《流域水质大数据分析平台建设方案.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《流域水质大数据分析平台建设方案.doc(44页珍藏版)》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。流域水质大数据分析平台建设方案 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位,纳入了“五位一体”总体布局,并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2021年新修订的环境保护法将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法,以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的水污染防治行动计划“水十条”,对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网”和“大数据”应用也上升为国家战略,国务院出台的关于积极推进“互联网”行动的指导意见、关于促进大数据发展的行动计划和环保部发布的生态环境大数据建设总体方案,将“互联网绿色
2、生态”作为11个重点行动之一而提出,要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来,高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求,“管什么、想什么、干什么”,数据多头采集、相互矛盾的现象普遍,难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中,环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机,树立环保工作的大局观和整体观,将流域各方面相关环境管理数据整合起来,形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台,用全局性的
3、战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心,环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向,所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用,首先要解决的就是大数据收集获取问题,因此需要夯实应用基础,全面收集内外部数据资源,整合、共享、联动、开发数据,努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后,建立大数据综合服务库,将采集的海量数据汇聚进入到库中,聚合原有分散在各个政务系统中的数据,并按照大数据管理标准及要
4、求,进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立,集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等,采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等,建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系,当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时,判定其污染程度,同时进行污染溯源,通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况,给出处置措施建议并提供评估管理。 第二篇。大数据平台建设当前,我部门应用系
5、统之间都是独立的,数据没有统一标准、系统也没有相连。这种现状导致,各公司部门之间的信息资源无法共享、部门之间工作移交无法电子化。这极大地限制了信息化提高公司工作效率的效果,更重要的是信息资源无法打通,就无法站在全县的角度去进行政务应用的大数据分析,成为了政务应用大数据技术的最大阻碍。 为了提高资源使用率,节约管理成本,推动信息产业发展,拉动社会资金在信息化方面的投入,为了提高行政管理和服务效率,促进公司职能转变,改善投资和营商环境,促进经济发展,为了提高公司服务效率,使公司管理服务从各自为政、相互封闭的运作方式,向跨部门、跨区域协同互动和资源共享转变,提高公司工作效率。有必要构建统一的大数据平
6、台,更好地为公司决策服务,提高信息服务质量。 建成覆盖全县各公司部门的信息资源整合平台,支撑用户单位开展跨部门、跨层级的政务应用大数据分析,业务协作,提供应用集成模板、集中监控管理、远程配置部署等工具,降低跨地域实施难度。电子政务应用中存在大量跨部门、跨层级的业务协作,数据交换平台是县级各部门共享数据,进行全县内大数据分析的基础也是解决跨部门协作的有效手段。全县统一规划、统一规范、统一架构,避免各级单位独立建设带来的格式各异、接口混乱、无法重用、难以扩展的局面;施行统一部署、统一监控、统一管理的集中管理模式,总体上降低各级公司部门信息整合的建设、管理、应用的成本。社会经历了由磁盘、磁带、光盘存
7、储数据,向以公文档为主要形式数据的发展,后来互联网的兴起促成了数据量的第三次大规模增长,到了今天,随着互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级增长,“大数据”概念逐渐在各界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了对传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命
8、周期管理。通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源,为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题,从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。 大数据平台建设的主要任务: (一)建立政务云平台。 建设全县统一的政务云计算平台。以县广电公司的设施为基础,进行云化改造,建立自行管理的云计算资源池,为各部门不宜采用社会化云计算服务的关键性业务系统提供基础设施共享服务。 (二)实施大数据管理。 1.建立政务数据交换和目录体系。以县广电公司的交换中
9、心为主交换平台,构建全县统一的电子政务数据交换体系。统筹各部门可供共享的信息和共享需求,编制政务信息资源共享目录,明确可供共享的信息名称、数据格式、提供方式、提供单位、共享条件、更新方式、更新时限等要素,按需向其他部门提供信息共享服务。 2.建设政务数据集中共享平台。建立健全共享数据汇聚机制,按照“一类数据来源于一个权威部门,权威部门负责更新维护”原则,通过统一数据交换平台,将具有公共性、标识性、基准性的共享数据进行汇聚,集中存储于云平台,逐步形成人口、法人、经济、空间地理、社会信用等各类城市重要基础性数据库。充分发挥云平台共享数据的中心作用,建立向云平台直接获取为主,部门间数据交换获取为辅的
10、共享应用机制,提高城市综合数据共享使用效率。 (三)推进大数据应用。 提高决策数据服务水平。围绕县公司决策需要,以建设决策支持电子政务系统为抓手,充分整合各部门现有办公应用和业务系统数据资源,逐步建立支撑领导决策研判的决策数据资源库,提供更加及时高效的信息获取方式,丰富展现形式,为公司决策提供全面准确便捷的数据服务。使县领导能够及时掌握经济运行与社会发展的实际状况和发展趋势,不断提升政务数据保障和辅助决策能力。 (四)构建大安全体系。 1.加强统一电子政务网络建设管理。在现有电子政务外网平台基础上,提升县级骨干网络业务承载能力,按需扩充统一互联网出口,为公司大数据平台提供高速、稳定、安全的网络
11、运行环境。 2.加强安全技术防护体系建设。按照信息系统安全等级保护要求,针对大数据平台的技术特点,进一步完善以病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等为重点的安全防护体系,确保电子政务系统不被破坏和数据不被窃取泄漏。 第三篇:大数据平台分析报告密级:内部公开 环境数据中心 大数据平台分析 bigdataplatformanalysis softwareproduct 聚光科技(杭州)股份有限公司 内部资料注意保密 目录 1.大数据背景.1 1.1.什么是大数据.11.2.发展现状.11.3.大数据的应用.22.大数据平台介绍.4 2.1.定位.4 2.1.1.产品概述.42.2.功能
12、.42.3.设计.42.4.技术.错误。未定义书签。 2.5.总结.43.环境数据中心.5 3.1.背景定位.53.2.功能.5 3.2.1.53.2.2.错误。未定义书签。 3.3.设计.63.4.技术.错误。未定义书签。 4.总结.6 i 内部资料注意保密 1.大数据背景 1.1.什么是大数据 大数据最早在上世纪90年代被提出,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 现在,业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3v特征”:量级(volume),速度(velocity)和多样性(variety)。大数据普遍具有量级大,要求处理速度快,数据本身具有丰富的多样
13、性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里,都追加了第四个vvalue,价值;而ibm在其相关文档中给出的第四个“v”则是真实性(veracity)。 大数据的价值。在海量的规则或不规则数据之中,用新的数据处理手段,以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。 1.2.发展现状 随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升,互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称,每天全球几十亿人使用计算机、gps设备、电话和医疗设备,产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家,他们的需求和习惯尚未被真正理解,如果能够借助大数据相关技术分析
14、和挖掘数据背后的信息,将有助于认识需求、提供预测和防范危机。 大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储,而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法,生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化,可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理,同时进行大批量的仿真比较和筛选,大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料,未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向,云计算正在进入以aaas(分析即服务)为主要标志的cloud2.0时代。 -1 内部资料注意保密 项目使得卫生单位及早研制预防疫苗,
15、及早控制疫情的扩散,大幅降低了流感的传播。 3、飞机票价高低和多早预购的关系 也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系,并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站:,输入你的出发地和目的地,加上你要出发的时间,马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。 -3 内部资料注意保密 3.环境数据中心 3.1.背景定位 环境管理部门每天要面对大量的数据,如环境监测数据、排污收费数据、排污申
16、报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据,往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题,给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立,从而形成了一个个信息孤岛,数据难以共享,环境决策缺乏有效的数据支持,难以做到科学决策。因此,需要建立统一的环境数据中心,全面整合各类环境资源数据,实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心,成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心,成为环保决策所需的数据仓库中心。 3.2.功能 3.2.1.数据的管理 数据中心的数据来源主要于: 1.国家下发的软件系统,如污染源普查软件、环境统计软件;
17、 2.已有的业务系统,如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。 3.excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等; 4.数据直报系统。系统提供定制的录入界面,用户手工填报。 对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立,实现信息共享,数据交互 3.2.2.数据的管理 1.文件的上传、修改、删除2.元数据的编辑 -5 第四篇:大数据教学平台建设规划一、建设背景.1 二、建设目标.3 三、建设内容.4 (一)专业核心课程.4 1.专业核心课程范围.42.建设周期和建设数量.4 (二)通识教育在线课程.5 (三)网络自选(拓展)课程.5 1.建设方式
18、.52.学习方式.63.学分置换.6 (四)原精品资源共享课、网络共享课等.6 四、建设方案.6 (一)大数据教学平台功能简介.7 (二)六大功能模块.7 1.网络教学门户网站.72.课程中心.7 2.1专业核心课程.82.2通识教育在线课程.82.3网络自选(拓展)课程.82.4原精品资源共享课、网络共享课.83.移动学习空间.94.教师发展中心.95.教学管理中心.9 5.1教学评估.95.2教学资源管理.105.3oa系统.106.教学质量工程.107.备课资源库(备选项).10 (三)各功能模块要求.111.网络教学门户网站.112.课程中心.112.1课程创建.11(1)课程共建.1
19、2(2)助教功能.12(3)双模板选择.12(4)课程封面.12(5)课程编辑.122.2课程教学.13(1)多模式教学.13(2)学习过程管理.14(3)线上作业.15(4)在线测试.152.3教学信息统计.16 1(1)教师端.16(2)学生端.162.4教学互动.16(1)学生问题讨论.16(2)教师在线答疑.173.移动学习空间.173.1pc终端.173.2移动app.17(1)移动教案.17(2)课堂签到.18(3)随机提问与调查.18(4)学习监控.18(5)闯关学习.18(6)作业.19(7)在线互动.19(8)在线考试.19(9)课程显示.194.教师发展中心.194.1文本显示模块.19(1)中心简介.19(2)政策文件.20(3)名师风采.20(4)教师培训.20(5)教学督导.20(6)教学论坛.