本文選題：剖面 + Argo��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：Argo計(jì)劃于1998年被提出至今,已在全球海域范圍內(nèi)投放了約12000個(gè)浮標(biāo)。Argo資料的剖面與軌跡數(shù)據(jù)對海洋和大氣科學(xué)領(lǐng)域基礎(chǔ)研究具有非常重要的科學(xué)意義。國內(nèi)外相繼開發(fā)了多種針對Argo資料的共享平臺,但在軌跡與剖面圖的共享方面,都存在實(shí)時(shí)性與靈活性差、更新代價(jià)高等不足,影響了 Argo資料的獲取利用和Argo計(jì)劃的推廣。為了解決以上問題,本文從Argo資料自身結(jié)構(gòu)組成入手,分析了原始Argo剖面資料的結(jié)構(gòu)特性:結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)存儲屬性信息,半結(jié)構(gòu)化的實(shí)際觀測數(shù)據(jù)以多列數(shù)字矩陣的形式存儲在文本中。進(jìn)而提出了結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化并存的Argo資料協(xié)同管理方法,建立Argo數(shù)據(jù)庫,設(shè)計(jì)了基于服務(wù)的多種數(shù)據(jù)訪問接口,并實(shí)現(xiàn)了浮標(biāo)漂移軌跡的高效獲取與實(shí)時(shí)可視化,重點(diǎn)解決了以下幾個(gè)關(guān)鍵問題:(1)設(shè)計(jì)了 一種多層樹狀JSON數(shù)據(jù)模型,用于組織提取出的剖面觀測數(shù)據(jù),解決了原始資料不易解析、無法管理的難題,模型能夠適應(yīng)"全球Argo海洋觀測網(wǎng)"中不斷變化的觀測參數(shù)、觀測深度和采樣分辨率的要求,并利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對半結(jié)構(gòu)化屬性的擴(kuò)展支持,建立觀測數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,完成了 Argo數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建。(2)針對數(shù)據(jù)量快速增長的剖面數(shù)據(jù),提出了按年份分表的存儲方法,有效地降低了單數(shù)據(jù)表的存儲壓力,并通過對近20年的全球Argo資料建庫結(jié)果進(jìn)行分析,證明該方法具有良好的可擴(kuò)展性和高效的軌跡數(shù)據(jù)獲取效率。(3)實(shí)現(xiàn)了多浮標(biāo)軌跡動(dòng)態(tài)可視化。首先利用線性插值方法,統(tǒng)一多軌跡間的點(diǎn)繪制頻率,在通過設(shè)置延遲繪制時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了多軌跡異步繪制下的時(shí)間同步優(yōu)化。此外,利用添加輔助線的方法,巧妙地解決了 Web墨卡托投影下跨180度經(jīng)線軌跡的繪制錯(cuò)誤問題。最后,利用Web Service、地圖切片與雙緩存技術(shù)、FSH(Flex + Spring + Hibernate)框架等,建立Argo資料共享服務(wù)平臺,集成了包括多條件查詢、海區(qū)查詢、多軌跡實(shí)時(shí)繪制、可交互的剖面圖等多種功能模塊。該平臺已于中國Argo實(shí)時(shí)資料中心部署并業(yè)務(wù)化運(yùn)行,能夠快速、方便地為國內(nèi)外用戶提供Argo信息和資料服務(wù),有利于推進(jìn)Argo資料的共享與使用。研究成果也可為特征類似的剖面觀測數(shù)據(jù)管理提供技術(shù)參考
[Abstract]:The Argo plan was put forward in 1998, and the profile and trajectory data of about 12 000 buoys. Argo data have important scientific significance for the basic research in the field of ocean and atmosphere science. Many kinds of Argo data sharing platforms have been developed at home and abroad, but in the aspect of track and profile sharing, the real-time performance and flexibility are poor, and the update cost is high, which affects the access and utilization of Argo data and the promotion of Argo plan. In order to solve the above problems, this paper starts with the structure composition of Argo data, and analyzes the structural characteristics of the original Argo profile data: structured metadata store attribute information, Semi-structured actual observation data is stored in text as a multi-column digital matrix. Furthermore, the co-management method of structured and semi-structured Argo data is put forward, the Argo database is established, a variety of data access interfaces based on services are designed, and the efficient acquisition and real-time visualization of buoy drift trajectory are realized. This paper focuses on solving the following key questions: 1) designed a multi-layer tree JSON data model for organizing the extracted profile observation data, and solved the difficult problem that the original data is difficult to analyze and manage. The model can meet the requirements of changing observation parameters, observation depth and sampling resolution in the Global Argo Ocean observing Network, and use the relational database to extend the semi-structured attributes. The relationship between observation data and metadata is established, and the construction of Argo database is completed. (2) aiming at the rapidly increasing data volume of profile data, a method of storing table by year is put forward, which effectively reduces the storage pressure of single data table. By analyzing the results of global Argo database building in recent 20 years, it is proved that this method has good expansibility and efficient track data acquisition efficiency. It realizes the dynamic visualization of multi-buoy trajectory. Firstly, the linear interpolation method is used to unify the point drawing frequency between multiple trajectories. By setting the delay time, the time synchronization optimization is realized under the condition of asynchronous multi-locus rendering. In addition, by adding auxiliary line, the problem of drawing the trajectory of 180-degree longitude under Web Mercator projection is solved skillfully. Finally, using the framework of Web Service, map slicing and double cache technology, the Argo data sharing service platform is established, which includes multi-condition query, sea area query, multi-track real-time rendering, etc. Interactive profile and other functional modules. The platform has been deployed in China's Argo real-time data center and is operational. It can quickly and conveniently provide Argo information and data services to domestic and foreign users, and is conducive to the sharing and use of Argo data. The research results can also provide a technical reference for the management of profile observation data with similar characteristics.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P715.2;P717

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本文編號：1914231