一、气象科学数据共享系统研究综述（论文文献综述）
邓彩霞[1]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中研究指明自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
蒋云钟,冶运涛,赵红莉,梁犁丽,曹引,顾晶晶[2]（2020）在《水利大数据研究现状与展望》文中指出水利管理对象数量大、类型多、空间分布广、运行环境复杂、交织作用因素众多,对其进行全生命周期的精细化管控极其困难。将以关联分析为特点的水利大数据技术和以因果关系为特点的水利专业机理模型相结合,对海量多源的水利数据加以集成融合、高效处理和智能分析,并将有价值的结果以高度可视化方式主动推送给管理决策者,是解决水利对象精细化管控难题的根本途径。本文主要对水利大数据的概念认知、技术体系及其应用于水利规律解析、水利态势研判、水利趋势预测和水利决策优化的研究现状进行了综合分析,提出了水利大数据发展趋势为需求场景化、管理集成化、分析智能化、服务平台化、保障体系化。在水利大数据应用中,数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水治理效率是最终目的,应深度挖掘水利业务管理需求,整合水灾害、水资源、水环境、水生态、水工程等领域全息数据,全面布局水利大数据的基础理论和核心技术研究,加快推进大数据技术与水利的深度融合,支撑我国水治理彻底转型升级。
井福荣[3]（2020）在《作物种质资源大数据体系研究》文中研究说明随着生物技术的快速发展和数据获取方式的多源化,作物种质资源研究领域产生了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,作物种质资源迈入了大数据时代。大数据技术在海量异构数据处理方面具有绝对优势,通过对数据高度自动化的分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式和规则,为社会提供更具价值的信息。虽然近年来我国部分学者逐渐意识到建设作物种质资源大数据的重要性,然而作物种质资源大数据相关概念尚需界定与明晰,作物种质资源大数据体系及其内容尚待建立与实施。因此,本文基于作物种质资源大数据的研究现状,对作物种质资源大数据体系构建进行了一定的理论探索与实践创新,旨在为进一步推动作物种质资源大数据建设提供理论依据和应用借鉴。本文研究工作主要包括以下几个方面:（1）构建了作物种质资源大数据体系总体框架。提出了基于大数据和作物种质资源的体系构建依据,制定了适用性、系统性、兼容性等8项体系建设原则,提出了以“基础-目标-过程-保障”为主路线的作物种质资源大数据四维要素结构,包括作物种质资源业务需求、大数据技术、数据加工和标准规范等,确定了体系构建的边界与内容,设计了作物种质资源大数据体系的总体框架。（2）详细设计了支撑体系。基于作物种质资源大数据体系总体框架,按照先总体后局部、逐层递进的设计思想分别对标准规范体系、数据体系、管理体系、安全体系等进行了详细设计,丰富了体系的内容。制订了作物种质资源大数据6类标准规范体系框架,确立了数据体系的数据分类、编码规范和交换共享等内容,设计了基于管理团队建设、数据管理和系统运维等多维度的管理体系,建立了安全体系,确保了大数据系统安全可靠运行。（3）设计了技术/工具子体系。以作物种质资源大数据加工要素为依据对技术体系进行设计,针对作物种质资源数据采集技术,提出了二次数据采集技术方案,明确了预处理技术,提出了基于云技术的混合数据存储技术方案,设计了分析技术框架和适应于作物种质资源数据展示的可视化技术体系,并结合技术体系设计了平台/工具框架。以获取小麦单位面积穗数为例开展实证研究,改进了麦穗图像的采集方法,标注了约一万个样本用于训练,优化了深度学习目标检测算法的参数,结果表明该麦穗检测模型的F1评价指标大于0.91,接近实用效果,验证了技术体系设计的可行性。（4）设计了应用子体系,构建了知识图谱。提出了应用子体系构建原则,结合作物种质资源研究业务需求和用户群体将应用子体系分成基础性工作、基础研究和应用基础研究等三部分,设计了应用体系与技术体系之间的对接方案。以构建作物种质资源知识图谱为例开展实证研究,设计了以作物种质资源为中心的知识图谱模式层,借助Protégé软件构建知识图谱数据层,提出了基于知识图谱的数据扩展方法,获取到与作物种质资源相关的社会学基础数据,构建出基于图结构的知识图谱可视化界面,验证了应用体系设计的合理性。综上所述,本文提出了作物种质资源大数据体系建设的依据、原则和要素,设计了大数据体系总体框架,并分别从理论、技术和实践三个层次对框架中的两个核心子体系—技术/工具子体系、应用子体系进行了详细的阐述和分析,阐明了作物种质资源大数据建设主体、应用技术和发展方向,对未来作物种质资源大数据建设具有重要理论和应用价值。
满芮[4]（2020）在《基于生命周期的农业科学数据管护研究》文中认为在学术研究、科技创新与教育实践中,科学数据管护是主动、持续地贯穿数据生命周期的管理活动。科学、有效、合理的数据管护可以规范农业科学数据资源管理过程和管理行为,保障科学数据的安全存储,提升数据的价值,实现数据的共享再利用,有助于促进农业科技创新和社会经济发展。目前,海量的农业科学数据通常分散在各单位或者各科研团队中,数据资源在不同的科研团体之间难以得到共享;管理部门尚未形成有效的汇交机制,因此不同学科领域的农业科学数据难以汇交,数据之间的关联价值也难以得到挖掘利用。综上,迫切需要构建一种统一规范的农业科学数据全流程管护模型,解决在生产、汇交、组织整合、安全存储、共享再利用等方面出现的数据管护问题。本研究以数据生命周期理论为重要支撑,以农业科学数据的管护问题为导向,通过文献计量分析法、数据政策质性分析法等科学研究方法,了解了当前科学数据管护的现状,梳理了科学数据管护过程中出现的问题,总结了科学数据管理过程中数据用户的需求,归纳了数据管理政策所关注的主要内容。在认真梳理总结的基础上,基于数据生命周期理论,借鉴英国数据管理中心DCC模型,创新性地提出了一种基于生命周期理论的农业科学数据全流程管护模型,模型的提出为农业科学数据管护实践提供了理论框架和应用指南。英国数据管理中心DCC模型的核心是面向科研活动的,农业科学数据全流程管护模型是面向科学数据的管理。基于DCC的农业科学数据全流程管护模型的流程包括了数据的创建汇交、评价选择、提交、保护、存储、利用与转化的数据全生命周期,流程模型细化至13个,并分为前期-中期-后期:前期包含解析国家政策、制定数据管护计划、对数据用户进行需求调查以及设计管护方案;中期包含数据的收集汇交、组织存储;后期包含数据的备份、分析利用、有机融合新的科学数据。流程模型基于生命周期侧重数据每个阶段的管理,大大丰富了农业科学数据的管护内容。本研究结果表明,农业科学数据是动态的信息资源,每个数据管护的过程都是动态的,从而体现出了科学数据的全生命周期的基本特征。基于生命周期的数据管护,需从原始数据到中间数据,再到最终研究结果的科研项目相契合。基于以上的研究,本文提出了由职责分工、农业科学数据汇交与管理、科研产出关联数据的汇交管理、数据的开放共享、保障机制以及数据安全共六个模块组成的中国农科院科学数据管护体系,农业科学数据全流程管护模型在中国农科院进行的实证研究中得以验证。本研究创新性地提出了基于生命周期的农业科学数据全流程管护模型,与英国数据管理中心DCC模型相比,流程更为细化,每一个环节的管理职责更为清晰。应用了嵌入式理论,在管护模型中嵌入了科研项目、科研人员、数据管理平台等要素;基于生命周期理论,丰富了管护流程,覆盖了农业科学数据管护的数据收集汇交、组织整合、安全存储、共享再利用的全过程,对农业科学数据的管护具有较强的理论和应用价值。
王思成[5]（2020）在《风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究》文中研究说明我国滨海城市兼具高经济贡献度与高风险敏感度,其治理能力现代化水平的提升,有赖于对复杂且多样化“城市病”风险的源头管控。而当前滨海城市综合防灾规划偏重空间与设施的被动应灾,缺乏动态风险治理技术支撑,导致防灾能力认知不清、“平灾结合”缺失、多规衔接困难等现实矛盾,工程性综合防灾体系亟待引入精细化风险治理思路进行拓展与完善。论文在国家社会科学基金重大项目《基于智慧技术的滨海大城市安全策略与综合防灾措施研究》（13&ZD162）的支撑下,以安全风险治理为导向,探究滨海城市传统综合防灾规划体系的重构路径。全文按“发现问题--聚焦困难--寻找办法--应用反馈”的思路展开,在风险治理与防灾规划两大重要领域之间,构建耦合风险识别、评估与管控体系的综合防灾规划研究框架,将风险治理技术的应用,由规划前期分析,拓展到从编制到实施的全过程。通过理论探索、规划溯源、路径细化,辨析滨海城市安全风险机理特征,论证综合防灾规划困境及其重构路径,组建融合多元主体的风险评估系统,提出差异性防灾空间规划策略,达到摸清滨海城市安全风险底数、准确全面风险评估、提高综合防灾效率的目的。在风险治理理论探索层面。运用灾害链式效应分析方法,从物质型灾害和风险治理行为的“双视角”建立了滨海城市安全风险机理整体认知路径。由传统物质灾变能量的正向传递转为风险治理行为的反作用力研究,创建了风险治理子系统动力学模型,揭示出风险治理行为在应对物质型灾害“汇集-迸发”式的灾变能量正向传导时,具有“圈层结构”的逐级互馈特征,认为综合防灾规划的编制必须依此机理特征,形成多层级的防灾空间体系。嫁接风险管理学产品供应链的风险度量方法,构建了适用于滨海城市的灾害链式效应风险评估框架,认为综合防灾规划体系的重构,必须以全生命周期风险治理为目标,通过风险评估耦合风险治理技术与防灾空间体系,丰富了多学科交叉下的综合防灾规划理论内涵。在综合防灾规划溯源层面。论文通过纵向多灾种防灾技术演进分析,横向多部门防灾规划类比,认为现状综合防灾能力认知不清是导致滨海城市综合防灾规划困境的根源。紧扣所有防灾规划均以最低防灾基础设施投资,换来最优防灾减灾效果的本质诉求,移植经济地理空间计量模型,首次提出运用综合防灾效率评价,规范并统一综合防灾能力认知方法。通过量化防灾成本、灾害产出、风险环境间的“投入--产出”关系,得到影响我国滨海城市综合防灾效率提升的5个核心驱动变量,依此制定韧性短板补齐对策。通过对滨海城市安全风险机理与综合防灾效率的研究,得到风险治理技术与防灾空间规划的响应机制。分别从多维度风险评估系统的拓展性重构,多层级防灾空间治理的完善性重构,形成传统综合防灾规划体系融合“全过程”风险治理技术的重构路径,为当前滨海城市综合防灾规划困境提供了新的解题思路。在规划路径细化层面。突破传统综合防灾规划静态、单向的风险评估定式,细化“多维度”风险评估指标框架:通过多元主体的灾害链式效应分析,认为灾变能量在政府、公众与物质空间环境间,存在领域、时间与影响维度的衍生关系,逐项建立了集成灾害属性、政府治理、居民参与等多元主体的风险评估指标体系与评判标准,为综合防灾规划提供了理性数据支撑。改变防灾设施均等化配置或减灾措施趋同化集合的规划方式,细化“多层级”空间治理体系内容:通过多维度风险评估系统的组建,认为治理差异性是滨海城市防灾空间规划的关键点,针对不同空间层级的主导型灾害风险及其灾害链网络结构特征,分级划定风险管控与防灾规划的重点内容,最大程度地发挥防灾基建与管理投入的效用,提高综合防灾规划效率。以多元利益主体共同参与风险治理为目标,细化“全过程”综合防灾规划流程:认为耦合风险监测、评估、管控机制的综合防灾规划,必须具备风险情报搜集与分析、风险控制与防灾空间布局、风险应急处置与规划实施三个阶段。完整呈现了风险治理导向下滨海城市综合防灾规划体系的重构路径。通过天津市中心城区综合防灾规划的应用反馈,表明本文“全过程”风险治理、“多维度”风险评估、“多层级”风险管控的规划路径,有利于提升滨海城市整体韧性,可为其他城市开展安全风险治理,建设综合防灾体系提供研究范例。
刘建平[6]（2020）在《科学数据用户相关性判断模型研究》文中提出在开放科学环境和“数据密集型”科学研究范式的驱动下,科学数据的重要性持续提升。在FAIR原则和关联数据技术的影响下,更多的科学数据以富含语义的形式进入网络传播。然而,我们对科学数据用户如何做出某条科学数据相关与否的判断过程知之甚少。因此,本研究以科学数据用户相关性判断行为及其认知机理为研究切入点,理解和建模科学数据用户相关性判断过程,以期丰富和拓展信息科学领域相关性研究,同时为科学数据专属的搜索技术研发提供理论基础。相关性是信息科学的基础概念之一,理解用户对特定类型信息对象做出相关性判断的过程、原理、影响因素以及作用效果,始终是信息科学特别是信息检索学者们的关注点。学者们先后研究了科技论文、文本文档、网页、多媒体、社交媒体等多种类型的相关性,大数据以及科学数据的相关性是最近的关注,并且因其区别于其他信息类型的认知和技术特点而吸引了越来越多的研究兴趣。本论文尝试以实证的方式构建科学数据用户相关性判断模型。通过对用户相关性判断过程的描述、核心认知过程量化验证和模型的算法化设计,进而为科学数据搜索与推荐提供理论基础。为此,本研究在综述已有研究的基础上提出了认知导向的相关性判断假设性概念模型和相应的研究目标。并基于此,顺次开展了三个层次的实证研究:1)科学数据用户相关性判断描述性概念模型研究;2)科学数据用户相关性判断实证性量化模型研究;3)多标准相关性排序（Multi-Criteria Relevance Ranking,MCRR）算法及其应用框架设计。本研究共得出以下研究结论:首先,论文通过静态要素识别验证了科学数据用户相关性判断描述性概念模型。模型中识别了24个科学数据信息元（Scientific Data Information Elements,SDIEs）、3类决策规则、12个一级相关性标准、4类相关性标准维度。基于此,论文提出了TAQA-U（Topicality,Availibility,Quality,Authority and Usefulness）科学数据用户相关性标准结构,为用户导向的科学数据查询与检索实践提供了“静态”指导原则。其次,基于偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling,PLS-SEM）量化方法,实证验证了科学数据查询与检索交互过程中科学数据相关性标准使用结构模型,即科学数据用户相关性判断实证性量化模型。论文验证了主题相关性标准在用户相关性判断中的先决条件作用,验证了可用性、质量和权威性的中介作用,验证了有用性作为科学数据用户判断数据对象的结果变量。同时,研究实证验证了科学数据用户相关性判断的个性化认知模式主要体现在相关性标准动态组合使用的差异上。最后,基于描述性概念模型和实证性量化模型研究发现与结果,研究设计了多标准相关性排序（MCRR）算法及其应用框架。该算法综合考虑了用户多标准相关性判断的认知本质:1)综合计算多标准得分,而非主题词匹配模式下的单一维度相关性;2)引入优先级算子计算不同标准（集）之间的等级关系。同时,研究提出了认知导向的科学数据检索与推荐框架以支撑个性化科学数据检索与推荐实践。综合以上研究结果与发现,论文的主要学术贡献与创新体现在:1)论文从三个水平（描述性概念模型/实证性量化模型/算法化表达）创新地提出并验证了科学数据用户相关性判断模型。同时,将用户相关性判断研究对象拓展到科学数据及其用户,在理论上丰富和发展了用户相关性研究进程。2)探索了从描述性概念模型到量化模型到算法表达的连续性用户相关性判断研究路径;3)提出了认知导向的科学数据检索与推荐框架,为智能、个性化科学数据检索与推荐提供了理论基础。未来研究将在理论和实践上进一步丰富和发展认知导向的科学数据查询与检索研究。在理论上,扩大研究情境（如科学数据与科技文献的关联搜索）和用户类型（如专门针对科学数据领域专家）,完善和发展已有理论模型;在实践上,以个性化科学数据检索与推荐为切入点,开发认知导向的科学数据查询与推荐系统,提升科学数据的复用率和价值,支撑开放科学背景下的科研创新。
韦植朗[7]（2020）在《大数据时代广西自然灾害预警体系研究》文中研究说明广西地处我国西南沿海地区,面临着严重的自然灾害威胁,其中属气象灾害和地质灾害最为严重。且广西经济基础较弱,受灾后恢复力差。而灾害预警作为防灾抗灾的首要环节,具有预防、警示、减少甚至消除风险和损失的功能。所以提高预警能力,对自然灾害进行科学预警,更高效地进行防灾抗灾显得尤为重要。随着移动互联网、云计算等技术的迅猛发展,大数据时代已悄然到来,数据信息爆炸式的增长,使数据资源影响并改变着人类社会的方方面面。但目前,广西地区运用大数据在自然灾害预警等相关应急管理领域的应用较少,因此,迫切需要采用大数据等技术对应急管理进行更精准、更高效的提升。在大数据背景下,通过分析广西地区自然灾害特点,结合大数据对广西预警体系进行分析研究,从大数据预警法律体系、预警组织管理体系和信息技术管理体系来探究广西自然灾害预警体系所存在的问题及成因。最后从完善地方大数据预警法律、健全大数据预警管理体系、提升预警信息共享与加强大数据运用等方面来对广西自然灾害预警工作提出优化建议,希望在大数据技术支撑和实践过程中不断探索出符合大数据时代的广西地区自然灾害治理模式。
林天阳[8]（2020）在《基于深度时空数据模型的闪电预报方法研究》文中认为闪电是一种严重的自然灾害,其造成的危害不容小视。准确的闪电预报能帮助人们规避风险,降低损失。传统闪电预报包括基于外推的方法和基于数值模式的方法等,但是这些基于物理模型的方法在性能方面尚有很大的提升空间。本文充分考虑闪电活动及其他气象要素的时间和空间属性,把闪电预报问题建模为时空序列预测问题,并应用深度神经网络构建有效的闪电预报模型和系统。本文的主要工作包括以下两个方面。第一,本文提出了一种带有注意力机制的深度学习模型——ADSNet,以实现逐时段的高分辨率网格闪电预报。ADSNet发挥了双源数据的优势,编码器-解码器框架将历史观测资料与数值模式数据自然地融合。应用于通道域的注意力机制实时地调整数值模式各种参量的信息比例,以增强模型的长期预报能力。第二,本文以ADSNet为基础,提出了多源异构数据融合模型AHSNet。它将自动气象站数据作为额外的数据源,扩增了预报可利用的信息量。针对离散化的站点数据与网格化数据难以融合的难点,本文设计并实现了插值和卷积融合两种解决方案。这两种方案不仅适用于闪电预报任务,也可为其他任务中类似的数据融合问题提供借鉴。本文在京津冀地区真实数据集上检验了所提方法的效果。相比于3种常用的闪电参数化方案,ADSNet模型可将12小时闪电预报的格点对格点综合评价指标提升2～3倍,命中率提升1～2倍。AHSNet的两种版本则进一步改善了6小时闪电预报效果。本文还在实验部分进行了消融研究,充分验证了所提的数据融合方式和注意力机制的有效性。
姚梦婷[9]（2020）在《我国天气期货产品设计及其应用研究 ——基于天气影响指数的构建》文中研究表明随着全球气候变暖和温室效应的加剧,天气因素的威胁越来越成为人类难以预料和处理的高危要素之一。天气期货作为能有效转移天气风险的工具,在国外成熟市场上已经广泛应用到各相关行业,取得了较好的天气风险管理效果。我国各区域间差异非常大,降雨量和气温等基础指标不确定性高,天气风险的发生概率也较高,对于天气风险管理有着较高的需求。在这样的背景下,充分地结合本国的气候特点,学习研究成熟市场的发展经验,并将其运用到本国的天气衍生品市场的发展过程中。这具有十分重要的现实意义,也能为脱贫攻坚和全面建成小康社会助力。首先,本文引入PEST宏观环境分析模型,分析了在我国推出天气期货的必要性和可行性。本文认为根据我国目前的现实情况,在我国推出天气期货具有迫切的需求,并且在各个方面都具有一定的可行性。其次,本文通过借鉴CME的天气衍生产品,结合我国的天气气象特征,构建了综合气温和降雨量双重影响的天气影响指数,设计出符合我国现实需求的天气期货产品。然后,本文结合沈阳市2008年-2018年日均气温数据和1978年-2018年月度降雨量数据,利用时间序列模型对天气指数进行模拟。再通过蒙特卡洛模拟方法对天气期货产品进行定价,而后结合东北地区春玉米产量与气温、降水量指数变化的稳定关系,检验天气期货的套期保值效果。本文认为对于气温和降雨量指数的模拟,分别使用ARMA模型和AR模型的拟合效果较好,并且本文设计的天气影响指数期货能对农业气象风险进行有效管理。最后,本文对我国天气期货的潜在风险进行分析,考虑从模型风险、基差风险和流动性风险角度来分析天气期货在运用过程中的潜在风险。
邓茜[10]（2020）在《新时代公共气象服务信息化研究 ——以咸宁市为例》文中指出气象服务信息化是气象现代化建设的重要组成部分之一,是推进气象公共服务体系转向“集约化”“高速化”发展的重要方式,是实现解决当前气象公共服务现实问题的重要着力点。党的十八大以来,习近平总书记就网络安全和信息工作作出系列重大决策,形成了关于信息化强国的重要思想,推动我国各行各业信息化建设的迅速发展。气象服务信息这一命题也逐步成为气象部门关注的热点,生发了气象服务信息化一系列的重要研究。本文试图循着“理论基点-系统分析-调研分析-问题对策”的研究思路,运用文献分析法、调查访问法、对比分析法,对关于公共服务信息化的数次论述进行提炼,形成在阐释性研究范式下分析如何提高区域公共服务信息化程度、如何提高信息化服务满意度行文思路。以公共治理、公共服务均等化为理论基础,对咸宁市气象公共服务信息化建设现状、信息化服务产品满意率现状进行调查分析,分析区域气象信息化的主要问题和面临的挑战并提出对策。从实践的层面,强调完善顶层设计,将多方力量的引入和多方资源的整合,提出完善信息化共享的机制,以政府出发推动各部门的互动共享,解决气象公共服务信息化中满意率不高等一系列问题。
二、气象科学数据共享系统研究综述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、气象科学数据共享系统研究综述（论文提纲范文）
（1）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（2）水利大数据研究现状与展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 水利大数据的概念认知 |
| 2 水利大数据的技术体系 |
| 2.1 水利大数据采集技术 |
| 2.2 水利大数据存储技术 |
| 2.3 水利大数据计算技术 |
| 2.4 水利大数据分析技术 |
| 2.5 水利大数据可视技术 |
| 3 水利大数据的规律解析应用 |
| 3.1 水灾害应用 |
| 3.2 水资源应用 |
| 3.3 水环境应用 |
| 3.4 水生态应用 |
| 3.5 水工程应用 |
| 4 水利大数据的态势研判应用 |
| 4.1 水灾害应用 |
| 4.2 水资源应用 |
| 4.3 水环境应用 |
| 4.4 水生态应用 |
| 4.5 水工程应用 |
| 5 水利大数据的趋势预测应用 |
| 5.1 水灾害应用 |
| 5.2 水资源应用 |
| 5.3 水环境应用 |
| 5.4 水生态应用 |
| 5.5 水工程安全 |
| 6 水利大数据的决策优化应用 |
| 6.1 水灾害应用 |
| 6.2 水资源应用 |
| 6.3 水环境应用 |
| 6.4 水生态应用 |
| 6.5 水工程应用 |
| 7 水利大数据的研究展望 |
| 7.1 水利大数据需求场景化 |
| 7.2 水利大数据管理集成化 |
| 7.3 水利大数据分析智能化 |
| 7.4 水利大数据服务平台化 |
| 7.5 水利大数据保障体系化 |
（3）作物种质资源大数据体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外大数据研究现状 |
| 1.2.2 国内外作物种质资源信息化研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 科学研究第四范式 |
| 2.1.1 科学研究第四范式的特征 |
| 2.1.2 科学研究第四范式的基本内容 |
| 2.2 大数据 |
| 2.2.1 大数据概念 |
| 2.2.2 大数据特征 |
| 2.2.3 大数据技术 |
| 2.3 大数据体系参考架构 |
| 2.3.1 NIST大数据体系参考架构 |
| 2.3.2 ISO/IEC大数据参考架构 |
| 2.4 大数据标准化体系框架 |
| 2.5 人工智能 |
| 2.6 知识图谱 |
| 2.6.1 知识图谱概念 |
| 2.6.2 知识图谱构建 |
| 第三章 作物种质资源大数据体系总体框架 |
| 3.1 作物种质资源大数据定义及特征 |
| 3.1.1 作物种质资源大数据定义 |
| 3.1.2 作物种质资源大数据特征 |
| 3.2 构建依据 |
| 3.3 构建原则 |
| 3.4 构建思路 |
| 3.5 四维要素结构 |
| 3.5.1 业务需求 |
| 3.5.2 大数据技术 |
| 3.5.3 数据加工 |
| 3.5.4 标准规范 |
| 3.6 总体框架设计 |
| 第四章 支撑体系详细设计 |
| 4.1 标准规范体系 |
| 4.2 数据体系 |
| 4.2.1 数据 |
| 4.2.2 元数据 |
| 4.2.3 数据编码 |
| 4.2.4 数据交换与共享 |
| 4.3 管理体系 |
| 4.3.1 管理团队建设 |
| 4.3.2 数据管理 |
| 4.3.3 系统运维 |
| 4.4 安全体系 |
| 4.4.1 安全基础 |
| 4.4.2 安全技术 |
| 4.4.3 数据安全 |
| 4.4.4 安全管理 |
| 第五章 技术/工具体系设计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 设计原则 |
| 5.3 框架设计 |
| 5.3.1 采集技术 |
| 5.3.2 预处理技术 |
| 5.3.3 存储技术 |
| 5.3.4 分析技术 |
| 5.3.5 可视化技术 |
| 5.3.6 平台/工具 |
| 5.4 实证研究——以小麦表型数据处理为例 |
| 5.4.1 实验平台/工具 |
| 5.4.2 数据采集、预处理及存储 |
| 5.4.3 小麦表型数据分析 |
| 5.4.4 评估指标与结果验证 |
| 第六章 应用体系设计 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 设计原则 |
| 6.3 框架设计 |
| 6.3.1 基础性工作 |
| 6.3.2 基础研究 |
| 6.3.3 应用基础研究 |
| 6.4 实证研究——以构建作物种质资源知识图谱为例 |
| 6.4.1 知识图谱应用优势 |
| 6.4.2 知识图谱构建 |
| 6.4.3 知识图谱中社会学基础数据自动采集 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）基于生命周期的农业科学数据管护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 中国农业科学院科学数据管护和应用现状 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究目标、内容和创新点 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.2.4 技术路线 |
| 1.2.5 研究创新点 |
| 1.3 论文框架结构 |
| 第二章 科学数据管护综述 |
| 2.1 农业科学数据管护及其内涵 |
| 2.1.1 数据及科学数据 |
| 2.1.2 科学数据的管护 |
| 2.1.3 科学数据生命周期 |
| 2.1.4 农业科学数据概念及特点 |
| 2.1.5 农业科学数据生命周期的管护 |
| 2.2 科学数据管理的政策与法规 |
| 2.2.1 国内外科学数据管理政策的发展 |
| 2.2.2 《科学数据管理办法》的颁布及要求 |
| 2.2.3 我国科学数据的政策梳理 |
| 2.3 科研院所科学数据管护的实践 |
| 2.4 基于文献计量的科学数据管护研究综述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 农业科学数据管护实施现状调查分析 |
| 3.1 科学数据管护现状调查设计 |
| 3.1.1 调查对象选取 |
| 3.1.2 调查问卷设计 |
| 3.1.3 问卷回收情况及基本信息分析 |
| 3.2 数据管护政策法规方面的分析 |
| 3.2.1 科学数据所有权归属 |
| 3.2.2 相关者利益的分配 |
| 3.2.3 科学数据的共享范围 |
| 3.2.4 科学数据安全风险 |
| 3.2.5 科研人员对数据政策的思考 |
| 3.3 科学数据日常管理中存在问题的分析 |
| 3.3.1 农业科学数据资源分布 |
| 3.3.2 农业科学数据的数字化存储管理 |
| 3.3.3 农业科学数据管理的集中管理 |
| 3.3.4 农业科学数据共享服务 |
| 3.4 科研人员科学数据管理意识的分析 |
| 3.4.1 科研人员的科学数据管理意识 |
| 3.4.2 我国科研人员的科学数据政策需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 生命周期视角下科学数据管护的分析 |
| 4.1 英国数据管理中心DCC模型的述评 |
| 4.1.1 科学数据管理模型的调研 |
| 4.1.2 英国数据管理中心DCC模型简述 |
| 4.1.3 科学数据生命周期管护内容要素 |
| 4.1.4 科学数据生命周期管护流程框架 |
| 4.2 科学数据生命周期模型的启示 |
| 4.2.1 基于生命周期理论的科学数据前期管护 |
| 4.2.2 基于生命周期理论的科学数据中期管护 |
| 4.2.3 基于生命周期理论的科学数据后期管护 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于生命周期的农业科学数据全流程管护模型研究 |
| 5.1 农业科学数据全流程管护模型的需求与设计原则 |
| 5.1.1 农业科学数据管护解析 |
| 5.1.2 农业科学数据管护模型的目标与需求 |
| 5.1.3 农业科学管护流程 |
| 5.1.4 农业科学数据管护要素框架 |
| 5.2 农业科学数据全流程管护模型的构建 |
| 5.2.1 农业科学数椐管护生命周期模型 |
| 5.2.2 农业科学数据管护的前期 |
| 5.2.3 农业科学数据管护的中期 |
| 5.2.4 农业科学数据管护的后期 |
| 5.2.5 嵌入式学科的述评 |
| 5.2.6 嵌入式研究视角下的科学数据管护 |
| 5.3 农业科学数据全流程管护模型与英国数据管理中心DCC模型的比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 农业科学数据管护的实证研究 |
| 6.1 中国农业科学院科学数据管护基本情况 |
| 6.2 中国农业科学院科学数据管护实践 |
| 6.2.1 中国农业科学院科学数据全流程管护模型 |
| 6.2.2 制定政策法规 |
| 6.2.3 构建数据管护的工作体系 |
| 6.2.4 研制数据管理系统平台 |
| 6.3 中国农业科学院科学数据管护实践取得的初步成效 |
| 6.3.1 农业科学数据的服务效率 |
| 6.3.2 科研人员的需求 |
| 6.3.3 交叉学科的协作水平 |
| 6.4 科学数据管护的建议 |
| 6.4.1 农业科学数据管护与新的数据环境相融合 |
| 6.4.2 农业科学数据管护与学科化服务有机结合 |
| 6.4.3 农业科学数据管护人才的培养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究中的不足 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 附录 C |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 新型城镇化发展成熟期的城市病治理短板 |
| 1.1.2 滨海城市经济贡献与多灾风险的现实矛盾 |
| 1.1.3 重大改革机遇期的城市防灾减灾体系调适 |
| 1.1.4 城市安全危机演变下的风险治理应用创新 |
| 1.1.5 重大课题项目支撑与研究问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义与价值 |
| 1.3 研究范围与概念界定 |
| 1.3.1 有关风险治理的核心概念界定 |
| 1.3.2 滨海城市安全风险范围界定 |
| 1.3.3 滨海城市灾害链与综合防灾规划内涵 |
| 1.3.4 论文研究的时空范围划定 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 核心研究方法 |
| 1.4.3 整体研究框架 |
| 第二章 理论基础与研究动态综述 |
| 2.1 滨海城市综合防灾规划理论体系梳理 |
| 2.1.1 风险管理与城市治理的同源关系 |
| 2.1.2 灾害学与生命线系统的共生机制 |
| 2.1.3 安全城市与韧性城市的协同适灾 |
| 2.2 风险治理与防灾减灾关联性研究综述 |
| 2.2.1 国内外风险治理研究存在防灾热点 |
| 2.2.2 国内外防灾减灾研究偏重单灾治理 |
| 2.2.3 二者耦合的安全风险评估技术纽带 |
| 2.3 风险治理导向下的综合防灾规划研究启示 |
| 2.3.1 主体多元化:从风险管理到风险治理 |
| 2.3.2 治理立体化:从减灾工程到防灾体系 |
| 2.3.3 措施精细化:从灾前评估到动态管控 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 滨海城市安全风险系统机理特征辨析 |
| 3.1 滨海城市整体灾害链式效应的互馈机理 |
| 3.1.1 物质灾害与管理危机的海洋特性 |
| 3.1.2 空间是灾害链延伸的核心载体 |
| 3.1.3 物质与管理灾害链的互馈关系 |
| 3.1.4 全生命周期风险治理的断链减灾 |
| 3.2 风险治理行为反作用的系统动力学建模 |
| 3.2.1 风险系统之模糊开放与逐级互馈 |
| 3.2.2 治理行为之因果回路与反向驱动 |
| 3.3 滨海城市安全风险评估框架的构建 |
| 3.3.1 灾害链式效应动态风险评估模式 |
| 3.3.2 灾害信息集成综合风险评估框架 |
| 3.4 滨海城市安全风险治理特征的解析 |
| 3.4.1 要素治理的“复合”与“多维”特性 |
| 3.4.2 网络治理的“长链”与“双刃”特性 |
| 3.4.3 综合治理的多元化与全过程特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 滨海城市综合防灾规划困境及治理响应 |
| 4.1 综合防灾规划困境识别与矛盾梳理 |
| 4.1.1 整体认知错位导致规划实施低效 |
| 4.1.2 纵向防灾能力与设防标准冲突 |
| 4.1.3 横向多种规划间难以相互衔接 |
| 4.2 综合防灾效率评价与规划困境破解 |
| 4.2.1 综合防灾效率时空演进下认知防灾能力 |
| 4.2.2 综合防灾效率导向下补齐韧性治理短板 |
| 4.3 综合防灾规划与风险治理响应机制 |
| 4.3.1 风险治理耦合空间规划的必要性 |
| 4.3.2 综合防灾规划系统响应的可行性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 耦合“全过程”风险治理的综合防灾规划路径 |
| 5.1 滨海城市传统综合防灾规划体系重构路径 |
| 5.1.1 规划内容与方法的并行重构 |
| 5.1.2 规划目标与定位的治理解构 |
| 5.2 全过程风险治理下的综合防灾规划流程设计 |
| 5.2.1 耦合事前风险分析的规划准备阶段 |
| 5.2.2 注重事中风险防控的规划编制阶段 |
| 5.2.3 兼顾事后风险救治的规划实施与更新 |
| 5.3 规划路径拓展之“多维度”风险评估系统 |
| 5.3.1 领域-时间-影响维度评估要素构成 |
| 5.3.2 灾害-政府-公众维度多元评估主体 |
| 5.3.3 是非-分级-连续维度四级评判标准 |
| 5.4 规划路径完善之“多层级”空间治理方法 |
| 5.4.1 宏观层风险治理等级与空间层次划分 |
| 5.4.2 中观层“双向度”风险防控空间格局构建 |
| 5.4.3 微观层风险模拟与防灾行动可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于多元主体性的“多维度”风险评估路径 |
| 6.1 滨海城市多元治理主体的风险评估路径生成 |
| 6.2 灾害属性维度的风险评估指标细化 |
| 6.2.1 聚合城镇化影响的自然灾害指标 |
| 6.2.2 安全生产要素论的事故灾难指标 |
| 6.2.3 公共卫生标准化的应急能力指标 |
| 6.2.4 社会安全保障力的风险预警指标 |
| 6.3 政府治理维度的风险评估指标甄选 |
| 6.3.1 影响维度下的风险治理效能指标 |
| 6.3.2 政府风险治理效能评判标准细分 |
| 6.3.3 政府安全风险综合治理效能评定 |
| 6.4 公众参与维度的风险评估指标提炼 |
| 6.4.1 面向居民空间安全感的核心指标 |
| 6.4.2 融入居民调查的核心指标再精炼 |
| 6.4.3 滨海城市居民综合安全感指数评定 |
| 6.5 链接多维度评估与多层级防灾的行动计划 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于治理差异性的“多层级”空间防灾路径 |
| 7.1 区域风险源监控及整体韧性治理 |
| 7.1.1 区域风险分级之“一表一系统”区划 |
| 7.1.2 衔接国土空间规划的韧性治理 |
| 7.1.3 生命线系统工程的互联共享 |
| 7.2 城区可接受风险标准与防灾空间治理 |
| 7.2.1 城区防灾基准之可接受风险标准 |
| 7.2.2 “耐灾”结构导向的避难疏散体系优化 |
| 7.2.3 对标防灾空间分区的减灾措施优选 |
| 7.2.4 PADHI防灾设施选址与规划决策 |
| 7.3 社区居民安全风险防范措施可视化治理 |
| 7.3.1 社区设施适宜性之防灾生活圈 |
| 7.3.2 风险源登记导向的社区风险地图 |
| 7.3.3 对标全景可视化的防灾体验馆设计 |
| 7.4 建筑物敏感度评价及防灾细部治理 |
| 7.4.1 建筑物外部敏感度之易损性整治 |
| 7.4.2 灾时仿真模拟导向的安全疏散路径 |
| 7.4.3 对标功能差异性的内部防灾能力提升 |
| 7.5 防灾救灾联动应急管理响应方案 |
| 7.5.1 RBS/M分级的多风险动态管控响应 |
| 7.5.2 责权事权下的多部门联动救灾响应 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 风险治理导向下的综合防灾规划实证 |
| 8.1 天津市中心城区既有灾害风险环境特征识别 |
| 8.1.1 海陆过渡下的八类主导自然灾害 |
| 8.1.2 双城互动下的四类主体事故灾难 |
| 8.1.3 既有风险评估偏重单向风险分级 |
| 8.1.4 兼顾治理“核心-基础”划定研究范围 |
| 8.2 针对城区主导型灾害的“多维度”风险评估 |
| 8.2.1 灾害属性具备灾源防控与分级治理条件 |
| 8.2.2 政府治理存在专项防灾与系统实现短板 |
| 8.2.3 居民安全呈现生态与避难疏散供给不足 |
| 8.3 响应风险评估结果的“多层级”防灾空间治理 |
| 8.3.1 “源-流-汇”指数导向的生态韧性规划 |
| 8.3.2 动态风险治理导向的专项防灾响应 |
| 8.3.3 避难短缺-疏散过量矛盾下的治理优化 |
| 8.3.4 “三元”耦合导向的防灾空间治理系统实现 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 论文创新点 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A:滨海城市安全风险治理子系统动力学模型 |
| 附录B:滨海城市自然灾害综合防灾能力与空间脆弱性指标详解 |
| 附录C:滨海城市居民综合安全感调查问卷 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）科学数据用户相关性判断模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.3 研究设计 |
| 第二章 用户相关性研究综述 |
| 2.1 信息科学中的相关性 |
| 2.1.1 相关性理论 |
| 2.1.2 相关性研究视角 |
| 2.1.3 相关性概念 |
| 2.2 用户相关性判断 |
| 2.2.1 相关性判断的驱动力——信息需求 |
| 2.2.2 相关性判断发生的情境——信息交互过程 |
| 2.2.3 用户相关性判断模型 |
| 2.3 用户相关性标准 |
| 2.3.1 相关性标准的定义与功能 |
| 2.3.2 用户相关性标准识别研究 |
| 2.3.3 相关性标准使用研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 科学数据及其查询与检索研究 |
| 3.1 科学数据的重要性分析 |
| 3.1.1 社会信息中的科学数据 |
| 3.1.2 科学研究中的科学数据 |
| 3.2 数据以及科学数据概念与特征 |
| 3.2.1 数据的基本概念与特征 |
| 3.2.2 科学数据的概念与特征 |
| 3.3 科学数据认知与期望 |
| 3.4 科学数据发现与检索 |
| 3.4.1 系统导向的科学数据检索实践 |
| 3.4.2 用户导向科学数据查询与检索探索 |
| 3.4.3 科学数据查询与检索面临的问题 |
| 3.5 科学数据相关性判断模型研究必要性与意义 |
| 3.5.1 科学数据相关性判断研究的必要性 |
| 3.5.2 科学数据相关性判断研究的意义 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 科学数据用户相关性判断模型研究设计 |
| 4.1 概念假设模型 |
| 4.1.1 概述 |
| 4.1.2 理论依据 |
| 4.1.3 认识导向的相关性判断假设性概念模型 |
| 4.2 研究目的、目标与科学问题 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 研究方法论 |
| 4.3.2 技术路线 |
| 4.3.3 研究策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 科学数据用户相关性判断描述性概念模型研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 概念模型与科学问题 |
| 5.2.2 研究过程 |
| 5.3 被试遴选 |
| 5.4 数据收集 |
| 5.4.1 检索前访谈 |
| 5.4.2 相关性判断行为测量与数据采集 |
| 5.4.3 检索后访谈—情境再入式半结构化访谈 |
| 5.5 数据处理与分析 |
| 5.5.1 编码与内容分析 |
| 5.5.2 眼动数据处理 |
| 5.6 研究结果与分析 |
| 5.6.1 科学数据相关性标准识别 |
| 5.6.2 科学数据信息元(SDIEs)及其与标准之间的关系 |
| 5.6.3 科学数据用户相关性/有用性 |
| 5.6.4 相关性判断的认知加工特征分析 |
| 5.6.5 决策规则识别 |
| 5.6.6 科学数据用户相关性判断描述性概念模型总结 |
| 5.7 研究发现与结论 |
| 5.7.1 科学数据相关性判断的认知整合/透镜过程 |
| 5.7.2 科学数据相关性标准结构TAQA-U及其价值 |
| 5.7.3 科学数据相关性标准特征分析 |
| 5.7.4 科学数据相关性判断的多标准决策认知本质 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 科学数据用户相关性判断实证性量化模型研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 研究问题 |
| 6.2.2 研究过程 |
| 6.3 第一阶段:描述性验证 |
| 6.3.1 被试遴选 |
| 6.3.2 数据收集 |
| 6.3.3 数据分析 |
| 6.3.4 研究结果 |
| 6.4 第二阶段:实证性量化研究 |
| 6.4.1 概念模型与研究假设 |
| 6.4.2 数据收集与处理 |
| 6.4.3 研究结果与分析 |
| 6.5 研究发现与结论 |
| 6.5.1 科学数据用户相关性标准使用特征分析 |
| 6.5.2 基于相关性标准结构的科学数据用户相关性判断模式分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 多标准相关性排序(MCRR)算法及其应用框架设计 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 MCRR多标准相关性排序算法 |
| 7.2.1 算法需求 |
| 7.2.2 算法设计 |
| 7.2.3 MCRR算法流程 |
| 7.2.4 算法功能与价值 |
| 7.3 应用框架设计 |
| 7.3.1 用户导向的科学数据查询与检索模型 |
| 7.3.2 基于MCRR算法的科学数据查询与推荐系统框架 |
| 7.3.3 框架特色介绍 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.1.1 提出并验证了科学数据用户相关性判断模型 |
| 8.1.2 探索了多标准相关性性排序算法及其应用框架 |
| 8.2 创新性分析 |
| 8.2.1 理论创新 |
| 8.2.2 研究方法创新 |
| 8.3 研究不足与未来研究 |
| 8.3.1 研究不足 |
| 8.3.2 未来研究与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 附录 C |
| 附录 D |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（7）大数据时代广西自然灾害预警体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 一、历史背景 |
| 二、现实背景 |
| 第二节 研究目的和意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 国内外研究综述 |
| 一、国外研究综述 |
| 二、国内研究综述 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 第一节 相关概念的界定 |
| 一、大数据 |
| 二、自然灾害 |
| 三、危机预警体系 |
| 第二节 理论基础 |
| 一、4R危机管理理论 |
| 二、协同治理理论 |
| 三、STS理论 |
| 第三章 大数据时代广西自然灾害预警体系现状分析 |
| 第一节 加强广西自然灾害预警必要性分析 |
| 一、广西主要自然灾害及成因 |
| 二、广西自然灾害受灾情况分析 |
| 三、“山竹”台风预警分析 |
| 第二节 广西自然灾害预警体系总体建设概况 |
| 一、预警管理法律体系现状 |
| 二、预警组织管理体系现状 |
| 三、预警信息管理体系现状 |
| 四、预警技术管理现状 |
| 五、广西自然灾害预警体系运作流程 |
| 第四章 广西自然灾害预警体系现存的问题及成因 |
| 第一节 广西自然灾害预警体系存在的问题 |
| 一、应急管理法律法规有待进一步完善 |
| 二、灾害预警执行力不足 |
| 三、灾害预警信息不全面 |
| 四、大数据运用有待加强 |
| 五、公众危机预警意识弱 |
| 第二节 广西自然灾害预警体系问题产生原因分析 |
| 一、大数据预警法律法规滞后 |
| 二、灾害预警体系协调僵化 |
| 三、大数据设备更新进度慢 |
| 四、自然灾害防灾预警宣传教育力度弱 |
| 第五章 国内外自然灾害预警借鉴 |
| 第一节 国内自然灾害预警借鉴 |
| 一、广东省自然灾害大数据预警体系实践 |
| 二、上海市自然灾害大数据预警体系实践 |
| 第二节 国外自然灾害预警体系借鉴 |
| 一、日本自然灾害大数据预警体系实践 |
| 二、美国自然灾害大数据预警体系实践 |
| 第三节 国内外自然灾害预警的启示 |
| 第六章 大数据时代广西自然灾害预警体系优化路径 |
| 第一节 完善自然灾害大数据预警法律法规体系 |
| 一、提升地方性预警与大数据法律法规适用性与实践性 |
| 二、提升预警与大数据法律法规针对性 |
| 第二节 健全危机预警组织管理体系 |
| 一、明确职权责,提高部门间的协调能力 |
| 二、设立独立统一的预警机构 |
| 三、加强应急队伍人员建设 |
| 第三节 建立大数据自然灾害预警体系 |
| 一、提升信息数据的共享与交换 |
| 二、加强大数据预警运用 |
| 三、加强大数据预警信息推送应用 |
| 第四节 社会组织与公众角度的预警体系优化 |
| 一、加强多元主体协同预警 |
| 二、增强社会公众危机预警意识和教育 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（8）基于深度时空数据模型的闪电预报方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 本文的主要工作和创新点 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 2 相关研究工作综述 |
| 2.1 闪电预报方法现状 |
| 2.1.1 基于观测资料外推的方法 |
| 2.1.2 基于数值预报模式的方法 |
| 2.2 深度学习理论及相关工作 |
| 2.2.1 卷积和循环神经网络 |
| 2.2.2 基于深度学习的时空数据挖掘 |
| 2.2.3 注意力机制及其应用 |
| 3 基于编码器-解码器模型的闪电预报方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 网络主体结构 |
| 3.2.3 通道域注意力模块 |
| 3.2.4 损失函数 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 评价指标和方法 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于多源异构数据融合的闪电预报方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 空间插值方法 |
| 4.2.3 卷积融合方法 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）我国天气期货产品设计及其应用研究 ——基于天气影响指数的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容、研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 天气期货定价理论研究 |
| 2.1.2 天气期货的应用研究 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 天气风险管理理论 |
| 2.2.2 套期保值理论 |
| 第3章 我国推出天气期货产品的必要性与可行性分析 |
| 3.1 必要性分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 政治可行性 |
| 3.2.2 经济可行性 |
| 3.2.3 社会可行性 |
| 3.2.4 技术可行性 |
| 第4章 我国天气期货产品的设计 |
| 4.1 我国天气期货产品设计思路 |
| 4.1.1 我国天气期货的设计思路 |
| 4.1.2 国外天气期货发展的启示 |
| 4.1.3 天气期货的核心特征 |
| 4.2 我国天气指数期货产品设计的内容 |
| 4.2.1 交易标的 |
| 4.2.2 交易模式 |
| 4.2.3 标的城市、气象数据来源的选择 |
| 4.2.4 其他设计要素 |
| 第5章 我国天气影响指数期货的模拟应用 |
| 5.1 温度函数、降水量函数模拟 |
| 5.1.1 数据选取及整理 |
| 5.1.2 模型的假设 |
| 5.1.3 模型的参数估计及检验 |
| 5.2 天气影响指数期货的蒙特卡洛定价 |
| 5.2.1 天气影响指数相关参数的测算 |
| 5.2.2 蒙特卡洛模拟方法的原理 |
| 5.2.3 模型的基本假设 |
| 5.2.4 天气影响指数期货产品的定价结果 |
| 5.3 天气影响指数期货产品在农业气象风险中的模拟运用 |
| 5.3.1 运用背景及相关假设 |
| 5.3.2 玉米产量与温度、降水量之间的关系 |
| 5.3.3 套期保值策略及效果分析 |
| 第6章 我国天气影响指数期货的潜在风险分析 |
| 6.1 模型风险 |
| 6.2 基差风险 |
| 6.3 流动性风险 |
| 第7章 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 开发天气期货的建议 |
| 7.2.2 金融扶贫的建议 |
| 7.3 后续研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）新时代公共气象服务信息化研究 ——以咸宁市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究意义 |
| 二、国内外研究现状综述 |
| (一)关于公共气象服务的研究综述 |
| (二)关于气象信息化的研究综述 |
| (三)关于公共气象服务信息化的研究综述 |
| (四)研究述评 |
| 三、研究的思路与方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 四、研究的创新点及不足 |
| 第二章 相关概念界定及其基础理论 |
| 一、基本概念界定 |
| (一)信息化 |
| (二)公共服务 |
| (三)气象信息化 |
| (四)公共气象服务信息化 |
| 二、理论基础 |
| (一)公共治理理论 |
| (二)公共服务均等化理论 |
| 三、我国气象服务信息化的发展进展 |
| (一)初步建设期 |
| (二)稳步推进期 |
| (三)快速发展期 |
| (四)发展高峰期 |
| (五)创新发展期 |
| 第三章 咸宁市公共气象服务信息化建设现状调查 |
| 一、基本概况 |
| (一)咸宁市气象局基本情况简介 |
| (二)咸宁市气象局组织机构设置情况 |
| (三)咸宁市气象局公共气象服务现状 |
| 二、公共气象服务信息化建设现状 |
| (一)咸宁市公共气象服务信息化平台情况 |
| (二)咸宁市公共气象服务信息化产品情况 |
| (三)咸宁市公共气象服务信息化成果应用 |
| 三、咸宁市公众气象信息服务满意率现状调查及分析 |
| (一)调查目的 |
| (二)调查对象 |
| (三)调查内容 |
| (四)调查情况分析 |
| 第四章 公共气象服务信息化不足及原因分析 |
| 一、公共气象服务信息化问题 |
| (一)公共气象服务信息化产品及时性不足 |
| (二)公共气象服务信息挖掘和安全不足 |
| (三)公共气象服务供给针对性不强 |
| 二、公共气象服务信息化问题的原因 |
| (一)人才队伍建设不足 |
| (二)数据共享融合不够 |
| (三)顶层设计不完善 |
| 第五章 完善公共气象服务信息化建设对策 |
| 一、创新服务产品模式,发展公共气象服务信息化关键技术 |
| (一)创新公共气象服务产品种类 |
| (二)发展公众智慧气象服务关键技术 |
| 二、加强气象信息数据挖掘,完善信息化共享和安全机制 |
| (一)重视气象信息化的安全管理 |
| (二)强化多方信息资源整合 |
| 三、提升气象公共服务精准供给,提升气象服务满意度 |
| (一)构建大数据气象服务体系,提升公共服务供给精准性 |
| (二)建立需求导向型服务体系,提高公共服务能力科学性 |
| 四、加强顶层设计,完善气象公共服务保障制度 |
| (一)强化组织机构建设 |
| (二)引入多方力量助推 |
| (三)加强人才队伍建设 |
| (四)完善实施政策环境 |
| 结语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 气象服务满意率调查问卷 |
| 附录二 访谈提纲 |
| 个人简介和攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、气象科学数据共享系统研究综述（论文参考文献）
- [1]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [2]水利大数据研究现状与展望[J]. 蒋云钟,冶运涛,赵红莉,梁犁丽,曹引,顾晶晶. 水力发电学报, 2020(10)
- [3]作物种质资源大数据体系研究[D]. 井福荣. 中国农业科学院, 2020(01)
- [4]基于生命周期的农业科学数据管护研究[D]. 满芮. 中国农业科学院, 2020(01)
- [5]风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究[D]. 王思成. 天津大学, 2020(01)
- [6]科学数据用户相关性判断模型研究[D]. 刘建平. 中国农业科学院, 2020(01)
- [7]大数据时代广西自然灾害预警体系研究[D]. 韦植朗. 广西民族大学, 2020(05)
- [8]基于深度时空数据模型的闪电预报方法研究[D]. 林天阳. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]我国天气期货产品设计及其应用研究 ——基于天气影响指数的构建[D]. 姚梦婷. 上海师范大学, 2020(07)
- [10]新时代公共气象服务信息化研究 ——以咸宁市为例[D]. 邓茜. 南京信息工程大学, 2020(03)