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该系统以微机为中心，可采集和处理大气湍流设备以数字量或模拟量方式输出的数据，并将数据记录在数字式盒式带上或软盘上。系统中可使用Ｚ８０系列的微机或者ＩＢＭ ＰＣ系列微机。该系统与国外用于同目的的系统相比，具有造价低、轻便灵活、适合于野外工作，既能现场检查与实时处理数据，也能用到其它微机或中小型机上处理数据等优点，达到国外同类系统的先进水平。

针对东亚地区传统气象观测站不能满足水文、非点源污染等下游用户开展大尺度高精度水量、能量平衡过程研究的困境，及国际部分再分析数据集在我国存在偏差等问题，南京信息工程大学、国家气象信息中心、中国水利水电科学研究院等单位共同合作，利用变分同化、质量控制、优化插值等系列繁杂技术开发了SWAT模型中国大气同化驱动数据集（The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model, CMADS）。该数据集旨在为我国气象下游用户（水文水资源、面源污染及防灾减灾等领域）解决并提供一套具有统一规程、同化更多再分析数据源、利用我国本地大量观测站同化订正，可靠的模式气象输入数据。2016年以来，CMADS数据集研发团队通过开展变分同化、质量控制、优化插值等一系列繁杂工作，完成了对东亚区域40年（1979—2018年）多种流行再分析数据进行融合及本地化订正工作，成功将本地化的CMADS网格气象产品二次生产为面向水文、环境等下游用户所需的高精度模式气象输入产品，显著提高了用户科研数据精度及工作效率。 CMADS是我国最早且唯一利用多重网格变同化算法及大数据技术将40年（1979—2018年）国际流行的多源大气再分析场数据实现本地化订正，并二次生产为水文、环境等下游领域所需要的高分辨率模式驱动数据集。CMADS概念及主要科技创新如图1所示。首先，CMADS格网数据集（CMADS-GRID）采用先进的多重网格变分（STMAS）分析同化算法，结合我国地面气象自动观测站、CMORPH（CPC MORPHing technique）降水、MERRA2（Modern Era Retrospective-Analysis for Research）降水，及ERA5/ERA-Interim背景场（其中，CMADS数据集2008—2016年同化源融合了国家气象信息中心CLDAS强迫场），建立了40年（1979—2018年）CMADS气候格网数据集（CMADS-GRID）。其次，基于CMADS-GRID驱动陆面模式CLM 3.5（Community Land Model 3.5），进行陆面数值模拟实验，循环10次进行预热期（spin-up）模拟，得到基本稳定的模式初始场，结合全国土壤温度观测站验证工作，建立了土壤温度高精度陆面分量数据集（CMADS-ST）。最终，基于40年大气驱动格网数据集（CMADS-GRID）及土壤温度数据集（CMADS-ST），利用大数据技术，通过质量控制、数据重算、优化插值，格式转换及水热平衡物理一致性检验等大量工作，为下游用户建立了一套覆盖整个东亚地区（0°N～65°N，60°E～160°E），具有统一规程虚拟台站（经纬度，高程）的40年CMADS系列数据集。 CMADS系列数据集跨度为1979—2018年；覆盖区域0°N～65°N，60°E～160°E；时间分辨率为逐日；在空间分辨率方面，CMADS V1.0版本为1/3°，CMADS V1.1版本为1/4°，CMADS V1.2版本为1/8°，CMADS V1.3版本为1/16°；提供数据格式包括NetCDF、dbf、txt；数据索引表为台站编号、经纬度、高程。 针对SWAT、VIC等模型用户，CMADS数据集提供要素有日平均相对湿度（%）、日24h累计降水量（mm）、日平均太阳辐射（MJ/m2）、日最高及最低2m气温（℃）、日平均10m风速（m/s）。针对其他用户，CMADS数据集提供要素有日平均大气压强（hPa）、日平均2m气温（℃）、日最高2m气温（℃）、日最低2m气温（℃）、日24 h累计降水（mm）、日平均相对湿度（%）、日平均太阳辐射（MJ/m2）、日平均比湿（g/kg）、日平均10 m风速（m/s）、土壤温度（K）。其中，土壤温度（CMADS-ST）为用户提供了10层（第1层0.007 100 635 21m、第2层0.027 924 999 6m、第3层0.062 258 575 1m、第4层0.118 865 065m、第5层0.212 193 4m、第6层0.366 065 8m、第7层0.619 758 487m、第8层1.038 027 05m、第9层达到1.727 635 26m、第10层2.864 607 1m）。 CMADS数据系列版本有3种。①CMADS大气驱动短序列版本（2008—2016年）：CMADS V1.0、CMADS V1.1、CMADS V1.2、CMADS V1.3。②CMADS大气驱动长序列版本（1979—2018年）：CMADS-L V1.0、CMADS-L V1.1、CMADS-L V1.2、CMADS-L V1.3。③CMADS-ST土壤温度版本（2008—2016年）：CMADS-ST V1.0、CMADS-ST V1.1、CMADS-ST V1.2、CMADS-ST V1.3。 首次利用多重网格变同化算法（STMAS），基于我国地面气象自动观测站，针对国际各类再分析产品（CMORPH、MERRA2、ERA5/ERA-Interim背景场）完成了我国境内本地化订正工作，建立了40年CMADS气候格网数据集（CMADS-GRID）。 首次利用40年CMADS-GRID大气格网驱动陆面模式CLM 3.5，建立了东亚地区40年土壤温度格网数据集（10层）。 首次基于40年大气驱动格网数据集（CMADS-GRID）及40年土壤温度数据集（CMADS-ST），结合团队发表在Nature的机器深度学习大数据技术、卷积神经网络优化插值等技术，完成质量控制、数据重算、优化插值、格式转换及水热平衡物理一致性检验等大量繁杂工作，将自主研发的40年大气（CMADS-GRID）及土壤温度数据集二次生产为可驱动水文、面源污染等下游模式的“虚拟台站”数据集，为我国气象再分析数据耦合驱动物理水文等模型提供了新方法（即高分辨率气象场驱动分布式水文模型），大幅度提升了模拟精度。

该成果针对大气边界气象资料信息化处理和多学科共享等问题，应用污染气象学、大气探测学、计算机科学和数理统计等的原理和方法，合理地解决了多形式原始数据归一化预处理和建库；适用于气象、环保、科研等对各类资料的标准化和深层次加工；数据的随机调用、处理和计算；多种语言程序一体化运行等。采用ＰＣ机，在国内首次研制出一套集资料、管理和科学计算于一体的供多学科共享的大气边界层气象资料数据库系统。该成果主要用于大气边界层和污染气象领域的研究、大气环境容量评估、保护和治理等，经气象、环保等行业使用，收到了很好的社会、经济效益。

千岛湖位于杭州市西郊淳安县境内，是中国面积最大的森林公园，因湖内拥有1078座岛屿而得名，景区内碧水呈奇，千岛百姿，自然风光旖旎，生态环境佳绝。千岛湖从1982年开始接待游客752人到2014年年接待游客达1005万人次，实现旅游经济总收入90亿元。随着千岛湖旅游业的迅速发展，一方面游客更加注重旅游的安全、品质以及舒适度，对旅游气象服务提出了更高的要求；另一方面，近年来旅游气象灾害频发，这些灾害给旅游环境、旅游设施及游客生命财产造成较大的威胁，旅游气象灾害已经成为气象和旅游管理部门越来越关注的问题。 淳安旅游特色在于山水之间，正是雷击事故高发的区域，全国各旅游景区的雷击伤亡事故更是敲响了警钟。该项目通过对淳安县历年来的雷暴数据进行分析、整理，按照相关系数分析，完成2014年后取消人工雷暴观测的雷暴日数统计，对比分析大气电场仪和闪电定位仪等自动设备观测近几年的雷暴数据情况，进一步做好相关数据分析，争取可以在以后的工作中，根据大气电场仪数据预判雷暴发生的概率，对预报气象服务、防灾减灾等工作提供科学依据，为淳安县旅游防雷安全提供气象保障服务。 研究内容包括：(1)收集、整理淳安县辖区内近60年来的雷暴数据情况及最近几年来闪电定位仪和大气电场仪数据(包括工程性和非工程措施)；(2)统计、分析、整理1959-2014年来淳安县(本站)主要雷暴日数，绘制月、年际分布变化图；(3)统计、分析、整理有自动监测设备以来的监测资料，绘制雷暴落区分布变化规律；(4)对比分析2014年改为自动观测以后人工与自动设备相比较的系统关系及进一步深化后续防御对策。

该项目以济南市为研究区域，综合归纳统计2010年以来MICAPS、NCEP等气象资料及空气质量监测数据，结合风雷达、温雷达、地面自动站三维立体实时气象场数据，构建符合本地特点的天气系统分型数据库、历史重污染个例汇总库、气象要素权重因子库，建立潜势预报模型，以修正数值预报模式偏差，提高预报准确率，实现济南市重污染过程预报预警。主要研究如下： 1.天气系统分型：普查自2010年以来的空气质量监测数据及历史气象资料，根据地面天气图、高空各层(925hPa、850hPa、700hPa、500hPa)环流形势以及济南市地理位置总结出全年影响济南地区的所有天气系统，并按季节划分天气系统类型。 2.建立天气型与污染物关系库： (1)结合划分出的天气系统类型，归纳不同季节不同天气系统类型下各空气质量等级出现的概率，建立基于概率预报的天气型与污染物关系库。 (2)归纳历年重污染过程所有天气系统，对其时空分布特点及影响区域高空环流背景的调整演变详细分析，找出重污染天气与大气环流形势之间的联系。最终建立符合济南本地特点的历史重污染个例汇总库。 3.筛选关键气象要素：基于天气系统分型数据库，将不同季节不同天气系统类型下的气象要素(包括风速、风向、温度、相对湿度、大气稳定度、气压、云量、光照时数、天气现象(沙尘、降水天气等))和同时期的SO₂、NO₂、PM10、PM2.5、CO、O₃六项污染物监测浓度值作为回归因子和预报量，采用逐步回归等统计分析方法，求得不同因子的回归系数，即因子在组合中的权重。对各种回归因子按一定显著性水平进行统计检验和筛选，将贡献不显著的因子剔除，以建立最优回归方程。 4.气象要素权重因子库的建立：通过气象要素权重因子库将各气象要素对空气污染扩散的影响程度定量化，直观得到影响不同污染物的主导气象因子；同时根据污染潜势预报方程的输出结果判定首要污染物的类别，以达到对未来3-7天空气污染的程度进行评价，对可能出现的重污染进行预先识别。 5.潜势预报建模： (1)依托天气系统分型数据库、历史重污染个例汇总库及气象要素权重因子库，建立大气环境质量潜势预报模型，输出空气质量等级概率预报和六项污染物的浓度预报，实现大气环境质量短期(1-3天)及中长期(3-7天)潜势预报。 (2)将风雷达、温雷达探测的近地面1000m以内的高分辨率气象数据纳入天气系统分型数据库、历史重污染个例汇总库及气象要素权重因子库，并实时更新，优化潜势预报模型，提高预报准确率。 6.潜势预报应用平台开发：开发空气质量潜势预报模型自动化人机交互系统，实现未来空气质量状况走势、是否出现重污染及重污染程度自动判定，大量实例资料查询展示，空气质量预报预警信息的发布等功能。 该项目能够实现济南市空气质量中长期预报预警，可有效降低重污染天气带来的经济及社会损失，减少环境空气污染对生态环境及人体健康的影响，为国内同类城市实现符合本地特点的潜势预报模型的建立、应用提供示范作用和重要的技术支持，其社会、环境和经济效益显著。依托该项目，研究组在国内重要期刊发表学术论文5篇。

一、课题来源及背景：该省气象大数据云平台“天擎”已经投入业务运行，除地面、高空、卫星、雷达等气象资料外，还完成了欧洲中心、美国、德国、日本、GRAPES等数值预报资料的接入。数值预报资料是中国气象局卫星广播或通过FTP方式从中国气象局下载到本省，同步到天擎数据库，按照天擎规范存储，并通过天擎API接口统一提供对外共享服务，但对数值预报资料的收集获取、天擎入库、共享服务等各环节缺少统一监控工具及告警能力。针对上述问题，该项目依托“天镜·浙江”监控平台众创式框架，遵循开放性建设原则和集约化管理办法，旨在开发完成一套系统对纳入天擎的数值预报资料进行全流程监控和告警。将数据全流程各个环节的资料文件个数、资料下载时间、文件大小与中国气象局FTP上的原始文件进行一一比对，资料下载延迟时间控制在10分钟以内，当任何一个环节出现问题时自动产生告警至天镜监控页面，并通过对接浙政钉发送告警信息至相关责任人，实现数值预报资料从获取、归集整理、存储到共享服务等数据流转全过程的一体化实时监控和靶向告警。 二、研究目的及意义：该项目旨在利用主流监控技术分析多种数值预报产品数据源，设计监控、告警模块，以Web形式实时监控数值预报资料收集、存储、共享服务情况，满足业务运维保障人员、气象预报人员、科研用户对数值预报资料的数据流转实时动态的查看需求，便于故障的及时处理，提高业务值班人员的工作效率，提升数据的可用性，确保预报科研人员获取资料的完整性和及时性。 三、主要论点论据： 1)通过天镜众创平台开发实现对天擎的数值预报资料的获取、数据存储、天擎服务接口调用情况的全流程监视。 2)流程故障时自动产生告警，对接天镜集中告警台，并通过浙政钉发送告警信息至相关责任人，实现靶向告警。 3)在Web页面实时展示资料流转直观状态，为用户提供方便快捷的查看方式。 四、创新点： ①以省级天镜平台为支撑，将多源数值预报资料归集流转全过程纳入统一监控，使“全生命周期监管控”理念覆盖数值预报资料的整个业务流程。不仅节省了开发维护成本，而且大大加强了省级集约管控力度，进一步规范业务流程。 ②建采用SparkStreaming实时分布式计算框架，实现全流程数据的处理计算，提供处理大规模实时数据流的能力，达到秒级时延，并具有可扩展，高吞吐量，容错的特点，改变传统计算模式，大大提高数据处理效率。 ③通过浙政钉对数值预报资料的归集、处理、共享服务全流程进行告警的推送，靶向到故障环节责任人，实现联动协同快速处置，简化流程，提高效率。 五、业务应用情况：利用该项目的研究成果，开发了一套基于B/S架构的数值预报资料一体化监控系统，实时监控数值预报资料数据流转情况，满足了值班人员的监控需求以及天擎用户对数值预报资料的及时性要求。该项目基于天镜众创平台开发建设，优化复用原有的分布式数据库及集中告警台等功能模块，避免了建设资金重复投入，造成资源浪费及功能重叠，同时保障集约化环境下的监控运维需求，解决了数值预报资料缺乏全生命周期监视的难题，极大地减轻了业务值班人员的运维压力，也提高了气象数据的传输质量和服务时效。 六、存在的问题：虽然该项目的建设解决了纳入天擎的数值预报资料一体化监控的问题，但是仍存在还不能完全适应监控业务需求的情况，主要体现在以下几个方面：一是增强新增资料的接入能力。由于每种资料的业务频次及监控规则等不尽相同，系统接入新型资料需要部分定制开发，尚未做到通用资料监视，新增资料接入需要一定的开发时间周期。希望以后可以通过简单的页面配置来实现新增资料快速接入，简单易操作，提高用户使用体验，这样有助于推广平台使用，真正做到业务集约化监视；二是告警方式比较单一，后期将根据业务需求推进企业微信、短信及语音告警方式，以满足不同用户的业务需求。

针对大数据发展建设，着力解决“信息孤岛”和资源浪费等问题，实现面向南宁市行业部门的本地气象产品数据接口的个性化动态配置与发布，有利于大数据与各行业进行数据整合，加快建设数字广西，高质量推进数字南宁建设，为南宁市的经济民生发展提供准确、及时的气象保障服务。 通过研究面向防汛、农业、旅游、交通和环保等行业的气象数据API技术，实现气象数据接口的动态配置与发布，同时为满足用户对气象数据的个性化需求，能够接受用户的个性化需求配置，主动推送用户关注的气象事件，提升相关行业与部门的响应速度。在气象数据共享中，针对实况及预警业务等时效性要求较高的数据改进服务方式，将数据的被动获取转变为主动推送方式，减小告警业务的服务时延。从气象服务供给侧监控、分析数据，当出现满足用户需求的情况时，能够主动地向用户推送所需的本地气象产品数据，使得气象产品数据API能够及时、更具针对性地为各行业、部门和公众提供智慧型气象服务。同时，基于政务云平台开放、共享等特点，统一规范的气象数据接口服务能够更有利于促进大数据共享，满足国家大数据发展战略的要求，推进大数据与产业融合的过程；各行业部门可结合自己的行业特点，在个性化的气象服务接口的支持下，开发符合自己行业要求的应急响应综合系统，继而实现气象服务与本地产业深度融合应用。

随着长三角地区经济快速发展和城市化进程加快，由大气污染所引起的雾霾等天气也越发引人关注。以长三角城市群复合污染、区域大气污染输送和光化学污染等科学问题和地方政府改善大气环境的迫切需求为科学切入点，通过大气环境观测站网建设、环境气象数值预报模式的建立，并结合大气边界层和卫星遥感资料的分析，研究了江苏地区雾和霾发生发展的特征和物理机制。面向江苏省防灾减灾和生态文明建设的需求，以“科研带动业务、平台承载业务、业务联动服务”为指导，形成了“观测-科研-业务-服务”完整链条。 建立了完整的大气环境观测站网和数据库。在长三角城市群的核心区域——金坛气象探测基地建立和开展温室气体、大气成分综合观测业务和大气环境边界层在线观测体系，获得该区域城市群本底大气成分及大气垂直状态的综合观测数据，完善了江苏区域性雾霾和重污染过程的数据库。 基于归一化方法研究了江苏雾和霾时空分布特征及社会经济发展对其影响。科学追溯了近年来不同发展阶段影响霾的重要因素，揭示城市和经济发展，工业废气及汽车尾气排放量增加，导致城市及周边形成城市热岛和干岛效应。 开展了新型探测资料（风廓线雷达、微波辐射计和激光雷达）在环境气象业务中的应用研究。获得了反映大气边界层内的通风情况的物理量、混合层高度及逆温层高度、厚度、强度等影响因子的动态分布特征和定量化判定指标。 基于卫星、地基AERONET和气象站点观测资料，建立长时间序列卫星遥感气溶胶产品资料集，并分析揭示了江苏地区气溶胶三维分布规律；利用全国多站点太阳光度计直接辐射和散射辐射数据，并基于Mie散射理论，对比分析了大气气溶胶光学和化学特征、开展了气溶胶粒子和雾微物理特征的研究。

该平台基于水科学数据融合中的数据采集、数据存储、数据计算、数据质量评估和数据传输的稳定性等关键技术，开发数据存储与共享模式，构建了水科学数据融合平台，基于先进的可视化技术，实现了数据分析、共享服务。针对水科学数据融合平台构建与数据共享中的技术需求，提出了多源异构数据的集成、存储、融合和共享方法，揭示水利大数据存储和共享模式、以及数据的时空规律，为水科学数据融合平台构建与数据共享提供科学合理的设计依据，为水利行业的管理和决策提供数据支撑和数据平台支持。 主要性能指标： 1.数据平台除支持一般结构性事务数据外，还支持Shapefile、GeoTIFF、NetCDF、HDF-EOS5、CSV等格式数据的接入； 2.对数据存储和数据查询的数据量支持能力≥15TB； 3.数据查询响应时间≤5s，平均时间在1～3s； 4.栅格数据和矢量数据等空间数据在Web地图上进行可视化展示时，加载速度≤10s； 5.支持超过300个并发访问能力。 适用范围：适用于水利行业大规模科学数据集构建，支撑流域水动力、水文、水环境、水灾害、水生态等问题科学研究和管理决策。

大气探测是大气科学的重要组成部分，是气象服务和大气环保的重要基础。大气微量气体组分是当前全球气候、环境和大气污染的重要影响因素，大气微量气体探测有助于人们对大气环境的理解和认识。基础研究表明，精确反演大气微量气体成分需要超高分辨率大气光谱观测。 空间外差光谱技术是一种新型超分辨光谱遥感技术，该技术具有超光谱分辨、高通量、无运动部件等优点，可在某一确定的波长范围内获得极高的光谱分辨率，能有效应用于大气微量气体遥感探测。然而，在空间外差干涉图信号处理与应用过程中遇到一些难题，如高精度光谱定标难度大、干涉图傅里叶变换光谱及目标反演精度不足等问题。针对此类关键问题，该项目组提出了空间外差光谱数据校正方法，提高数据处理及目标反演精度，有效支撑该技术的推广应用。该项目围绕空间外差光谱数据校正方法的关键技术问题开展理论与应用研究，取得了多项创新性成果。 创新点1：超光谱定标及辐射定标技术，解决空间外差光谱仪超光谱数据的定标问题，提高超光谱探测数据的可靠性，保障了空间外差光谱仪能准确获得目标辐射特征。 创新点2：基于目标信号模拟系统的整体定标技术，为空间外差光谱探测及定量反演提供依据和支撑。 创新点3：干涉图频域校正及相位校正技术，有效实现空间外差干涉图的畸变校正，提高空间外差干涉图相位校正精度，保障傅里叶变换光谱反演精度。 创新点4：空间外差光谱探测正演技术，辅助数据校正，有效提高光谱反演精度及目标识别能力。 该项目从2006年开始，历时14年，获得国家自然科学基金、广西自然科学基金、国家国防科技工业局民用航天预先研究协助课题等项目支持。在国内外行业主流期刊发表论文43篇，其中被SCI/EI检索的论文27篇，获授权国家发明专利2项，获授权实用新型专利5项。项目研究成果在中国科学院合肥物质科学研究院得到有效应用，成功应用于各类空间外差光谱仪探测系统。项目研究工作推进了空间外差光谱技术及相关系统在国家重点重大任务中的推广应用，提升大气环境监测能力水平，获得了广泛的社会效益。2018年5月9日，我国首颗高分辨率大气环境观测卫星-高分五号成功发射，卫星搭载了大气主要温室气体监测仪（GMI)载荷，即空间外差光谱仪探测系统。该项目研究成果成功应用于该系统中，完成了GMI系统的干涉图校正、反演等数据处理工作，尤其利用正演方法辅助数据校正，有效提高了反演精度，为我国实现全球主要温室气体探测反演提供重要支持。