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到2020年,我国林业云实现全覆盖

原标题:到2020年,我国林业云实现全覆盖

引言

为加快推进中国林业云建设,全面提高林业信息化建设效率和服务水平,为“互联网+”林业建设提供基础保障,国家林业局印发了《关于促进中国林业云发展的指导意见》。

01 一个目标

指导意见明确了我国林业云建设目标:

到2020年,中国林业云业务应用基本普及,支撑90%以上的核心业务系统,建立起覆盖全国,连接国家、省、市、县四级,且上下贯通的中国林业云。

充分掌握云计算等关键技术,健全中国林业云信息安全监管体系和标准制度体系,显著提升大数据挖掘分析能力,推动全国林业信息化水平大幅提高。

02 二级云中心

中国林业云由两级中心组成,即国家级云中心和省级云中心。

国家级云中心是中国林业云的主体,省级云中心是国家级云中心在省级的分布式子中心,由31个省区市、5大森工集团、新疆兵团共计37个分中心组成。

03 八项重点任务

中国林业云的重点任务,包括建设中国林业云中心、大数据中心、云公共服务平台、云应用服务平台、云受理服务平台、云标准体系、云安全体系和云运维体系八项重点任务。

(一)中国林业云中心建设。主要包括国家级云中心、省级云中心和灾备中心建设,其中省级云中心可以由多个地区联合组建区域级云中心。

(二)中国林业云大数据中心建设。主要包括林业数据资源采集平台、林业数据库平台、大数据处理平台和数据服务平台,为林业大数据采集体系、林业大数据应用体系、林业大数据开放共享体系建设提供平台支撑。

(三)中国林业云公共服务平台建设。主要是将中国林业云国家级云中心和省级云中心的基础设施、支撑平台转换成云服务,两级中心分级提供业务运行服务和业务支撑服务,国家级云中心为国家林业局提供服务,省级云中心为本省级和下级林业主管部门提供服务。

(四)中国林业云应用服务平台建设。主要是将林业业务应用、林业数据等内容转换成云服务由国家级云中心和省级云中心统一对外提供,服务的对象包括各级林业主管部门、涉林企业和公众。应用服务是一种通过网络提供软件的模式,应用软件统一部署,用户可根据实际需求,通过网络租用所需的应用软件服务或数据服务。在这种模式下,用户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员,而只需要租赁服务即可。

(五)中国林业云受理服务平台建设。中国林业云的服务对象主要有管理对象与社会公众对象两大类。中国林业云受理服务分别针对这两类服务对象提供服务申请、受理和交付的渠道。对于社会公众来说,主要提供包括服务大厅、门户网站、网上办事大厅、移动终端和政务微博等服务渠道,并保证各类服务渠道、服务方式和内容一致有效的衔接。

(六)中国林业云标准体系建设。建设中国林业云总体管理标准、基础设施标准、数据处理标准、支撑平台建设标准、应用建设标准、受理交付标准等,指导中国林业云建设和管理。

(七)中国林业云安全体系建设。构建中国林业云安全体系,对中国林业云的物理安全、网络安全、数据安全、应用安全、终端接入安全等进行总体策略规划和管理,包括访问控制、入侵检测、身份认证、网页过滤、网页防篡改、安全认证、数据备份与恢复等。建立中国林业云安全管理制度,设置安全管理机构和专职人员,提升管理人员安全管理技能,保障中国林业云安全、稳定运行。

(八)中国林业云运维体系建设。建立国家、省两级运维管理体系和国家、省、市、县四级运维服务体系,采取集中监控、上下联动、分级负责、规范服务的方式,实现统一运维人员管理、统一运维资源管理、统一运维技术管理和统一运维过程管理。

林业大数据服务管理平台

基于大数据存储系统和分布式计算框架,对林业业务数据、林业产业数据、林业相关互联网数据等多来源、多形态的数据进行存储和管理,利用最新的数据挖掘技术和数据可视化技术,充分揭示数据的规律性和价值性,为林业资源监管、生态工程管理、灾害预防应急、林业产业服务等林业管理服务工作提供强大的信息支撑和决策支持,是智慧林业建设的核心组成部分。

(一)林业资源监管

森林资源监管预测

林业资源动态监管:以遥感影像为支撑,以采伐、灾害、造林等变化数据为依据,动态更新、实时监控林业资源。

林业资源变化预测:通过大数据分析,对林业资源变化过程进行动态模拟。

生态红线监测预警:对保护重点区域的生态变化进行预警;根据生态红线体量数据进行生态红线预警。

林业生态安全评价:评估生态系统当前状态,对可能发生的生态安全事件进行预测预警。

(二)生态工程管理

生态工程效益评估

林业工程综合监管:对林业工程的全过程进行信息化管理;基于遥感影像、森林资源等数据,监控工程实施情况,保证工程质量,避免重复建设。

林业工程辅助决策:评估工程的实施效果和技术方式,为后续工程提供建议。

林业生态效益评估:对林业工程数据、生态资源动态变化数据、区域环境数据等进行综合分析,评价工程生态效益,包括防风固沙效益、水文生态效益、土壤改良效益等。

(三)灾害预防应急

林区起火点大数据分析

森林火灾预防应急:分析森林火灾历史起火地点、起火原因、气象、树种、地形、林火过程、扑救过程等数据,预测森林火灾的发生风险和易发区域,有效预防火灾;预测林火蔓延趋势并分析扑救方法,提高扑救效率。

有害生物监测防治:采用大数据分析技术,对可能发生的病虫害进行预测;综合分析各种有害生物治理方法、治理成果,评估各种方法的治理成效,为林业有害生物治理决策提供支撑。

沙尘暴监测防控:应用卫星遥感数据和地面观测数据,通过大数据技术,跟踪沙尘天气的形成、发展和扩散,分析预测沙尘暴起源、路径、强度和影响范围。

(四)林业产业服务

林业产业服务

生态旅游信息服务:运用大数据技术,进行生态旅游智慧化预测,精准营销,吸引更多游客参与生态旅游。

林产品产销信息服务:监测与分析预测林产品价格走势,挖掘价格波动的规律,做好产销策略和产品结构调整,提高林业产业效益。

(五)林业大数据共享服务

林业大数据共享服务

实现林业大数据共享开放、数据交换,通过地图服务引擎发布二三维数据,实现网络客户端对林业资源分布、林业统计信息、预测预报等数据的快速浏览、查询,实现授权用户对林业大数据的共享应用。返回搜狐,查看更多

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