干旱是我國頻繁發(fā)生的一種氣象災害,對我國社會、經(jīng)濟和環(huán)境帶來了嚴重的影響。因此準確監(jiān)測干旱的發(fā)生時間、發(fā)展程度和影響范圍,對保障社會經(jīng)濟發(fā)展,促進生態(tài)環(huán)境恢復,維持區(qū)域和諧穩(wěn)定具有重要意義。目前學者們建立了許多不同類型,不同特點的干旱監(jiān)測指數(shù),從早期的氣象干旱監(jiān)測方法到遙感干旱監(jiān)測技術的應用再到近期綜合干旱監(jiān)測指數(shù)的提出,學者們一直致力于提出更加靈敏更加精確的干旱監(jiān)測模型。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)的相關理念和技術為這一目標的實現(xiàn)提供了新的契機。本文在前人研究結果的基礎上,將大數(shù)據(jù)思維應用到干旱監(jiān)測中,創(chuàng)新了干旱監(jiān)測方法,并據(jù)此進一步分析了我國干旱時空變化特征。主要的研究內容如下:（1）討論分析了基于空間數(shù)據(jù)倉庫的大數(shù)據(jù)干旱監(jiān)測體系結構,從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用四個方面,系統(tǒng)闡述了大數(shù)據(jù)干旱監(jiān)測應用的完整流程。（2）利用降水、地表溫度、植被信息、蒸散、土壤有效含水量、土壤質地類型、高程以及坡度等多源數(shù)據(jù),構建了土壤水分估算模型,以滿足全國干旱監(jiān)測的需要。在研究過程中,針對多源數(shù)據(jù)的空間完整性不一致問題和模型訓練空間與應用空間不匹配問題,本文提出了“金字塔”型多層級的土... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學院北京市

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線

圖 2-1 大數(shù)據(jù)干旱監(jiān)測體系結構Fig.2-1 Structure of big data drought monitoring system數(shù)據(jù)倉庫目前尚未有明確的定義，不同的學者從不同的角度對空間數(shù)據(jù)倉庫進行了仁等（2002）認為，空間數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、基于時間段的，是空間信息理論方法和空間數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等的集成，用于支持空間決策制定過程�？臻g數(shù)據(jù)倉庫能實現(xiàn)對多源異構的空間數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)管理并形成統(tǒng)一的標準，并通過專業(yè)模型對數(shù)據(jù)進行抽取和聚集，從多維視角為用合的，面向分析的決策支持環(huán)境（梁大圣，2010）。圖 2-2 顯示了一個以農(nóng)產(chǎn)品估產(chǎn)的空間多維數(shù)據(jù)立方體，是由 6 個非空間維（氣象信息、地面信息、遙感信息、時、土地類型）、1 個空間維（區(qū)域）和 3 個度量（數(shù)字度量：單位產(chǎn)量和播種面積；域地圖）組成(李宏麗等，2007)。的入庫工作主要由 ETL（Extract-Transform-Load）工具完成，空間數(shù)據(jù)倉庫的 ETL據(jù)源和數(shù)據(jù)倉庫之間架設了一座橋梁，同時還在橋梁上設立了“檢查站”，對經(jīng)過的，以期保證數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)質量，保證數(shù)據(jù)挖掘的效率。ETL 的過程就是數(shù)據(jù)從向目標數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)流動過程，主要包括數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)轉換，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)。據(jù)提�。簭牟煌木W(wǎng)絡、不同的操作平臺、不同的數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)格式、不同的應用

圖 2-2 面向農(nóng)作物估產(chǎn)主題的空間數(shù)據(jù)倉庫模型Fig.2-2 Spatial data warehouse model of crop yield estimation換：數(shù)據(jù)轉換就是解決數(shù)據(jù)的不一致性問題。其過程包括了數(shù)據(jù)的轉化數(shù)據(jù)的重新構建以及數(shù)據(jù)的匯總、定位。數(shù)據(jù)轉換一般包括兩類（徐數(shù)據(jù)名稱及格式的統(tǒng)一，即數(shù)據(jù)粒度轉換、商務規(guī)則計算以及統(tǒng)一的等；另一類，數(shù)據(jù)倉庫中存在源數(shù)據(jù)庫中可能不存在的數(shù)據(jù)，因此需計算。洗：與數(shù)據(jù)轉換不同，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除“臟數(shù)據(jù)”以盡可能地于清洗的計算量非常大，所以清洗工作一般以自動清洗為主。已有的算法，如采用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的集成數(shù)據(jù)清理算法、增量數(shù)據(jù)清洗算算法、基于規(guī)則的清洗算法、基于領域知識的清洗算法等智能化清洗載：數(shù)據(jù)裝載的主要任務是將經(jīng)過清洗后的干凈的數(shù)據(jù)集按照物理數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)表中，將預處理的過程作為歷史操作記錄在歷史數(shù)據(jù)信息作為元數(shù)據(jù)記錄到元數(shù)據(jù)庫中。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3583006