针对传统信息服务模式存在信息资源规模单一、虚拟化程度低、自适应程度较差及知识泛化等问题,同时考虑到目前云服务体系中忽略多源信息资源这一重要因素,提出了云计算环境下的多源信息资源云体系及服务模型。首先构建了基于云计算的多...针对传统信息服务模式存在信息资源规模单一、虚拟化程度低、自适应程度较差及知识泛化等问题,同时考虑到目前云服务体系中忽略多源信息资源这一重要因素,提出了云计算环境下的多源信息资源云体系及服务模型。首先构建了基于云计算的多源信息资源云体系,对信息资源搜索、查询及匹配等技术进行阐述,进而提出了新的云服务模型——基于云计算的多源信息资源即服务(multi-source information resource as a service,MIRaaS),在此基础上搭建了该模型在商务领域下的应用平台。分析表明,该模型能对多源信息资源进行重构、分析、整合及匹配,并充分考虑用户体验,很好地扩展了云服务的研究范围及应用领域。展开更多
为认识西北地区的云水资源(Cloud Water Resource,简称CWR)特征以及科学规划人工增雨开发空中水资源作业布局,利用2000—2019年中国1°×1°CWR观测诊断评估数据集,采用线性拟合和经验正交函数分解(EOF)等方法,统计分析了...为认识西北地区的云水资源(Cloud Water Resource,简称CWR)特征以及科学规划人工增雨开发空中水资源作业布局,利用2000—2019年中国1°×1°CWR观测诊断评估数据集,采用线性拟合和经验正交函数分解(EOF)等方法,统计分析了西北地区CWR的分布及演变气候特征。结果表明:(1)从全区整体看,CWR的相关物理量(状态量、平流量、总量和降水效率)主要表现为夏季最高,春、秋季次之,冬季最低的季节变化特征。其中,春季CWR总量约为1736亿t(折合柱水量约为51.2 mm),仅次于夏季;春季水凝物降水效率为48.7%,相较于秋季,春季的CWR开发潜力更大。(2)从区域内1°×1°网格的计算结果得到空间分布,受地势与环流的影响,近20年CWR年总量及水汽年总量、水凝物年总量的多年平均空间分布呈“两高一低”的特征,高值位于西风急流区与季风影响边缘区,低值区主要位于高原气候区。(3)近20年,西北地区格点的CWR年总量平均以23.6 mm/a速率增加,其中春季的增加趋势最显著,增速为8.5 mm/a。季节分布上,CWR夏季最多,春、秋季次之,冬季最少;水凝物降水效率夏季高,秋、春季较低,冬季最低。(4)CWR年总量的EOF分解第一模态(EOF1)贡献率为78.2%,分布特征为区域东部较高,在2008年出现年际转折,开始转变为CWR东部多、西部少的分布格局。(5)在西北地区典型区域中,天山区域年平均及格点平均后的CWR年总量以及水凝物降水效率均高于祁连山区,年际变化上祁连山区的CWR在增多,天山区的在减少。展开更多
文摘针对传统信息服务模式存在信息资源规模单一、虚拟化程度低、自适应程度较差及知识泛化等问题,同时考虑到目前云服务体系中忽略多源信息资源这一重要因素,提出了云计算环境下的多源信息资源云体系及服务模型。首先构建了基于云计算的多源信息资源云体系,对信息资源搜索、查询及匹配等技术进行阐述,进而提出了新的云服务模型——基于云计算的多源信息资源即服务(multi-source information resource as a service,MIRaaS),在此基础上搭建了该模型在商务领域下的应用平台。分析表明,该模型能对多源信息资源进行重构、分析、整合及匹配,并充分考虑用户体验,很好地扩展了云服务的研究范围及应用领域。
