气象通信系统是国内和国际气象资料传输与交换的枢纽。为了从宏观上掌握气象通信系统资料的传输情况,有效管理数据、优化和梳理业务流程,根据通信系统数据量大、流程复杂、数据异构等特点,文章基于数据仓库技术构建气象通信数据的多维模型,为长时间序列的通信数据存储和分析提供解决方案。利用SQL Server Analy-sis Service,采用实时业务系统的真实数据展开多维数据模型构建的试验,在此基础上对多维模型进行了联机分析处理(OLAP),验证了多维模型在数据分析和展现方面的优势。
应用中国气象局国家气象中心全球日值降水和气温实况资料、国家气象信息中心全球表面实况分析降水和气温等实况数据、Global Summary of the Day(GSOD)全球地面日值数据、全球GTS实时交换地面数据等,对2023年12月—2024年2月全球天气概况以及主要灾害性天气特征进行分析,结果表明:受平流层增暖等事件影响,全球中高纬地区冷空气阶段性活跃且势力强。欧洲至俄罗斯、蒙古国、东亚,再到北美等地相继爆发了强寒潮天气,部分地区出现了暴风雪,其中,加拿大南部、美国西北部和中部、北欧等地出现持续低温天气且部分地区最低气温突破历史同期极值;大洋洲中部、巴西、南美洲中部等地出现了持续性高温天气;此外,全球共有13个热带气旋活动,其中6个登陆,给当地带来强风雨天气,造成严重影响。
世界气象组织信息系统(WMO Information System,WIS)是一个支撑全球气象数据交换共享的通用信息服务平台,北京全球信息系统中心作为WIS的核心功能中心之一,必须缓存最近24 h内的WMO全球交换数据以提供高效的数据访问服务。为了检查收集到的全球交换数据的合法性,需要校验每条数据是否存在与之匹配的元数据,这些元数据信息以关系型数据库方式存储在北京全球信息系统中心中。由于每日接收到的WMO全球交换数据文件个数多且收集时间分布不均,大量频繁的数据库查询操作导致处理性能下降,特别在数据密集收集的情况下容易产生较大延迟,直接影响业务的实时性。设计并实现一种基于内存对象缓存的应用优化现有通过数据库查询的校验方式,实现在内存中一次性载入元数据信息,并在内存中完成缓存数据校验的操作,以此来减少磁盘的读写访问,提升处理效率。此外,还通过多线程方法实现与缓存数据相关的功能,使该方案具有良好的扩展性。实际应用表明:数据缓存功能优化后能满足实时业务性能要求。
