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  • 关键路径法与关键链法区别
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    2018-08-01 09:09:00

    关键路径法与关键链法区别

    1、关键路径法与关键链法都是制定进度计划的工具。
    2、关键路径法是在不考虑任何资源限制的情况下,在给定活动持续时间、逻辑关系及其他制约因素下,分析项目关键路径的进度网络分析技术;

           该方法沿着项目进度网络路径进行顺推与逆推分析,计算出全部活动理论上的最早开始与完成日期、最晚开始与完成日期。关键路径法是时间约束性进度网路分析工具,应用关键路径法可以使工作尽早安排。进度安排的弹性大小由活动浮动时间决定,浮动时间小于等于零的路径定义为关键路径,关键路径上的进度活动称为“关键活动”。关键路径法关注的重点是活动的浮动时间。
    3、关键链法是一种根据有限的资源来调整项目进度计划的进度网络分析技术。

           首先,根据持续时间估算、给定的依赖关系和制约因素,绘制项目进度网络图;然后,计算关键路径。在确定了关键路径之后,再考虑资源的可用性,制定出资源约束型进度计划——该进度计划中的关键路径常与原先的不同。资源约束型关键路径就是关键链。关键链法在网络图中增加作为“非工作进度活动”的持续时间缓冲,用来应对不确定性。关键链方法不关注网络路径的总浮动时间,而是重点管理剩余的缓冲持续时间与剩余的任务链持续时间之间的匹配关系。
    4、关键链法的理论依据是帕金森定律,关键链法是资源约束性的进度网络分析工具,应用关键链法可以有效解决帕金森定律描述的工作被拖延的情况。
    关键链法使用更激进的估算,但是可以通过使用缓冲来保证网络进度。资源负载的进度计划显示在整个项目中最长的路径作为关键链(而不是关键路径)。关键链法通过在关键链的末端放置缓冲以保证进度。对于关键链的接驳路径,接驳缓冲用于对关键链没有负面影响的接驳链。因为在估算持续时间时使用了更多的激进的估算,所以缓冲可以保证项目的进度。
           在使用关键链法的时候也有一些其他的假设。所有的资源在他们的任务上都是全职工作。他们没有做其他的项目,而是仅仅工作在这个项目上。在项目中资源被认为是一个瓶颈,所以所有工作量都是利用这些资源。“利用”意味着在项目中充分使用他们,并且确保没有其他的工作干扰他们。
          使用关键链法,不需要填写持续时间的估算值,或者给出一个保守的数字。估算的持续时间应该有50%的可信度。这就意味着活动有50%的可能性能够按时完成,也有50%的可能性不能按时完成。这里的缓冲更多地是为了应对激进估算而产生的风险。关键链主要关注优化资源以使项目更快完成。


       关键路径法花费的时间更长,而且没有缓冲。关键链法,每一个活动的持续时间都很激进,但是在关键链的末端留有缓冲。

    转载于:https://www.cnblogs.com/chenliangcl/p/9399362.html

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    http://lib.csdn.net/article/datastructure/12023

    关键链是Eli Goldratt博士1997年提出的一个项目管理新概念,是TOC约束理论在项目管理中的应用。TOC约束理论的基本思想也很容易理解,就是生产链中最薄弱的环节(瓶颈),决定了整体生产的速度,提高非瓶颈处的能力不能提高整体生产速度,要提升整体生产速度,必须提升瓶颈处的能力。

    很容易发现,TOC约束理论的基本思想早就在项目管理领域得到应用,传统的关键路径方法(CPM)包含了这些思想。所以有些项目管理领域的研究者都认为关键链方法不是一种全新的项目管理方法,只是一种新的风险管理方法。

    传统关键路径方法中,关键路径定义为项目中最长的路径,关键路径上的任何任务延迟,都会导致整个项目的延期。缩短非关键路径上的任务的工期,不会减少整个项目的工期,同样地,加快非关键路径上的任务,也不能使项目完成日期提前。如果要优化计划,缩短工期,就必须缩短关键路径上的任务的工期,如果要追赶落后的进度,必须要加快关键路径上的任务。传统关键路径方法在指导思想上和TOC约束理论是非常相似的。

    新的关键链方法是对关键路径方法的改进,Goldratt博士在《关键链》一书中也提到,在使用传统关键路径方法实施TOC的时候,传统关键路径方法有两个缺点:

    • 没有考虑到任务工期的不确定性
    • 没有考虑到资源约束

     其中因为没有考虑资源约束,CPM寻找项目瓶颈的时候,可能会得到完全错误的结论,关键路径在很多情况下都不是项目的瓶颈。如下图的计划中,红色的任务是通过CPM方法识别的关键路径,但事实上,项目的瓶颈不仅仅是这两个任务,虽然“模块1编码”、“模块2编码”和“模块3编码”三个任务的工作没有关系,但因为只有一个程序员,受限于资源“程序员”,任务“模块2编码”延期也会导致整个项目延期。“模块2编码”应该也是关键任务,但没有被CPM方法正确识别。

    这已经是一个存在了很长时间的问题,传统的关键路径方法也找到一些技巧来解决这个问题,最简单的方法就是在两个分配同一个资源的临近的任务之间加一个Finish-Start依赖关系;这样就可以正确识别瓶颈,但也有一个缺点,就是有多余的依赖关系,增加计划的难度,而且也容易出错。

    关键链方法从根本上解决这个问题,Goldratt博士把关键链定义为考虑资源约束情况下,项目中的最长路径,作为项目的瓶颈。这样就不需要加入额外的任务依赖关系,可以保持计划的简洁,并且能够在任何情况下正确识别项目的瓶颈。

    关键链的另一个改进是考虑任务工期的不确定性,并且引进TOC的缓冲概念,使用项目缓冲和接驳缓冲保护关键链和交付日期。这两种缓冲都是加入计划的一段额外的时间,这样前面任务发生一定程度的延期,首先会侵占这段额外的时间,只要延期不超出这段额外的时间,就不会推迟缓冲后面任务,或者不会推迟项目交付时间。这样,关键链进度计划和关键路径进度计划就有一些差别。

    首先,关键链进度计划中,任务的工期通常是平均情况下的估计工期,而关键路径进度计划中则通常使用最坏情况下的估计工期。这样,关键链方法编制的计划工期比关键路径方法可以缩短很多;另外根据帕金森定律,工作中只要有富余时间必定被消磨掉,去掉富余时间可以消除磨洋工现象,提高效率。

    其次,关键链进度计划中有项目缓冲和接驳缓冲,用来避免在发生各种意外的最坏情况下,保证项目按期交付。因为存在项目缓冲,和CPM不同,即使关键链上的任务发生延迟,整个项目一般也不会延期。 CPM不需要缓冲,因为CPM通常采用最坏情况估计作为任务的工期,所以不论出什么意外,项目都不应该延期。因为关键链进度计划把富余时间去掉缩短工期,这样的计划理论上有50%可能延期,所以必须要加入项目缓冲,以便不失信于客户。不过即使加入项目缓冲,关键链进度计划也比CPM计划要短得多,据报告能够缩短10%到50%。

    另外一个不同的地方是,关键链进度计划通常把任务开始时间尽可能推迟,例如上面的计划中,任务“用户手册编写”最早可以在2007年11月12日开始,但却被推迟到2007年11月26日开始。这样做的目的也是为了消除磨洋工现象,提早开始一个任务等于给它一段很长的富余时间,根据帕金森定律,人们会放慢速度消磨时间,这样很危险,因为后期可能遇到意外情况,导致任务无法在最晚完成日期前完成,影响项目按期完成。尽可能推迟任务的开始时间,可以让任务以最快的速度执行,但这也带来一个风险,如果发生意外,任务将直接撞上关键链,导致整个项目延期,和磨洋工带来的风险一样。所以关键链方法在非关键任务和关键链之间加入接驳缓冲,避免非关键任务延期影响到项目按期完成。

    其实尽可能早的开始任务,相当于加入一个很长的接驳缓冲。所以可以看出,关键链方法并不认为接驳缓冲越长越好,接驳缓冲长度应该适度,既能让人们感觉到时间紧迫的压力,避免消磨时间,以最快的速度完成工作,又能保证最坏的情况下造成的延期不会影响项目按期完成。

    因为关键链方法考虑任务工期不确定性,并且使用项目缓冲保护项目交付时间,即使在最坏情况下也能保证按期交付。所以有些学者仅仅把关键链方法看作是一种新的风险管理方法。

    和关键路径方法一样,关键链也可以用来优化项目计划,如果需要缩短工期,可以在关键链任务上投入更多的资源。

    另外提高质量可以减少返工,也可以缩短工期;而根据TOC,提升非瓶颈处的能力,不能改善整体的产出。这样可以得到一个结论,只需要提高关键链上任务的质量。

    这对改进敏捷项目的质量可能很有帮助,因为敏捷方法主张轻装上阵,灵活变化,而质量管理会加入更多的前期工作,这样就不利于变化了。而关键链可能可以提供一个折中的方案,即只适度提高关键链这部分工作的质量,其他部分可以进可能简化。

    尽管关键链方法体现的TOC基本思路在项目管理领域并不很有新意,传统的关键路径方法已经包含这些思想。但作为对关键路径方法的改进,关键链方法在分析项目瓶颈的时候更为精确,生成的进度计划也更加高效和紧凑。

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  • PMP的一个新术语:关键链法

    千次阅读 2008-05-22 10:38:00
    约束理论(TOC,Theory of Constraint)的创立者Eli Goldratt博士针对项目管理中存在的这些问题,他写的小说《关键链》对项目管理进行了重新思考并提出了关键链(Critical Chain)的概念,关键链项目管理主要有下面...

    约束理论(TOC,Theory of Constraint)的创立者Eli Goldratt博士针对项目管理中存在的这些问题,他写的小说《关键链》对项目管理进行了重新思考并提出了关键链(Critical Chain)的概念,关键链项目管理主要有下面三个主要部分或步骤:

    第一步:创建可靠的项目计划

    第一步就是创建一个完整而实际的和优化的项目计划。几十年来,人们总是用PERT/ CPM(关键路径法)来建立项目计划,关键路径法通过识别最长的任务链并改进它来缩短和管理项目工期。这个方法自发展50多年来,极大地推动了项目管理的前进。

    但是,关键路径法并没有解决今天日益重要的因素——稀缺资源的影响。许多项目经理已经认识到这一点,但是随着对资源的技术和负荷需求增加的同时要求压缩时间周期,这个问题变得日益尖锐。为了要达到一个可行的交货日期,人们首先识别关键路径然后累计或者给它增加大量的时间,这成了常见的笑话。项目执行期间,许多项目经理报告关键路径发生了移动,而多数情况下这是资源竞争的结果。

    关键链项目管理(CCPM)通过综合考虑资源竞争和任务相关性决定项目中“最长”的链。在下面的例子中,项目的关键路径是A1-B-D,显然任何任务的延迟将推迟整个项目。但由于在相同的时间窗口需要相同资源A,这显然是不切实际的。CCPM考虑到这一点,通过上面的项目计划来解决它。资源A现在创建了一个新的跨不同分支的最长链,正如多年来项目理一直看到的。现在优化项目工期的努力不仅要集中在任务相关性上,而且要考虑支持关键链的关键资源。

    实现可靠项目计划的第二个方面时考虑不确定性。传统方法一直是考虑工作变化事件,给每个任务工期增加时间(缓冲)。增加的时间根据帕金森法则被大量浪费了,而且很难看出任务实际花费了多长时间。

    针对不确定性的存在,CCPM把安全时间从任务移动到两个最需要保护的战略位置(缓冲),第一个位置是在关键链上的最后任务和项目交付日期之间的项目结尾,保护交付日期不受关键链任务不确定性的影响(项目缓冲,project buffer)。第二个位置是在活动链与关键链相交的每个点处(流入缓冲,feeding buffer)。这是防止其他链上的延迟影响关键链所必需的。这样,项目计划既有竞争力又符合项目具有不确定性的实际。

    第二步:顺序考虑跨项目需要

    今天的大多数组织在多项目环境中运作,资源经常要在不同项目间共享。因此,分别建立好的项目计划不足于解决资源之间的所有竞争。一旦实际的项目计划创建了,在可靠的交付日期被决定之前就必须基于关键资源或者约束资源(constraint resource)平衡负荷。

    CCPM考虑每个项目计划,根据约束的能力把它们联系起来。这样就平滑了这些资源的负荷,确保计划没有一开始就建立在不切实际的负荷基础上。这一步也最小化多重分派的可能性,分摊了资源的剩余可用能力,减少了延迟跨项目传播的可能性。

    考虑新项目或者估计交付日期时,评估新任务如何受现有工作的影响时必须的。许多人经历过增加工作到流水线上会减少整个产出和增加项目延迟的情况。这种流水作业确保跨项目的影响被评估从而能自信的给出承诺。

    第三步:缓冲驱动的任务优先级

    关键链项目计划和流水化操作是重要的突破,使CCPM更有效工作的是缓冲驱动的任务优先级。带有缓冲的负荷平衡的计划保证计划的可行性。但是正如我们所知,一旦项目启动事情就会变化。这些变化将破坏我们的平衡计划。原来好好的平稳负荷就会突然形成高峰或者低谷,不确定发生了。

    上面的两个图显示了平稳负荷的计划如何由于变化转变成工作的高峰和低谷。虽然整个计划仍然是可行的,因为整个工作仍是根据能力负荷平衡的,但是现在存在的工作高峰意味着一些任务必须等到其他任务完成后才能开始。

    这些图片强调了缓冲的必要性,缓冲能够吸收那些延迟的影响。由于项目计划中的每个任务至少有一个下游缓冲(项目缓冲或者流入缓冲),任何任务的延迟将被缓冲吸收。在图中,由于不可预测的问题,第一个任务花了比期望更长的时间。我们立即可以看到,延迟侵入到缓冲中。通过监控缓冲,在项目发生危险的早期就可以采取相应的纠正措施。

    根据优先级,缓冲也用来为每个任务建立相对重要性。根据缓冲被侵入的百分比与相应链上完成的工作百分比相比较,建立相对的缓冲燃烧比率。显然,50%的缓冲被侵入同时只有5%的工作完成的情况要比缓冲被侵入50%而95%工作已完成的情况糟糕的多。由于每个任务都流入缓冲,这个状态可以用来决定哪个任务有优先权。同时要做多个任务的资源将会容易的看到哪个任务是最紧急的。相应的,根据紧急成都任务可以被涂成绿色,黄色和红色。这意味着,不仅很容易的建立项目内和项目间的任务优先权,而且可以有资源自己来完成。把这个决策推到组织的最低层次可以确保正确的决策由最接近工作的人完成——不需要管理层的干预。

    这一步的影响非常大。由于优先级很明确并且不会因为项目经理的作用而改变,多重任务的低效率被大大减少。由于人们自己第一次正确地设定优先级,他们不可能需要重新调整优先级,从而消除了最常见的抱怨——优先级总在变化。最后,项目经理和其他管理人员很容易看到人们是否在做正确的事情,这样就不会因为授权而失去控制。

    真正的证据在于实用CCPM获得的好处。不同行业的组织和项目应用应用了CCPM后,在不增加资源或成本情况下,项目提前期缩短了25-50%,及时交付率接近100%,整个项目产出提高了30-60%。TOCC客户称他们从开始实施的4到9个月完全收回了实施CCPM的成本。

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  • 本文来源:节选自《海洋大数据应用技术分析与趋势研究》,原刊于《中国海洋大学学报(自然科学版)》2020年01期,作者:刘帅,中国海洋大学信息科学与工程学院海洋科学与技术青岛协同创新中心;...

    本文来源:节选自《海洋大数据应用技术分析与趋势研究》,原刊于《中国海洋大学学报(自然科学版)》2020年01期,作者刘帅,中国海洋大学信息科学与工程学院海洋科学与技术青岛协同创新中心;陈戈,中国海洋大学信息科学与工程学院院长、教授;刘颖洁,青岛海洋科学与技术国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室;田丰林,中国海洋大学信息科学与工程学院海洋技术系副教授,版权归原作者及刊载媒体所有。

    海洋大数据应用关键技术

    总述及数据处理流程

    海洋大数据的数据来源广泛,类型及应用需求不尽相同,但与其他领域的大数据处理流程类似,在此基础上我们总结出海洋大数据处理的基本流程,如图1所示 。

    图1 海洋大数据处理的基本框架

    通过各类设备及技术对海洋大数据进行多源感知及探测,按照一定标准进行数据存储及管理,利用合适的信息融合及挖掘技术对存储的数据进行分析,结合有益的知识对数据进行多维重构,并通过科学可视化的手段展示给用户,辅助对海洋过程的理解、应用决策等。根据Rowley提出了信息管理DIKW(Data、Information、Knowledge、Wisdom)层次模型,以数据为基层架构,按照信息流顺序以此完成数据到智慧的转换。那么在海洋大数据的处理流程中,同样通过知识发现可以再辅助更针对性的数据获取,例如对年周期海面及水体温度“无变点”“无变柱”的研究确立了年际到年代际时间尺度全球变暖的理想观测点,可以指导海面浮标合理的设置和布放,提高全球和区域海洋及气候变化的观测效率。在此流程基础上我们针对具体的应用技术细节,在以下几个分节进行详细介绍。

    01

    海洋数据多源感知与探测

    随着各类新型技术和设备的不断更新应用,海洋观测体系已发展成为包括卫星遥感、海洋调查船、观测站、浮标阵列等在内的全球化多尺度的、多学科要素的综合性立体化海洋数据感知与探测网络, 本节将从空基、陆基、海基三方面进行海洋数据感知与探测技术的说明。

    空基海洋感知与探测技术包括卫星遥感与航空遥感, 其具有高频动态、宏观大尺度、同步观测等优点,是现代海洋多源获取手段的重要组成部分。卫星遥感方面,目前已发射的海洋卫星主要包括以可见光探测为主载荷的海洋水色卫星,如我国的HY-1A、1B水色卫星,美国的SeaWiFS,EOS/MODIS等;以海上动力参数探测为主载荷的海洋动力卫星系列,如Jason,HY-2系列;以及以海洋目标监视为主要目的SAR载荷卫星,如我国的GF-3,加拿大的Radarsat,意大利的COSMO等,以及盐度卫星、静止轨道水色卫星等一些新型载荷。航空遥感方面,主要采用飞机、气球、无人机等飞行器搭载各类传感器进行数据探测,传感器涉及激光测深仪、红外辐射计、侧视雷达等,具有易于海空配合、分辨率高、不受轨道限制等特点,可用于溢油和赤潮等突发事件的应急监测、资源监测等。

    陆基海洋感知与探测技术主要指沿岸海洋台站观测,是建立在沿海、岛屿、海上平台或其他海上建筑物上的海洋观测系统。通过安装各类针对性的观测设备能够对人类活动最活跃、最集中的滨海地区进行水文气象要素的观测和资料获取,为沿岸和陆架水域的环境保护、资源开发、科学研究等提供依据。美国是最早建立海洋观测站的国家之一,目前有1 042个观测平台,其中758个能提供实时资料。

    海基海洋感知与探测技术主要包括海洋浮标、调查船、潜水器以及各类海洋观测阵列。海洋浮标是用于获取海洋水文、动力等参数的漂浮式自动化探测平台, 具有全天候、连续、自动观测等优点,作为离岸监测的重要工具,能够对诸多海洋要素进行综合的监测。海洋调查船能够进行各类海洋环境要素探测、各学科调查等,利用船舶作为平台进行海洋调查是海洋调查观测技术发展的重要方面。潜水器是水下观测、采样等必需的技术装备,包括水下观测型自主载具、水下滑翔器、水下无人航行器及自持式剖面探测漂流浮标,是现代海洋观测的标志性技术装备,丰富了海洋立体观测能力。现代海洋观测也建立了各类区域性海洋观测系统、海底观测系统、全球海洋观测系统,如Argo、GOOS、ONC、IOOS、OOI 、EMSO、NEXOS、HABSOS、NEPTUNE等,其中Argo计划作为历史上首个全球尺度上层大洋温盐测量系统,其数据无论是在空间范围或是数据精度,均达到了空前的高度,为全球大洋温盐场研究提供了历史性的难得机遇。

    整体来讲,海洋感知与探测技术向着自动、长期、实时观测和高分辨率方向发展,形成从空间、沿岸、水面、水下、海床的立体多学科观测。我们近年见证了海洋观测技术的巨大飞跃,然而,就整体而言,我们对海洋的观测还远远不足,对2000 m以下的海洋仍缺乏了解,并且观测资料仍缺乏连续性、系统性,观测方面也仍然需要国际的合作。海洋感知与探测技术的发展是制约整个海洋领域发展的瓶颈所在,也是海洋大数据应用技术发展的基础。目前,众多海洋探测发展计划也在实施中,如国际Argo指导组描绘了未来10年该计划发展和扩张的蓝图,将在全球海洋特殊区域,包括海水特别湍流区域、海气相互作用特别强烈区域、气候影响剧烈区域增加空间采样频度,以及在2000 m以下的深海、边缘海和季节性冰区海域进行布置等,这与原先的计划相比体现了真正意义上的全球观测覆盖。

    02

    海洋大数据存储与管理技术

    海洋大数据的存储及管理是进行分析挖掘、可视化及知识发现的基础,有效的存储及管理对利用海洋大数据至关重要。不断增长的海洋大数据体量给有效的存储及管理带来新的挑战,改变了原有的存储管理方式,也带来了新的存储与管理需求,主要表现为:

    (1)可扩展性存储需求。海洋数据的存量已经接近EB级,日增量也达到TB级,存储规模日益增大,并且随着采样频率的提高,对实时存储及管理要求也日益增长。

    (2)异构性存储需求。数据结构愈来愈复杂,需要兼顾非结构化、半结构化和结构化数据,有效管理难度增大。

    (3)适应性的存储管理架构需求。传统的数据存储更多侧重于数据的一致性及容错性,并且现有数据存储及管理系统的扩展性及可用性不高,并且由于海洋数据的多源特殊性,获取方式不一,导致难以进行有效的集成管理及共享应用。

    直接连接存储DAS(Direct Attached Storage)、网络附加存储NAS(Network Attached Storage)、存储区域网络SAN(Storage Area Network) 是常用的企业级存储架构,亦是部分海洋数据的存储参考,然而这些存储架构在面对大规模分布式系统应用时同样存在缺点及限制,例如高并发性及每台服务器的吞吐量是大部分应用的核心需求。并且集中式数据存储及管理方式对于海洋大数据存储存在局限性,主要在线存储资源有限,随着数据体量的增长,难以实现在线存储资源的灵活配置和动态扩展,离线数据获取耗时,无法在线直接访问任意数据。针对遥感数据的存储管理,吕雪峰等在综合对比美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA), 国家海洋卫星应用中心, World Wind等国内外13个存储中心或系统的基础上,从存储方式、架构、管理方面进行比较,提出分布式集群化存储是存储技术的发展趋势,针对地学数据,也需结合地学数据特点,建立基于空间位置为主导的存储架构。然而目前基于分布式集群存储的研究大部分集中在非空间数据,对空间数据研究较少。随着数据结构的不断复杂化,关系型数据库无法管理半结构化数据及非结构化数据,Google采用的GFS和BigTable技术以及开源Hadoop采用的HDFS和HBase技术有效解决了大数据存储管理需求。相关研究人员针对海洋大数据特征提出需要进行专有云平台建设,黄冬梅等探讨了海洋数据如何适应云存储的相应对策,并讨论了数据划分,构建索引架构等问题,赖积保等构建了一种基于云计算的分布式遥感数据存储模型架构。海洋大数据的存储及管理涉及内容广泛,还包括数据分发共享,数据备份,数据安全、数据有效迁移等问题 。据IDC分析,到2020年90%的数据库将会基于内存优化技术,基于内存数据库In-memory Database(IMDB)的实时数据将会需要新的数据管理架构。

    03

    海洋大数据分析挖掘技术

    在海洋大数据时代,如何处理异构数据,从多源数据中进行分析挖掘是非常重要的研究课题,是整体数据流程中重要的一环。由于数据多源观测,数据的优势及完整性不同,对相关海洋大数据挖掘研究首先需要进行数据融合,使能够在一定程度上排除冗余与噪声、降低不确定性,提高信息的精确度和可靠性等。Bahador等对多传感器数据融合方法及概念共性等作了综述,郑宇对跨领域的大数据不同融合方法进行讨论,并与传统的数据融合方法进行了对比,如图2所示,在大数据时代,对于跨领域的海洋大数据融合应首先进行分类知识提取,然后进行知识融合,这也与传统的融合方法不同。相关研究人员还研究了变分同化法、最优插值法、卡尔曼滤波等数据融合技术在海洋环境监测与预测方面的应用。

    图2 数据融合范式

    分析挖掘技术是目前海洋科学领域最重要的研究课题之一,众多数据挖掘方法被应用于多源海洋数据进行知识发现。虽然数据挖掘方法已经非常成熟,然而海洋大数据的特征也给有效的分析挖掘带来许多挑战,有效的海洋大数据分析必须根据其特征进行挖掘算法的研究及应用,否则挖掘技术无法发挥其在其他领域相似的影响力。传统的应用于海洋数据挖掘的算法众多,Thomson等按照统计方法与误差处理、空域分析方法、时域分析方法、数字滤波器详细介绍了物理海洋学中的数据分析及挖掘方法,相关研究还从统计分析、分类、聚类、回归分析、关联规则等算法方面进行不同程度的应用介绍。特别是针对Argo数据,许多针对不同海洋参数的新的目标性算法及信息提取方法被提出用来进行海洋现象的发现,如用来估计最大的海洋混合层深度,提取飓风轨迹,追踪及分析中尺度涡 及揭示新的海洋现象“涡旋沙漠”等。

    海洋大数据的分析和挖掘方法与传统的小体量数据的挖掘有着根本的不同,众多技术用于大体量复杂海洋数据时更需要进行相应调整改进,海洋大数据的分析挖掘具体存在如下趋势:

    首先是大规模数据下的实时性分析。随着数据生成的自动化以及生成速度的加快,实时性要求愈来愈高,特别是在重大自然灾害及紧急事件处理时能及时反馈指导信息将至关重要。并行计算是实时计算解决的重要途径,然而以MapReduce 为代表典型并行计算模型并不适合于直接处理海洋数据。并行计算需与海洋数据数据分析挖掘方法结合,这将会大大加速海洋知识发现过程,如研究人员通过将传统的中尺度涡旋识别方法与并行计算结合,识别速度提高约100倍。同时维持了近半个世纪的摩尔定律已然失效, “后摩尔时代”的计算提升何去何从仍是讨论的核心问题,传统的计算架构在大数据时代逐渐不能满足需求,新的快速计算架构将持续演进融合。

    其次是自动化智能分析。由于数据规模很大,挖掘过程需要大量自动化辅助有效分析。这就要求计算机能够一方面理解数据在结构上的差异,另一方面理解数据的语义。对大数据分析挖掘来说,设计一个好的分析模式非常重要,Li等将人工智能领域的生物群集智能算法引入遥感影像聚类领域,构建了完整的信息提取技术体系。

    最后是高维多变量分析。需要在传统海洋挖掘算法的基础上进行适应性改进符合高维多变量挖掘特点,如Chen等提出4D-HEM方法能够从高分辨率时空数据中提取出“自然模态”的精细结构。随着数据维度的不断提高,多变量联合分析挖掘海洋特征,并且克服多变量、类型复合且相互交织的特点,将是海洋大数据分析挖掘的趋势之一。

    04

    海洋大数据可视化技术

    可视化技术是人们发现、解释、分析、探索和学习客观世界规律的重要手段,并且在大数据时代,可视化对于感知及最大化利用大数据进行知识发现和决策支持有着不可替代的作用,多学科协同形成可视化结果的过程中甚至会催生新的交叉研究领域。在面临海洋数据洪流及维度、复杂度提升后,利用海洋可视化技术展示海洋数据以及更进一步的利用可视化分析技术挖掘海洋物理过程规律是一个非常重要的研究课题也吸引了越来越多的学者研究。

    海洋可视化领域起源非常早,中世纪时期,人们就开始使用表示海洋主要风向的箭头图和天象图,随着计算机图形学的发展,可视化从单一的创建图形图表,发展到利用更高级的渲染技术创建更复杂的可视化模型。目前,海洋可视化工作从数据类型上区分,主要包含矢量场可视化及标量场可视化,其中矢量场可视化采用的方法主要有:图表法,几何法,纹理法,拓扑法。其中Jobard等人最早进行了基于纹理和粒子追踪的流场可视化方法研究,为复杂流场可视化奠定基础。NASA下属的科学可视化工作室目前已完成超过5 300个海洋可视化视频,其中利用流线技术完成的“Perpetual Ocean”视频,发布后引起了海洋学家的广泛关注,效果如图3所示。

    图3 NASA全球海洋流场流线效果图

    在标量场可视化算法方面,主要集中在体绘制算法方面研究,其中加州戴维斯马匡六团队在大规模体绘制、实时光照、多变量特征提取等方面都取得相应成果。此外,在科学可视化分析平台方面,World Wind平台、Skyline平台、OSG平台及Google Earth均可进行海洋或大气环境等的仿真及可视化,许多工作亦基于此进行二次开发及研究。陈戈等基于MVAR架建了i4Ocean平台,并进行了基于LIC及Ray-Casting算法的海洋可视化相关工作研究。在海洋可视化分析方面,其基本理论与方法,仍然是正在形成、需要深入探讨的前沿科学问题。Daniel 等提出了可视化分析流程,如图4所示,起点是输入的数据,中间是对数据的可视化结果和从数据中提炼的数据模型,终点是提炼的知识,可对可视化结果进行交互的修正,也可调节参数以修正模型。针对数据可视化的交互设计,Shneiderman提出了经典的探索流程: 先总览、缩放和过滤, 再分析细节。已有相关研究利用多种可视化分析方法对海洋数据进行特征提取及知识发现,如在高分辨率海洋大气模型中对涡旋进行的可视化分析探索等。这对海洋数据的可视化提供了许多经验与借鉴。

    图4 Daniel 等提出的可视化分析标准流程

    海洋数据的爆炸性增长给可视化带来了新的挑战。

    首先是数据体量及多维度的问题。当前针对大规模海洋数据可视化能力还较弱,相关研究亦是欠缺,大规模的数据单机绘制主要依赖于硬件加速、信号处理与特征表达等手段,例如利用GPU构建分布式计算与可视化架构,在大规模标量场数据上进行并行可视化。针对多维数据分析中,结合信息可视化方法的多维科学分析应用是一个非常有前景的研究方向,目前已有在信息可视化领域常用的平行坐标坐标方法应用在海洋数据上的研究案例。

    其次是可视化与海洋常规挖掘分析算法结合的应用问题。目前已有的结合分析如将小波分析结合可视化进行分析探索,将原位可视化应用于海洋模式的计算改进。

    最后是可视化平台及架构的研发。Chris总结了科学可视化领域的面临的重要问题,其中指出集成的问题处理环境是始终存在的重要问题。目前的海洋数据可视化工具处理问题能力仍相对单一,扩展性不强,科学家所需要的不仅仅一个可视化结果,集成的交互处理方式及扩展分析架构,特别是对海洋多源异构数据的整合及对多种可视化算法综合利用仍是海洋大数据可视化面临的问题。

    海洋大数据应用现状及应用前景

    01

    海洋大数据应用现状

    海洋大数据蕴含着难以估量的巨大价值,能够为气候、生态、灾害等领域提供可靠的科学依据,为人类感知、预测物理世界提供前所未有的丰富信息。例如:通过对气候模型及海洋数据分析,发现了全球水循环的强化将导致全球2~3 ℃的升温,以及全球的升温将会导致小麦及咖啡的大幅减产;通过对遥感及声学数据研究,可获知海洋中的生物群落和物种分布,为保证海洋生态平衡提供了丰富的科学参考 ;发现厄尔尼诺以非线性方式对印度尼西亚干旱条件作出响应,并加剧火情及烟污染;通过对“海王星”计划获取的洋中脊岩浆活动观测数据进行分析,能够对海底地震活动进行预警预报。通过对海洋浮游生物数据的研究发现,海水变暖及气候变化将导致美国及欧洲霍乱和其他传染病的增加;

    如何更好地发挥海洋大数据优势,挖掘其蕴含的巨大价值将对人类社会的发展至关重要。NOAA建设了综合海洋观测系统,整合海洋观测的资源和技术来应对海洋应用的各类需求,同时为了应对不断增长的大数据处理需求,其将三个数据中心(气象数据中心,地质数据中心,海洋数据中心)联合组成国家环境信息中心NCEI,专门处理及应对地球系统数据信息相关应用需求。法国海洋开发研究院IFREMER作为欧洲领先的海洋数据研究机构,为应对海洋大数据管理及应用需求建设了9个数据发布中心,负责海洋大数据产品处理、存储和发布,支持不同领域的研究活动和基于空间数据的应用。2011年,法国海洋数据实验室的Nephelae平台项目率先采用大数据和云计算的相关技术,在云端对用户的请求以及数据进行处理,并返回结果。

    海洋大数据的应用目前还存在以下问题:

    (1)在海洋数据标准方面,由于观测设备及应用的不同,以致数据难以得到统一管理与应用,因此如何打破壁垒,建立统一数据标准,以一种集成共享的模式分发空间数据、协同完成传统数据的处理是问题之一。

    (2)在海洋大数据共享方面,由于领域的独立性及数据的安全性,导致海洋数据往往产生众多信息孤岛,无法充分发挥数据价值,如何解决数据共享难题,避免信息系统的重复建设及资源的浪费是问题之二。

    (3)在海洋大数据分析方面,由于数据口径的不同,对于一体化的数据从融合、挖掘、可视化等技术存在兼容性较差的问题,如何将各学科融会贯通,突破关键通用分析技术,实现海洋数据一体化的分析是问题之三。

    (4)鉴于大数据全链条中前段问题的存在,导致海洋大数据应用落地的困难,如何实现海洋大数据的一体化产业化应用,为政府部门提供决策支撑,解决民生、国防、安全、环保等领域的问题,保障人类社会的健康持续发展是问题之四。

    综上所述,目前海洋大数据的应用仍存在许多问题仍需更深一步的研究与拓展。

    02

    海洋大数据应用前景

    未来海洋大数据将广泛应用于海洋环境监测、防灾减灾、海洋资源开发、经济建设等领域,通过海洋大数据的挖掘分析,推动海洋行业应用的发展。在风暴潮监测中,利用海洋大数据结合沿海城市信息,通过大数据分析和挖掘,提升风暴潮预警报、防灾减灾、灾害评估水平;在远洋渔业中,利用海洋大数据结合船舶位置信息、作业信息、渔情预报,做到未捕先知,挖掘远洋渔业的规律和潜力;在溢油监测中,通过海洋大数据结合船舶交通信息、港口航道信息,分析溢油的特征和规律;在海洋资源开发中,利用海洋大数据,对油气开发的勘探、开发、维护提供全方位的支撑,提高油气田的生产效率。

    此外海洋大数据充分挖掘及应用还很有可能解决一些长期困扰科学家的重要科学问题。如厄尔尼诺/拉尼娜,作为典型的气象异常,它会直接引起海温异常,导致天气、气候等不同尺度的海-气灾害,同时还会引起全球众多区域的极端天气、火灾、滑坡等次生及衍生陆地灾害。但是目前科学界对厄尔尼诺/拉尼娜的发生周期(2~7年)及机理研究尚不确定,无法做到准确预测及预报,特别在厄尔尼诺/拉尼娜发生当年,容易在西北太平洋和东北太平洋形成威力强大的登陆型台风和飓风,它们或北上或西移,对沿线国家的人类生命财产安全、社会经济发展等带来巨大的破坏。我们认为很有可能在海洋大数据支撑下解决这类重要的科学问题。

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