大数据海洋数据处理体系

1. 构建基于大数据的海洋数据处理体系

' _; b' F8 K. M* H4 [- x

多年来我国在海洋业务化和专项等数据资源管理工作基础上，已建立了海洋学科要素数据标准化处理流程和质量控制与检验评估技术体系，研制了精细化海洋数据质量控制参数，并自主研发运行海洋数据处理平台，业务化开展了海洋数据的处理与评估。随着云计算、大数据等技术的不断发展，亟待在现有基础上，紧密适应信息化技术发展趋势，突破海洋大数据关键技术，开展海洋大数据处理技术研究。

: m4 l* |: i9 K& H& e' T; B

针对海洋环境、海洋活动、海上目标和海洋装备等数据与信息，建立健全配套的海洋专业数据处理系统，深化提升各类海洋数据的解码、标准化、质量控制和标准输出能力。基于关联挖掘、模式识别、深度学习等通用智能处理分析方法，建立海洋大数据融合处理系统，加快提升多源多模态海洋大数据的提炼清洗、质量评估、不确定性分析和量质融合等处理能力，为揭示多源多模态海洋要素间的时空和强弱关联关系，发现典型海洋要素和海洋现象的关联响应与影响过程及阈值范围提供海洋大数据综合处理支撑。同时，不断优化海洋数据预处理、标准化、质量制和检验评估技术体系与参数。

! a' E v: @# ?: O

2. 建设运行海洋大数据管理体系

- o+ j* n4 ~5 S

海洋数据资源管理经历了人工自由管理、文件系统管理和数据库管理阶段。自前对已经实现集中统一管理的海洋数据资源，以海详环境、海样地理和海洋专题等各类海洋数据的科学有序管理为目标，围绕数据接收/收集、整理、处理、整合和加工的业务主线，统筹规划设计了分类分级的海洋数据管理规范体系， 并在海洋业务体系内有了一定的应用。

未来还需进一步加强海洋数据资源分类分级标准研究，建立无条件共享、有条件共享、不予共享等３类海洋信息资源分类目录。按照海洋数据处理程度和资料类型等属性，建设原始数据层、基础数据层和整合数据层组成的海洋数据分类分层以及敏感、内部、公开的数据分级分区管理体系。在此基础上建设运行基于大数据的海洋综合数据库，集成面向各业务体系的基础数据库，建立面向结构化数据的分布式数据库集群和面向－结构化数据的大规模数据计算系统。

! m% u. t, \" ~" ~

3. 构建海洋数据资源安全共享体系

数据共享是大数据新时代下数据利用需求不断深入的必然要求。按照国内外数据共享发展趋势，需要深入推动海洋政务信息开放共享和海洋科学数据交换共享等层次的数据开放共享。基于云计算和大数据等现代信息技术，面向部门、行业和地方应用，创新数据共享服务方式，推进海洋数据实时在线对接分发、点对点在线共享、在线使用和离线交换，实现军队、涉海部门、沿海省市（自治区、直辖市）和相关企业数据平台之间的互联互通，有效推动海洋科学数据的有序安全交换共享。

1 S, G" A, I m7 g* F

8 {0 e$ Q6 j0 |9 _: J6 j, @

8 S: k/ C3 r, W0 E4 _4 m

/ m' I8 y* R, l* u5 h4 x

海洋学与生活（第13版）

% V9 u) G" e6 x( H' S

京东

1 o0 p2 }( m, y/ }, |4 v! } U- Q

2 }/ {2 y, ?. z, |. u

" [- ~4 L0 n6 w0 J& }0 \6 w1 w% q

¥97.00

去购买​

6 U5 r1 j0 i0 y

7 K6 V0 O( A: r9 J1 i% X5 V

- q- |+ f/ n; U* a3 O6 A8 u

& ], C& C% h" \; I8 {0 a2 Z7 O

+ \5 i! T, N6 ^ [; ~5 m" e3 ?5 D