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通过增量集成和自主研发,构建大数据质量控制、自动建模与分析、数据挖掘及交互式可视化的方法库,形成高可靠性、高可扩展性、高效性和高容错性的工具库,实现三极环境多源异构、多粒度、多时相、长时间序列大数据的协同分析方法的集成和共享,以及高效和在线的大数据分析处理。

方法分类

在线计算案例

随机森林
利用随机森林模型进行北半球雪深产品的融合。将现阶段常用的几种格网雪深产品、地形及地理因子做为随机森林模型的输入参数,然后利用随机森林强大的学习及预测能力,融合得到北半球长时间序列雪深产品。
雪深数据长时间序列分析
利用北半球长时间序列(1980-2018)逐日雪深数据集,进行区域或半球尺度的多年平均雪深及逐月雪深分析,并利用MK分析方法进行长时间序列的趋势分析,检验雪深变化的显著性特征等。
ComDA
ComDA是由中科院自主研发的新型通用陆面数据同化开发平台。和国际上已有的数据同化开发软件相比,ComDA面向地表系统多学科领域的快速同化应用,具有多学科(集成多个地表过程及水文模型、遥感辐射传输模型,可以同化多源观测)、易用(标准化的模型集成和数据传输接口,模块化的开发方式)、灵活(广泛集成典型的非线性非高斯数据同化算法)、快速(采用常见的高性能计算技术;集成各种常见的陆面过程模型)、开源(源代码完全共享)等特点。ComDA已经成功应用于中国陆面数据同化系统等大区域的数据同化系统应用中。