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    大數(shù)據(jù)時代下海洋環(huán)境信息化服務(wù)面臨的挑戰(zhàn)和應(yīng)用前瞻

    2022-12-31 17:17:27朱亞平尹建平
    無線互聯(lián)科技 2022年19期
    關(guān)鍵詞:氣象決策信息化

    朱亞平,楊 亮,尹建平

    (91001部隊(duì),北京 100841)

    0 引言

    “大數(shù)據(jù)”(Big Data)的概念起源于美國,早在20世紀(jì)80年代,未來學(xué)家阿爾文·托夫勒(Alvin Toffler)在所著的《第三次浪潮(The Third Wave)》中就將其描述為“第三次浪潮的華彩樂章”[1]。2008年,《自然》雜志開辟了名為大數(shù)據(jù)的封面專欄,大數(shù)據(jù)作為一個專用名詞首次出現(xiàn)在公共刊物上。而真正讓大數(shù)據(jù)成為互聯(lián)網(wǎng)信息時代科技界熱詞的是世界著名咨詢公司麥肯錫全球研究院,2011年5月一篇名為《大數(shù)據(jù):下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》的研究報(bào)告發(fā)布,該報(bào)告的發(fā)布引起了極大關(guān)注,推動了大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展。

    大數(shù)據(jù)目前尚無統(tǒng)一公認(rèn)的定義。(1)大數(shù)據(jù)主要研究機(jī)構(gòu)之一Gartner認(rèn)為,大數(shù)據(jù)是新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。(2)根據(jù)維基百科的定義,大數(shù)據(jù)是指無法使用傳統(tǒng)和常規(guī)軟件技術(shù)和工具,在一定時間內(nèi)完成獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集。(3)全球著名的IT公司IBM最早在《分析:大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》中將大數(shù)據(jù)歸納為以下4個特征:數(shù)量大(至少應(yīng)該是PB級的)、種類全(能覆蓋所研究領(lǐng)域的各種特征信息)、速度快(數(shù)據(jù)增長非??欤r(jià)值高(數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值比較高,也有人把這一點(diǎn)理解為數(shù)據(jù)的真實(shí)性)。大數(shù)據(jù)一詞的重點(diǎn)并不在于數(shù)據(jù)規(guī)模的定義,更代表著信息技術(shù)進(jìn)入一個新時代,爆炸性的數(shù)據(jù)信息給傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)和信息技術(shù)帶來的新挑戰(zhàn)[2-5]。

    為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn),取得信息處理分析方面的優(yōu)勢,國外較早開展了相關(guān)研究。前些年,美國國防部圍繞“大數(shù)據(jù)”展開了一系列研究項(xiàng)目,如多尺度異常檢測、影像檢索與分析、機(jī)器讀取、數(shù)據(jù)決策等,期望提高和改進(jìn)從海量與復(fù)雜數(shù)據(jù)中高效提取信息的能力,加快科學(xué)與工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐。國內(nèi)基于氣象大數(shù)據(jù)的分析剛剛起步,很多機(jī)構(gòu)和學(xué)者針對大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等相關(guān)研究展開了積極的探索和嘗試。2014年5月,中國氣象局公共服務(wù)中心聯(lián)手阿里云計(jì)算,開展氣象大數(shù)據(jù)合作。2020年,中國氣象局氣象大數(shù)據(jù)云平臺通過業(yè)務(wù)驗(yàn)收,在全國投入業(yè)務(wù)試運(yùn)行,作為氣象部門全網(wǎng)協(xié)調(diào)互聯(lián)、信息實(shí)時互通的云平臺,將對內(nèi)承載氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用,對外提供數(shù)據(jù)共享服務(wù),為氣象業(yè)務(wù)帶來全鏈條效能提升和全流程業(yè)務(wù)優(yōu)化[6-10]。雖然目前來看,大數(shù)據(jù)和人工智能等新理念新技術(shù)尚不能顛覆傳統(tǒng)的氣象分析預(yù)報(bào)方法,但大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)極有可能會突破傳統(tǒng)預(yù)報(bào)預(yù)測方式,帶來海量數(shù)據(jù)分析預(yù)報(bào)方法的思維方式突破和創(chuàng)新。

    本文將分析大數(shù)據(jù)時代背景下海洋環(huán)境信息化服務(wù)面臨的種種挑戰(zhàn),著重討論氣象水文等常規(guī)觀探測傳統(tǒng)手段以及頗具代表性的衛(wèi)星遙感領(lǐng)域在數(shù)據(jù)管理、智能算法和決策服務(wù)等方面面臨的新問題,并對大數(shù)據(jù)在氣象水文信息支撐服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

    1 大數(shù)據(jù)在海洋環(huán)境信息化服務(wù)領(lǐng)域面臨的新挑戰(zhàn)

    1.1 多源異類異構(gòu)觀測信息帶來的大數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)

    在水文氣象領(lǐng)域,常規(guī)觀探測數(shù)據(jù)的資料種類、數(shù)據(jù)體量、存儲分析等多方面越來越體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的顯著特征。(1)從種類而言,收集引接地面常規(guī)觀探測、雷達(dá)、浮標(biāo)、航空報(bào)等多種觀探測手段的信息數(shù)據(jù),同時提供全球范圍內(nèi)各種時空尺度從大氣到海洋到空間的多達(dá)上百種環(huán)境要素,預(yù)報(bào)尺度從遠(yuǎn)至幾個月的氣候預(yù)測到中小尺度的幾個小時預(yù)警。(2)從數(shù)據(jù)體量而言,每天接收處理制作的實(shí)時觀測數(shù)據(jù)已達(dá)幾百GB,數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品制作每天達(dá)上百GB,再分析資料存儲需求已達(dá)PB級。目前,國家氣象信息中心的常規(guī)觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,地面觀測資料從21世紀(jì)初的不到3 000個,迅速擴(kuò)展到目前的4萬多個,觀測頻度從原來的3小時一次提高到目前每5分鐘一次,未來可能繼續(xù)加密到7 000到10 000個,觀測頻度有可能加密到每分鐘一次,由現(xiàn)在每天百萬條記錄增長到超過一億條。(3)在大數(shù)據(jù)接收和存儲呈現(xiàn)的新挑戰(zhàn)來看,水文氣象數(shù)據(jù)的空間覆蓋更廣,時間序列更長,觀測手段愈加豐富,異類異構(gòu)數(shù)據(jù)更加龐雜,數(shù)據(jù)的存儲、分析和顯示效率面臨巨大難題[11-14]。

    引起數(shù)據(jù)爆炸式增長的除常規(guī)觀探測數(shù)據(jù)外,具有一定代表性的是衛(wèi)星遙感信息,遙感專業(yè)的大數(shù)據(jù)處理和分析面臨巨大挑戰(zhàn)和深層次的應(yīng)用價(jià)值[15-17]。相對于傳統(tǒng)的氣象常規(guī)觀探測數(shù)據(jù),衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的體量高達(dá)3~4個數(shù)量級。隨著航天、航空等多種遙感平臺的快速發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率越來越高,數(shù)據(jù)類型越來越豐富,多源遙感信息愈發(fā)體現(xiàn)出大容量、多類型、難辨識、高價(jià)值的大數(shù)據(jù)特征。如國家新一代風(fēng)云四號衛(wèi)星相對上一代風(fēng)云二號,載荷由兩個增加到4個,成像儀光譜通道從原來的5個增加到14個,空間分辨率從原來的1.25 km提高到最高500 m,每天接收的數(shù)據(jù)量是原來的幾十倍。高分系列衛(wèi)星的傳感器種類包括全色、多光譜、高光譜、合成孔徑雷達(dá)(SAR)等,獲取的數(shù)據(jù)反映了不同目標(biāo)物的特征,異類異構(gòu)的數(shù)據(jù)加劇了遙感數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。這些高維、多尺度的巨量遙感數(shù)據(jù)也帶來了存儲、管理、處理分析上的難題。

    另外,更高頻次分布式雷達(dá)站數(shù)據(jù)和更加精細(xì)化的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品也愈發(fā)體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的顯著特征。在海洋環(huán)境信息化服務(wù)的其它領(lǐng)域(如測繪、導(dǎo)航等),隨著信息化進(jìn)程的加快,“地理大數(shù)據(jù)”“環(huán)境大數(shù)據(jù)”等也將引起重點(diǎn)關(guān)注,各類氣象、水文、遙感等數(shù)據(jù)的信息快速匯集、產(chǎn)品加工處理分析、信息傳播訪問服務(wù)等大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)必將成為新信息時代海洋環(huán)境信息服務(wù)的趨勢[18-20]。

    1.2 大數(shù)據(jù)信息化云平臺和智能算法關(guān)鍵技術(shù)運(yùn)用的挑戰(zhàn)

    大數(shù)據(jù)既指海量數(shù)據(jù),也指處理技術(shù)和工具,還指利用海量數(shù)據(jù)的思維方式。大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不僅僅在于掌握龐雜的信息,更在于以嶄新的思維和技術(shù)去分析海量數(shù)據(jù),對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。所以,海洋環(huán)境數(shù)據(jù)的多類異構(gòu)數(shù)據(jù)的收集、處理和分析,對軟、硬件的要求更為苛刻,傳統(tǒng)的處理設(shè)備和算法如何突破大數(shù)據(jù)處理的功能,如何利用云計(jì)算、人工智能等算法快速從多尺度多維度的水文氣象信息中深入分析挖掘有價(jià)值信息,并高效反應(yīng)服務(wù)于用戶并及時做出響應(yīng)決策將是一項(xiàng)新挑戰(zhàn)[21-24]。

    從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)管理應(yīng)用將依托分布式處理和云計(jì)算技術(shù)已基本成為共識。在云計(jì)算日益成熟和深入應(yīng)用的當(dāng)下,計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用服務(wù)已不僅僅局限于能夠提供精準(zhǔn)的計(jì)算、彈性的存儲,而應(yīng)包含對現(xiàn)有和在建新信息化業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行云端改造,以及分布式計(jì)算、人工智能分析等專業(yè)性很強(qiáng)的技術(shù)處理。當(dāng)前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)在操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、GIS平臺、繪圖軟件甚至開發(fā)語言等方面或多或少存在差異,系統(tǒng)間存在交叉重疊、重復(fù)開發(fā)的情況,系統(tǒng)彼此有效地移植或整合成果還存在一定困難。

    值得注意的是,當(dāng)前關(guān)于大數(shù)據(jù)云平臺、云計(jì)算、人工智能等智慧學(xué)習(xí)和高速響應(yīng)的新興技術(shù)尚處于探索試用階段,還不能完全替代傳統(tǒng)的機(jī)理分析和復(fù)雜的科學(xué)研究。探求科學(xué)機(jī)理是非常艱難的,在沒有把握科學(xué)機(jī)理的情況下,復(fù)雜的精確計(jì)算和深度分析即使能夠提供“大價(jià)值”的客觀信息,也不能完全替代自然規(guī)律的科學(xué)研究。由大數(shù)據(jù)直接分析的客觀結(jié)果與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜機(jī)理分析結(jié)果之間還存在很大的不確定性,如何利用大數(shù)據(jù)云平臺、人工智能算法與傳統(tǒng)專業(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)系統(tǒng)有效結(jié)合,促進(jìn)傳統(tǒng)專業(yè)信息應(yīng)用價(jià)值深度挖掘和有效發(fā)展,是未來一段時間內(nèi)信息化保障面臨的新課題。

    1.3 大數(shù)據(jù)信息化決策服務(wù)不確定性面臨的挑戰(zhàn)

    大數(shù)據(jù)對信息化決策服務(wù)的作用很重要的在于事前預(yù)測、事中感知和事后反饋。大數(shù)據(jù)增強(qiáng)了對決策場景和活動的預(yù)測功能,在行動開展之前,能夠綜合利用多維度多種類環(huán)境信息進(jìn)行模擬與預(yù)測;同時,大數(shù)據(jù)可以根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)的變化情況,及時高效追蹤時態(tài)演變情況,從而把握進(jìn)展細(xì)節(jié),有助于隨時調(diào)整計(jì)劃和決策;由于大數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測能力,可以隨時了解行動或計(jì)劃行動的時效性,事后進(jìn)行效能反饋。

    由此可見,大數(shù)據(jù)信息化決策服務(wù)不再追求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,而是接受數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)的多樣性,其決策思維方法更在于靈活應(yīng)用,決策方式由業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向數(shù)據(jù)量化驅(qū)動轉(zhuǎn)型,通過對海洋數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,形成非線性的、面向不確定性的決策模式。其關(guān)鍵技術(shù)要在信息采集和管理的基礎(chǔ)上,通過云計(jì)算和人工智能技術(shù),為用戶提供決策輔助的可視化圖形和數(shù)據(jù)展示,提高信息感知和應(yīng)急響應(yīng)能力。大數(shù)據(jù)信息化決策服務(wù)存在不確定性、動態(tài)性、全局性以及各專業(yè)間的關(guān)聯(lián)性,如何處理好大數(shù)據(jù)信息化決策服務(wù)帶來的不確定性和復(fù)雜性發(fā)揮效能和作用,將是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)[25-26]。

    2 大數(shù)據(jù)在海洋環(huán)境信息化服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景

    大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的信息資源,其科學(xué)有效的技術(shù)應(yīng)用能夠?yàn)楹Q蟓h(huán)境信息化服務(wù)領(lǐng)域帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益,具有廣闊的應(yīng)用前景。

    (1)大數(shù)據(jù)開發(fā)將為傳統(tǒng)觀測方式和信息處理技術(shù)帶來創(chuàng)新性發(fā)展,引發(fā)新時代信息技術(shù)革命,物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)將對海洋環(huán)境的認(rèn)知帶來深遠(yuǎn)改變。一方面,物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等技術(shù)賦予了未來終端設(shè)備的感知能力,各類車載終端、無人機(jī)、手持移動終端等均可提供快速、靈活、高分辨率的觀測信息。另一方面,支撐AI算法將成為數(shù)據(jù)處理、產(chǎn)品加工的重要工具,未來的氣象水文信息中心不僅是數(shù)據(jù)存儲、產(chǎn)品加工和服務(wù)提供者,更是態(tài)勢感知、預(yù)警發(fā)布等創(chuàng)新技術(shù)的重要組成部分,云計(jì)算將是未來基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用資源存在和應(yīng)用的主要形式。

    (2)大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進(jìn)信息數(shù)據(jù)各領(lǐng)域深度融合,傳感器、智能終端、高速網(wǎng)絡(luò)、云平臺、地理信息技術(shù)等多種技術(shù)領(lǐng)域的交叉融合將對多領(lǐng)域造成深遠(yuǎn)影響,加速各保障職能的調(diào)整和重構(gòu)。海洋環(huán)境信息化將突破基礎(chǔ)資源建設(shè)管理服務(wù),觸及各部門頂層設(shè)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、科學(xué)管理等領(lǐng)域,打破學(xué)科領(lǐng)域壁壘,歸并同類功能,優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,加速各學(xué)科之間的信息融合,有效發(fā)揮其應(yīng)用領(lǐng)域的交叉。

    (3)大數(shù)據(jù)將成為提升海洋環(huán)境信息化綜合決策能力的新途徑,管理決策部門可以透過大數(shù)據(jù)揭示傳統(tǒng)技術(shù)難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并對環(huán)境形勢和動態(tài)做出準(zhǔn)確預(yù)判,從而在復(fù)雜情況下做出合理優(yōu)化的決策。信息化時代、互聯(lián)網(wǎng)時代、大數(shù)據(jù)時代需要用更科學(xué)的頂層設(shè)計(jì)和管理思維來思考,從固有的技術(shù)層面突圍,向上延伸到管理層面和決策層面。

    3 結(jié)語

    大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段,大數(shù)據(jù)浪潮洶涌來襲,與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明一樣,這絕不僅僅是信息技術(shù)領(lǐng)域革命,更是在全球范圍內(nèi)加速科學(xué)技術(shù)革命、引領(lǐng)社會變革的利器。未來的海洋環(huán)境信息服務(wù)可以把大數(shù)據(jù)技術(shù)融入“態(tài)勢分析”,通過對氣象、水文、測繪、導(dǎo)航等多種來源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,提煉海洋環(huán)境中多源信息中本質(zhì)性的事實(shí)和趨勢,揭示信息中含有的隱藏內(nèi)容,對事態(tài)發(fā)展做出預(yù)報(bào)預(yù)測,實(shí)現(xiàn)海洋環(huán)境信息服務(wù)的快速反應(yīng),助力行動感知決策,有效提升海洋環(huán)境智慧認(rèn)知和應(yīng)用能力,在海洋氣象防災(zāi)減災(zāi)、公共服務(wù)、氣候預(yù)測等方面發(fā)揮重要作用。

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