引言
氣象和水文作為兩門建立在觀探測基礎上的基礎學科,由于其基礎觀測數據量大、要素關聯性強、時間空間連續性強,具備大數據的天然屬性。隨著氣象水文態勢感知技術的發展,雷達、遙感、反演等非常規觀探測手段得到廣泛應用,形成地基、海基、空基、天基觀測相互協調的一體化綜合觀測體系。同時,數值模式和人工智能方法助力氣象水文預報產品向著更精細化的方向發展,相應產生了一系列高時空分辨率的氣象水文服務產品,這些產品具備典型的大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、低價值密度(Value)和真實性(Veracity)“5V”特征[1],且用傳統的常規手段難以處理海量的氣象水文數據,因此現代化的氣象水文輔助決策離不開大數據技術的支持[2-4]。
大數據能夠滿足指揮決策對信息全面性、精確性和有效性的要求,輔助決策者準確定下行動決心、科學統籌資源配置、精準控制行動進程,降低決策的風險和不確定性[5-7]。在信息化發展的初期,人們往往更加注重數據收集和數據規模,數據量越大、數據種類越豐富,關聯度就越高,越容易提高決策效率。但隨著任務信息量的急劇攀升,數據量呈指數級增長,決策者的關注重點就轉到如何篩選出真正有用的關鍵信息。為適應信息化新需要,指揮官關鍵信息需求(Commander′s Critical Information Requirements,CCIR)這一理念[8]被提出,就是基于海量數據的搜集、挖掘、分析、判斷,提取出與行動目的高度契合的關鍵問題,以關鍵信息需求的形式來呈現,滿足決策者的關鍵信息需求。
關于如何滿足指揮決策中的氣象水文關鍵信息需求,借助大數據技術、以信息流的形式開展氣象水文輔助決策是一條行之有效的手段,但因各類氣象水文數據來自不同安全管理等級的網絡,必須考慮在信息流動受限于跨網系傳輸效率的前提下,合理構建基于混合網絡的信息服務架構,以關鍵信息流高效支撐氣象水文輔助決策。
為適應大數據背景下的輔助決策要求,氣象水文保障亟需將關鍵信息流作為重要支撐手段,對氣象水文輔助決策服務架構進行探索設計,支撐信息網絡和業務體系建設,基于混合網絡實現對海量氣象水文信息資源的深度挖掘和分析,提高氣象水文輔助決策服務水平。
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作者信息:
程煜峰1,2,木子堯1,馬申佳1,張娟1,李昌宏1,付正養1
(1.中國人民解放軍31308部隊,四川成都610032;
2.成都信息工程大學大氣探測重點開放實驗室,四川成都610225)