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      互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用分析

      2016-03-17 09:45:30劉巍巍劉壽東范秋丹
      管理現(xiàn)代化 2016年1期
      關(guān)鍵詞:氣象資料

      劉巍巍 劉壽東 范秋丹

      (1.南京信息工程大學(xué),江蘇 南京 210044;2.中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心,北京 100081)

      互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用分析

      劉巍巍1,2劉壽東1范秋丹2

      (1.南京信息工程大學(xué),江蘇 南京 210044;2.中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心,北京 100081)

      運(yùn)用比較研究法和個(gè)案研究法,分析了氣象數(shù)據(jù)的特征及其在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用效果;總結(jié)歸納出氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的3個(gè)創(chuàng)新;即思維創(chuàng)新、價(jià)值創(chuàng)新、數(shù)據(jù)創(chuàng)新;并提出讓氣象數(shù)據(jù)“發(fā)聲”和強(qiáng)化氣象和行業(yè)的相關(guān)性研究是氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。

      氣象數(shù)據(jù); 氣象服務(wù); 互聯(lián)網(wǎng); 大數(shù)據(jù)

      2008年《Nature》出版了“Big Data”??痆1],從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、超級(jí)計(jì)算、環(huán)境科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等多個(gè)方面介紹大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)?!禨cience》也在2011年推出數(shù)據(jù)處理“Dealing with Data”??痆2],討論大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)和大數(shù)據(jù)科學(xué)研究的重要性。而隨著經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)動(dòng),BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)是國(guó)內(nèi)最早開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

      2014年5月27日,中國(guó)氣象局與互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里巴巴集團(tuán)建立云平臺(tái)戰(zhàn)略合作,共同挖掘氣象數(shù)據(jù)的深層價(jià)值,正式開啟了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的大門。2014年11月,第六次全國(guó)氣象服務(wù)工作會(huì)議提出“發(fā)揮氣象事業(yè)單位和企業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新主體作用,推動(dòng)高時(shí)空分辨率氣象服務(wù)數(shù)值模式應(yīng)用技術(shù)、基于影響的氣象預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、新媒體等新技術(shù)新手段的應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新。”至此,“大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、新媒體”等具有時(shí)代意義的概念被提升到氣象數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用層面,氣象服務(wù)不再僅僅停留在天氣預(yù)報(bào)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)應(yīng)用,而是運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維,利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),開展氣象大數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用分析,實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)新的價(jià)值突破。

      一、大數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)特征比較

      (一)大數(shù)據(jù)的定義及特征

      2010年,Apache Hadoop組織將大數(shù)據(jù)定義為:“普通的計(jì)算機(jī)軟件無(wú)法在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)捕捉、管理、處理的規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集”。全球知名咨詢公司麥肯錫給出的定義是: 大數(shù)據(jù)是指大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集[3]。

      隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的迅速發(fā)展,其特征也從原來(lái)的3v、4v發(fā)展到現(xiàn)在的5v:數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,處理速度(Velocity)快,數(shù)據(jù)種類(Variety)多,數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity),商業(yè)價(jià)值(Value)大。大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的信息隱藏在海量數(shù)據(jù)之中,想要從海量數(shù)據(jù)中尋找到所需信息,就要通過(guò)高效的計(jì)算方法完成數(shù)據(jù)價(jià)值提煉,這也是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需解決的難題。

      (二)氣象數(shù)據(jù)的定義

      氣象數(shù)據(jù)是反映天氣的一組數(shù)據(jù),分為氣候資料和天氣資料。氣候資料通常所指的是用常規(guī)氣象儀器所觀測(cè)到各種原始資料的集合以及加工、整理、整編所形成的各種資料。天氣資料是為天氣分析和預(yù)報(bào)服務(wù)的一種實(shí)時(shí)性很強(qiáng)的氣象資料。目前,由于數(shù)據(jù)安全性等因素限制,大部分開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用和研發(fā)的數(shù)據(jù)主要是氣象資料。

      氣象資料主要包括地面觀測(cè)、氣象衛(wèi)星遙感、天氣雷達(dá)和數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品等資料,占?xì)庀筚Y料的90%以上。另外,高空探測(cè)、農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)、沙塵和閃電觀測(cè)、風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)等資料也屬于氣象資料。但氣象數(shù)據(jù)的體量與互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融、保險(xiǎn)等行業(yè)的大數(shù)據(jù)相比至少低3個(gè)數(shù)量級(jí),所以說(shuō)氣象數(shù)據(jù)只是大數(shù)據(jù)的子集,具有大數(shù)據(jù)特征,但有其獨(dú)特性。

      (三)氣象數(shù)據(jù)的特征

      氣象數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的“子集”,有其獨(dú)有特征:

      1.數(shù)據(jù)體量(Volume)大,但數(shù)據(jù)量不會(huì)無(wú)限制擴(kuò)大

      占?xì)庀筚Y料90%以上的地面觀測(cè)資料、雷達(dá)和衛(wèi)星資料、數(shù)值預(yù)報(bào)資料雖然具有體量大的“大數(shù)據(jù)”特點(diǎn),但是仍有氣象數(shù)據(jù)自身的特性。地面觀測(cè)站數(shù)量和觀測(cè)頻次是根據(jù)氣象業(yè)務(wù)需求有計(jì)劃增加,而不是無(wú)限制,所以數(shù)據(jù)體量是可以控制的。目前,氣象雷達(dá)布網(wǎng)基本完成,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)全天候全國(guó)范圍內(nèi)的不間斷觀測(cè),可以滿足服務(wù)需求。雖然未來(lái)我國(guó)還會(huì)發(fā)射新的氣象衛(wèi)星,但是氣象衛(wèi)星資料在氣象部門有氣象衛(wèi)星業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)接收處理,并提供給專業(yè)氣象人員應(yīng)用分析,其數(shù)據(jù)始終處于可以控制管理的狀態(tài)。數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品資料是專門為預(yù)報(bào)員和科研人員做天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)使用的,不對(duì)外,因此也是可以控制的,未來(lái)也將始終如此[4]。

      2.數(shù)據(jù)種類(Variety)多,但來(lái)源和含義單一

      按照《氣象資料分類與編碼》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),氣象資料分為14大類,數(shù)百種小類。雖然氣象資料種類多,但每種資料所表示的信息含義都是單一的,如天氣現(xiàn)象、溫度、相對(duì)濕度、能見度、降水量、風(fēng)向風(fēng)力等都只是記錄某一個(gè)地區(qū)在某個(gè)時(shí)間的天氣信息,并且這些數(shù)據(jù)都來(lái)自氣象部門內(nèi)部的儀器觀測(cè)。這與網(wǎng)絡(luò)上的搜索詞條、網(wǎng)購(gòu)數(shù)據(jù)、社交信息等這些來(lái)源繁多的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有很大差異。氣象數(shù)據(jù)是氣象部門內(nèi)部對(duì)天氣信息的記錄,而大數(shù)據(jù)是人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的行為記錄。

      3.很難產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值,但有巨大的相關(guān)性商業(yè)價(jià)值(Value)

      正因?yàn)闅庀髷?shù)據(jù)的內(nèi)容單純且來(lái)源單一,也決定了其自身很難直接產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值,而是主要應(yīng)用于氣象業(yè)務(wù),即:天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測(cè)以及氣象服務(wù)。但是,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,農(nóng)業(yè)、交通、旅游、醫(yī)療、購(gòu)物、飲食等行業(yè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,進(jìn)一步厘清氣象條件對(duì)各行業(yè)的影響,并用于指導(dǎo)相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。因此,氣象數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)在與其有相關(guān)性的事物上。

      可見,氣象數(shù)據(jù)有其獨(dú)特性,氣象數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)和價(jià)值創(chuàng)新必須要與社會(huì)各行業(yè)龐大的大數(shù)據(jù)相結(jié)合,而不能獨(dú)立應(yīng)用。

      二、氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用案例及若干思考

      從1904年皮葉克尼斯提出天氣預(yù)報(bào)是一個(gè)物理初值問(wèn)題至今,在短短不到一百年的時(shí)間里,氣象數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。特別是近20年來(lái),氣象數(shù)據(jù)增長(zhǎng)了近千倍,氣象信息量越大,所蘊(yùn)藏的有效價(jià)值就越多,就越需要深入挖掘分析。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,氣象數(shù)據(jù)如何應(yīng)用就更為關(guān)鍵。

      2014-2015年,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)迅速崛起,“非常準(zhǔn)”、“航旅縱橫”、“滴滴打車”、“一畝田”等互聯(lián)網(wǎng)公司均與氣象部門建立合作,開展氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用。因此,本文以氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用為個(gè)案,總結(jié)分析氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用的效果、創(chuàng)新點(diǎn)及關(guān)鍵點(diǎn)。

      (一)“氣象+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用及效果

      天氣和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聯(lián)系尤為緊密,從播種到收獲,溫度、降水、日照、風(fēng)力、蒸發(fā)量等氣象因子對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)都有重要影響。2015年,一畝田與氣象部門建立“氣象+農(nóng)業(yè)”的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的合作協(xié)議。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)3個(gè)月的方案研究,最終確定“氣象+農(nóng)業(yè)”的應(yīng)用場(chǎng)景,包括以下3個(gè)方面:

      農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面:氣象數(shù)據(jù)可以幫助一畝田指導(dǎo)農(nóng)戶安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn),減輕因天氣原因造成的損失。以廣西崇左西瓜為例,由于西瓜喜熱,2015年開春后倒春寒天氣導(dǎo)致大量瓜苗凍死。常年的西瓜上市期,南方普降大雨持續(xù)十幾天,嚴(yán)重影響銷售,農(nóng)管家的交易平臺(tái)上西瓜周均價(jià)一直處于下行。通過(guò)分析氣象數(shù)據(jù),在連續(xù)降溫降雨前將天氣預(yù)警信息推送給產(chǎn)地用戶,有效地指導(dǎo)了農(nóng)戶安排生產(chǎn)銷售計(jì)劃,減輕了農(nóng)戶因天氣原因帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失,為農(nóng)戶帶來(lái)增收。

      物流運(yùn)輸方面:氣象數(shù)據(jù)可以幫助物流公司選擇最優(yōu)線路,確保交貨時(shí)間,提升運(yùn)輸效率、降低運(yùn)輸成本。以一畝田物流為例,與阿里巴巴一樣,一畝田采用“第四方物流”,即不建倉(cāng)庫(kù)不建車隊(duì),完全依靠社會(huì)運(yùn)力來(lái)解決。一畝田在物流方面同樣扮演的是一個(gè)“信息平臺(tái)”,向能提供物流服務(wù)的社會(huì)運(yùn)力開放,無(wú)論個(gè)人或者公司,都可以在一畝田的平臺(tái)上發(fā)布使用車輛或者提供車輛服務(wù)的信息。例如2015年上半年,南方地區(qū)強(qiáng)降雨天氣持續(xù),導(dǎo)致北方地區(qū)雞蛋積壓,極大的影響了雞蛋的品質(zhì)與銷量。一畝田“信息平臺(tái)”將天氣趨勢(shì)和預(yù)警信息推送給物流公司,負(fù)責(zé)物流調(diào)度相關(guān)人員提前安排產(chǎn)品運(yùn)輸,確保了交貨時(shí)間。

      銷售終端方面:氣象數(shù)據(jù)可以幫助消費(fèi)者預(yù)估市場(chǎng)供需價(jià)格變化,以便合理采購(gòu),既提供了精準(zhǔn)營(yíng)銷的參考,也增加了銷量。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)終端消費(fèi)者不僅有公眾,還有大部分用戶是公司,即與公眾日常生活緊密相關(guān)的采購(gòu)方,包括各種類型和層次的批發(fā)商、飯店、超市、深加工企業(yè)和出口貿(mào)易企業(yè)等用戶。一畝田力圖縮短中間流通環(huán)節(jié),通過(guò)強(qiáng)大的線上線下服務(wù)能力,解決了因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱而導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品流通效率低下和損耗嚴(yán)重的問(wèn)題,讓采購(gòu)更便捷,食材更新鮮。在這個(gè)過(guò)程中,向消費(fèi)端推送天氣信息,有利于采購(gòu)方評(píng)估采購(gòu)原料,制定采購(gòu)計(jì)劃,安排采購(gòu)進(jìn)度。

      (二)氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的創(chuàng)新點(diǎn)

      與傳統(tǒng)的氣象服務(wù)相比,氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有3點(diǎn)創(chuàng)新:

      思維創(chuàng)新:互聯(lián)網(wǎng)為氣象數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了新的契機(jī)和廣闊空間,數(shù)據(jù)應(yīng)用不再僅僅是天氣預(yù)報(bào)等基礎(chǔ)氣象服務(wù),而是基于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)和大數(shù)據(jù)間的相關(guān)性研究。

      價(jià)值創(chuàng)新:數(shù)據(jù)價(jià)值不再僅僅局限于“今天多少攝氏度”,還包括對(duì)氣象相關(guān)行業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)研究,挖掘所產(chǎn)生的商業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值,揭開了“今天多少攝氏度”背后的“面紗”。

      數(shù)據(jù)創(chuàng)新:數(shù)據(jù)應(yīng)用不再僅僅是千篇一律,而是從市場(chǎng)需求出發(fā),打造符合各行業(yè)特定需要的定制化氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用和精細(xì)化氣象服務(wù)。

      (三)氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)

      1.讓氣象數(shù)據(jù)發(fā)聲

      公眾普遍認(rèn)為,谷歌、亞馬遜及國(guó)內(nèi)的BAT等網(wǎng)站是大數(shù)據(jù)的先驅(qū)者,但事實(shí)上,政府才是大規(guī)模信息的原始采集者。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,知道“是什么”就已經(jīng)足夠了,完全沒必要知道“為什么”。所以,重要的不是現(xiàn)象背后的原因,而是現(xiàn)象是什么,要讓數(shù)據(jù)“發(fā)聲”。而氣象數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的“一員”,也需要通過(guò)創(chuàng)新性的應(yīng)用分析來(lái)釋放潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值。因此,讓氣象數(shù)據(jù)“發(fā)聲”是氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。

      但由于政府在獲取數(shù)據(jù)中所處的特殊地位,所以有些數(shù)據(jù)應(yīng)該具有保密性。2015年,中國(guó)氣象局建立氣象數(shù)據(jù)公開網(wǎng)站,氣象數(shù)據(jù)開始對(duì)公眾開放,即允許私營(yíng)部門和社會(huì)大眾訪問(wèn),得到了社會(huì)的一致好評(píng),也促進(jìn)了公眾進(jìn)一步了解并接受氣象數(shù)據(jù)的價(jià)值。但是使用氣象數(shù)據(jù)的一個(gè)原則是,少數(shù)可能會(huì)危害到國(guó)家安全或秘密的數(shù)據(jù)不能公開。

      2.強(qiáng)化氣象與行業(yè)的相關(guān)性研究

      大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析有兩個(gè)方向:一個(gè)是數(shù)據(jù)的處理與表示,主要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集、存取、加工和可視化方法;另一個(gè)是數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的提取和模式發(fā)現(xiàn),即數(shù)據(jù)挖掘[5,6]。通過(guò)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值和強(qiáng)化相關(guān)性研究,可以比以前更容易、更快捷、更清楚地分析事務(wù)。

      強(qiáng)化相關(guān)性研究應(yīng)用最好的例子是世界上最大的零售商沃爾瑪。沃爾瑪對(duì)包括顧客的購(gòu)物清單、消費(fèi)額、購(gòu)物籃中的物品、具體購(gòu)買時(shí)間和購(gòu)買當(dāng)日的天氣等歷史交易記錄大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析研究的結(jié)論是:每當(dāng)季節(jié)性颶風(fēng)來(lái)襲之前,不僅是手電筒銷售量增加,蛋撻的銷量也同時(shí)增加。因此,當(dāng)季節(jié)性風(fēng)暴來(lái)臨時(shí),沃爾瑪會(huì)把庫(kù)存的蛋撻放在靠近颶風(fēng)用品的位置,以方便顧客選購(gòu)從而提升銷售量。

      因此,對(duì)氣象數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),尋找與氣象相關(guān)性強(qiáng)的事物來(lái)應(yīng)用、深度挖掘氣象數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值是氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。

      三、結(jié) 論

      運(yùn)用比較研究法和個(gè)案研究法,分析了氣象數(shù)據(jù)特征及其在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用效果。結(jié)果表明,氣象數(shù)據(jù)有其獨(dú)有特征,主要體現(xiàn)在:數(shù)據(jù)體量大但不會(huì)無(wú)限制擴(kuò)大、數(shù)據(jù)種類多但來(lái)源和含義單一、很難產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值但有巨大的相關(guān)性商業(yè)價(jià)值。

      氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在:思維創(chuàng)新即運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)思維,開展氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)和大數(shù)據(jù)間的相關(guān)性研究;價(jià)值創(chuàng)新即開展“氣象+行業(yè)”大數(shù)據(jù)分析挖掘,創(chuàng)造氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用于行業(yè)的商業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值;數(shù)據(jù)創(chuàng)新即從市場(chǎng)需求出發(fā),研發(fā)定制化的氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品和精細(xì)化氣象數(shù)據(jù)。而在保證數(shù)據(jù)安全性的前提下,讓氣象數(shù)據(jù)“發(fā)聲”和強(qiáng)化氣象數(shù)據(jù)的相關(guān)性研究是氣象數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。

      [1]Nature.BigData[EB/OL].[2014-08-23].http://www.nature.com/news/pecials/bigdata /index.Htm.

      [2]Science.Special Online Collection: Dealing with Data[EB/OL].(2011-02-11).[2014-08-23].http: //www.Sciencemag.org /site /special /data /

      [3]Manyika J, Chui M, Brown B, et al.Big Data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity[EB/OL].[2014-09-02].http://www.mckinsey.com/insights/business-technology/bigdata_the_next_frontier_for_innovation.

      [4]沈文海.氣象數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)應(yīng)用”淺析[J].中國(guó)信息化,2014 (11).

      [5]王銳,任慶忠,基于改進(jìn)后數(shù)據(jù)包絡(luò)模型的省際環(huán)境效率評(píng)價(jià)[J].管理現(xiàn)代化,2015 (2).

      [6]王星.大數(shù)據(jù)分析:方法與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2013.

      [7]梅宏,王千祥,張路,等.軟件分析技術(shù)進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2009 (9).

      X324;TP391

      A

      1003-1154(2016)01-0064-03

      10.3969/j.issn.1003-1154.2016.01.021

      國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(40975072);江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(PADA).

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