12�?5�?�Ӟ���l�合气象信息�׃�n�q�_���Q�CIMISS�Q�在北京�{?5个省�Q�自��d��、直辖市�Q�气象局正式投入业务化运行。至此，加上批实现CIMISS正式业务化运行的�U�气象业务单位及6省（直辖市）气象局�Q�该�pȝ��在范围内全部实现业务化运行。这标志着和省�U�气象部门首�ơ拥有了国省�l�一、标准规范的数据环境�Q�气象信息化“两步走”战略中的步�l�箋扎实�q�进�?/pre>

	截至目前�Q�作为气象业务、服务、管理的核心基础数据支撑�q�_���Q�CIMISS共提供包�?4�c?47�U�实时、历史数据的在线存储服务�Q�能使资料入库时间羃�?0%�Q�数据访问效率提�?倍到5倍�?/span>


	中国气象局预报与网�l�司叔R����־�峰表�C�，集约、标准、国省统一的数据环境，保证了气象业务科研常用数据实时在�Uѝ��标准化服务�Q�大�q�提高数据访问效率，有助于打破“数据孤岛”，实现气象数据资源集约化管理，数据权威性�?/span>


	截至11月底�Q�我国自�ȝ��发的气象信息处理�pȝ���Q�MICAPS�Q?.0、气候信息处理与分析�pȝ���Q�CIPAS�Q?.0、精�l�化气象格点预报、中国气象数据网�{�核心业务系�l�及31个省�Q�自��d��、直辖市�Q�约188个业务应用系�l�均已实��C��CIMISS的直接对接�?/span>


	在首批实��C��务化�q�行的省份，CIMISS�����效益初显。广东省气象局依托CIMISS的业务化�Q�对省��数据环境�q�行了梳理和优化整合�Q�数据接口日讉K��量超�q?000万次�Q�数据日���量�?00G�Q�地理信息和跨部门数据服务能力得到提升，有效支撑了省市县一体化�q�_��、突发事仉���警决�{�辅助��^台等业务�pȝ��的运行�?/span>


	在浙江，省气象局在CIMISS标准框架下加入省�U�特色数据服务，提高�Ҏ(gu��)��源复杂、类型多栗���异地分布、增长快速的�l�合数据存储、管理和服务能力。在G20杭州��C��期间�Q�依托CIMISS数据资源池，人工影响天气指挥�pȝ��得以在浙江省实现本地化便捷部�|Ԍ��几小时之内实现地��������、卫星雷达、数值预报等15�c�资料，以及微�L辐射、风廓线、云高红外数据等多种本地数据在CIMISS的接入，�l�一的数据环境�ؓ气象服务保障工作提供了强有力支撑�?/span>


	�?015�q?月开展业务试�q�行以来�Q�系�l�功能、运行可靠性及数据完整性、正���性、及时性得��C��充分���验。不�q�，据气象信息��d���E�师�|�兵介绍�Q�CIMISS既是一个业务系�l�，也是一套标准、一�l�容器，本��n不可能满���x��有业务的应用需求。目前，CIMISS部分源代码已对省�U�气象部门开放，吸引技术力量在本地化过�E�中通过数据扩容、能力拓展来共同完善�Q�且开源的力度�q�将�l�箋加大�?/span>


	据了解，为实现气象数据资源整合集�U�，以应用�ؓ导向�Q�以���程��Z���U�，气象信息�l�织调动百余名信息技术力量，�q�行了艰苦卓�l�的努力。自2009�q�以来，该先后完成前期准备、��M��设计、��Y件开发、集成测试、示范联调测试、部�|�及试验�q�行�{�工作，不断补充CIMISS数据资源�Q�完善系�l�功能，研制�?3��Ҏ(gu��)��准规范，�l�织�?0余期技术管理培训�?/span>
   
                        

                        

   
  

    

      
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贤心
      
2016-11-29
      
人生���像是一��Z���?/td>
    
    

      
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2016-11-28
      
于千万�h之中遇见你所遇见的�h�Q�于千万�q�之中，旉���的无涯的荒野里�?/td>