智能制造下智能教学系统Hadoop处理NetCDF数据的设备优化探讨

随着智能制造的快速发展,智能教学系统对大数据处理能力需求日益增长,Hadoop作为一种强大的分布式计算框架,其在处理NetCDF数据方面具有显著优势。围绕Hadoop在处理NetCDF数据中的作用进行深入探讨,首先探讨了智能制造下Hadoop在处理NetCDF数据方面的具体应用,其次提出了设备优化策略,旨在提升智能教学系统在智能制造环境下的数据处理效率和教学效果。

基于NetCDF数据模型的气象资料存储设计

随着气象观测手段和水平的不断发展和提高,出现了大量的、多种多样的气象资料可供业务及科研人员使用。但由于气象资料格式的不统一,为数据的共享和发布设置了障碍。针对该问题,考虑使用统一的NetCDF数据模型来表示多种多样的气象资料,并给出了格点、站点、雷达和遥感4种气象资料的NetCDF数据模型设计。

基于NetCDF的海底地形网格数据模型创建与调度

主要介绍了NetCDF的原理以及如何按照NetCDF的格式规则创建、快速调度网格数据的步骤和方法,并利用这些原理、步骤、方法,实现对海底地形网格数据的快速创建和调度,在此研究领域上提供一定的理论和实践基础。

基于R语言的NetCDF文件分析和可视化应用

气象领域目前有多种广泛应用的气象数据分析和可视化工具集,包括GrADS、NCL、CDO和IDL等。R语言是一种由统计学家开发的统计计算和绘图的语言和环境,具有大数据处理的能力。R语言数量众多的扩展包为R语言用于海量气象数据分析和可视化提供了强有力的支持。基于R语言对NCEP发布的数据集进行了统计分析和可视化,展示了R语言在气象数据处理和可视化方面的应用。结合R语言提供的贝叶斯统计扩展包和高性能并行计算扩展包探讨了R语言在气象数据处理和可视化应用方面的广泛前景。

基于VC++平台的相控阵天气雷达NetCDF数据读取与产品显示

介绍相控阵雷达的特点、NetCDF数据文件结构、VC++程序读取NetCDF存储的相控阵天气雷达数据和产品的生成,重点探讨NetCDF的文件结构和其数据读取的过程。使用美国新改装的相控阵天气雷达与常规多普勒天气雷达在2004年所做的一次同步观测试验获取的NetCDF数据,在VC++平台下编写程序,完成对NetCDF数据读取及雷达产品显示,借助生成的产品,通过具体实例比较和分析了两部雷达各自的性能特点。

NetCDF格式数据的创建及应用

NetCDF是一种面向数组型数据的描述和编码标准,用户可以借助多种方式方便地管理和操作NetCDF数据集。通过介绍NetCDF的原理以及按照NetCDF格式规则创建、快速调度网格数据的步骤和方法,并利用这些方法进行实例测试,可为今后NetCDF的应用研究提供一定的理论和实践基础。

基于NetCDF的国产新型气象雷达基数据通用编码试验

为归一化处理国产新型气象雷达数据存储格式,提高雷达数据共享与交换效率,兼容不同厂家不同型号雷达多样性数据格式的同时保留其内在的差异。基于NetCDF编码原理设计雷达基数据NetCDF存储模型,在Visual C++开发平台支持下,开展国产新型气象雷达格式编码和解码的试验。结果表明:1NetCDF编码方式可作为国产新型气象雷达基数据通用编码方式,在合理地利用不同厂家不同型号雷达数据格式内在差异的同时进行统一编码,有利于进行雷达数据的交换。2NetCDF格式编码雷达基数据,继承以雷达径向信息为基本结构的存放形式,面向存储单元本身(数组),通过编码维数、变量、属性和数据4个子域,构成自描述式的NC文件,用户可借助库函数实现"自动"解码。3NetCDF格式编码前后的雷达数据文件大小差异较小,差异幅度与原始数据文件大小无关。

基于NetCDF的数据交换平台研究

针对异构海洋观测数据交互困难的问题,提出基于NetCDF的海洋观测数据交换格式,定义海洋观测数据交互规范,实现海洋观测数据灵活装载和随机访问。基于此,设计海洋观测数据交换平台框架,通过分层架构模式实现海洋观测数据用户"一站式"访问。最后,开发原型系统加以验证。

NetCDF物理海洋数据云存储技术研究

物理海洋数据具有多维、时空和海量等特征,主要以NetCDF结构化文件格式进行存储。然而,在分布式环境中,结构化文件存在数据块寻址困难、边界不易判定等问题,制约着大数据场景下的存储及应用。论文设计基于HDFS+Spark的NetCDF物理海洋数据云存储方案,首先采用HDFS分布式存储技术存储和管理物理海洋数据;并设计基于Spark并行计算框架的数据分片方案,复写读取接口获取分布式环境下的NetCDF文件数据块地址,实现了物理海洋数据的高效率存储与查询分析。选取中国海域100 a时长的物理海洋数据进行波高-周期散布图统计实验。结果表明:在数亿级记录数条件下,文中方法可将查询分析耗时由集中式文件存储方式的2300s缩短至50s内,效率较集中式文件存储方式提升95%以上,验证了该方法的正确性和有效性。

基于NetCDF气象数据可视化分析

在当前大数据、人工智能的时代,人类对大气的探测手段越来越多,每天获取的数据也在呈爆炸式增长。随着科学计算可视化技术的不断发展,凭借计算机强大的数据处理能力,人们对于海量数据处理的方式也越来越多。该文首先利用MATLAB绘制气象流线切片图,然后基于Panoply软件对NetCDF格式的气象数据进行可视化操作,分别制作气温变化的一维和二维分布图以及风场变化的联合分布图,最后实现东南亚地区某个时间段的地表平均风场变化的可视化。

基于NetCDF数据的流线生成算法简析

NetCDF数据格式是一种主要用于存储气象科学记录的文件格式标准,其结构包括变量、维度和属性三个部分。本文中将NetCDF数据用于存储海洋流场数据,并根据数据格式特点,从转换数据、映射生成原始数据矩阵开始,利用相关软件读取、提取、分析、可视化表达海洋流场。在海洋流场矢量化表达中,流线生成算法是表达过程中最为关键的一步,流线的疏密程度、方向、长短以及弯曲的平滑度均会影响到对洋流流向和流速的有效表达。流线起点终点的判断限制设定、生成区域流线后的有序筛选、标志方向的箭头安放、流线跨边界追踪等细节问题的算法策略同样会对结果产生不可估量的影响。通过对矢量场的可视化表达,以海洋流场为研究对象,流线生成算法可以为研究全球海洋环境的在特定历史时期和指定区域的变化趋势提供重要手段,因而同时具有非凡的科学意义和实际应用价值。

A Possible New Data Archive Format for EAST

A new possible data archive format for storing huge amounts of data for EAST control anddata acquisition system is presented. This new general-purpose data archive format is network-transparent, i.e, machine-independent and has been implemented in terms of XDR （eXternal Data Representation）. We test this format by using EFIT （Equilibrium Fitting） code on different operation systems, namely Linux and Windows, different processors, namely Sun and Pc, and different programs, namely in Fortran and C language. It can be easily used by different computers and different programming languages.

空间地理信息在JOPENS系统中的应用及优化

空间地理信息是JOPENS系统中不可缺少的一项技术,本文阐述了在JOPENS系统中空间地理信息技术在地震学中的应用,利用空间基础数据和算法进行地震定位辅助计算、地图数据存储、地震速报、空间位置展示、地震信息发布,以及在各项应用中的优化,使程序的响应时间、系统资源占用、系统运行效率达到最优。

通用气象数据格式转换工具METPAD设计与实现

气象数据是现代天气预报和气候预测业务的重要基础支撑,种类众多格式复杂,针对气象数据应用研究中缺乏便捷通用的格式转换处理工具的问题,设计开发了一种通用气象数据格式转换工具,采用Python开发算法工厂并调用第三方气象数据处理库集成实现气象数据的解读分析和格式转换,支持多种主要气象数据的处理,面向应用场景,提供命令行和可视化应用终端。该工具已在北京高性能计算机应用中心网站发布,并在数值预报模式中试支撑环境中部署应用。

气象大数据跨平台分析与应用技术研究

为了更好处理和应用诸如气象数值预报产品等非结构化的气象大数据，基于NetCDF技术实现了全序列气象数值预报产品原始格式解码、数据的格式转换以及生成符合各类数值预报产品特征的NetCDF格式的存储库，并将转换和重新组织的数值预报产品数据实时存储到相应的NetCDF库文件中；基于NCL（The NCAR Command Language）编程语言读取NetCDF库文件中的数据生成精度高、内容展现丰富的数值预报图形产品，并提供给业务用使用，业务运行结果表明大数据处理技术的引入对气象大数据在业务中的应用具有一定的促进作用。

超大容量地震数据长期在线服务系统设计

超大容量地震数据长期在线服务系统是针对数字地震台网海量数据的长期在线服务需求而设计的,软件实现基于文件系统的数据自动存储、快速数据检索、数据格式转换等功能。阐明软件的设计思路和主要功能,介绍软件系统结构和波形数据自动检索方式等。

基于粒子的珠江口海流可视化方法研究

以珠江口海域为研究区域,设计了一种基于粒子的海流可视化数据预处理方法,即采用改进的点中心缓冲区抽稀算法对海流数据进行抽稀;利用海流数据矢量合成计算方法将海流点数据转换为粒子数据,设计特定JSON数据结构进行数据存储。完成数据预处理后,通过搭建海流粒子动态可视化展示平台读取JSON数据,实现了NetCDF格式的海流数据以粒子形式时空动态可视化效果,解决了海流可视化静态、不直观的问题。

海洋叶绿素a浓度动态可视化研究

为了实现叶绿素a浓度数据的三维动态可视化效果,针对海洋环境数据多维、多时间及多格式等特点,在全面分析NetCDF(network Common Data Form)数据模型的格式、存储的基础上,结合GPU(Graphics Processing Unit)与osgEarth三维地球虚拟场景,提出一套海洋环境中叶绿素a浓度的动态可视化方法。实验表明,该方法具有一定的可行性和高效性,为海洋环境数据的动态可视化与分析提供了强有力的可视化平台。

WRF模式气象数据可视化平台设计与实现

为了加强气象从业人员和研究人员对WRF模式产生的大量NetCDF格式气象数据的认识,方便气象数据共享,文中设计并实现一种基于Django的NetCDF格式气象数据可视化平台。该平台采用MTV的软件设计模式,使用Python丰富的第三方库完成专业气象图表的绘制。相比传统的气象数据可视化平台,该平台开发周期短、耦合性低、易于后期拓展维护,并融合多种Python的数据分析工具,可为用户提供更为专业的气象数据可视化服务。测试结果表明,该平台可极大方便查询分析NetCDF格式的气象数据可视化结果,提升用户对动态气象数据的直观把握。

ARGO遥感数据结构分析及快速读取方法

支持ARGO计划的地理信息系统平台能分析处理海量的海洋信息。但对ARGO数据结构进行分析和读取方法介绍的资料文献很少。在开发自主的支持ARGO数据的地理信息系统处理平台中,读取ARGO数据是一项最基本和重要的工作。在分析了ARGO数据物理存储结构后,给出了读取ARGO数据的方法实例。