气象数据集元数据
襄垣县地面气象观测数据质量控制方法与研究
襄垣县地面气象观测数据质量控制方法与研究摘要：气象观测数据是气象科学研究和气象服务的基础。
而气象观测数据的质量对于了解该地区的气象变化、提供准确的气象预报和为应对气象灾害具有重要意义。
基于此，本文将探讨襄垣县地面气象观测数据的质量控制方法和相关研究，仅供相关部门参考。
关键词：地面气象；气象观测；质量控制；襄垣县引言襄垣县位于中国山西省，气象变化多样，具有典型的北方气候特点。
地面气象观测数据是了解当地天气情况、气候变化和农业生产的重要信息来源。
这些数据包括温度、湿度、降水、风速、大气压力等多种气象要素，对于气象灾害预警、水资源管理、农作物生长等具有重要意义。
准确的气象数据是气象预报和灾害预警的基础。
气象数据可以帮助预测未来的天气状况，包括降水、温度、风速等。
这对于农业、交通、能源、水资源管理等各个领域都至关重要。
并且，气象观测数据对于了解气候变化和长期气象趋势也非常重要。
这些数据被用于研究全球气候变化、环境保护和可持续发展等方面。
不准确的气象数据可能导致对气象灾害的误判，从而危及公众的安全。
通过数据质量控制，可以减少这种风险。
对于气象科学家和研究人员来说，高质量的气象数据是开展科研工作的基础。
只有准确的数据才能产生有意义的研究成果。
因此，准确和可靠的气象观测数据对于科学研究和社会生活的重要性不言而喻。
为确保气象观测数据的质量，需要进行数据质量控制。
1襄垣县地面气象观测数据质量控制方法1.1设备维护与校准维护气象观测设备是数据质量控制的首要任务。
气象设备应该接受定期的检查和清洁。
积聚的尘土、雨水、或其他污染物可能会影响设备的准确性。
通过定期的清洁，可以减少这些不确定性。
如果发现设备损坏或不正常运行，及时更换或修复至关重要。
损坏的设备会产生不准确的数据，可能会误导气象预测和科学研究。
维护操作应该详细记录，包括维护日期、维护人员以及维护内容。
这些记录对于追踪设备状态和问题的历史非常有用。
并且设备的准确性需要定期校准，以确保其测量结果与国际标准一致。
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档1.数据集信息数据集中文名称：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料数据集代码：SATE_L3_EOT_MODIS_MWB_MO042N_GLB_V5数据集版本：Version 5.0数据集建立时间：200605302.数据来源：从Goddard Space Flight Center，Distributed Active Archive Center, NASA（美国国家航空航天局, Goddard分布式数据档案中心）引进。
ESDT（Earth Science Date Type） short name: MO042N, long name: MODIS/Terra Level 3 Global Ocean Mapped 4 KM Yearly Ocean Color and Sea Surface Temperature (SST) Flag Byte 2 CylEqDis.3.数据集实体3.1.数据集实体内容说明3.1.1.数据集实体文件名称：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料3.1.2.数据集实体文件的内容描述：该数据集是全球海表温度的特殊标识Byte1产品，以地球科学数据类型（ESDT）的形式存储在EOS核心系统（ECS）中。
数据集包括36个海色参数和3个海表温度参数。
海表温度参数变量分别是：由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的日间海表温度资料(D1)、由MODIS的22和23通道（中红外通道）反演的夜间海表温度资料(N2)、由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的夜间海表温度资料(N1)。
海色参数变量包括：412nm的总吸收系数、412nm规格化的背水辐射率、443nm的总吸收系数、443nm规格化的背水辐射率、488nm的总吸收系数、488nm规格化的背水辐射率、490nm (K490)的扩散衰减系数、531nm的总吸收系数、531nm规格化的背水辐射率、551nm的总吸收系数、551nm规格化的背水辐射率、667nm规格化的背水辐射率、678nm规格化的背水辐射率、865nm (tau 865)的气溶胶光学厚度、CZCS总色素浓度、MODIS总色素浓度、分开的颗石藻浓度、浮游植物吸收辐射(ARP)、富含藻胆红素的藻红蛋白浓度(PEB)、富含藻尿胆素的藻红蛋白浓度(PUB)、可利用的瞬时光合辐射(IPAR)、气溶胶辐射比(epsilon 531nm/667nm清水)、气溶胶辐射比(epsilon 765nm/865nm)、溶解的有机物在400nm的吸收 (gelbstoff)、叶绿素-a浓度(SeaWiFS计划的模拟算法)、叶绿素-a浓度(半分析算法)、叶绿素-a浓度(经验算法)、叶绿素荧光线高度、叶绿素荧光效率、叶绿素荧光原始资料、叶绿素在675nm的吸收系数、有颗石藻存在时修正的叶绿素色素资料等。
气象观测元数据要素信息
气象观测元数据要素信息1.观测站点信息：包括观测站点的名称、代码、坐标、高程、区域等。
观测站点的准确定位和地理位置信息对于气象观测数据的解释和分析非常重要。
2.时间信息：包括观测数据的时间范围、观测时间间隔等。
时间信息的准确性对于气象观测数据的分析和预报非常关键，同时还需要考虑观测数据的时效性和时空分辨率。
3.观测项目信息：包括气温、湿度、气压、风速、风向、降水量等。
观测项目的种类和数量取决于观测站点的配置和需要。
观测项目信息对于气象预报和气候研究等都起到至关重要的作用。
4.观测仪器信息：包括所使用的气象观测仪器的型号、精度、校准信息等。
观测仪器的准确性和稳定性直接影响观测数据的质量和可靠性。
5.数据采集和传输信息：包括数据采集设备和数据传输方式等。
数据采集和传输信息需要保证观测数据的实时性和完整性。
6.质量控制信息：包括数据质量控制方法、规范和标准等。
质量控制信息对于保证观测数据的准确性和可靠性至关重要。
7.数据格式信息：包括观测数据的存储格式和编码方式等。
数据格式信息对于数据的存储、传输和交换非常重要。
8.元数据管理信息：包括元数据的更新和维护方式，以及元数据的查找和使用等。
元数据管理信息对于保持元数据的完整性和准确性非常重要。
9.数据访问权限信息：包括数据的访问权限和授权方式等。
数据访问权限信息需要确保观测数据的安全性和合规性。
以上是气象观测元数据要素信息的一些主要内容，这些信息对于气象观测数据的收集、分析和利用非常关键，能够保证气象观测数据的质量和可靠性，进而提高气象预报和气候研究的准确性和精度。
气象数据集元数据的本体推理研究与实现
Ｋｅ ｏｄ ： ｔ ｔ ｍｅ ｏｏｏ ｃ ａ ￣ｃ ｏ ； ｂｅｔ ｏｉ ｔｄ ｏ ｔ ｏ ｙｓｍａｔ ｆ ｅ ｃ ｙｗ ｒｓ ｍｅ ｄ ａ ｔ ｒｌｇ ａｄｔｃ ｅｔ ｎ ｏｊｃ— ｒ ｎｅ ；ｎｏ ｇ；ｅ ｎ ｃｎｅ ｎ ｅ ａ ； ｅ ａ ｉｌ ａｏ ｉ ｅ ｌ ｉｉ ｒ
针对气象数据的特点 、共享工作 的需求以及相关
第２ ０卷 第 ２期
２ ０１ ２年 ４ 月
电 脑 与 信 息 技 术
Ｃ ｍｐ ｔｒ ａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｏ ｕｅ ｎ ｎｏｍａｉ ｅｈ ｏ ｏ
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文章编号 ：０ ５ １２ （０ ２ ０ － ０ ４ ０ １０ — ２ ８ ２ １ ）２ ００ － ４
Ｂａ ｅ ｎＭ ｅ ｅ ｒ ｌｇｃ ｌ ｔ ｅｓ ｓ ｄ ｏ ｔｏ ｏｏ ｉａ ａＳ ｔ Ｄａ
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气 象数 据集元数 据的本体 推理研 究与实现
罗 炜 ， 一 胡友彬 ， 孔华武 孔 ，
（ ． 军理工大学气象学院， １解放 南京
璐
５２ ０ ） １ １０
２ １０ ；．５３ 部 队装备部 ， １ １ １２ ２ ０ ７ 韶关
摘 要： 文章在介 绍气象数据 集特征的基础上 ， 用面向对 象的方法对气象数据集元数据进行对 象化 ， 出了包括元数据 运 提 类、 数据集标识信 息类等 １ ０个元数据类和表 示元数据元素域 的代码表类的构建方法 ， 并在元数据类的基础上运 用本体的 构建方法构建 了 元数据本 体， 最后利 用元数据本体进行语义推理并对文章的工作进行总结。
元数据的概念
元数据的概念元数据（Metadata）,即关于数据的数据,是对数据和信息资源进行描述的信息。
通常认为,元数据是为了更为有效地管理和使用数据而对它进行说明的信息。
所以元数据与其描述的数据内容有着密切联系,不同领域的数据的元数据在内容上差异很大。
地理空间数据的元数据是地理空间的空间数据和属性数据以外的描述地理信息空间数据集的内容、质量、状态和其它特性的一类数据,它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。
其中,对空间数据某一特征的描述,称为一个空间元数据元素。
空间元数据是一个由若干复杂或简单的元数据项组成的集合。
它与非空间元数据的主要区别在于其内容中包含大量与空间位置有关的描述性信息。
研究元数据的作用和意义元数据可用来帮助数据提供者和数据使用者解决数据转换、沟通和理解的问题。
归纳起来,元数据主要有下列几个方面的作用：1)、用来组织、管理和维护空间数据,建立数据文档,并保证即使其主要工作人员退休或调离时,也不会失去对数据情况的了解2)、提供数据存储、数据分类、数据内容、数据质量及数据分发等方面的信息,帮助数据使用者查询检索所需地理空间数据3)、用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心,提供通过网络对数据进行查询检索的方法或途径,以及与数据交换和传输有关的辅助信息4)、通过空间元数据,人们可以接受并理解空间信息,帮助数据使用者了解数据,以便就数据是否能满足其需求作出正确的判断并与自己的空间信息集成在一起,进行不同方面的科学分析和决策。
元数据是使数据充分发挥作用的重要条件之一。
它可以用于许多方面,包括数据文档建立、数据发布、数据浏览、数据转换等。
元数据对于促进数据的管理、使用和共享均有重要的作用。
元数据对于建立空间数据交换网络是十分重要的,往往网络中心通过设在中心的元数据库可以实时地连接各个分发数据的分节点元数据库,帮助潜在的用户找到其特定应用所需要的数据,实现数据共享。
一个完整的元数据系统通常包括三部分,即元数据标准、元数据管理工具和元数据库。
农业大数据-气象数据集内容和文件组织方式参照
农业大数据-气象数据集内容和文件组织方式框架索引2022年3月7日星期一1．文件命名规则表1农业气象观测数据上传文件命名规则农业气象观测数据文件命名上传文件作物要素数据文件Z_AGME_C_CCCC_YYYYMMDDhhmmss_O_CROP.txt自动土壤水分观测Z_ AGME_C_CCCC_yyyymmddhhMMss_O_ASM-FTM.txt基本气象要素数据文件SURF_YYYYMMDDhhmmss_P_AWS.TXT本站气压SURF_GLB_MUL_HOR-PRS-YYYYMMDDhh.TXT气温SURF_GLB_MUL_HOR-TEM-YYYYMMDDhh.TXT相对湿度SURF_GLB_MUL_HOR-RHU-YYYYMMDDhh.TXT降水SURF_GLB_MUL_HOR-PRE-YYYYMMDDhh.TXT蒸发SURF_GLB_MUL_HOR-EVP-YYYYMMDDhh.TXT风向风速SURF_GLB_MUL_HOR-WIN-YYYYMMDDhh.TXT日照SURF_CHN_SSD_HOR_YYYYMMDD.TXT气温、土壤相对湿度、降SEVP_NMC_GISP_S99_EATA20_ACHN_L88_PB_YYYYMMDDhh.JPG/GIF水距平等图片Z_NAFP_C_BABJ_ YYYYMMDDhh ss _P_CLDAS_NRT_CHN_0P0625_DAY-RSM000050- YYYYMMDDhh ss.nc MapGIS文件Z_SEVP_C_BABJ_ YYYYMMDDhh ss_P_SURF_CLI_CHN_MERGE_FY2_PRE_HOUR_GRID_0.10- YYYYMMDDhh ss.grd 2.上传文件参数说明单站上传文件（Z_AGME_I_IIiii_YYYYMMDDhhmmss_O_PPPP[-CCx].txt）和多站上传文件（Z_AGME_C_CCCC_YYYYMMDDhhmmss_O_PPPP.txt）有关参数说明如下：Z：固定代码，表示文件为国内交换的资料。
元数据技术在MDSS实时气象数据库系统建设中的应用
维普资讯
增刊
高峰等 ： 元数据技术在 ＭＤ Ｓ实时气象数据库系统建设 中的应用 Ｓ
２ ３
据种类 和所 对应 数据 日期信 息 。
３ 元 数据 的生成 和维 护
通过 软件 实现 以下 功能 ： （ ） 文本 文件 转成 Ｘ １将 ＭＬ文件 。 （） Ｘ ２ 将 ＭＬ文 件 描 述 的信 息 更 新 到相 应 的元 数 据表 中。
息。
（） ２ 帮助用 户更快 的搜 索和 定位 数据 ， 元数 据一
般 能为用 户和 管理者 提供一 个 如何访 问 数据信 息 的 可交 互 的模 式 ， 方便 用户 的查询 ； （） ３促进气象数据资源的有效利用 ， 避免重复建设 ； （ ） 进数 据管理 ， 录数 据制作 者 和责任 人 的 ４促 记 详 细信息 ， 护 知识产 权 。 保
维普资讯
第 ３ ， ４卷 增刊
２０ ０ ６年 ９月
气
象
科
技
Ｖｏ ． ４， ｕ ｐ １３ Ｓ ｐ ｌ Ｓｐ ０ ６ ｅ ．２ ０
ＭＥ ＴＥ ＯＲＯＬＯＧＩ、 ＣＩ （ＡＬ Ｓ ＥＮＣ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬ Ｅ ＯＧＹ
元数据技术在 ＭＤ Ｓ Ｓ 实时气象数据库 系统建设 中的应 用
图 １给 出建表 相关联 的元 数据 图 。从 图 １可 以 看 出创建 或维 护一 张数据 表 的过程 为 ： （） １ 从界 面上 选择 “ 数据 名称 ” 通过 Ｒ Ｓ ， ＤＢ Ｄ Ｔ ｐ 获得 “ ｙｅ 资料 别名 ” 。 （） ２ 根据 “ 料 别 名 ” 通 过 Ｒ Ｂ Ｓ Ｉｆ 资 ， Ｄ Ｄ ｎｏ可 得到 资料 的表 名 、 是否 需 要 建 分 区 以及 对应 的表 结 构 描述元 数据 表名 。 （） ３ 如果需 要 分 区 ， 据 “ 根 表名 ” 从 Ｒ Ｓ ， ＤＢ Ｄ Ｐ ｒ Ｉｆ ａｔ ｎｏ中可得 到创 建分 区所需 的信 息 。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各类数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库能够处理和分析的数据范围。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的定义和类型。
常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据、Excel电子表格中的数据等。
2. 半结构化数据：半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。
它具有一定的结构，但不符合传统的关系型数据库的模式。
常见的半结构化数据包括XML文件、JSON文件、HTML文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以文本形式存在，没有明确的结构和关系。
常见的非结构化数据包括文档、电子邮件、图片、音频、视频等。
4. 时间序列数据：时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，通常用于分析和预测趋势和模式。
常见的时间序列数据包括股票价格、气象数据、销售数据等。
5. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图像、音频和视频等多种媒体元素的数据。
这种类型的数据通常具有较大的体积和复杂的结构。
常见的多媒体数据包括照片、音乐、电影等。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于解释和管理数据的含义和属性。
它包括数据的来源、格式、结构、关系等信息。
元数据在数据仓库中起着重要的作用，帮助用户理解和使用数据。
在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型。
不同的源数据类型需要采用不同的数据抽取、转换和加载（ETL）技术进行处理和整合。
同时，还需要考虑数据的质量、一致性和安全性等方面的问题，确保数据仓库的可靠性和有效性。
总结：数据仓库的源数据类型包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、多媒体数据和元数据。
根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型，并采用相应的ETL技术进行处理和整合。
元数据的作用
元数据的作用
佚名
【期刊名称】《水利科技与经济》
【年(卷),期】2017(23)9
【摘要】元数据主要有下列几个方面的作用：（1）用来组织和管理空间信息，并挖掘空间信息资源，这正是数字地球的特点和优点所在。
通过它可以在广域网或因特网上准确地识别、定位和访问空间信息。
（2）帮助数据使用者查询所需空间信息。
【总页数】1页(P68-68)
【关键词】元数据;空间信息资源;数字地球;因特网;广域网;使用者;查询
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.气象台站元数据文件整编中可发挥口述档案的作用 [J], 刘霄;赵晓莉;李宏
2.发挥档案元数据核心集作用推进“互联网+档案”建设 [J], 田伟;韩海涛
3.元数据质量对图书馆信息管理工作的支撑作用 [J], 张剑
4.解析元数据在数字图书馆的组织与索引作用 [J], 杨英
5.元数据的作用 [J],
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《气象观测元数据 地面》编制说明
气象行业标准《气象观测元数据地面》编制说明一、工作简况（一）任务来源2017年8月22日，中国气象局政策法规司印发的《中国气象局政策法规司关于下达2018 年气象行业标准制修订及预研究项目计划的通知》（气法函〔2017〕39 号）中明确《气象观测元数据总则》（QX/T 39-2018）制定标准。
2018年10月，确定制定的《气象观测元数据地面》是《气象观测元数据总则》系列标准之一，项目编号为QX/T 77-2019。
本标准由全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会（SAC/TC507）归口。
（二）起草单位本标准由中国气象局气象探测中心牵头编制，协作单位包括四川省气象局、山东省气象局、北京市气象局、安徽省气象局等。
中国气象局气象探测中心是以气象观测业务为主体、科研为支撑的国家级基本气象业务单位，隶属于中国气象局。
主要承担综合气象观测系统站网设计、气象观测相关发展规划编制、综合气象观测系统建设及运行管理、气象探测装备的无线电频率资源应用技术研究与频率规划设计工作；承担气象观测标准和规范制定组织相关工作，协助开展标准规范执行情况检查工作，负责挂靠本单位的相关标准化委员会秘书处管理工作；负责全国气象观测质量评估、观测数据质量控制体系设计、质量控制业务入网审查、数据质量控制业务运行及管理相关工作，承担观测数据质量、设备运行、维护维修、全国仓储、观测产品应用情况等评估；负责全国气象装备计量的组织和管理工作；负责全国气象装备故障诊断和维修技术支持、大型装备的故障部件修复和国家级仓库采购计划编制、物资采购、出入库调拨等工作；承担综合观测技术和方法、设备、质量控制、产品和数据应用方法等方面的科研和技术开发工作，承担促进观测技术成果转化工作等；负责气象专用技术装备使用许可的业务技术审查工作，负责综合观测试验基地管理，组织开展综合观测试验、设备中间试验，负责观测领域相关实验室建设和运行工作；负责相关观测标准数据集建设及发布工作，承担综合观测数据产品制作和观测数据应用服务工作；承担观测领域国际合作相关工作，承担世界气象组织（WMO）亚洲区域仪器中心（RIC-北京）工作等。
基于气象数据集的元数据本体构建研究
息、时间标识信息、 地理覆盖范围信息、 垂直覆盖范围信息、限 制 信 息、 分发 信 ０ 元 数 据 予 集 ， 定义 了元数 据元 素所 用 ｇｌ个 并
到 的 字符 集代 码 、 据 集 分 类 代 码 、 任 人 职 责代 码 、 键 词 数 责 关
征 ， 类 可 以派生 出子 类 ： ） 消 息 和关 联 ： 父 ４ 消息使 对 象 之 间产 生 动态 交 互 ， 关联 表 达对 象 的 静态 联 系 。 而 图２ 关键词信息类
３ 象元数 据本体构建 气
３１ ． 本体构 建方法
本 体来 源于 一 个 哲学 概 念 ， 在计 算 机 科 学 领域 得 到越 来 它 越 多的 重 视 ， 且其 在 知识 智 能、 据库 设计 、 息模 型 、 息 而 数 信 信 查询 等 领域 都 得 到 了很 好 的运 用 。 目前 比较 重 要 的方 法 有 骨 架法 、 步 法 、 Ｏ Ｅ 等 。 过 七 ＴＶ 法 通
运 用 面 向对 象 的方 法 分析 气象 数 据 集 元数 据 ， 以发现 元 可 数据子集、 元数 据 实 体 、 数 据 元 素之 间呈现 出层 次 结 构 见 图 元 １元 数 据 子集 与元 数 据 实体 、 数 据 实体 与元 数据 元 素都 呈现 ， 元
出对象之 问的 “ 聚合 ” 关系， 而且每个个体的相对独立性和完
摘 要： 在介绍气象数据集特征 的基础上， 用面向对 象的方法对 气象数据集元数据进行对象化 ， 出了包括元数据类、 运 提 数据 集标识信息类等ｌ个元数据类和表示元数据元素域的代码表类的构建方法， ０ 并在元数据类的基础上运 用本体的构建 方法构
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档1.数据集信息数据集中文名称：中国地面气候标准值数据集(1981-2010年）数据集代码：SURF_CLI_CHN_MUL_19812010数据集版本：1.0数据集建立时间：201208162.数据来源：中国2160个国家基准、基本气候站地面月报信息化文件。
3.数据集实体3.1.数据集实体内容说明3.1.1.数据集实体文件名称：中国地面气候标准值数据集(1981-2010年）数据文件命名为：SURF_CLI_CHN_IIiii_MDAY_19812010[kYYYYyyyy].txt 日气候标准值SURF_CLI_CHN_IIiii_MMON_19812010[kYYYYyyyy].txt 月气候标准值SURF_CLI_CHN_IIiii_MYER_19812010[kYYYYyyyy].txt 年气候标准值3.1.2.数据集实体文件的内容描述：数据集为中国2160个基本、基准地面气象观测站1981-2010年,数据集包括气压、气温、空气湿度、云、降水、天气现象、能见度、蒸发、积雪、风、地温、冻土、日照等13个要素的日、月、年气候标准值。
3.1.3.特征值说明：数据集中特征值的定义参考了CIMISS内部技术规范，具体特征值信息见"Documents"目录下文件：SURF_CLI_CHN_MUL_19812010_Characteristic_Code.doc3.2.数据存储信息3.2.1.存储格式和读取：所有数据文件类型均为ASCII码文件，文件格式见"Documents"目录下文件：SURF_CLI_CHN_MUL_19812010_Format.doc3.2.2.数据集在介质中的放置存储介质及数量：光盘，1张。
存储目录结构：1) datasets：存放数据实体文件。
2) description：存放数据集说明文档。
3) documents：数据集台站信息、数据格式说明、特征值定义、分段说明文件、整编统计方法及统计项目。
1991~2020年中国地面气候值数据集研制
1991~2020年中国地面气候值数据集研制赵煜飞;廖捷;张强;陈杰;龚玺;石岩;石明远;杨笛;范邵华;周学东;曹丽娟;胡开喜【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2024(48)2【摘要】基于国家气象信息中心归档的中国地面观测数据,研制了1991~2020年中国地面气候值数据集。
数据集研制期间,对1991年以来的地面台站观测数据集元数据进行了系统的质量检查和核实订正。
在基于站址迁移信息对所有要素进行了分段处理基础上,基于非均一性检验结果完成了气温序列的分段处理。
依据人工、自动观测调整信息完成了能见度观测数据的分段处理,提供了一套与当前能见度观测方式一致、代表性更好的气候背景场。
采用傅里叶级数理论对气温、降水累年日值序列进行了谐波处理,在体现气象变量季节性转换的同时,避免了日与日之间的异常突变特征,具有更好的气候代表性。
最终建立的1991~2020年中国地面气候值数据集提供了中国2438个站点的气温、降水、气压、风向风速、相对湿度、水汽压、云、天气现象、能见度、蒸发、积雪、地温、冻土、日照共14个要素的气候背景信息,为天气气候业务提供了数据支撑。
【总页数】17页(P555-571)【作者】赵煜飞;廖捷;张强;陈杰;龚玺;石岩;石明远;杨笛;范邵华;周学东;曹丽娟;胡开喜【作者单位】国家气象信息中心;江苏省气候中心【正文语种】中文【中图分类】P467【相关文献】1.中国地面气候标准值数据集资料的快速检索工具2.四川省地面气象观测要素逐日值数据集3.中国地面均一化相对湿度月值格点数据集的建立4.全球地面降水月值历史数据集研制5.浙江省国家地面气象站分钟降水数据集研制因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国农业基本气象资料旬值数据集2
气象数据集元数据数据集标识信息数据集名称：中国农业基本气象资料旬值数据集数据集代码：AGME_AB1_CHN_TEN摘要：该数据集包含了1991年5月以来中国地面观测站的旬报基本气象段数据。
内容包括旬平均气温、旬平均气温距平、旬极端气温出现日期、旬极端气温（最高/最低）、旬降水量大于0.1毫米的天数、旬降水总量（毫米）、旬降水总量的距平百分率,旬风速大于17m/s的天数、旬日照时数、旬日照时数与多年平均值的比、旬降水量大于50毫米的天数、旬降水量大于25毫米的天数、旬最大积雪深度（毫米）。
数据质量数据质量描述：没有进行质量控制数据处理过程：为使两种不同来源的资料具有相同的格式和表示方法，我们以农气室提供的资料为蓝本，将实时接收的资料按此格式进行转换。
同时，为了兼顾使用上的习惯，对原格式亦进行了少量的修改。
主要是：1）原格式中处于第三列的区站号提前到第一列的位置。
2）将原格式中的台站经纬度进行舍入，只保留少数点后两位。
3）将原格式中的全角逗号换成半角逗号。
2.数据来源：根据1991--2002年中国农业气象台站上报的农业气象旬月报报文资料整理而得，其中一部分资料来自国家气候中心农气室，一部分资料来自国家气象中心9210要素库。
数据集分类：农业气象资料更新频率：每旬关键词学科分类关键词：农业气象资料,日照,气温,降水量地理范围关键词：中国层次关键词：地面3.4.3.空间分辨率：1363站参考系：无时间标识制作时间：200603制作类型：生产地理覆盖范围地理范围描述：中国最西经度：73.66E最东经度：135.08E最北纬度：53.52N最南纬度：4.00N垂向覆盖范围垂向最低：垂向最高：垂向度量单位：垂向基准名称：时间覆盖范围起始时间：199105终止时间：999999观测或统计频次：旬共享级别：2联系方法数据集责任人名：汪万林数据集负责单位名：国家气象信息中心气象资料室数据集责任人职务：高工数据集责任人角色代码：生产者联系信息电话：（010）68408681传真：无详细地址：海淀区中关村南大街46号所在城市：北京行政区：北京邮政编码：100081国家：中国e-mail：元数据实体信息元数据标识：MD_AGME_AB1_CHN_TEN元数据语言：汉语元数据字符集：简体汉字元数据制作日期：200603采用的元数据标准：气象数据集元数据格式标准元数据标准版本：1.0联系方法元数据责任人名：汪万林元数据负责单位名：国家气象信息中心气象资料室元数据责任人职务：高工元数据责任人角色代码：制作者联系信息元数据责任人详细地址：海淀区中关村南大街46号元数据责任人所在城市：北京元数据责任人行政区：北京元数据责任人邮政编码：100081元数据责任人国家：中国元数据责任人E-Mail：无。
元数据的标准
元数据的标准概述：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的结构、内容、质量、来源等。
元数据的标准化是确保数据的一致性、可理解性和可重用性的关键。
本文将介绍元数据的标准格式，包括元数据的定义、组成部份、标准化的目的和好处。
1. 元数据的定义：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的结构、内容、质量、来源等。
元数据可以匡助用户理解数据的含义和用途，使数据更易于管理和利用。
2. 元数据的组成部份：元数据通常包括以下几个方面的信息：2.1 数据描述信息：描述数据的属性、字段、关系、数据类型等。
例如，一个关于学生的元数据可以包括学生的姓名、年龄、性别等属性信息。
2.2 数据质量信息：描述数据的准确性、完整性、一致性等。
例如，一个关于学生成绩的元数据可以包括成绩的有效性、缺失值的处理方式等质量信息。
2.3 数据来源信息：描述数据的获取途径、采集时间、采集方式等。
例如，一个关于气象数据的元数据可以包括数据来源的气象站点、采集时间的范围等来源信息。
2.4 数据使用信息：描述数据的用途、访问权限、使用限制等。
例如，一个关于医疗数据的元数据可以包括数据的用途是研究还是临床使用，访问权限的限制等使用信息。
3. 元数据的标准化目的：元数据的标准化有以下几个目的：3.1 提高数据的一致性：通过定义统一的元数据标准，可以确保不同数据源之间的数据在结构和内容上保持一致，减少数据之间的差异性。
3.2 提高数据的可理解性：标准化的元数据可以提供清晰的数据描述，使用户能够更好地理解数据的含义和结构，从而更好地利用数据。
3.3 提高数据的可重用性：标准化的元数据可以提供关于数据的详细信息，使数据更易于被其他系统或者应用程序重用，提高数据的价值和利用率。
4. 元数据标准化的好处：元数据的标准化有以下几个好处：4.1 提高数据管理效率：标准化的元数据可以提供一致的数据描述，使数据的管理和维护更加高效和方便。
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档1.数据集信息数据集中文名称：中国地面日值数据集数据集代码：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY数据集版本：2.0数据集建立时间：200804012.数据来源：（1）1951－2006年全国基准基本站地面气象日值资料；（2）全国各省归档的国家一般站主要气象要素1951－2006年日值数据集；（3）1951～2005年42个行业台站的地面气象日值资料；3.数据集实体3.1.数据集实体内容说明3.1.1.数据集实体文件名称：数据文件命名由数据集代码（SURF_CLI_CHN_MUL_DAY）、要素代码（XXX)、项目代码（XXXXX）、年份标识（YYYY）和月份标识（MM）组成。
其中，SURF表示地面气象资料，CLI表示地面气候资料，CHN表示中国，MUL表示多要素，DAY表示日值。
XXX-XXXXX说明：PRS-10004表示本站气压，TEM-12001表示气温，VAP-13004表示水汽压RHU-13003表示相对湿度PRE-13011表示降水，EVP-13241表示小型蒸发量，EVP-13242表示大型蒸发量，WIN-11002表示平均风速，WIN-11042表示最大风速风向，WIN-11041表示极大风速风向SSD-14032表示日照时数。
文件命名为：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-XXX-XXXXX-YYYYMM.TXT3.1.2.数据集实体文件的内容描述：日值文件的结构如下：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT（本站气压）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 平均本站气压 Number(6) 0.1hPa6 日最高本站气压 Number(6) 0.1hPa7 日最低本站气压 Number(6) 0.1hPa8 平均本站气压质量控制码 Number(2)9 日最高本站气压质量控制码Number(2)10 日最低本站气压质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT（气温）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 平均气温 Number(6) 0.1℃6 日最高气温 Number(6) 0.1℃7 日最低气温 Number(6) 0.1℃8 平均气温质量控制码Number(2)9 日最高气温质量控制码Number(2)10 日最低气温质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-VAP-13004-YYYYMM.TXT（水汽压）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 平均水汽压 Number(6) 0.1hPa6 平均水汽压质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-RHU-13003-YYYYMM.TXT（相对湿度）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 平均相对湿度 Number(6) 1%6 最小相对湿度 Number(6) 1%7 平均相对湿度质量控制码Number(2)8 最小相对湿度质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRE-13011-YYYYMM.TXT（降水）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 20-8时降水量 Number(6) 0.1mm6 8-20时降水量 Number(6) 0.1mm7 20-20时降水量 Number(6) 0.1mm8 20-8时降水量质量控制码Number(2)9 8-20时降水量质量控制码Number(2)10 20-20时降水量质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-EVP-13241-YYYYMM.TXT（小型蒸发量）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 小型蒸发量 Number(6) 0.1mm6 小型蒸发量质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-EVP-13242-YYYYMM.TXT（大型蒸发量）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 大型蒸发量 Number(6) 0.1mm6 大型蒸发量质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11002-YYYYMM.TXT（风速）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 平均风速 Number(6) 0.1m/s6 平均风速质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11042-YYYYMM.TXT（最大风速风向）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 最大风速 Number(6) 0.1m/s6 最大风速的风向 Number(6) 方位7 最大风速质量控制码 Number(2)8 最大风速的风向质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11041-YYYYMM.TXT（极大风速风向）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 极大风速 Number(6) 0.1m/s6 极大风速的风向 Number(6) 方位7 极大风速质量控制码 Number(2)8 极大风速的风向质量控制码Number(2)SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-SSD-14032-YYYYMM.TXT（日照时数）序号中文名数据类型单位1 区站号 Number(5)2 年 Number(5) 年3 月 Number(3) 月4 日 Number(3) 日5 日照时数 Number(6) 0.1小时6 日照时数质量控制码Number(2)3.1.3.特征值说明：32766 所有要素缺测或无观测。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各种数据的系统。
它的设计和构建需要考虑到源数据的类型和特征。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指以明确定义的格式存储的数据，通常以表格形式呈现，包括关系型数据库中的表格数据、电子表格数据等。
这类数据具有固定的字段和数据类型，易于处理和分析。
例如，一个销售数据表格包含了产品编号、销售数量、销售日期等字段，这些数据可以直接导入数据仓库进行分析和报表生成。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合严格的表格形式的数据，通常以XML、JSON等格式存储。
这类数据具有一定的标签或标识，但字段和数据类型可能不固定，需要通过解析来提取有用的信息。
例如，一个电子商务网站的用户评论数据以XML格式存储，其中包含了用户ID、评论内容、评分等信息，数据仓库可以通过解析XML文件提取这些信息，用于用户行为分析和产品推荐。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。
这类数据不易于直接处理和分析，需要通过文本挖掘、图像识别等技术进行处理。
例如，社交媒体上的用户发帖、评论、图片、视频等数据都属于非结构化数据，数据仓库可以通过文本挖掘技术提取关键词、情感分析等信息，用于舆情分析和用户画像构建。
4. 时间序列数据：时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据，通常用于分析和预测时间相关的趋势和模式。
这类数据包括传感器数据、股票价格、气象数据等。
例如，一个气象站每小时记录一次温度、湿度、风速等数据，数据仓库可以按照时间维度存储和分析这些数据，用于气象预测和趋势分析。
5. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于描述源数据的属性、结构、关系等信息。
元数据对于数据仓库的设计和管理至关重要，它可以提供数据的来源、质量、更新频率等信息，帮助用户理解和使用数据。
例如，一个销售数据表格的元数据包括数据来源、字段定义、数据更新频率等信息，数据仓库可以通过元数据管理工具对元数据进行管理和查询。
ids 国际数据空间 词汇表
ids 国际数据空间词汇表
国际数据空间（IDS）是一个用于描述、共享和集成地球观测数
据的框架。
IDS的词汇表涉及多个领域，包括地球科学、环境监测、气候研究等。
以下是IDS词汇表中一些常见术语的解释：
1. 数据集，数据集是指按照某种特定规则组织的数据的集合。
在IDS中，数据集通常涉及地球观测数据，如气象数据、地质数据等。
2. 元数据，元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，如数据的来源、格式、质量等。
在IDS中，元数据对于数据的
共享和集成至关重要。
3. 数据标准，数据标准是指用于描述和组织数据的规范和约定。
在IDS中，数据标准有助于不同数据源的数据进行互操作和集成。
4. 数据共享，数据共享是指不同组织或个体之间共享其拥有的
数据。
在IDS中，数据共享有助于整合多源数据，为地球科学研究
和环境监测提供更全面的数据支持。
5. 数据集成，数据集成是指将来自不同来源的数据整合在一起，以便进行综合分析和应用。
在IDS中，数据集成有助于形成更全面
的地球观测数据，为各种研究和应用提供支持。
以上是IDS词汇表中一些术语的简要解释。
IDS的词汇表涵盖
了丰富的术语和概念，有助于促进地球观测数据的描述、共享和集成。
希望这些解释能够帮助你更好地理解IDS词汇表中的术语。
气象数据集说明文档格式标准
2
表示西经和东经，用“S”、“N”分别表示南纬和北纬。如：东经 120.2 度表示为 120.2E、 南纬 20 度表示为 20S。 z 地理范围描述： z 最西经度：
最东经度： 最北纬度： 最南纬度：
3.4.2 台站信息
z 对于复杂或特殊格式的数据文件，需附有读取数据的程序。并说明程序执行或调用方式 以及程序读取后数据的格式。
z 一些数据文件需通过软件读取。例如（1）数据库管理系统；（2）和 CD-ROM 绑定的读 取软件；（3）解压压缩格式文件的压缩/解压软件；（4）自定义的自动读取程序等。在 这种情况下，要解释软件的运行环境，设备，安装和使用方法等。
3.4.4 垂直范围
对于高空观测资料等涉及高空垂直位置的资料应表述以下一项或几项内容。如高度范围 （高度以“km”或等压面高度“hPa”表示，如“1000hPa－30hPa”）、层次等。
雷达资料以最大仰角表示。
3.4.5 投影方式
气象数据中涉及投影方式的资料（如气象卫星、数据预报模式等资料）应说明数据的投 影方式。
本标准起草单位：国家气象信息中心气象资料室
1. 数据集信息
1.1 数据集中（英）文名称
数据集中（英）文名称是能概括反映数据集主要属性和特征的描述性文字，要求必须清 楚简洁。
1.2 数据集代码
数据集代码是数据集按《气象资料分类编码及命名规范》进行数据集组织时使用的用以 表征数据集主要特征的字符。详细规定见《气象数据集组织及命名规定》。
气象资料共享系统建设
气象数据集说明文档格式标准
（试用稿）
2003 年 11 月
前言
本标准是参照“美国 NCDC 地面数据集文档编撰指南”的项目内容和“气 象数据集元数据格式标准”（试行草案），并考虑各种气象数据集制作特点制定的。 是气象数据集制作人员在编撰数据集说明文档时的指导性文件，以保证气象数据 集说明文档内容的完整正确，适应国内外气象科学数据交流与使用，以及数据共 享的需要。
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档1.数据集信息数据集中文名称：MODIS/Terra气溶胶、云、水汽、臭氧全世界逐月3级格点产品数据集代码：SATE_L3_EOT_MODIS_MWB_MOD08M3_GLB_V4数据集版本：Version数据集成立时刻：2.数据来源：从Goddard Space Flight Center，Distributed Active Archive Center, NASA（美国国家航空航天局, Goddard散布式数据档案中心）引进。
ESDT（Earth Science Date Type）short name: MOD08_M3, long name: MODIS/Terra Aerosol Cloud Water Vapor Ozone Monthly L3 Global 1Deg CMG.3.数据集实体.数据集实体内容说明数据集实体文件名称：MODIS/Terra气溶胶、云、水汽、臭氧全世界逐月3级格点产品数据集实体文件的内容描述：该数据集是MODIS大气3级标准数据产品，包括大气气溶胶粒子特性、臭氧负载总量、大气水汽、云的光学和物理特性、大气稳固度指数等大气参量的日平均值资料。
每一个参量还别离提供标准差、质量可信度权重等资料统计量。
包括各类统计量在内，有739个参数。
如下为要紧参数：1. 由MOD04_L2数据产品派生的参数陆面和洋面气溶胶1. 散射角由MOD04_L2的SDS“Scattering_Angle”派生2. 光学厚度由MOD04_L2的SDS“Optical_Depth_Land_And_Ocean”派生3. 小比率光学厚度MOD04_L2的SDS“Optical_Depth_Ratio_Small_Land_And_Ocean”派生4. 反射通量由MOD04_L2的SDS“Reflected_Flux_Land_And_Ocean”派生陆面气溶胶5. 修正的光学厚度由MOD04_L2的SDS“Corrected_Optical_Depth_Land”派生。
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气象数据集元数据
数据集标识信息
数据集名称：中国高空规定层月平均温度均一化数据集
数据集代码：UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO
摘要：中国80个探空台站1951年1月-2009年12月经过质量控制和均一性检验与订正处理前后的探空标准等压面月平均温度数据。
数据质量
数据质量描述：对定时观测值进行了严格的质量控制，质量控制判定为错误的数据不参加统计。
对统计后的各要素结果进行了气候界限值检查，从而得到原始月平均温度数据。
数据处理过程：质量控制－均一性处理。
数据来源：1979年以前资料主要来源于各省、市、自治区气候资料部门逐月上报的《高空压温湿记录月报表》，气象信息中心气象资料室对其进行了数字化，并用卡片格式的高空资料、CARDS资料对其进行了插补；1980年以后的资料来源于气象信息中心通过全球通信系统（GTS）接收的实时探空资料。
数据集分类：高空气象资料
更新频率：不定期
关键词
学科分类关键词：高空气象资料，温度，均一性订正
地理范围关键词：中国
层次关键词：标准等压面
空间分辨率：全国80个台站
参考系：无
时间标识
制作时间：20110924
制作类型：生产
地理覆盖范围
地理范围描述：中国
最西经度：73.66E
最东经度：135.08E
最北纬度：53.52N
最南纬度：4.00N
垂向覆盖范围
垂向最小值：850
垂向最大值：100
垂向度量单位：百帕
垂向基准名称：海平面
时间覆盖范围
起始时间：195101
终止时间：200912
观测或统计频次：月
共享级别：2
联系方法
数据集负责人名：陈哲
数据集负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室
数据集负责人职务：高级工程师
数据集负责人角色代码：处理者
联系信息
数据集负责人电话：（010）68406106
数据集负责人传真：
数据集负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号
数据集负责人所在城市：北京
行政区：北京
邮政编码：100081
国家：中国
e-mail：
元数据实体信息
元数据标识：MD_UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO
元数据语言：汉语
元数据字符集：简体汉字
元数据制作日期：20110924
采用的元数据标准：气象数据集元数据格式标准
元数据标准版本：1.0
联系方法
元数据负责人名：陈哲
元数据负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室
元数据负责人职务：高级工程师
元数据负责人角色代码：制作
联系信息
元数据负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号元数据负责人所在城市：北京
元数据负责人行政区：北京
元数据负责人邮政编码：100081
元数据负责人国家：中国
元数据负责人E-Mail：。