入全省業(yè)務(wù)試運(yùn)行，各方面表現(xiàn)出較好的應(yīng)用價(jià)值。

為使平臺(tái)高效穩(wěn)定運(yùn)行，采用了統(tǒng)一基礎(chǔ)平臺(tái)框架，其運(yùn)行主要由5臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行支撐，分別是Web服務(wù)器、數(shù)據(jù)處理服務(wù)器、和接口服務(wù)器、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和內(nèi)存庫(kù)服務(wù)器。系統(tǒng)采用面向服務(wù)的B/S架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過數(shù)據(jù)剪截、分布式存儲(chǔ)管理、規(guī)范統(tǒng)計(jì)方法及高效的網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)等手段處理，大幅改進(jìn)系統(tǒng)運(yùn)行效率。系統(tǒng)的建成，實(shí)現(xiàn)了CIMISS統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)時(shí)、歷史及預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的全要素的日、候、旬、月、年等任意時(shí)段的多樣化查詢統(tǒng)計(jì)。對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行圖、表、文本的展示輸出和二次編輯，以及各類預(yù)報(bào)、決策和專題服務(wù)產(chǎn)品的一鍵式制作和對(duì)其用戶自動(dòng)分發(fā)，很大程度上減小了一線業(yè)務(wù)人員的工作量，提升服務(wù)效率。統(tǒng)計(jì)模塊中，災(zāi)害性天氣歷史個(gè)例的查詢、極值排序、對(duì)比分析等功能的實(shí)現(xiàn)，為預(yù)報(bào)及科研人員的工作提供了極大的便捷。

實(shí)際應(yīng)用情況表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、操作簡(jiǎn)單和內(nèi)容較全面，基本能滿足貴州決策氣象服務(wù)業(yè)務(wù)規(guī)范及需求，可為用戶在預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)及防災(zāi)減災(zāi)等氣象服務(wù)中提供重要的氣象服務(wù)支撐。