【摘 要】
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在高时空分辨率的降雨数据支持下,分析和追踪暴雨事件的精细结构和动态行为成为可能,但存在数据量大、数据组织结构复杂的特点,对暴雨事件的时空组织与存储提出了巨大挑战.本
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院; 海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室; 中国科学院空天信息研究院数字地球重点实验室;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(17CX02005A);中国科学院战略性先导科技专项子课题(XDA19060103);国家十三五重点研发计划课题(2017YFB0503605);国家自然科学基金(41471322)~~
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在高时空分辨率的降雨数据支持下,分析和追踪暴雨事件的精细结构和动态行为成为可能,但存在数据量大、数据组织结构复杂的特点,对暴雨事件的时空组织与存储提出了巨大挑战.本文基于暴雨事件的演化过程,设计了一种"顶点-边界"的图结构表达模型,并构建基于Neo4j的图数据库,实现暴雨事件的组织与存储.图数据结构中的顶点描述暴雨事件对象,记录暴雨事件空间位置、降雨数据等状态信息;图有向边对暴雨顶点进行关联,记录暴雨状态之间的关系、变化速度、方向等动态信息.最后,综合时间序列模型和空间拓扑关系,设计基于图的暴雨事件组织模型,基于Neo4j图存储方式R-Tree空间索引存储暴雨矢量数据集,并构建暴雨事件库.基于Neo4j和Oracle Spatial的暴雨事件库的对比分析结果表明,Neo4j事件库在数据入库和时空查询性能方面具有优势.
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