气象资料业务系统(MDOS)使用手册 9787502965044 气象出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘莹，刘雯，闫荞荞 等 著

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店铺： 晚秋画月图书专营店

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502965044

商品编码：28259485479

包装：平装

出版时间：2017-02-01

基本信息

书名：气象资料业务系统(MDOS)使用手册

定价：58.00元

作者：刘莹,刘雯,闫荞荞 等

出版社：气象出版社

出版日期：2017-02-01

ISBN：9787502965044

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　 因现代气象业务的发展对气象资料完整性、时效性和质量提出了十分迫切的需求，根据中国气象局《关于开展基础气象资料发展与改革专项工作的通知和《关于下发实时历史地面气象资料一体化试点实施方案的通知的要求，中国气象局组织开发了气象资料业务系统（简称MDOS）。该系统部署在省级，主要由快速质量控制系统、数据入库系统、质量控制系统、统计处理系统、业务操作平台、报警系统、文件上传系统、消息收发系统、数据库维护系统9个系统组成。为省级数据处理人员提供一个数据处理业务平台，实现对地面资料进行自动质量控制和疑误信息的融合，实现疑误数据的查询反馈与处理，实现“国家-省-台站”数据同步、基础数据产品实时滚动更新服务，以满足现代气象业务对气象资料在完整性、时效性、一致性和高质量的要求，提高地面气象资料的应用能力。本操作手册旨在对“气象资料业务系统（MDOS）”系统流程和系统功能进行描述，帮助省级数据处理员掌握该系统的使用方法。本书共15章，分别从系统流程、软件功能、系统操作和问题解答4个方面全方位地阐述MDOS。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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气象资料业务系统（MDOS）使用手册 ISBN： 9787502965044 出版社： 气象出版社 书籍简介 本书籍作为《气象资料业务系统（MDOS）使用手册》的配套或相关出版物，旨在深入探讨气象数据处理、服务与应用领域中，与MDOS系统侧重功能互补、技术栈衔接或理论基础支撑的其他关键方面。本书聚焦于气象信息服务的全生命周期管理，特别是侧重于下一代气象数据标准、智能分析模型构建、以及面向特定行业（如农业、能源、交通）的定制化气象服务接口设计。 第一部分：气象数据治理与标准演进 本部分首先对当前全球气象数据治理的现状与挑战进行了详尽的分析。在MDOS系统主要负责基础数据采集、存储和分发的基础上，本书着重探讨了WMO（世界气象组织）最新发布的GRIB2及BUFR数据编码标准的深入应用与实践。 高级数据模型解析： 详细阐述了如何将复杂的、多维度的气象观测数据（如探空、雷达、卫星遥感数据）映射到现代数据库结构（如时空数据库、NoSQL优化存储）中，确保数据的完整性和可追溯性。 质量控制（QC）的深度集成： 区别于MDOS内置的基础校验，本书引入了基于机器学习的异常值检测算法在数据预处理阶段的应用。内容包括如何训练深度学习模型识别传感器漂移、地物遮挡导致的误差，以及如何将QC结果有效地元数据化，以供后续应用层调用。 数据共享与互操作性协议： 鉴于气象数据日益开放的趋势，本书重点介绍了THREDDS (Thematic Real-time Environmental Distributed Data Services) 服务器的配置与高级功能实现，特别是如何利用OGC标准（如WCS, WFS）提供对原始和再分析数据的即时访问，确保与其他非气象专业系统的无缝对接。 第二部分：面向高性能计算的气象产品生成 MDOS系统通常处理常规业务数据流，而本手册则深入到高分辨率数值天气预报（NWP）模型的后处理与产品定制化生产环节。 NWP后处理流程优化： 详细讲解了动力降尺度技术（如统计降尺度、物理参数化改进）在实际业务中的部署策略。重点分析了如何利用GPU加速技术对WRF（Weather Research and Forecasting Model）或IFS（Integrated Forecasting System）等主流模型输出进行快速插值、范围裁剪和变量转换。 集合预报（Ensemble Forecasting）的解读与应用： 介绍了集合预报数据的结构特点，以及如何利用概率预报方法评估预报不确定性。书中提供了多个案例，演示如何从集合成员中提取百分位数值（如P10, P50, P90），并将其转化为对用户具有直接决策价值的风险指标。 云原生与弹性计算： 探讨了在公有云或私有云环境中，部署气象产品生成服务的容器化（Docker/Kubernetes）策略。内容涵盖了如何根据预报时效和数据量动态伸缩计算资源，实现成本效益最大化的产品生成流水线。 第三部分：行业专业气象服务的构建与部署 本部分超越了基础的气象要素展示，专注于如何将处理后的气象数据转化为特定行业用户所需的嵌入式决策支持信息。 能源行业应用： 重点分析了风电场选址的气候评估数据准备，以及短期风速、负荷预测的集成方案。书中提供了如何结合微气候模型输出，为新能源预测提供精细化修正的算法详解。 智慧农业集成： 介绍了如何将土壤湿度、作物需水量模型与气象预报数据相结合，生成农田尺度的精准灌溉建议。涉及的重点技术包括遥感影像数据与地面观测数据的融合技术。 交通运输安全保障： 聚焦于机场终端区的低能见度天气预报服务。详细描述了如何整合能见度观测、云高数据和对流活动预警，构建实时、局地化的低空飞行条件评估系统。 第四部分：系统安全、维护与未来展望 最后，本书讨论了气象数据服务系统的长期可持续性问题。 数据生命周期管理（DLM）： 提出了针对历史气象数据归档和销毁的策略，确保满足法规要求的同时，优化存储成本。 系统审计与合规性： 讲解了如何在数据服务链路上实现不可篡改的日志记录，以便应对监管审查，特别是在涉及公共安全或商业合同的气象服务中。 未来技术预研： 展望了量子计算在数值天气预报初值敏感性分析中的潜力，以及区块链技术在数据溯源与版权保护方面的潜在应用，为气象信息服务的未来发展指明方向。 本书适合于从事气象业务、数据工程、高性能计算的专业技术人员、气象科研人员以及相关行业（如金融、保险、能源）中负责数据采购与应用的高级工程师和决策者参考阅读。它不直接是MDOS系统的操作指南，而是构建在MDOS基础之上，实现气象数据深度价值挖掘和行业化转化的技术路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻印象，是它作为一份“官方记录”的价值远大于其作为一本“实用指南”的价值。它像是一份为审计或系统版本追溯准备的档案，精确地记录了系统在特定时间点的技术规格和模块划分，具有很强的时效性（当然，这种时效性也意味着它很快就会过时）。然而，对于一个试图快速上手并解决实际工作中遇到的棘手问题的操作人员来说，这本书提供的帮助微乎其微。它没有提供任何章节侧重于“故障排除指南”或“常见问题解答（FAQ）”，这些往往是用户在实际操作中查询频率最高的内容。当系统出现一个意料之外的报错时，翻阅这本书几乎无法提供任何有效的线索，它只会告诉你这个报错代码在哪个模块定义，而不是告诉你如何根据上下文来修复它。这使得这本书更像是一个需要被封存在图书馆深处的参考资料，而不是一个放在办公桌上随时可以翻阅的得力助手。因此，我更多地将其视为了解系统“是什么”的书籍，而不是学习如何“使用它”的书籍，两者之间的巨大鸿沟，使得它的实用价值大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版的角度来看，这本书也透露出一种朴素到近乎简陋的气息，这或许能反映出其诞生的时代背景，但对于现代用户来说，阅读体验确实是一个挑战。字体选择和行距的处理，使得大段的文字阅读起来相当费力，尤其是那些包含大量编号列表和嵌套从句的长句，它们像密集的文字墙一样压迫着读者的视线。更让人抓狂的是，图表的缺失和质量不高。对于一个依赖视觉辅助来理解复杂数据流和接口定义的系统来说，缺乏清晰、高质量的流程图简直是不可原谅的疏忽。书中的一些示意图，如果用“示意”来形容都显得有些抬举，它们大多是简单的方框加箭头，而且很多关键步骤的连接关系，仅靠文字描述完全无法理清。我不得不经常停下来，自己动手在草稿纸上重新绘制系统调用关系图，才能勉强跟上书本的思路。这种需要读者自我“重新加工”内容的阅读体验，极大地增加了学习的摩擦力，让人觉得出版方在内容编辑和设计优化上投入的精力远远不够，最终交付给用户的，是一份勉强能用的、但阅读舒适度极低的文本资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，如果用一个词来形容，那就是“官方而冰冷”。它似乎完全没有考虑到读者可能存在的学习曲线和知识背景差异。作者（或者说编写团队）显然对系统本身了如指掌，但他们似乎忘记了，很多用户可能只是被分配来操作某个特定模块的，并不需要了解整个系统的设计哲学。整本书的语调始终保持着一种不容置疑的、教科书式的陈述，几乎没有任何尝试去“引导”或“说服”读者去理解某个步骤的必要性。例如，在描述如何配置新的数据源时，它直接列出了参数名称和允许的数值范围，却遗漏了对这些参数选择背后业务逻辑的解释。为什么这个传感器的采样率必须是五分钟而不是十分钟？在系统层面有什么影响？这些关键的“为什么”被完全跳过了。这种处理方式使得阅读过程变得非常机械，读者需要做大量的外部知识储备来填补书本留下的空白。读完一章，我感到知识点是零散的，而非内聚的。它成功地记录了“如何做”，但却遗憾地未能深入探讨“为什么这样做更好”，从而削弱了用户对系统操作的内在理解和信任感。

评分☆☆☆☆☆

这本手册翻开的时候，扑面而来的是那种特定年代技术文档的严谨和一丝不苟，但阅读体验却远超预期地枯燥。我原本以为，作为一部“业务系统”的使用指南，它至少会在流程图和实际案例上多下功夫，好歹能让人对这个“MDOS”系统有个直观的认识。然而，它更像是一本堆砌了大量专业术语和系统层级定义的字典，每个章节都像是把操作系统底层架构的概念原封不动地搬了过来，再用气象领域的行话重新包装了一下。比如，关于数据输入模块的描述，光是数据校验的步骤就能写上整整三页，全是各种代码和错误码的罗列，几乎没有提供一个实际操作中可能会遇到的，需要用户灵活处理的“边缘情况”的解决方案。对于一个刚接触这个系统的初级用户来说，这简直就是一场灾难，你感觉自己手里拿着的是一本为资深架构师准备的参考书，而不是给日常操作人员准备的“使用手册”。想通过它学会如何高效地完成日常的气象数据处理工作，恐怕得先花上数倍的时间去解码这些晦涩的文字，而不是真正去操作软件本身。阅读过程中，我多次停下来，试图在脑海中构建出一个实际工作界面的模型，但书本上的描述总是停留在概念层面，像是在描述一辆从未见过的汽车的发动机蓝图，而不是教你如何发动和驾驶它。这种理论上的深度与实践操作上的缺失，让整个阅读过程显得异常乏力，更像是在完成一项艰巨的学术任务而非学习一项实用技能。

评分☆☆☆☆☆

深入研读这本书后，我最大的感受是，它在试图涵盖的范围过于庞大，结果导致任何一个具体功能的介绍都显得肤浅而零散。气象数据处理涉及的环节繁多，从原始观测数据的接收、清洗、存储、到最终产品的生成和发布，每一步都需要细致的指导。然而，这本书的处理方式更像是给出一个非常宏大但缺乏细节的路线图。譬如，在谈到历史数据归档和查询部分时，它花费大量篇幅描述了数据库的逻辑结构和索引设计原则，这无疑是技术层面的高深见解，但对于需要快速检索过去某个特定时间点台风路径数据的操作员来说，这些信息几乎是噪音。他们需要的更像是：“如何输入日期范围，系统会优先查询哪个缓存区，如果未命中，如何使用高级查询语句进行跨库搜索？” 这种实用性的指导在书中极其罕见。我发现自己不得不频繁地在书本的章节之间来回跳转，试图拼凑出一个完整的操作流程，但每次都像是在解一个没有对应图纸的立体拼图。这种结构性的缺陷，使得这本书在作为工具书的实用性上大打折扣，它更像是一份系统设计文档的浓缩版，而不是一个能让人在实际工作中快速找到答案的“救急”手册。对于需要依赖此系统完成每日任务的人而言，这种“知其然不知其所以然”的阅读体验，效率低下得令人沮丧。