简介:我国已经进入大数据时代。目前,城市燃气行业作为传统行业已面临应对“互联网+”时代全新的竞争局面的挑战。在此时代背景下,城市燃气行业要得到更多更快的发展,需要把企业自身特点和“互联网+”相结合,调整企业的组织运营模式。通过分析大数据技术可能带给燃气行业带来的机遇与挑战,探讨燃气行业基于现有的信息系统和数据资源可能实现的大数据应用场景,进而有效梳理自身已建设的信息系统的关系和存在的数据资源,打通各数据系统间屏障,建立数据共享机制,建立系统集成模式,形成大数据规模,挖掘企业新的业务应用结合点,让企业在“互联网+”的历史潮流中得到更加快速的发展。
简介:利用中国区域1992~2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局(EuropeanSpaceAgency)的卫星遥感反演(以下简称ESA)和欧洲中期天气预报中心(EuropeanCentreofMedium-RangeWeatherForecasts,ECMWF)的ERA-Interim(ECMWFReanalysis-Interim,以下简称ERA)两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明:两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好(大部分站点大于0.7);在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。
简介:针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。
简介:水深测量是测量中常见的工作,涉及到测深、定位、姿态等数据的融合处理,为了得到高质量的数据,需要采用合适的数据采集软件,并针对测量数据进行有效的数据检查和质量控制.提出了一个“好”的数据采集软件所应具备的基本特征、如何进行质量控制等问题,提出了水深测量软件必须具备的关键功能、水深数据中空间参考系、位置精度、时间精度、数据完整性等质量因子的检查和质量控制方法,同时以HYPACK软件为例,针对其数据格式提出了采用高级语言编程,开发出了数据检查和质量控制程序,并与传统的方法进行比较.研究结果表明,开发有针对性的水深数据检查和质量控制软件不仅能显著提高工作效率,进行科学的精度评价,也能解决和修复测量数据中的参数错误等问题.