上海气象环境副高级职称评审政策发表什么期刊
上海气象环境副高级职称评审政策发表什么期刊
上海气象环境副高级职称评审政策
高级气象工程师职称评审要求有中级工程师的职称，并且在工程师任期内，撰写以下著作、论文、技术报告之一：
①正式出版过5万字以上的专著或10万字以上的译著。
②在国家级刊物上发表一篇以上论文;或在省部级学术刊物上发表2篇以上论文，其中有一篇是第一作者;或在厅局级气象刊物或其他公开出版的刊物上发表3篇以上具有较高水平的科技论文，其中有2篇是第一作者。
③在全国性学术会议上交流过一篇以上论文;或在区域性学术会议上交流过2篇以上论文。
④在本专业业务、科研或服务等工作中，完成3篇以上理论联系实际的技术报告，并经同行专家确认具有较高水平和实用价值
学历和资历条件
1.获学士学位或大学本科毕业，取得初级专业技术职务任职资格后，从事相关技术工作满4年。
2.用后续学历申报者，取得初级专业技术职务任职资格后，从事相关技术工作满6年。
3.用后续学历申报者，取得初级专业技术职务任职资格后，从事相关技术工作不满6年的，须在取得后续学历之后从事相关技术工作满1年以上，其前后的工作资历可以累加计算，并符合上述各学历的工作年限要求。
4.获得上述各学历所学专业，应与从事岗位工作相关，或参加过与从事岗位工作相关的气象基础知识培训。
破格申报条件
获得硕士学位后从事专业技术、科研工作满2年;大学本科或专科毕业后，任助理级专业技术职务满3年;中专、高中毕业后从事专业技术工作满10年以上，任助理级专业技术职务5年以上的人员，符合下列条件之一，可破格申报:
1.作为主要完成人其科技成果获厅局级三等奖以上，并在本专
业及相近专业一般期刊上发表1篇以上论文;
2.业务工作两次以上获得上级部门或当地政府部门表彰奖励，
并在本专业及相近专业一般期刊上发表1篇以上论文:
3.任助理级专业技术职务以来，有3个以上百班无错情，或在全省气象部门业务技能竞赛中获全能前六名;
4.取得中专学历后在艰苦边远地区工作满15年。学历破格只能降低一个学历层次，资历破格只能提前一年。学历、资历不能同时破格。近5年内或取得初级专业技术职务任职资格后，年度考核均为合格以上等次。
云计算环境下气象数据挖掘技术的研究
摘要：随着科技的不断发展和气象数据的快速积累，气象数据挖掘技术逐渐受到了越来越多的关注和重视，在气象科学、气象预测和气象灾害预警等方面都有着广泛的应用。本文通过介绍气象数据挖掘技术及其特点，深入探讨在云计算环境下气象数据挖掘技术的应用，并对目前尚存的问题进行归纳分析，仅供相关部门参考。
关键词：云计算；气象数据挖掘；应用研究
引言
气象数据是在气象观测站、卫星、雷达等设备上采集到的大量的气象观测数据。这些数据包含着气温、气压、降水量、风速、湿度等多个方面的信息。这些数据的积累和分析可以为气象预测、气象灾害预警、气象科学研究等提供有力支持。但是，由于气象数据的复杂性和海量性，如何从中提取有用的信息仍然是一个难点问题。而气象数据挖掘技术的出现，为这一问题的解决提供了新的思路和方法。气象数据挖掘技术的意义在于提高气象预测的准确性，对气象灾害提前预测预警，并对气象科学研究起促进作用。在云计算环境下，气象数据挖掘技术可以通过充分利用云计算平台的强大计算能力和存储资源，快速高效地对海量气象数据进行处理和分析，提高气象预测和灾害预警的准确性和可靠性。
1气象数据挖掘技术
气象挖掘技术是一种应用数据挖掘、机器学习等技术手段，对气象数据进行分析、挖掘和预测的技术。气象数据挖掘技术可以通过对历史气象数据的挖掘和分析，建立气象预测模型，并对未来的气象变化进行预测。通过提高气象预测的准确性，可以为人们的生产和生活提供更加准确的气象信息。而且通过对气象数据的挖掘和分析，发现气象灾害的规律和趋势，并提前进行预警和预测。通过提前预警，可以减少气象灾害给人们带来的损失和伤害。这不仅可以促进气象科学研究，还不断提升气象科学的水平和能力。
气象数据挖掘技术的方法包括数据采集和存储、数据清洗和预处理、数据挖掘和分析、可视化等几个方面。数据采集和存储是气象数据挖掘的首要任务。可以利用气象观测站、卫星、雷达等设备采集气象数据，并将其存储在数据库中。气象数据应存储在云端，以便于数据的共享和管理。往往气象数据中存在各种噪声和异常值，需要进行清洗和预处理。数据清洗和预处理的目的是去除数据中的噪声和异常值，以保证后续的数据分析和挖掘的准确性。数据清洗和预处理包括数据清洗、缺失值填充、异常值检测等。数据挖掘和分析是气象数据挖掘的核心任务。数据挖掘和分析的目的是发现气象数据中的规律和趋势。数据挖掘和分析包括聚类分析、分类分析、关联分析等，并通过可视化，使数据分析结果更加直观和易于理解，为气象预测和决策提供参考[1]。
2基于云计算环境下气象数据挖掘技术的应用研究
云计算是一种新型的计算模式，它通过将计算资源和数据存储在远程服务器上，并通过互联网进行通信和交互，为用户提供灵活、高效、低成本的计算服务。
2.1气象预测
气象预测是气象领域中最为基础和重要的工作之一，也是气象数据挖掘技术的主要应用场景之一。在云计算环境下，气象预测可以通过对历史气象数据的挖掘和分析，建立预测模型，提高气象预测的准确性和精度。同时，云计算平台可以提供强大的计算能力和存储资源，使得气象预测可以更加高效地进行，从而满足社会对气象预测的实时、准确、可靠等需求。
2.2气象灾害预警
气象灾害是自然灾害中最为常见和危险的一种，对人们的生命和财产安全造成了极大的威胁。在云计算环境下，气象灾害预警可以通过对气象数据的挖掘和分析，及早发现气象灾害的迹象，提前预警，减少灾害损失。同时，云计算平台可以提供强大的计算能力和存储资源，使得气象灾害预警可以更加准确和及时地进行，从而保障社会的安全和稳定。
2.3气象资源利用
气象资源是一种极为重要的自然资源，包括太阳能、风能、水能等多种形式。在云计算环境下，气象资源利用可以通过对气象数据的挖掘和分析，发现气象资源的潜力和分布情况，提高气象资源的利用效率。同时，云计算平台可以提供强大的计算能力和存储资源，使得气象资源利用可以更加精细和高效地进行，从而促进可持续能源的发展和利用[2]。
3云计算环境下气象数据挖掘技术的技术实现
在云计算环境下，气象数据挖掘技术的实现主要包括数据采集与存储、数据预处理与清洗、特征提取与选择、模型建立与优化、结果评估与应用。通过对气象数据的采集和存储，建立起大规模的气象数据集，为后续的数据挖掘和分析提供数据基础。而且气象数据的预处理和清洗可以去除异常数据和噪声，提高数据质量和可靠性，为后续的数据挖掘和分析提供可靠的数据基础。此外，在对气象数据的特征提取和选择时，挑选出对气象预测和灾害预警等方面具有重要意义的特征，为后续的数据挖掘和分析提供关键特征基础。然后对气象数据的模型建立和优化，建立出具有高精度和可靠性的气象预测和灾害预警模型，为后续的数据挖掘和分析提供可靠的模型基础。通过对气象数据挖掘和分析结果的评估和应用，对气象预测和灾害预警等方面进行优化和改进，提高气象数据挖掘技术的应用效果和实际价值。云计算环境下气象数据挖掘技术具有广泛的应用前景和发展空间。在未来的研究中，我们应该进一步深化对气象数据挖掘技术的认识和理解，探索更加先进、高效、可靠的技术方案，为气象领域的发展和进步做出更大的贡献
[3]。
4基于云计算环境下数据挖掘技术存在的问题
随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始将数据存储、处理和分析等工作转移到云端。然而，云计算环境下的数据挖掘技术也面临着一些问题和挑战。
4.1数据安全问题
数据安全一直是云计算环境下的一个重要问题，数据挖掘技术的应用也不例外。在云计算环境下，数据的存储和处理都是由云服务提供商来完成的，这就需要企业和用户放心地将敏感数据存放在云上。因此，在数据挖掘技术应用的过程中，需要采取一系列的安全措施，如数据加密、权限控制等，保障用户数据的安全。
4.2算法选择问题
在云计算环境下，由于云服务提供商提供的计算资源是共享的，因此，算法的选择就显得尤为重要。一方面，需要选择高效的算法，以保证大规模数据的处理速度；另一方面，还要考虑算法的隐私保护和安全性，因为在云计算环境下，算法可能会受到攻击和窃取。
4.3数据集成问题
在数据挖掘应用中，数据集成是一个重要的问题。在云计算环境下，由于数据来源的多样性和数据格式的复杂性，数据集成变得更加困难。为了解决这个问题，需要采用一些数据集成工具，并且需要对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量和完整性[2]。
4.4隐私保护问题
在数据挖掘应用中，隐私保护是一个重要的问题。在云计算环境下，由于数据的存储和处理是由云服务提供商来完成的，因此，用户的隐私可能会受到侵犯。为了解决这个问题，需要采用一些隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，以保护用户数据的隐私和安全。
4.5数据可视化问题
在数据挖掘应用中，数据可视化是一个重要的问题。在云计算环境下，由于数据的存储和处理是由云服务提供商来完成的，因此，用户可能无法直接访问数据，也无法进行数据的可视化。为了解决这个问题，需要采用一些数据可视化工具，以帮助用户更好地理解和分析数据。
4.6计算资源问题
在云计算环境下，计算资源是共享的，因此，计算资源的分配和利用就显得尤为重要。在数据挖掘应用中，需要根据不同的需求和算法的特性来合理地分配和利用计算资源，以保证数据的处理效率和质量[3]。
5结语
综上所述，云计算环境下的数据挖掘技术面临着诸多问题和挑战，需要采取一系列的措施来解决这些问题。只有在不断地改进和完善数据挖掘技术，才能更好地满足用户的需求，并为企业创造更大的价值。
参考文献
[1]汤津赢, 王玮琪, 周泽文. 简析数据挖掘技术在气象业务中的应用[J]. 生态环境与保护, 2021, 4(4):45-46.
[2]胡丽娜. 基于云计算环境下气象数据挖掘技术的研究[J]. 时代农机, 2018(12):1.
[3]董聪瀚. 基于云计算的物联网数据挖掘技术研究[D]. 长春理工大学, 2019.
