什么是网络运维

问题一：网络运维的定义是什么？ 网络运维管理,是指为保障电信网络与业务正常、安全、有贰运行而采取的生产组织管理活动,简称运维管理或OAM。

问题二：网络运维主要负责哪些？？？ 网络运维是IT管理的核心和重点部分，也是内容最多、最繁杂的部分，该阶段主要用于IT部门内部日常运营管理，涉及的对象分成两大部分，即IT业务系统和运维人员，该阶段的管理内容又可细分为七个子系统：

设备管理：对网络设备、服务器备、 *** 作系统运行状况进行监控

应用/服务管理：对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服务的监控管理，如邮件系统、DNS、Web等的监控与管理

数据/存储/容灾管理：对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复

业务管理：包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理，对于业务的管理，主要关注该业务系统的CSF（关键成功因素Critical Success Factors）和KPI（关键绩效指标Key Performance Indicators）

目录/内容管理：该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理

资源资产管理：管理企业中各IT系统的资源资产情况，这些资源资产可以是物理存在的，也可以是逻辑存在的，并能够与企业的财务部门进行数据交互

信息安全管理：该部分包含了许多方面的内容，目前信息安全管理主要依据的国际标准是ISO17799，该标准涵盖了信息安全管理的十大控制方面，36个控制目标和127中控制方式，如企业安全组织方式、资产分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等。当然，以前瑭锦的老师说网管也可以算半个运维。

问题三：网络运维主要是做什么的？ 网络运维主要保护网络的安全，使网络正常运行，不出现任何问题。你了解吗？想学吗，来凌阳，没有学历要求的。

问题四：网络工程师与网络运维工程师 区别是什么 网络工程师看baikebaidu/view/24738

网络运维工程师看baikebaidu/view/3118292

问题五：网络运维工程师具体是干什么的？ 20分 岗位职责：

1 、在线服务的维护监控。 2 、企业邮件系统， 业务 邮件系统等的维护 3 、 Oracle\mysql 数据库的维护，性能调优，数据备份恢复，数据的导入导出。 4 、开发环境的技术支持，代码服务器的维护。 5 、进行网络调试配置，骇时解决故障问题。 6 、办公网络环境的基本维护，各部门的桌面技术支持。

你自己看下吧。

问题六：网络运维主要内容是什么？？ 是指为保障电信网络与业务正常、安全、有效运行而采取的生产组织管理活动，简称运维管理或OAM。我在瑭锦的老师说网管也算是半个运维。

问题七：什么是网站运维 其实简单的说，网站运维，就是保证网站的正常运行以及网站出现安全问题或数据丢失，可以第一时间修复！

平时要注意做到以下几点：

1）网站服务器的日常运行状况检查

2）网站数据的备份（定时备份、异地备份）

3）网站漏洞修复

4）配合开发人员对网站驾构做些调整

个人认为以上几点是必须要做的，但不能的单位，对这个职位要求也不一样！

问题八：网站运维做什么工作的 一： 运维工程师要保证线上系统地稳定，这是运维人员的核心价值 ，围绕这个展开，是一个非常大的话题，后面细化

二：基础建设：安全，质量，效率，成本 是运维人员可以展开运维工作的四大方面。围绕着这四个方面，我们需要制定规范，流程，建设对应的系统保证效率，标准化提升效率等等

质量： 立体化监控系统；测速，备份容灾等等

效率： 提升运维效率的系统建设，标准化机器初始化，软件安装标准化，监控标准化等等，提升效率，批量部署脚本等等

安全：互联网安全，系统支持，cgi扫描等等

成本：预算制定等等，合理优化部署，平衡成本与体验

三：基础建设升华：一切以用户价值为依归

1：异地部署 ，异地容灾

2：柔性可用 ，柔性可损

3：全网调度 ，实现成本与 用户体验的平衡

4：优化用户体验：提升速度

四叮从一个项目上看运维人员的工作分解

1：项目初期介入，提对应运维需求，需要运维工程师预计运营时可能需要的数据，可以从两个方向考虑：A监控；B评估系统好坏的运维指标，如接口调用数据，用户访问速度等等，提出对应需求，开发在设计时实现，方便上线后运维采集这些数据做系统评估。 这个阶段要了解系统架构，评估运维上是否合理。是否方便部署，运维风险有哪些，从哪些层面可以避免，做好容灾，cache数据丢数，db down掉等的评估以及应对方案设计，全网调度方案等。

2：项目开发阶段，这个阶段运维也要参与其中，了解对应运维需求开发的完成情况

3：项目测试发布： 运维负责运营环境的搭建，发布上线，并监控线上系统稳定

4：项目发布后：保证对应监控，备份，容灾等对应工作完成

5：项目运营阶段：及时对告警进行处理，对系统发展趋势做好评估，扩容等，预估可能的运营风向，并做好对应的应对措施

6：相关演习

7：做好系统优化，提升用户体验

五：从运维人员面对的周边角色做 运维人员的工作分解

1：上游战略依从：理解公司发展方向，调整运营战略

2；开发

3：测试

4：QA

5：老板等

问题九：网络运维人员每天的工作是什么 负责一定产品集的运维，工作内容包括应用系统的发布、部、变更、监控、事件处理、优化以及系统架构设计调优、提供运维报告等。

问题十：运维工程师和网管主要区别是哪些？ 50分 下面是我的理解：

其实工作内容都是管理IT中相关机器和软件系统， *** 作系统。这里主要指应用系统。

就是不用自己开发的。默认二都是这些。

但是实际工作中，运维工程师多数用人单位，指的是开源项目，比如Linux。Unix。数据库等这样的。并且需要一部分开发工作，比如编写脚本，比较牛的（较少）。开发也不在化下。但是主要工作是保持线上的系统运行，优化，提高性能。由于涉及到开源，对各个层面深入了解必不可少，比如协议构成，日志，文档的找寻，英文，测试环境，布置，所以免费的，对自人技术人员要求更高些。

重要的一点，网管的工作也要具备。

下面说一下网管。最先说的是网吧管理员，最后用人单位统一为维护网络，机房，以及Windows系统，以及企业里相关应用系统的一群IT管理员。当然这类人也有不同区分，大的企业和网吧水平差别很大。他们的工作重点是，安装系统，维护现有的网络及机器，还有应用系统，这里应用系统主要是安装，配置，升级，基本都是商业系统，收费的。所以自己定制，优化，开发的内容少。

文 李兆奇

编辑 聂恺

这是一个变局大时代。

近两年，以互联网流量增长为王的风口已经逐渐消逝， 科技 和高端制造等行业正成为产业界频频讨论、追逐的热潮，并演化为创投圈全新且极其重要的命题。

背后的原因在于， 科技 和高端制造等正成为各个国家布局、角力的“主战场”，它或将重塑全球力量格局。基于此，我国自2015年开始，先后发布、修订了《中国制造2025》、《中华人民共和国科学技术进步法》等重要文件，在政策角度支持 科技 和高端制造行业发展。

但是，不少投资者发现， 赛道的转换并不容易：与互联网不同， 科技 和高端制造行业研发投入大、投资周期长、专业知识壁垒高、风险大。 更为重要的是，互联网底层逻辑是流量，只要洞悉流量就能拥有变现的多种可能，企业的盈利拐点即可预测。而 科技 和高端制造行业门类多且散，底层逻辑似乎并不清晰。这成了想要跨领域投资的机构们面临的阻力所在。

就是在这样一种情形下， 成立于2014年的丰年资本在热潮来临之前就已布局，相继押中了达梦数据库、达利凯普、矽电半导体、胜科纳米等一众 科技 和高端制造领域的“隐形冠军”。 这些企业的名字或许远不如互联网行业的项目有名，但都是各自垂直细分领域的头部。

超高的命中率背后，丰年资本是如何精准捕捉中国 科技 新势力的？其核心投资能力是什么？对整个产业生态有怎样的思考？带着这些问题，36氪与丰年资本合伙人赵丰展开了一次详谈。

01 提前押注本土 科技 产业，机遇与挑战并存

“ 未来有竞争力的投资机构一定是产业化、专业化的， 聚焦 科技 和高端制造业是我们主动的选择。”坐在办公桌对面的赵丰说，“ 丰年的定位就是一个能更好去理解商业的组织，帮助 科技 企业跨越从1-10的成长鸿沟。 ”

这是我们与丰年资本合伙人赵丰访谈见面时的场景，在北京东三环的财富金融中心，在丰年资本的总部。与大多数投资人的金融范儿不同，赵丰更像一个创业者，语速不徐不疾。

当面对2014年丰年资本创立时为何要选择 科技 与高端制造这一冷门赛道问题时，赵丰坦诚道：相对于众多机构争抢的TMT、医疗、消费等领域，丰年团队的“基因”与 科技 和高端制造领域更加适配。

更关键的地方在于，2014年左右丰年资本已经对基于国际大环境下的中国 科技 和高端制造业的发展有着比较清晰的认知。这使得丰年资本在大多数投资机构感知到潮水演变前，便已密集调研和投资了军工、 科技 及高端制造领域等具有自主创新和进口替代特点的头部项目。 要知道，彼时创投圈的热闹依然集中在TMT领域， 科技 和高端制造还是一个几乎与鲜花和掌声无缘的领域。

“能够提前洞察趋势，本质还是因为我们在中国这个土地上扎得更深。”赵丰表示。

明确的风向转变则是在2018年后。

从政策层面看，国家***2019年在上海考察时指出，要支持和鼓励以高端制造业为代表的“硬 科技 ”企业上市。这标志着一个由 科技 人员创造的小众概念正式进入国家官方话语体系。自此，众多顶尖技术人才、科学家参与到 科技 与高端制造的创业中。

一时之间，大量创业者和投资人涌入，却发现这个领域没那么简单： 科技 和高端制造业的发展并不是通过砸钱和砸人就能解决的，TMT领域的打法似乎收效甚微，甚至行不通。

背后的核心问题在于，大多国内 科技 和高端制造企业面临的共性痛点是从1到10的成长鸿沟。

“ 这些企业在技术和产品成熟后，常常遇到增长的瓶颈和‘放量’的痛苦。 ”赵丰表示，能否解决这一痛点，才是能否在这一领域站稳脚跟的关键所在。

比如在刚布局时，丰年资本投了很多初具规模、崭露头角的 科技 企业，发现有些企业尽管产品很好，却在营收到达数千万级时遇到了明显的增长瓶颈。

“往往员工数到了几百人的时候，以技术人才或科学家为主的创始人在公司的经营管理和商业化方面开始显得吃力，这是因为企业规模超出了他们个人的管理边界，所以一定要用体系化的方法去管理。”赵丰表示，“这是企业和企业之间最大的区别，也是一家企业迈向世界一流企业必须要跨越的一道坎。”

在丰年资本的调研中，国内不同 科技 和高端制造业企业创始人的经营管理能力具有很大差异，无论是战略制定或执行，还是建流程、组团队、控成本等，都存在或多或少的问题。这些难点一旦突破，将帮助企业解决快速发展的瓶颈。

正是瞄准了企业在管理赋能和成长推动方面的巨大价值增长空间，丰年资本决定继续深度聚焦 科技 和高端制造产业。

02 赋能本土 科技 企业的成长关键点，丰年资本的破与立

在创投圈，一直流行着投资究竟是艺术还是技术的争论。

持艺术论的一方认为，创新项目具有巨大的不确定性，再精密的投资预判都有可能导致投资失败，而成功的项目往往是因为投资者对人和赛道的感知力更强；赵丰则更偏向于技术论， “丰年资本还是把投资当成一门专精的技术在做，因为机构要长远发展，一定要有自己的‘壁垒’，一定要组织化体系化，这样才能保证输出结果的可持续、可复制。”

正是基于此，丰年资本与其他大多数机构不同的是更具企业思维。“在机构文化、团队构成上，我们都融入了很多的实业基因，因此我们深受很多企业经营思维的影响。例如杰克韦尔奇的数一数二原则（Be No1 or No 2 - or be gone）就是要求企业要在每个业务领域都成为数一数二的领导者，这也是我们最初选择深入到 科技 与高端制造投资的一个重要原因。”

丰年资本将企业思维作为他们进行 科技 投资的一个重要根基，企业思维和深入的实业经营经验也给了丰年资本洞察行业的独特视角。 赵丰表示，丰年资本对产业的深挖和对企业管理的理解，使其能与企业在初次见面时直指企业遭遇的痛点和难点，并给出有价值的建议。“从创立开始，我们就不仅致力成为中国最优秀的投资机构中的一个，也在努力 探索 商业世界的最佳实践，做中国最好的 科技 企业管理赋能者。”

科技 企业的管理赋能是丰年资本一直以来最重视和推崇的理念。在这方面，丰年资本从成立起一直在深入研究学习丹纳赫，团队中也有数名高管来自于丹纳赫。丹纳赫的精益管理思想和方法对于中国 科技 企业具有巨大的价值：作为全球工业并购整合之王， 丹纳赫通过“投资+管理”的双轮驱动策略收购产品技术优秀但经营效率不佳的企业，在多维度赋能后使它们在行业中具有一流竞争力。

为此，赵丰专程多次前往丹纳赫中国区总部拜访，并与丹纳赫中国区高管进行了深入交流。“我们发现丹纳赫的DBS体系非常适合 科技 和高端制造业，其分为80多个模块，在30多年的积淀中已经相当成熟，几乎可以解决一个工业企业所面临的一切问题。”

当然，橘生淮北为枳。过去五年，在借鉴国际工业巨头经验的同时，丰年资本结合国内 科技 产业的客观发展阶段以及凭借着对本土市场更深的理解力形成了自己独特的投资和投后赋能的方法论，通过不断实践，逐步建立了“丰年经营管理体系”（HMS）。 丰年资本的体系更加适用于中国本土、 科技 类、成长期的企业。

在2022年，基于过往多年构建的企业运营能力和产业赋能能力，丰年资本中台赋能团队由“丰年经营管理办公室”升级为 “丰年经营管理中心”（HMSC） ，全面赋能中国 科技 类企业。“丰年经营管理中心”由丹纳赫、通用电气等产业背景丰富的专职团队组成，进一步深度赋能 科技 企业形成系统化经营管理能力，配套体系化工具为 科技 企业提供经营管理、财务及资本市场、人力资源、品牌宣传等领域的内容，从实 *** 层面帮助企业不断提升自身的管理能力。丰年资本成立的丰年经营管理学院每年度定期开展课程去辅导企业形成更好的管理理念和方法，包括《精益管理》、《走进资本市场》、《战略规划与部署》以及《标杆游学》等课程和活动。

“我们有个同事来自丹纳赫，第一次去我们投资的企业辅导的时候，在现场就发现以前的经验竟然不适用。”赵丰表示，丹纳赫投资的企业一般在现代化管理上都具有经验，而国内大多企业的管理模式都是野路子，底子薄基础差，这使得升级赋能的挑战更为艰巨。“但这恰恰也是中国 科技 产业现阶段最需要和最有价值的事情”

而经营管理的赋能与提升，也成为很多 科技 独角兽成长拐点上最重要的一个杠杆。

以丰年资本投资的一家半导体企业为例。 该企业2021年订单大增，直接翻了四五倍。但突然增加的订单也使得交付压力剧增，产能面临一定挑战，且质量有所波动。这带来的影响是一旦产品交付不了或产品质量出现问题，必然会波及企业收入和利润的增长，以及市场口碑，甚至战略卡位。

针对此，丰年资本专门派了一个项目小组，在现场工作了六个月，以解决这家企业面临的问题。“从整体思路看， 一是要提高企业的交付能力，二是要降低产品质量的不良率。这个在国外有成熟的管理体系，但中国的企业在一两个亿收入阶段时，老板们都还是在用土方法来管。”赵丰表示。

于是在生产端， 丰年资本首先做的是详细诊断整个生产的流程，对每个环节重新进行价值梳理。 “大概有30多个项目挨着去检查，以把整个价值链梳理清楚，从而搞清链上的各个价值是怎么流动的。在了解清楚以后，就可以看到哪些环节有浪费，哪些地方可以精简。”

接下来便是执行，为此丰年资本花费数月时间在现场通过专门的工具指导企业去改善。比如如果有两个环节出现问题浪费最为严重，丰年资本会针对该问题帮助企业做流程的重新梳理和再造，消除核心的浪费点或卡点，然后重新排布运转流程。最后经过约三个月的时间，在没有增加任何人和设备的情况下，该企业产能提高了一倍，空间还缩小了50%。

“这套体系有管理理念、有工具，也有具体执行的细节。”赵丰表示，但 最关键的还是要在现场与被投企业一起梳理和定位问题，并消除问题，这样才能真正让企业学习和习惯科学的管理方法，慢慢走上正轨。 “我们不只是要‘头痛医头脚痛医脚’，而是要持续的提高企业的体系化管理能力。”

凭借这套体系和方法，丰年资本对被投企业进行了多方赋能，且取得了不错效果。丰年资本2020年投资的国内领先的半导体分析检测企业胜科纳米，其在半导体失效性分析赛道属于亚太地区的绝对龙头。从投后数据上看，2019年到2021年，胜科纳米的收入及利润实现了数倍增长。

又比如武汉达梦数据库，其是我国实现全部源代码自研，拥有完全、完整自主知识产权的国家重点软件企业。丰年资本于2019年投资后，该企业业务不断实现新突破。根据第三方调研机构赛迪顾问发布的《2020-2021年中国平台软件市场研究年度报告》显示，在国产数据库领域，武汉达梦数据库稳居2020年中国数据库管理系统国产数据库市场排名第一。

正是基于对企业1-10阶段的赋能， 在投资的节点选择上，丰年资本没有刻板地看企业到底是天使轮、A轮或B轮，而主要看企业发展的实质性节点。 “我们投资强一半导体时，是第一个机构投资人，投资金额和投资比例较大。这个项目当时很多机构比较犹豫，认为公司尚未盈利，估值偏高。于是外界很疑惑我们为什么是第一个冲进去的机构投资，并押注早期。”在赵丰看来，彼时强一半导体已创立三四年时间，持续扎根在探针卡这个细分领域，并已进入到小批量产品的生产和交付阶段，在自主可控方面处于领先地位。“他们团队非常优秀，都是国际大厂出身，且成长潜力巨大。”

不仅如此，丰年资本也会让企业不要盲目追逐热点。比如面对当下的数字化浪潮，产业界纷纷加码数字化、信息化，对此赵丰认为这很容易让企业陷入一个误区：数字化治百病。“如果不深刻地理解管理流程本身的话，数字化几乎没法做。所以我都会告诉被投企业如果要上ERP（一种信息化系统），首先需要深度梳理管理流程并进行结合。”

在赵丰看来， 科技 和高端制造企业一定要找好自己的核心能力和根据地。 “有好技术、好产品，再做好管理，坚持核心战略方向，这样的企业才能在长期的深耕与沉淀中逐渐跑出来。”

03 聚焦于管理赋能，一个中国 科技 产业崛起的叙事样本

从强一半导体到矽电半导体，再到胜科纳米，丰年资本投资的方式更加聚焦，投的项目不多但成功率高，偏向重仓的模式，这使得回报也更加丰厚。不过这条路径与传统的TMT领域的投资风格大有不同，它更考验投资方精准发掘和重点赋能的能力。

“原来美元基金主投的互联网赛道，它们可能选择的是投一个全新的的场景，并押注跑的最快的几个，从而押中龙头。但 科技 和高端制造业企业的现状是大部分领域相对欧美而言还是落后的，属于追赶者的角色。 ”赵丰表示，这就要求投资方得有耐心和能力帮它们突破瓶颈不断成长，同时需要较大比例持股以实现适度的聚焦，扎扎实实在每一个企业身上花足够的资源和时间。“我们对于技术和产业的深入理解也是我们敢于重仓的底气所在。”

在丰年资本的产业赋能下，那些处在从1-10阶段的企业能够得到发展需要的相关支持，并在获得投资后进入一个快速放量增长的过程，这进一步提高了项目成功率。

“美元基金的思路，总体上比较求新、求大、求爆发力，因此它们会把持续融资视为一件好事。而对于 科技 与高端制造业来说，由于技术研发本身的客观特性，很难从一成立就实现快速突破，而是会有不同的发展曲线和发展规律。”赵丰表示。

从这个维度看， 科技 与高端制造领域的投资需要投资机构能耐得住“寂寞”，要对产业发展规律有着深刻的理解，不断深入产业并长期陪伴。 为此，丰年资本构筑了三项重要的能力：一是对行业的研究和洞察能力；二是行业的运营管理提升能力和赋能能力；三是产业信息资源的获取、收集和整合能力。丰年的长期战略是将这三项能力的根基打得足够深，足够扎实，从而在赛道中占据自己的重要位置。

另一方面，随着越来越多的投资机构入局， 科技 与高端制造领域的竞争也日趋激烈。这促使仅仅能给项目投“钱”变得远远不够， 如何为企业提供独特的帮助，成为各家机构差异化的优势。

在这种情况下，无论是美元基金，还是人民币基金，都在开始双向融合，互相学习各自的思路和打法。比如美元基金要学会理解A股市场，要懂中国的产业政策逻辑；人民币基金也要学习美元基金深度产业化的打法等。

这意味着，在接下来的中长期时间里，创投市场将在更加激烈的竞争中不断风起云涌，特点鲜明且具有持续进化能力的投资机构会在未来胜出。

当然，更要意识到，越是变化，越是机会所在：目前我国正处在产业转型升级的关键节点，无论是国家层面，还是产业层面，都在大力推进 科技 产业的发展，这为更懂本土情况的投资机构提供了一个肥沃的生长土壤。根据中国 科技 部公布的数据，我国全 社会 研发投入从2015年的142万亿元增长到2020年的24万亿元左右，其中基础研究经费比2015年增长近一倍，2020年超过1500亿元。 绝对的数字背后，是我国在硬 科技 领域不断筑牢壁垒的决心。

因此，对于以丰年资本为代表的本土机构来说，正是踩中了中国 科技 与高端制造产业崛起的宏大叙事，这给了这类投资机构与企业一个绝佳的发展机遇期。而随着越来越多 科技 企业的崛起，一个崭新的产业未来正徐徐展开。

5411 数据的语义表示框架

地理空间数据从获取、处理到投入使用，实质上是数据生产者认识客观世界和数据使用者理解信息的应用过程。然而由于数据生产者往往没有提供空间数据的具体语义信息和在采集空间数据时的概念模型，而不同用户的认知水平又存在较大的差异，使得不同用户之间出现信息获取和信息理解的鸿沟。元数据技术虽然已在消除这一鸿沟方面发挥了积极作用，但并未提供数据生产者在采集空间数据时的概念模型，并因多数元数据系统均采用不支持自动推理的网络标识语言，使得用户对空间数据的获取和理解仍然存在很大的技术障碍。

另外，目前主要的基于分层和基于地理特征的数据组织方式仅仅提供了对象的几何和专题方面的信息，也并未显式地表达地理空间数据所蕴含的学科感知知识。由此，大大妨碍了不同学科领域信息的共享。鉴于包括海洋在内的学科用户对数据集理解的概念、分类系统有所差异，需要为地理数据使用者提供数据生产者的学科感知世界(杜云艳等，2008)。

语义丰富是信息集成过程中的两个必要任务中的第一个(图516)，为了使数据服务具有语义信息，通过引入体的思想，提出一种基于本体的地理空间数据组织架构(杜云艳等，2008)。按照软件工程的思想和理念进行本体开发，并且给予这些本体进行数据语义标注，这样一来使得通过WFS发布的数据服务便具有语义信息。

图516 本体建模与数据语义组织

地理本体是指特定地理空间信息共同体概念化模型或学科感知世界明确的形式化规范说明(王敬贵，2005)，在分析了不同学者提出的关于本体表达的三元组、五元组和六元组模型各自的优缺点基础上(Perez A G et al，1999; Naing et al，2002; Neches et al，1991)，并考虑到基于实例级别的本体建模的费时费力，本研究采用 “四元组” 模型 O =(ID，C，A，R)。其中，O 表示本体库，IDs 表示各本体对象的编码，C 表示本体概念，A是本体的属性，R 是本体之间的关系集。鉴于 protégé 的强大的表达及推理能力，采用它作为本体编辑工具。

本体建立是指根据特定目的和应用需求，将非形式化的知识，通过形式化的方法明确地描述领域内各种概念及其之间的关系、属性等并进行编码的过程。本体模型的建立是一项复杂的过程，需要众多领域专家的参与，并需要花费大量的时间，根据软件工程的理念，综合了现有的本体建模方法骨架法和 Methontology 优点的基础上(Uschold et al，1995，1996; Mariano et al，1997，1999)，采用螺旋模型建立本体，其过程包括本体分析、本体表示、本体评价、本体建立、本体编码五个阶段，其总体框架如下图 516 左半部分所示。

(1)分析: 根据目的和应用范围进行本体分析。通过对相关的文献、论著、调查研究报告和图集等资料的搜集和整理，领域专家进行分析，并确定领域知识。

(2)概念化: 通过概念化形成一个概念模型以使得知识更具良好组织。

(3)形式化: 通过形式化语言使得概念模型更具体和可共享。

(4)评价: 评价每个本体的正确性与准确性。评价的准则主要有: 清晰性，目标性，一致性，完整性，可扩展性以及最小承诺原则(Gruber，1995)。

(5)编码: 因为采用的是四元模型，它不能对实例(对应于数据库中的记录)进行建模。如何使数据库中的记录关联到这些本体，是数据库记录具有语义信息 一个连接ID 很有必要，通过这个 ID，语义信息和数据记录能够得到关联(这种关联可以使 1; n)。因此每个本体必须具有一个唯一的 ID 编码。这个编码还可以用于本体和数据之间的映射。

一旦本体库建立，实际的数据便可以通过参考这些本体进行组织。基于这种语义组织的数据的网络数据服务也就具有语义信息了，并且底层的关于语义的原数据也可以通过GetCapability 接口暴露。这样不仅数据，并且语义信息业可以通过标准接口进行获取。所有这些在网络上，使得数据更容易获取，更易于使用。

5412 数据本体库

数据是信息共享和集成的基本对象，也是后续分析决策的根本依据。数据表征的是人们对现实世界的数字化表示。本研究中数据本体库目的就在于从数据方面，为海洋领域内提供一个能对海洋领域的数据的达到普遍认知的数据概念模型。

按照杜清运(2001)结构化多剖面的语义成分分析方法，对海洋领域的数据进行了如此刻画(图 517):［数据］ = ［数据专题］ + ［数据模式］ + ［空间形态］ + ［时间范围］ + ［空间范围］ + ［时间尺度］ + ［空间尺度］ + ［空间参考模型］。

这八个方面可以看成是表征数据的八个轴 ，类似于我们坐标系统中的 X，Y，Z 轴，通过这八个轴 + 加上具体的领域这个 “原点”，就形成了海洋领域内数据的一个语义参考系统。

图 517 海洋数据本体的语义构成

54121 地理专题

地理专题表征的是海洋数据的是 “什么”，是数据的最主要语义因子，是数据的内在本质。不同的专题数据只能进行适合于它的分析才具有意义，某些模型也只能针对特定的专题数据进行分析。因此很有必要显式化的把这种知识表达出来。然而现有的模型或服务很少能将其中的参数明确定义到专题特性。因此地理专题本体即在这方面进行完善。

通常针对地理专题这种知识结构，常采用分类树的形式进行表达。对于海洋领域，目前有很多种不同的分类系统，可以根据要素来分类，也可以根据观测方式来分类，还可以按照传感器类型、观测原理等来分。

比如根据要素要素分类可以分为: ①水文参数: 常见的有水深、水温、盐度、海流、潮位、波浪、水色、透明度、海发光等; ②气象参数: 气温、气压、湿度、风速、风向、云(云状、云量)、降水、天气现象和太阳辐射等。③化学参数: 溶解氧(DO)、pH 值、化学耗氧量(COD)、悬浮物、营养盐(硝酸盐、亚硝酸盐、铵盐、磷酸盐和活性硅酸盐)、非离子氨、总氮、总磷、颗粒有机碳(POC)、颗粒有机氮(PON)、硫化物和重金属等。④地球物理参数: 海洋重力、海洋磁力、海洋地震等。⑤底质参数: 底质类型、粒度、pH 值、Eh 值、总有机质、总氮、总磷和硫化物等。⑥生物参数: 微生物、叶绿素 a、浮游植物、浮游动物、游泳生物、潮间带生物、底栖生物等。⑦人类活动参数: 养殖、捕捞、陆源污染物等。

根据观测方式分类: ①定点观测: 台站和锚定浮标站; ②大面观测: 在调查海区内，按月或季度的定点观测; ③断面观测: 在调查海区布设几条有代表性的观测断面，在一定时间内于断面上各站观测一次的资料; ④随机观测: 商船的航路观测，调查船走航观测等; ⑤遥感观测: 根据观测内容可分为水温、水色、海面高度和有效波高。

按数理概念分类: ①确定性资料，可利用明确的数学关系式来描述。它有可分为周期性和非周期性。②非确定性数据，即随机数据。

综合这几种分类方法来看，按要素分类是最能体现数据含义的分类系统，而其他分类方法多数是从外在的一些元数据信息上进行分类。因此本书采用的是按要素进行分类。在要素分类上，目前也有不同的分类体系。本书在参考了 NASA 的 GCMD(Global Change Master Directory )分 类 系统 以及 Semantic Web for Earth and Environmental Terminology(SWEET)的本体构建的思想的基础上，综合按照国家海洋信息分类与代码(HY/T075—2005)及 908 中国近海海洋综合调查评价专项指定的 《归档文档材料整理规则》 中对学科要素类目细表的规定，构建了海洋数据专题目录树(图 518)。该目录树参照传统动植物分类法，按 “领域 － 门类 － 大类 － 中类 － 小类”整体纲目进行组织。整个的目录树可以进行方便的扩展，比如今后随着观测手段的发展，可能会有新的数据类型填补进来，这时可以按照这个参考树，在适当的位置添加节点。比如有可能 Argo 有可能出现新的类型，这时可能需要对 Argo 进行分类，从 Argo 派生出新的类型。这样目录组织使得数据清晰，而且具有良好的扩展性。

54122 数据模式

有时仅仅知道数据专题类型可能还不够，有些模型可能紧耦合于一些特定的数据模式。比如某个土地利用开发强度评级模型要求的土地利用分类级别必须是某种分类级别，这种情况下想使用另一种分类级别的土地利用数据来进行土地利用开发强度评价就出现问题。因此，对数据模式的显示化表达也很有必要。

数据模式则表达的是构成数据本质属性的组织结构。通常对于某种专题数据，对它的组织结构的认知会在一个领域内能形成一个共识。比如在海洋领域一提到海流数据，海洋专家脑海里对这个海流数据内部的组织结构有个大体感知: 比如它包含哪些信息构成，每个信息所指代的含义。数据模式本体的目的就是通过把这个存在于专家脑海中的对数据组织结构的共识显式化地表达出来，形成共享的全局模式。在此基础上，本地用户可以基于共享模型，进一步扩展定义自己的局部模式，并明确自定义模式与个共享模式的映射关系。通过这个全局的共享模式，使得各种不同的本地模式之间得以关联，从而支持数据之间的共享和互 *** 作，为后续的智能化数据处理、集成分析提供语义基础。

图 518 海洋数据专题分类概念图

数据模式的显式化表达即捕捉领域内的达成共识的数据组织结构，主要是包含的字段，字段类型以及字段的度量或分类系统等。其中对每个模式内部字段关联的度量或分类系统则参考在 “其他”本体中定义的一些本体，具体如图 519 所示。

图 519 数据模式本体模型

54123 地理空间形态

地理空间形态是对数据所指代的地理对象的空间特征认知的形象化符号表达。通常地理对象在不同的尺度会有不同的形象化认知。比如对于河流，大比例尺下可能会被认知为面状，但是在小比例尺下会被认知为线状。对象的不同的符号化表达，其蕴含的信息量是不一样，其所支持的 *** 作分析也不一样。因此有必要对这种形态特征显式化表达出来，为数据的准确分析和模型的正确运行提供支持。

在本地理空间形态概念模型中，暂不考虑不同空间形态之间存在的空间拓扑关系。对于是特征数据(矢量)，其高层部分参考 ISO 19125 的简单要素模型进行组织; 而对于场数据(栅格)部分，则只划分为矢量场和标量场两大类。底层部分则是在高层抽象的基础上采用继承派生的方式，构造海洋领域的底层领域地理空间形态本体。在海洋领域目前已经有比较成熟的抽象模型，本研究主要参考 ArcMarine 的数据模型进行本体组织。

54124 地理空间参考

地理空间参考表达的是地理事物数字化的转化为地理数据时的在地理空间上的转换方式。尽管这个信息很少用在信息发现上，但有时某些处理模型则可能只针对特定的坐标参考类型的输入才有效。

数据的空间参考信息的表达，可以通过参考知识库(在地理对象本体库)中定义的一些空间参考系统来刻画。

54125 空间粒度

空间粒度对于矢量数据一般指比例尺大小，可以用比例尺度量来表达; 而对于栅格数据则指像元大小，则可以用空间长度度量来表达。这种空间粒度信息在服务发现集成中也有作用，通常由大比例尺可以通过概化得到小比例尺数据，高分辨率数据可以通过重采样成低分辨率的数据。服务发现时便可以根据这个知识进行扩展查询，并根据这个知识对数据进行相应的处理，以满足需求。

54126 地理空间范围

地理空间范围表征的是数据所指代的事物在现实空间中的延伸。任何事物都离不开空间而独立存在。因此数据的空间范围具有重要作用。地理空间范围是在地理空间数据发现和检索中经常用的一个条件，很多用户会通过空间范围来定义他们感兴趣的对象。

鉴于地名对象常被用来对地理空间位置和范围进行描述，因此地理数据的空间范围也可以通过参考一个地名对象的方式来进行表达。当然，用户也可以通过自定义的范围来对数据的地理空间范围进行表达。通过这种表达，在基于空间范围的查询时，便可以基于地名对象或者用户设定对象之间的一些关系对服务匹配发现提供一定的依据。

54127 时间范围

时间范围表征的是数据所指代的事物在时间上的延伸。同空间一样，任何的事物也不可能离开时间而独立存在。时间跨度同样是数据(尤其是对海洋这种动态多变的数据)发现中起重要作用。

54128 时间粒度

时间粒度对于测量数据一般指测量的周期，而对于模型反演等数据则一般指平均的粒度。时间粒度可以用时间段度量来表达，比如年、月、日等。时间粒度之间的语义关系可以用于数据的发现。比如通常可以由细粒度的数据计算出粒度粗的数据。

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