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    農(nóng)業(yè)氣象測報工作基數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)開發(fā)分析

    2021-11-19 18:41:31羅錦華劉暢劉堯
    南方農(nóng)業(yè)·中旬 2021年9期
    關鍵詞:農(nóng)業(yè)氣象統(tǒng)計分析

    羅錦華 劉暢 劉堯

    摘 要 農(nóng)業(yè)氣象(以下簡稱農(nóng)氣)觀測是防范氣象災害發(fā)生、保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正常運營的重要基礎。為實現(xiàn)對農(nóng)氣測報業(yè)務水平的科學高效評價,基于現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)軟件與基層臺站業(yè)務活動實施情況,建立一種由基礎層、數(shù)據(jù)層、組件層、應用層組成的農(nóng)氣測報工作基數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)。將該系統(tǒng)應用于實際業(yè)務考核與軟件應用測評環(huán)節(jié),能夠自動生成詳細的觀測人員、臺站工作基數(shù)統(tǒng)計報告,輔助提升農(nóng)氣觀測資料質(zhì)量與人員業(yè)務水平。

    關鍵詞 農(nóng)業(yè)氣象;業(yè)務觀測;工作基數(shù);統(tǒng)計分析;質(zhì)量考核

    中圖分類號:S163 文獻標志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.26.109

    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展對農(nóng)業(yè)氣象測報精度與業(yè)務人員服務質(zhì)量提出了更高的要求,通過獲取不同基層觀測臺站的業(yè)務人員工作基數(shù)進行計算與統(tǒng)計分析,并將統(tǒng)計結果與業(yè)務軟件進行對接,能夠為業(yè)務質(zhì)量考核與評價提供重要參考依據(jù)。

    1 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

    1.1 系統(tǒng)架構設計

    基于農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務類型與具體內(nèi)容進行系統(tǒng)數(shù)據(jù)流框架的設計,包含以下4個層級:1)數(shù)據(jù)源層,包含農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù)、遙感系統(tǒng)(RS)數(shù)據(jù)、觀測基數(shù)參數(shù)及基數(shù)報表電子模板等數(shù)據(jù)及文件;2)模型方法層,設有數(shù)據(jù)訪問接口、統(tǒng)計分析算法模型、基數(shù)統(tǒng)計報表組件等模塊;3)數(shù)據(jù)分析層,支持工作基數(shù)統(tǒng)計分析、專題圖/報表制作;4)目標用戶層,由各基層臺站業(yè)務人員、管理人員及省市級管理人員組成。

    基于層間相互協(xié)作、層內(nèi)自主處理原則進行系統(tǒng)邏輯架構的設計,主要劃分為以下4個層級:1)基礎層,用于提供軟件設計與運行的平臺環(huán)境,包含.Net框架開發(fā)包、Oracle/SQL Server/MySQL數(shù)據(jù)庫、ArcGIS Engine組件及桌面控件等;2)數(shù)據(jù)層,用于完成數(shù)據(jù)存儲與分類管理,將不同類型農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)與工作基數(shù)分別存儲在主數(shù)據(jù)、臨時數(shù)據(jù)、運行管理及業(yè)務統(tǒng)計等不同存儲區(qū);3)組件層,用于提供基礎功能性操作、供各系統(tǒng)進行功能模塊的調(diào)用,可依據(jù)農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)、專業(yè)算法、空間分析及數(shù)據(jù)訪問等不同基礎類庫實現(xiàn)系統(tǒng)功能;4)應用層,用于與用戶建立業(yè)務層面的直接交互,提供農(nóng)業(yè)氣象測報數(shù)據(jù)、工作基數(shù)統(tǒng)計分析結果、業(yè)務人員考核結果查詢等應用服務。

    1.2 關鍵技術應用

    1.2.1 插件框架技術

    該技術主要利用插件進行信息配置,遵循相關規(guī)范添加程序集,用于描述、定義插件信息,輔助主程序實現(xiàn)對插件的動態(tài)加載[1]。針對插件結構組成進行細分,包括以下4個部分:1)應用程序框架,負責提供插件調(diào)用接口,根據(jù)工作基數(shù)統(tǒng)計需要進行插件的調(diào)用,實現(xiàn)具體功能;2)資源庫,對所有插件應用程序進行集中管理,輔助插件業(yè)務邏輯的實現(xiàn);3)公共函數(shù)庫,配置動態(tài)鏈接庫DLL,支持調(diào)用插件及應用程序框架;4)插件規(guī)范,基于標準規(guī)范進行插件接口、插件調(diào)用環(huán)節(jié)的約束條件設計。

    該系統(tǒng)基于C#進行插件式框架的開發(fā),利用該插件完成農(nóng)業(yè)氣象災害數(shù)據(jù)統(tǒng)計、工作基數(shù)統(tǒng)計等子系統(tǒng)的開發(fā),在主界面窗口完成各插件、菜單欄、狀態(tài)欄的加載與顯示,用戶可利用插件執(zhí)行具體操作,并且基于統(tǒng)一接口規(guī)范進行協(xié)作與復用,保證系統(tǒng)使用與界面顯示效果的一致性。

    1.2.2 數(shù)據(jù)庫技術

    該系統(tǒng)采用關系型數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)管理與分析,依照時間序列進行數(shù)據(jù)查詢與統(tǒng)計分析,采用多種存儲方式匯集不同主體實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,支持Oracle、SQL Server及MySQL三種類型的數(shù)據(jù)庫,配合數(shù)據(jù)分區(qū)、冷熱備份等技術手段作為支撐。在數(shù)據(jù)庫設計上,本系統(tǒng)中主要包含以下2種數(shù)據(jù)庫。

    1)農(nóng)業(yè)氣象觀測資料庫。該數(shù)據(jù)庫由農(nóng)業(yè)氣象站點索引表.mbd、農(nóng)作物生育情況.mbd、土壤水分狀況與類型.mbd、自然物候特征.mbd及畜牧氣象.mbd共5種數(shù)據(jù)庫文件組成,在各數(shù)據(jù)庫內(nèi)包含若干數(shù)據(jù)表,涵蓋農(nóng)業(yè)氣象觀測信息[2]。在數(shù)據(jù)庫設計環(huán)節(jié),需結合不同觀測數(shù)據(jù)庫類型與內(nèi)容進行相應要素字段的定義,并保留通用字段,完成數(shù)據(jù)庫結構設計。以農(nóng)作物生育情況觀測數(shù)據(jù)庫為例,“ID”通用字段的類型為長整型,精度為32 Bit,實行自動編號;“記錄表編碼”類型為文本,精度為13字符,有索引,非空;“讀取狀態(tài)”類型為邏輯,精度為4 Bit,需編輯狀態(tài);“修改次數(shù)”類型為長整型,精度為32 Bit;“首次修改時間”“最后修改時間”類型均為日期/時間,表現(xiàn)為yyyy-MM-dd hh:mm:ss形式。

    2)測報工作基數(shù)參數(shù)庫。該數(shù)據(jù)庫包含觀測工作基數(shù)、軟件基數(shù)等項目,用于存儲相關參數(shù)配置結果,為日常氣象測報業(yè)務管理工作提供數(shù)據(jù)支持。以觀測基數(shù)的數(shù)據(jù)表結構設計為例,“觀測類型”屬于文本,精度為20字符,有索引,非空;“項目名稱”“數(shù)據(jù)表”均屬于文本,精度為100字符,有索引,非空;“查重字段列表”“分析字段列表”均為文本,精度為255字符,非空;“基數(shù)”屬于雙精度,精度為64 Bit。在工作基數(shù)統(tǒng)計分析上,基于SQL查詢命令進行工作基數(shù)統(tǒng)計,面向不同類型數(shù)據(jù)庫進行參數(shù)配置,調(diào)用相應參數(shù)與表格進行分析控制,便于適應業(yè)務變革需要進行系統(tǒng)應用擴展[3]。以遼寧省2020年冬小麥發(fā)育期的氣象觀測基數(shù)統(tǒng)計分析為例,將分析代碼設計為:

    基于上述過程完成2020年冬小麥發(fā)育期內(nèi)觀測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,判斷數(shù)據(jù)輸入、存儲環(huán)節(jié)的有效次數(shù),對照基礎分數(shù)合算結果進行觀測基數(shù)的計算與分析。

    1.3 功能模塊設計與實現(xiàn)

    農(nóng)業(yè)氣象觀測業(yè)務涉及農(nóng)作物、土壤水分、自然物候及畜牧等項目內(nèi)容,在軟件業(yè)務范圍逐漸拓展的背景下,還囊括農(nóng)氣測報軟件的應用、月統(tǒng)計報表制作等業(yè)務內(nèi)容,對軟件系統(tǒng)及功能模塊設計提出更高要求。在軟件系統(tǒng)界面設計上,主要劃分為以下5個項目類型:1)農(nóng)氣測報基礎數(shù)據(jù),包含觀測基數(shù)、農(nóng)氣報表基數(shù)、農(nóng)氣觀測錯情、農(nóng)氣月/年報表等統(tǒng)計項目;2)農(nóng)氣軟件應用項目,由基數(shù)統(tǒng)計、錯情統(tǒng)計、報表制作3個模塊組成;3)土壤水分自動測報項目,包含測報結果、質(zhì)量考核情況等內(nèi)容;4)三表合計報表項目,由月報表、年報表2大類組成;5)系統(tǒng)管理模塊,包含用戶賬號信息、工作臺賬記錄與維護等。在系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境設計上,采用Windows XP操作系統(tǒng)、基于C#語言、選用Microsoft Visual Studio 2010工具進行軟件開發(fā),利用Access組件支持數(shù)據(jù)庫管理,將觀測數(shù)據(jù)、工作基數(shù)統(tǒng)計結果以.xls報表格式導出。

    2 應用效果評價

    2.1 系統(tǒng)應用

    在系統(tǒng)實際操作環(huán)節(jié),進入系統(tǒng)后雙擊界面、打開觀測模塊的窗口,以農(nóng)業(yè)氣象作物觀測模塊為例,程序自動讀取指定月份的農(nóng)氣作物觀測信息,根據(jù)農(nóng)氣臺站選定觀測員,錄入觀測員在相應子項上的觀測次數(shù),由系統(tǒng)程序自動統(tǒng)計與計算,將基數(shù)標準與觀測次數(shù)相乘獲取到基數(shù)小計結果,并將統(tǒng)計結果保存[4]。同時,當切換觀測月份或觀測員時,系統(tǒng)將自動切換觀測基數(shù)統(tǒng)計結果,將各模塊基數(shù)匯總即可獲得工作基數(shù)合計結果,為質(zhì)量考核提供參考依據(jù)。例如,在農(nóng)氣觀測錯情模塊的統(tǒng)計分析上,可將其劃分為責任性、漏測、觀測等具體類型,在各類型中包含若干分項,將錯情標準與錯情次數(shù)相乘獲取到錯情小計結果。由觀測人員在系統(tǒng)界面相應位置輸入錯情數(shù)量,系統(tǒng)將自動運行相應程序算法進行錯情統(tǒng)計,并生成月度、年度報表,為質(zhì)量考核提供資料。通過在界面工具欄中點擊檢索模塊,即可生成相應臺站中各觀測人員的年度質(zhì)量報表,對照質(zhì)量考核表進行質(zhì)量基數(shù)梳理與統(tǒng)計,有效提升質(zhì)量考核工作

    效率。

    2.2 效果分析

    將該系統(tǒng)應用于遼寧省氣象局進行觀測人員工作基數(shù)與軟件操作基數(shù)的統(tǒng)計分析,獲取遼寧省水稻、玉米、大豆及高粱等農(nóng)作物的生育狀況、土壤水分、自然物候及畜牧氣象等觀測記錄,利用軟件操作分別對上述工作基數(shù)進行統(tǒng)計分析,并與觀測人員手工測算的觀測基數(shù)進行比較分析[5]。該系統(tǒng)經(jīng)由統(tǒng)計分析后自動生成遼寧省2020年3月軟件操作基數(shù)和全站年度農(nóng)氣軟件操作基數(shù),與觀測基數(shù)、觀測人員測算結果保持一致,說明該系統(tǒng)的統(tǒng)計分析結果具備較高的準確度,能夠為農(nóng)氣業(yè)務觀測質(zhì)量評估提供重要參考依據(jù)。

    3 結語

    當前由國家氣象中心開發(fā)的農(nóng)業(yè)氣象測報業(yè)務系統(tǒng)軟件已于全國各省市實現(xiàn)全面覆蓋,為農(nóng)業(yè)氣象觀測業(yè)務的數(shù)字化轉型提供平臺支持。通過從現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)中獲取相關觀測數(shù)據(jù)與業(yè)務執(zhí)行信息,能夠有效提升數(shù)據(jù)核算環(huán)節(jié)的工作效率,實現(xiàn)對觀測業(yè)務工作量、觀測質(zhì)量的精確反饋,為農(nóng)氣業(yè)務質(zhì)量考核提供輔助平臺支持。

    參考文獻:

    [1] 陳鑫洋.農(nóng)業(yè)氣象工作統(tǒng)計方法應用研究[J].中國科技投資,2019(11):289.

    [2] 李博,張曉峰,馮雪.農(nóng)業(yè)氣象災害預警系統(tǒng)的開發(fā)與應用研究[J].農(nóng)家科技,2019(1):131.

    [3] 朱亮,鐘艷雯,賀煒,等.基于分布式的農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)平臺設計與實現(xiàn)[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2019(6):130-132.

    [4] 唐果星.農(nóng)業(yè)氣象災害監(jiān)測預警系統(tǒng)分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2019(10):163.

    [5] 吳門新,莊立偉,侯英雨,等.中國農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務系統(tǒng)(CAgMSS)設計與實現(xiàn)[J].應用氣象學報,2019(5):3-17.

    (責任編輯:趙中正)

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