基于GIS的海量气象数据预处理技术研究论文[优秀范文五篇]

第一篇：基于GIS的海量气象数据预处理技术研究论文

摘要：由于气象观测数据种类多，文件存储数目大，一般难以对海量气象数据进行深入的处理，挖掘和分析。该文通过对气象数据类型，文件种类等进行研究，通过建立气象数据库并连接GIS软件进行数据分析，较好的解决了海量数据分析和处理问题。该方法利用编程软件，数据库软件和GIS技术对海量气象数据进行预处理，为海量气象数据分析提供高效、精准的数据存储和管理。并最终将数据库直接连接入强大的分析处理软件ArcGis。经过测试表明，该方法可靠性和可操作性很强，成功实现了对海量气象数据的预处理。

Abstract： Because meteorological observation data has more kinds and large number files to store.Generally，Mass meteorological data is difficult to process，mine and analyze for further.This paper introduces a method of data analysis through the establishment of meteorological database and the connection of GIS software，based on the type of meteorological data，file type and so on.It is better to solve the problems of massive data which should be analysed and processed.This method uses the programming software，database software and GIS technology to preprocess the massive meteorological data.It provides efficient and accurate data storage and management for mass analysis of meteorological data.And finally the database connects directly into the analysis software ArcGIS，which is good at data processing.According to test results，the reliability and maneuverability is very strong，it is successful to achieve the pre-processing of the massive meteorological data.Key words： GIS； Database； Meteorological data； Pretreatment； ArcGis引言

地理信息系统（GIS）作为一门重要的信息技术，近年来在气象气候领域内引起了广泛的关注并得到了初步应用。[1]特别是随着现代气象观探技术的迅速发展，各级气象业务部门可获得的气象数据容量越来越大，海量的气象数据背后隐藏许多重要信息。但是在传统的气象数据库应用系统中，用户无法发现气象数据中存在的某种关系和规则，同时缺乏发现气象数据背后隐藏知识手段，从而出现“数据爆炸而知识贫乏”现象。[2]此外气象数据库系统作为气象信息共享平台的重要管理系统，其体系结构和技术的复杂程度均是前所未有的，需要在集约化和标准化原则下，充分利用成熟的商业数据库技术和大气科学领域的相关技术加以构建。[3]而GIS技术具有很好的数据分析和海量数据支持的能力。本文将GIS引入气象领域，同时GIS在气象领域的应用也是一个新的尝试。利用GIS提高了气象数据管理的可视化程度和人机对话功能。[4] 尝试利用GIS技术为详细分析气象数据的组织结构、表达和处理方法做准备。[5]针对气象数据的存储和处理，目前有很多技术手段包括王杨刚等以面向对象的思想，运用C++技术设计并制作了自动气象站数据处理程序，它可以对22项气象数据进行预处理。[6]吴文玉以ArcGIS Desktop9.3为地理信息系统平台，通过在ArcGIS下与远程气象数据库的连接方法，将数据库数据直接应用到GIS中，实现GIS与气象数据库的数据融合，具有较强的实用性。[7]无论哪种方法对气象数据库系统的建设是气象信息系统（气象信息共享平台）建设的核心和基础。[8]所以最有效的保存和交流使用数据的途径就是应用计算机技术建立数据库系统来归整，管理这些重要气象数据。[9]然后直接连接GIS软件使用GIS技术对气象数据进行处理。因为地理信息系统技术可以将气象数据所具有的空间特征、属性特征及时间特征等特点较好地表现出来，是实现空间数据管理的有效手段。[10]本文通过对气象数据的文件类型，存储格式进行研究后提出了一条采用GIS技术对海量气象数据进行预处理的方法。问题的提出

气象数据一般为多年的观测数据，数据的种类多，观测年限长，数据的存储文本文件多。如中国气象共享网下载的1970-2013年日值气象数据为例，数据时间跨度有44年，826个气象站台，分为7大类数据，超过15000天的观测数据，7000万行的记录数据，4亿多数据单元。数据总量达到5.9G之多。对海量气象数据进行存储，分析，管理和处理成为一个难题。目前的处理方式主要有两种方式：（1）在数据量不大的情况下，对数据进行人工筛选，然后导入Excel中进行处理。（2）根据要求通过编程实现对TXT格式的气象数据的处理。

气象数据的记录文件数量巨大，数据类型众多，文本格式数据的数据单元几乎都是采用空格的方式进行隔离，而Word无法对txt格式数据进行批量处理，Excel只能根据特殊符号或者根据一个空格一个格的形式进行数据导入而且数据的行数有限制也无法满足数据的批量入库和处理；利用编程的方式需要对数据进行大量的预处理，编程工作量较大。对于气象数据的分析往往需要地理信息数据，在现阶段基于GIS的气象数据预处理已经被广泛应用。针对于此，本文提出一种解决问题的思路：首先利用批处理命令处理文本数据，然后建立数据库并利用ArcSDE与ArcGIS相连实现数据的存储为数据分析做准备。解决问题的流程

气象数据是根据数据的类型，日期分批的按照TXT的格式进行存储并利用空格进行单元数据隔离。所以需要先对数据进行合并然后利用文本编辑软件对数据进行批量预处理，再利用MS Sql Server进行批量入库和存储，最后利用ArcSDE进行数据连接，批量接入ArcGIS进行数据处理，分析和挖掘。具体技术路线如图1所示。气象数据处理流程

4.1 数据批量预处理

气象数据是根据数据的类型，日期分批的按照TXT的格式进行存储并利用空格进行单元数据隔离的。所以需要先对数据进行合并然后才能对数据进行批量预处理。此处可利用windows的TXT批量合并命令代码实现，使用下面的代码命令可以使的所在一个文件夹中的所有文本文件合并入一个命名为0.txt的文本文件中，具体代码如下所示。

for % %i in（*.txt）do type %%i>>0.txt

将该命令代码复制进文本文件中并将数据的格式名改为bat。

此处需先将气象数据中的数据按照数据的存储类型比如湿度，温度，气压等进行分批处理分别存储于不同的文件夹中，然后再进行数据合并。这样每一个气象类型中的0.txt文件都会存储着具有相同样式的行数据，便于高精确的批量处理。采用此种方法进行批量合并除了可以很好地进行数据预处理外，更重要的是非常简单高效，不需要任何复杂的编程和进行繁琐的软件操作。

4.2 用宏命令批量处理数据

对数据按照数据类型进行合并处理后，需要对单个数据单元进行精确分离，以便于后面的数据导入。此处可利用宏命令对隔离数据的空格利用逗号进行替换，实现所有数据单元按照逗号形式进行隔离。这样后面的数据入库将会全部按照逗号进行隔离入库，不会出现空格和数据存储的错位。可以大幅提高数据的精确性。

此处可以用 UltraEdit这款代码编辑器对每一个气象数据类型下的0.txt文件进行处理。由于每一个0.txt文件数据量都很大，如果直接利用windows自带的文本编辑器，容易导致编辑器崩溃，且显示格式凌乱不利于处理。其他的文本编辑器或者代码编辑器如 Notepad++，EditPlus等都存在着运行过慢或者数据量过大无法支持的问题。相关文本处理软件处理能力如表1所示：

利用UltraEdit启动宏命令后，利用宏录制下空格被逗号批量代替的过程和逗号被批量清理为一个数据单元一个逗号的过程形成宏命令。利用该命令就可以批量处理所有的0.txt文件实现所有数据的标准化，如图2所示。

数据导入完成后所有的气象数据按照地温、气压、蒸发、降水、湿度、日照、气温七类数据分表存储。可以根据需要对数据进行查询编辑输出需要的数据。由于每一个数据表中都含有对应的站点号、经度、纬度、高程，年、月、日数据。

4.4 数据库中的数据处理

由于气象数据中的经纬度数据值，是按照度分秒直接合并的，数据值不能直接使用，更不能实现对数据的直接操作，需要在数据库中对经纬度数据值进行批量处理，实现数据的标准化操作。

代码实现如下：

EVP蒸发 set X=（经度值/100）+（（经度值%100）/（60+0.0））

注：EVP蒸发为数据库中的表，X为处理完成后所赋值的经度值，经度值代表数据库中EVP蒸发的非正常显示经度数据值。

代码运行后，所获得的数据值，完全可以达到数据的操作要求。

4.5 利用ArcSDE连接气象数据库

ArcSDE是ArcGIS与关系数据库之间的GIS通道，它允许用户在多种数据管理系统中管理地理信息，并使所有的ArcGIS应用程序都能够使用这些数据。ArcSDE可以支持MS sql server，DBM，Oracle数据库。ArcSDE是一种数据连接方式，数据不需要经过繁杂的数据导入过程，而且可以保证数据的完整性。

打开ArcToolbox工具，选择数据管理工具-地理数据库管理-创建企业级地理数据库即可。为了连接已经建立的气象数据库我们在创建企业级数据库时，必须保证企业级地理数据库的实例名和数据名与气象数据库一致。

数据库连接完毕，在ArcGis中便可直接查看到气象数据库中的信息，可以直接进行数据挖掘和相关操作。结束语

本文介绍了一种基于GIS的海量气象数据预处理方法。该方法直接实现了海量气象数据的分类入库和管理，解决了一般软件由于数据支持能力限制而无法对海量气象数据进行存储和分析的问题，该方法不需要进行复杂的编程、数据精确度高、数据更新方便和可操作性强，节约了编程开发的时间和成本。该方法解决了海量气象数据下的部分数据挖掘和数据分析的问题，为气象数据基于地理信息的空间化分析提供了数据准备。

参考文献：

[1] 吴焕萍.GIS技术在气象领域中的应用[J].气象，2010（3）：90-100.[2] 李集明，王国复.气象数据库系统总体设计综述[J].气象科技，2007（S1）：1-5.[3] 张波.数据挖掘在气象中的应用研究与实现[D].电子科技大学，2013.[4] 李江南.GIS在气象数据处理中的应用[J].广东气象，2002（4）：14-15+9.[5] 何永健，曹芸，黄勇.GIS气象数据的管理与表达方法[J].南京信息工程大学学报：自然科学版，2011（3）：232-237.[6] 王杨刚，赵文吉，宫辉力.自动气象站数据预处理研究[J].首都师范大学学报：自然科学版，2006（2）：81-84.[7] 吴文玉，杨太明，何彬方.GIS与气象数据库的数据融合应用[C]//安徽省气象学会.第三届安徽科技论坛农业与气候生态学术研讨会论文集.安徽省气象学会，2004：3.[8] 赵芳.气象数据库系统的建设[C]//信息技术在气象领域的开发应用论文集（二），2006：5.

第二篇：多源异构气象区域站数据集成技术研究

多源异构气象区域站数据集成技术研究

摘要：针对大量多源异构气象区域自动站数据在集成、监控方面的困难，结合区域自动站数据特征，建立数据映射关系、基于Wabacus开源框架、Java、数据库等技术，开发了一套“多源异构气象区域站数据集成系统”。实现了多源异构区域站数据在监控平台上的无缝集成，为多源异构区域站数据集成方法提供了新的思路，有效解决了多源异构数据难以在同一平台上进行统一监控的问题。该项技术研究成果应用于“福建省气象区域站数据集中监控系统”中，取得了较好的效果。

关键词：气象区域站；多源异构；数据集成；Wabacus

中图分类号：P208；TP338.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0064-03

前言

随着现代气象综合观测业务的快速发展，全省综合观测种类众多。存在每个观测项目均使用独立的中心站软件收集数据的问题。由于引进的设备厂商和仪器型号参差不齐，因而获取到的区域自动站数据结构也各不相同，又都部署在不同的服务器上，所采用的数据库也不统一[1]，导致各个中心站的数据相互独立，难以兼容，这些多源异构的数据构成一个复杂而且庞大的数据源，监控人员只能在每个中心站软件中进行实时的监控[2，3]，无法在同一个平台中对区域站数据进行统一的监控和管理，很大程度上增加了数据监控压力。因为中心站软件都部署在省级信息中心，给市县级台站信息保障人员日常维护管理也造成了不小的困扰，市县级信保人员无法及时掌握区域站在线状态和数据要素是否异常等状态，特别在现场维修时需要多次通过电话询问省级值班员，降低了工作效率，也增加了省级值班员工作压力。因此，多源异构气象区域站数据如何实时、快速有效的集成成为一个急需解决的问题。区域站数据特征分析

福建省区域自动站目前总共部署了2000多个站，每个区域站都上传整点数据和分钟数据，从宏观上看，区域站数据具有“多源”、“异构”、“量大”等特征[4]。

2.1 多源

多源，指的是多个数据源。福建省区域站设备型号很多（如ZQZ_A、ZQZ_B、WUSH-RG、DZZ4、CAWS600、HYA-M等），参差不齐，多由不同的厂商提供，使用的中心站软件也不同，因而得到的数据都分散在不同的数据库中[5]，而且数据库类型也不一样（如MySQL，SqlServer，Oracle），这就导致了区域站数据的多源性。想要集成这些数据，必须对各类型的数据库开发相应的访问接口。

2.2 异构

异构，指的是数据库结构不统一。由于缺乏行业数据规范，数据库结构多由各个厂商自行定义，加上软件开发人员的水平和对气象监测领域的不熟悉，使得设计出来的数据库库表结构、数据类型都不一样，给数据集成带来了很大的困难。系统关键技术

3.1 Web网页监控

Web网页监控利用Wabacus开源框架、Jsp网页和Java技?g。Wabacus框架是一个JAVA开发框架，而不是纯客户端框架，可以完成SSH框架的功能，它可以与任意框架（比如SSH框架）在同一项目中共存，采用面向声明的编程思想，极少编辑就可以实现复杂的数据展示、数据编辑、表单等功能。它支持热部署，高灵活性，高扩展性，支持IE、Firefox、Chrome、Opera等多种浏览器。

3.2 多数据库支持

Wabacus框架支持Oracle、SqlServer、MySql、DB2数据库多个类型的数据库。通过标签，可配置多个数据源，每个数据源配置一个子标签。

3.3 异构数据处理

对于异构数据的集成，需要把不同数据库（或者相同数据库）中不同表结构的数据提取出来，再插入到新建的总表中。由于存在表列名定义和列数量不同，为此，我们需要建立一个数据映射关系来统一数据结构。结合气象区域站数据的特征，在监控服务器上建立了一个总表，总表由所有区域站数据要素来定义。这个插入过程由系统后台服务定时完成。

3.4 定时采集服务

在后台设计JAVA定时器，定时收集多个中心站数据库里的区域自动站数据。区域自动站仪器不断上传采集到的数据，要求入库系统必须稳定运行，一旦停止运行或者出现故障，肯定会导致监控数据的延迟、丢失，出现误告警的情况。因此，我们对这个服务进行“升级”，即使服务挂掉，也能通过网页告警方式通知值班员，处理方式也很简单，启动服务就可以自动补调丢失的数据。系统实现

4.1 总体架构

多源异构气象区域站数据集成系统是基于面向服务的架构体系，使用Wabacus开源框架，Java技术，JSP网页技术，结合多种数据库开发技术开发完成的。采用MVC三层架构、数据映射、转换等技术设计开发中间件，不需要更改原始的数据格式或者存储，只需要修改相应的配置文件就可以实现数据集成。

4.2 系统设计流程

多源异构气象区域站数据集成系统设计流程如图1所示，通过Java定时任务对多个数据源数据进行提取，得到的数据经过中间件进行数据的映射转换操作，得到统一的数据格式的结果集，最后由入库程序进行入库操作。

系统的核心部分是中间件的设计，中间件的作用是起到统一数据格式的作用。向上为多源数据库提供数据标准和接口，向下为集成平台数据库提供统一格式的数据，从而完成多源异构数据的集成。各数据源独立运行，互不干扰，中间件只负责数据格式的转换。

中间件从定时采集程序获得原始数据，并不能直接进行入库操作，必须对数据格式进行转换。如果源数据表和目标表结构相同，则中间件不处理，直接转到结果集；如果源数据表和目标表的字段名不同，则需要对字段名进行映射，映射的方法是利用SQL语句对结果集进行字段的映射。

Web网页监控利用Wabacus开源框架、Jsp网页和Java技术，实现全省区域站数据监控，网页具有定时刷新，报表导出，收报率统计，声音告警等各种功能。由于区域站要素的不同，不可能用一张XML网页模版去显示每个站的要素，因此需要配置站点对应的XML网页[6]。

数据库端设计遵循SQL语言规范，利用SQL语句优化技术（比如建立存储过程和数据库表索引等），快速查询各中心站数据库信息。

4.3 系统功能

该项技术研究成果应用于福建省气象区域站数据集中监控系统，系统首页如图2所示。首页是将福建省全省的区域站按照分地市监控起来了，页面定时2分钟自动刷新，当某个地市的区域站在线率小于85%（阈值可根据需要设置）时，页面就会通过声音、滚屏等方式对故障地区进行告警，省一级值班人员就可以快速响应处理，从而提升数据的时效性。

以福州地区为例，市级监控首页如图3所示。市级关心的是本市区域站的运行情况，因此这里把该地区所有的区域站都集中在一个页面上监控，页面也是定时2分钟自动刷新。当有站点故障没数据时，系统会对故障点进行滚屏和声音告警，提醒市级值班员处理。要是某些站点的确故障了，一时恢复不过来，可以将站点监控状态设为故障，这样系统就不会对故障站点进行报警了。结语

随着现代气象综合观测业务的快速发展，全省综合观测种类越来越多，必须对多个数据源的数据进行无缝集成，实现数据监控统一化。福建省区域站数据集中监控系统已投入运行半年多时间，运行稳定，为业?展芾砣嗽薄⑹屑缎疟Ｖ行囊约疤ㄕ救嗽碧峁┦凳比?省区域自动站数据监控，包括站点的在线状态、最新到报时间、在线率和收报率统计等，并具备监控报警功能，不但可以做到快速响应，进而提升站点数据时效性，也很大程度上减轻了值班员的监控压力。

通过该系统，可快捷查询全省区域自动站整体的运行情况，业务保障人员通过该系统发出的站点离线告警，可以做到及时响应、排查、处理；通过系统的统计分析报表功能，对管理部门今后判断自动站的运行状态也具有一定的参考价值。

参考文献

[1]陈巍，刘艺雯.异构数据库数据迁移测试软件的研究与实现[J].安徽工程科技学院学报，2010，25（4）：35-39.[2]李军怀，周明全，耿国华，等.XML在异构数据集成中的应用研究[J].计算机应用，2002，22（9）：10-12.[3]陈骞，罗智佳，毛宗源.基于C/S和B/S混合结构的数据采集与整合系统[J].计算机应用研究，2006，（7）：188-190.[4]张峰.基于多源异构勘察数据的工程勘察信息系统的设计与实现[J].测绘通报，2013，（1）：87-89.[5]何朝阳，巨能攀，黄健.基于Web-GIS的公路边坡安全管理系统研究[J].地质灾害与环境保护，2012，23（1）：91-95.[6]王智军.基于XML的异构数据集成研究[J].赤峰学院学报：自然科学版，2010，26（3）：19-21.

第三篇：经济技术环保代理发表职称论文发表-地面气象测报观测数据质量控制思考建议论文选题题目

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关键词：企业战略规划论文，妇产科医学论文，教育技术论文

1……AI方法在地面气温观测资料质量控制中的应用 2……复杂天气条件下开展地面气象观测工作探讨 3……基于关联规则挖掘的自动站观测数据相关性分析 4……自动气象观测数据的质量控制

5……北京325米气象塔上CO_2梯度观测数据质量控制与评价 6……乌鲁木齐市气象塔梯度观测资料质量控制与处理 7……地面降水的多源数据辅助质量控制方法

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8……双套自动站地面温度观测数据差异分析

9……GNSS观测数据质量对坐标解算精度的影响分析 10……GPS静态观测中数据质量实时检测

11……基于遥感和地面观测数据的水稻生长季长度空间建模 12……基于地面观测数据的FY_2D云量订正研究

13……基于志愿观测船舶和浮标数据的SST日产品质量评价研究 14……GNSS观测数据质量分析软件设计

15……地面气象观测缺测记录替代方法的误差特征分析

16……不同边界层参数化方案和陆面过程参数化方案对一次梅雨锋暴雨显式对流模拟的影响分析

17……浅谈大数据时代企业人力资源管理变革的思考 18……2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

19……基于国家电波观测站网电离层垂测数据的地震电离层异常研究进展 20……后联网直报时期数据中心建设若干问题的思考 21……地面报中高山站资料的应用分析 22……2015年北京“阅兵蓝”特征及成因探讨 23……关于盐城大数据产业发展的研究与思考 24……名城历史传承中的档案文化建设

25……不同站网密度对热带气旋降水气候统计特征分析的影响 26……医疗责任险在医院开展10年的效果评析与思考 27……探寻东西方2型糖尿病的差异——从现象到本质的思考 28……中国西南五省参考作物蒸散量时空变化分析

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29……夏季太湖局地气候效应的数值模拟研究

30……基于飞机和MODIS观测的华北地区气溶胶标高分析 31……上海地区移动型雷暴阵风锋特征统计分析

32……一次基于综合探测资料的山东半岛冷流暴雪特征分析 33……变形观测数据的经验模态傅里叶分析 34……多气候情景下大兴安岭森林燃烧性评估

35……中国地面气温自适应递减平均降尺度方法的改进研究

36……气候变化背景下东北地区太阳能资源多时间尺度空间分布与变化特征

37……注重发展学生数据分析观念的教学实践与思考——以八年级《平均数》教学为例 38……测氡仪检定报告自动生成系统设计

39……基于数字相机的草地物候模拟及其与气象因子关系的研究 40……基于气象数据的供热机组调峰能力预测方法

41……地基微波辐射计亮温观测数据的综合质量控制与效果分析

42……经验正交函数分解质量控制法在地面观测资料变分同化中的个例研究与应用 43……地面气象观测资料在空气法规模型的标准化研究 44……自动气象站蒸发量观测疑误数据诊断分析处理 45……地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术 46……百叶箱和通风防辐射罩气温观测系统的数据对比与订正 47……北京市药品不良反应监测数据报告质量评价 48……基于自动观测的天气现象电码自动编制实现流程 49……中国内陆TRMM降水数据质量评估 50……基于前置模式的气象观测数据整合技术实现

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51……对地观测大数据处理:挑战与思考 52……机场低能见度自动观测设备测量数据对比 53……中国区域多种数值模式资料的地面气象要素评估

54……高压线路对GPS接收机性能及观测数据质量影响的测试与分析

55……高校数据素养教育实践的思考和建议——基于哈佛大学案例和我国图书情报人员访谈的分析

56……IVSA模型在双来源自动站小时降水数据实时拼接中的应用 57……地面站点观测数据代表性评价方法研究进展 58……量测系统的能观度和状态估计精度

59……近50年中国降水格点日值数据集精度及评估

60……我国电视数据新闻节目创新路径思考——以央视特别报道《数说命运共同体》为例 61……据珊瑚化石讨论测水组的对比 62……祁雨沟地区金矿床稳定同位素研究

63……多种神经网络在华北西部区域城市空气质量预测中的应用 64……湖北省地面观测报文及传输方式调整 65……地面气象观测业务集成平台

66……气象测报中地面温度短时突变的分析判断

67……一种基于GEP的地面气温观测资料的质量控制方法 68……着力提高畜牧业统计数据质量管理之思考 69……地面气象观测中结冰自动化观测的研究

70……雷达径向风观测在华北区域数值预报系统中的实时三维变分同化应用试验 71……对我国人口普查数据质量评估的若干思考

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72……气象档案数字化流程

73……北斗观测数据的质量检查与分析

74……报业“转型”也得靠“算出来”——大数据时代报业转型的思考 75……利用Landsat TM数据和地面观测数据验证GLASS反照率产品 76……Fabrication of Thin-Film LAPS with Amorphous Silicon 77……南海海底天然地震台阵观测实验及其数据质量分析 78……关于红绿灯的观测、探究与思考

79……利用空间大地测量观测数据研究北美陆地水储量变化 80……2008年以来国外的中国当代社会史研究 81……基于天气雷达的长江三峡区间降雨定量估测方法 82……低频天气图方法在湖南省雨季强降水过程预报中的应用 83……形变观测数据中短临前兆异常的追踪识别方法 84……数字化天顶望远镜观测图像及数据处理

85……中国的PM2.5和对流层臭氧及污染物排放控制对策的综合分析 86……基于GIS的小麦白粉病防控气象服务系统的构建与应用 87……中国南方双季稻春季冷害动态监测 88……交换特征及其影响因素

89……BJ-RUC系统模式地面气象要素预报效果评估 90……基于地对空观测光谱的大气CO2柱浓度反演分析 91……新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用 92……北京城区近地面比湿和风场时空分布特征 93……正点地面观测数据维护中数据异常的分析处理

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94……地温测报质量与信息规则库的关系 95……城市地表湍流观测数据的后处理及质量控制 96……地面气象测报业务试题库自动化管理系统

97……面向黑河无线传感网络观测数据的质量控制方法研究 98……区域气象观测资料分析应用系统

99……新建地面气象自动站资料质量控制方法设计 100……基于QFD的自动气象站运行质量测评

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