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XX省智慧自然资源—海洋数据治理与应用开发项目（海洋经济数据处理运营服务和技术咨询服务部分）采购需求一、项目目标根据采购人提供的实施方案、技术路线、技术要求等内容，全面开展数据治理工作。
对海洋经济数据运用高度聚合、深度关联的理念开展数据治理工作，建立和完善数据更新、提供、维护、管理和更新的长效机制，提升数据的准确性、完整性，为支撑海洋精细化管理提供高质量数据支撑。
同时开展基于大数据的海洋经济产业监测分析的方案设计服务，以加速XX省海洋经济运行监测的频率。
二、项目背景《自然资源部信息化建设总体方案》提出围绕全面落实海洋强国战略，不断完善海洋综合数据库，强化海洋信息分析处理能力。
在省级层面上，《XX省国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《XX省数字政府改革建设“十四五”规划》《XX省智慧自然资源总体设计方案》等文件提出要建设海洋大数据平台、优化自然资源数据体系，提升海洋资源综合管理水平，进一步提升海洋数字化治理、精细化管理水平。
近几年，XX省海洋发展规划研究中心积极响应“数字政府”建设号召，梳理了省自然资源厅海洋信息资源，从海域海岛、海洋生态、海洋经济与规划等多个主题进行整理，实现了涉海自然资源与业务管理数据的汇聚整合，打破数据分散局面。
为了进一步提升海洋数据准确性、完整性，有效提高海洋数据资源的利用价值和利用效率，支撑厅海洋精细化管理，开展海洋数据治理工作，推动海洋数据治理水平、数据资源管理体系、数字化治理水平迈向新阶段，实施本项目。
三、服务内容（一）海洋经济数据运营服务1.海洋经济活动商事主体“智能标签”模型构建（1）识别模型构建基于商事主体注册登记资料信息，从经营范围规范表述条目、行业名称条目、国民经济行业代码条目等多个维度综合构建海洋经济活动商事主体识别逻辑体系，实现海洋经济活动单位名录快速更新，要求准确率高于70%，要求实现在本地部署运行。
“涉海”识别逻辑体系分为3级，“I级”为直接认定涉海条目、“II级”为高度涉海条目、“III级”为可能涉海条目。
海洋数据共享平台的构建与管理在当今数字化时代，海洋数据的重要性日益凸显。
海洋数据共享平台的构建与管理成为了推动海洋科学研究、资源开发、环境保护以及海洋经济发展的关键因素。
海洋数据涵盖了众多方面，包括海洋物理、化学、生物、地质等多个领域。
这些数据来源广泛，有来自科研机构的观测数据、海洋监测站的实时监测数据、卫星遥感数据等等。
然而，由于数据的分散性、多样性以及复杂性，使得海洋数据的有效利用面临诸多挑战。
构建一个统一、高效、便捷的海洋数据共享平台成为了当务之急。
在构建海洋数据共享平台时，首先要明确其目标和功能定位。
平台的目标应当是整合各类海洋数据资源，为科研人员、政府决策部门、企业以及公众提供准确、全面、及时的数据服务。
其功能应包括数据存储、数据管理、数据查询与检索、数据分析与处理、数据可视化以及数据共享与交流等。
为了实现这些功能，需要建立一个强大的技术架构。
硬件方面，要配备高性能的服务器、存储设备以及网络设施，以确保数据的快速处理和稳定传输。
软件方面，选择适合的数据库管理系统、数据分析工具以及数据可视化软件至关重要。
同时，还需要建立一套完善的数据采集与录入机制，确保数据的准确性和完整性。
数据质量是海洋数据共享平台的核心。
在数据采集阶段，要制定严格的数据采集标准和规范，确保采集到的数据准确可靠。
在数据录入过程中，进行严格的数据审核和校验，及时发现并纠正错误。
对于已经录入的数据，要定期进行数据清洗和更新，以保证数据的时效性和可用性。
数据安全也是不容忽视的问题。
海洋数据往往涉及国家安全、商业机密以及个人隐私等重要信息。
因此，平台需要建立健全的数据安全保障体系，包括网络安全防护、用户身份认证、数据加密存储以及访问权限控制等措施，以防止数据泄露和滥用。
在平台的管理方面，需要建立专业的管理团队。
管理团队应包括数据管理员、技术维护人员、安全管理人员以及用户服务人员等。
数据管理员负责数据的整理、分类和标注，确保数据的有序存储和管理。
海洋论坛▏“数字海底”－海底数据集成管理与可视化研究作为“数字地球”的一部分，“数字海底”海洋信息化建设正在逐步深入推进，人们对于基于海底地理信息进行海底数据三维可视化表达的需求显著增加。
“数字海底”是综合利用信息科学技术、网络技术、海底调查技术等，把海洋地质调查采集到的海底海量数据，转换集成为海底表面及海底地下一定深度的各类地质现象（地形、地貌、地层等）及其属性的系统，该系统能够存储管理、显示海底多源异构的海量数据，可以快速、实时反映海底地形、地貌、地层分布特征等相关信息，实现海底地质信息的资源共享及信息服务，为海洋科学研究和决策规划等工作提供一种可视化表达和分析手段。
“数字海底”的建设首先要进行大量的海洋综合地质调查，当前，海洋地质调查主要手段包括：侧扫声呐扫描技术、多波束测深技术、浅地层剖面测量技术、表层取样和柱状取样等，分别用于获取特定研究区域内的海底地貌、地形、地层分布以及表层沉积物等。
长期的海洋地质调查积累了海量、多源、异构的海洋数据，这些彼此相关而且能够共同描述测区海底地上、地下空间信息的数据，由于采集过程和处理方式的不同，使的获取到的海底信息形成了一个个彼此相互独立的海底数据集，研究人员在处理这些海洋地质调查数据时，主要集中在二维环境下（浅地层剖面图等）按照水平、垂直或一定方向的切面来分析、显示三维海底信息，原本属于三维海底地质体的完整信息被分散在各个独立的二维图像中，很难了解到海底三维地质体的具体细节特征。
因此，如何有效地组织管理进而高效动态可视化表达这些海底数据，使的人们能够对海底地质信息进行更加直观的认识和分析，一直是众多专家学者研究的热点。
目前国内外“数字海洋”、“数字海底”的研究大多倾向于海空、海洋水体以及海底表层的研究，海底地貌、地形、地层的集成管理与可视化研究较少。
鉴于此，本文以埕北海域为研究对象,在海底数据集成管理、可视化表达方法等方面进行了研究。
一、研究方法与技术路线海洋地质调查所获取的多源、异构海底空间数据，从根本上说属于地理空间数据的范畴。
地球科学数据共享材料八海洋科学数据库建设规范（讨论稿）中科院青岛海洋科学研究所地球科学数据共享政策与规范研究组2004年5月目录1．前言 (2)2．海洋科学数据库建设总体要求 (2)2．1 海洋科学数据库总体框架构建 (2)2．2 具体的数据库的建库规范 (2)2．2．1 术语定义 (2)2．2．2 具体数据库的建库流程 (3)2．2．3 具体数据库建设目标 (3)2．2．4 数据库文档 (3)海洋数据库建设规范实例：中国近海和西北太平洋温盐声密数据库建设规范 (4)1．前言 (4)2．中国近海和西北太平洋温盐声密数据库建设规范 (4)2．1适应范围 (4)2．2引用标准 (5)2．3技术术语定义/解释 (6)2．4 编码、属性表命名规则 (7)2．5 元数据标准 (8)2．6 文档格式 (8)2．7 数据库建设流程 (8)2．8 数据质量控制 (10)2．9 数据库汇交（集成）（汇交至的方法和途径等） (14)1.前言海洋科学是一门综合性的学科，涵盖物理海洋学、海洋地质学、海洋生物学、海洋化学等多个学科，研究工作中所涉及、积累的数据也是多种多样各不相同，如物理海洋方面水文数据是记录着某一经纬度、某一时间、某一航次、某一深度的海水温度、盐度和密度信息；海洋地质方面基础地质数据记录着某一区域海底深度及海底地貌等信息；而海洋生物方面又可能是某一物种或某一标本的属性等，因此各方面的数据库建设也各不相同，建设规范也就各不相同。
根据这种情况作为海洋科学数据库的建库单位，一方面我们对整体的数据库建设有建设规范（总体要求）；另一方面，要求每一个具体的数据库要通过建库的工作确定各自的规范和标准，这个规范、标准是代表海洋所水平的，基本也就是代表科学院水平的，而且要求进行必要的鉴定工作成为国家水平的。
2.海洋科学数据库建设总体要求2．1 海洋科学数据库总体框架构建海洋科学数据库可以粗略地分成海洋水文子库、海洋地质子库和海洋生物子库三个部分，每个部分又包含了自成系统的多个具体的数据库。
浅析海洋数据成果质量问题与清洗方法海洋数据是指在海洋环境中收集到的各类数据，包括海洋物理、化学、生物等多个方面的数据。
随着海洋科学研究领域的不断深入和海洋资源开发利用的广泛开展，海洋数据的应用需求日益增加。
海洋数据的成果质量问题以及数据清洗方法成为了海洋数据应用的关键问题之一。
一、海洋数据成果质量问题海洋环境的复杂性和多样性决定了海洋数据的成果质量问题是海洋数据应用的瓶颈之一。
大量的海洋数据采集过程中，因为受到海洋环境复杂变化、观测仪器精度、人为操作等多种因素干扰，使得海洋数据质量难以保证。
表观数据质量差、缺失数据、重复数据、不一致数据等使得海洋数据使用价值大大降低，甚至无法应用。
不同来源、不同地点的海洋数据可能存在一定的差异性，这些问题大大限制了海洋数据的应用范围和精度。
在海洋数据中，海洋温度、盐度、水深、流速等基础物理化学参数的质量对于科学研究和工程应用至关重要。
由于海洋环境的多样性和观测方法的不确定性，基础参数的成果质量问题也很大。
海洋生物数据中，物种鉴定不准确、数量统计不准确等问题也很常见。
原始数据中的故障数据、异常数据也是制约海洋数据应用的主要原因。
二、海洋数据清洗方法为了解决海洋数据成果质量问题，海洋科学家们提出了一系列的数据清洗方法。
数据清洗是指对原始数据进行查错、去噪、去重、合并等操作，以提高数据的准确性、一致性、完整性和可靠性。
目前，海洋数据清洗方法主要包括以下几种：1. 数据检查和验证数据的检查和验证是最基本的数据清洗手段。
通过对数据的基本统计分析、逻辑检查、有效性验证等方法，可以初步识别和剔除数据异常、错误等问题。
检查和验证是数据清洗的第一步，可以初步提高数据准确性，但对于一些隐性错误和异常数据可能难以有效发现。
2. 数据去噪和异常值处理数据的去噪和异常值处理是数据清洗的重要环节。
海洋数据的采集环境往往复杂多变，数据中可能包含各种噪声和异常值。
通过统计分析、模型识别等方法，可以有效剔除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和可靠性。
海洋管理事业单位的信息化建设与管理创新海洋作为地球上最广阔的生态系统之一，承载着无数的生物种类和丰富的资源。
为了更好地管理和保护海洋资源，提高海洋管理事业单位的效率和创新能力，信息化建设成为迫切的需求。
本文将探讨海洋管理事业单位的信息化建设与管理创新，重点讨论海洋数据管理、信息系统建设以及管理创新方面的内容。
一、海洋数据管理的信息化建设1. 海洋数据采集与整理海洋管理事业单位需要收集大量的海洋数据，包括海洋生物、海洋气象、海洋环境等方面的数据。
为了提高数据采集的效率和准确性，可采用信息化的手段进行数据采集。
例如，可以利用无人机、遥感技术等进行海洋生态系统的监测和数据采集；可以建立数据库对数据进行整理和管理，便于后续的使用和分析。
2. 海洋数据存储与共享海洋管理事业单位需要建立起完善的海洋数据存储和共享系统。
通过信息化的手段，可以将海洋数据进行分类、整理和储存。
同时，也需要建立起数据共享的机制，促进不同单位之间的数据交流和合作。
这样一来，可以避免重复采集和利用数据，提高工作效率。
3. 海洋数据分析与应用信息化建设还可以帮助海洋管理事业单位进行海洋数据的分析和应用。
利用数据分析工具和算法，可以对海洋数据进行深入的研究和分析，从而为科学决策提供基础支持。
同时，也可以将数据应用于海洋环境监测、资源保护等方面，促进海洋管理的可持续发展。
二、海洋管理事业单位的信息系统建设1. 管理信息系统建设海洋管理事业单位需要建设一套完善的管理信息系统。
这个系统可以包括人力资源管理、财务管理、项目管理等方面的内容，以提高海洋管理事业单位的管理效率和服务质量。
通过信息系统的建设，可以实现海洋管理事业单位的信息共享和协同办公，避免信息孤岛的问题。
2. 决策支持系统建设为了更好地进行决策，海洋管理事业单位需要建设决策支持系统。
这个系统可以利用海洋数据和各种模型算法，为决策者提供科学的决策依据。
通过信息化手段，可以实现对海洋管理活动的全面监控和评估，及时发现问题并采取相应的措施。
0引言我国拥有300多万km 2的管辖海域和1.8万km大陆岸线，海洋资源丰富，构建协同性海洋数字平台有深远的战略意义。
目前，我国临海面临前所未有的挑战，2023年8月24日13时，日本福岛第一核电站启动核污染水排海，根据计划，排海时间至少持续30年［1］。
这对全球公海环境及我国临海生态环境保护带来极大压力，也对海洋水环境监测提出更明确的要求。
国务院2015年印发的《水污染防治行动计划》对水环境监控预警提出了明确要求，如实行水环境承载能力监测预警、明确突发水环境污染事件预警预报与响应程序、加强水环境监控预警国际交流合作［2］。
2021年，自然资源部办公厅印发全国海洋生态预警监测总体方案（2021—2025年），方案包括近海生态趋势性监测、典型生态系统现状调查、典型生态系统预警监测、海洋生态灾害预警监测、海洋生态分类分区、国家重大战略区域协同监测、监测能力建设等［3］。
我国海洋信息化起步于20世纪80年代，智慧海洋信息技术和平台建设总体上能力不强，不能满足我国海洋强国建设的总体需求［4］。
针对水污染预警及海洋生态多样性保护，建立综合性、预警性海洋大数据平台有深远意义。
本文以中国知网为检索平台，以综述方式系统地总结了国内外海洋数据平台的研究现状，并对海洋数据平台建设提出具体意见，以期为高融合、协同性海洋数据提供信息支撑。
1数据平台及海洋数据平台研究现状1.1可视化及聚类分析1.1.1以“数据平台”为关键词的可视化分析为更加直观地分析海洋数据平台的发展状况，本文利用中国知网学术平台，以“数据平台”为主题词，设检索时间为2019年1月1日至2023年8月29日，得到1387篇期刊论文，利用Vosviewer 软件制作关键词聚类表（见表1）。
通过关键词聚类可以快速定位数据平台中的热点探究领域。
聚类区1区突出了数据平台的概念性特征，如信息化、全产业链及大数据平台等；聚类2区重点突出数据平台的技术，如区块链技术，同时可以看到，数字平台在医疗和政府政务服务中普及度较高；聚类3区聚焦于医疗临床科研、智慧校园及数据平台的安全性等领域。
浅析海洋数据成果质量问题与清洗方法海洋数据是指在海洋调查、观测和科研活动中获得的各种数据信息，这些数据包括海洋水文、气象、生物和地球物理数据等。
由于海洋数据具有时空复杂性、跨学科性和数据量大等特点，因此，海洋数据的成果质量问题和清洗方法备受关注。
1、质量标准不统一由于海洋数据来自多个科学领域，不同领域的数据有着不同的质量标准，这就导致了海洋数据在质量标准方面不统一的问题。
这也就意味着在进行数据采集的过程中，需要制定统一的数据采集标准，以保证数据的可靠性和一致性。
3、海洋数据的误差问题由于海洋数据的采集存在气象条件、海洋环境等多种因素的影响，因此数据的误差问题也非常普遍。
而这种误差问题对于海洋数据的分析和应用都会带来很大的影响。
4、数据丢失和缺失问题由于海洋数据是由多个仪器和设备采集的，因此数据的丢失和缺失问题也比较普遍。
这对于研究者来说是一个较为严重的问题，需要通过多种途径来处理和补充数据，以保证数据的完整性和可信度。
二、海洋数据清洗方法1、数据去重数据去重可以有效地减少数据的重复性，以提高数据分析和应用的效率。
在进行数据清洗的过程中，可以通过相应的算法来发现和删除重复数据。
2、数据校验用相应的算法软件进行校验，确定数据的准确性、完整性和一致性。
通过校验，可以减少数据误差和丢失，以提高数据的质量。
3、数据填补对于丢失和缺失的数据，可以通过多种途径进行数据填补，比如通过插值、回归分析等方法来补充缺失的数据，以确保数据的完整性和可信度。
4、异常值检测在海洋数据中，存在一些异常值，它们对数据分析和应用都会带来很大的影响。
因此，在进行数据的清洗和分析的过程中，需要检测和分析异常值，以提高数据的质量和可靠性。
总之，海洋数据的成果质量问题和清洗方法都极其重要。
在进行海洋数据采集和应用的过程中，必须制定相应的数据采集标准和清洗方法，以确保数据的可靠性和完整性，从而为海洋科学研究提供更加可靠和有价值的数据。
（1016字）。
关于加快边海防数字化建设的意见
加快边海防数字化建设是确保国家海洋安全的重要举措。
为了更好地实现边海防工作的数字化，以下是一些建议:
1. 完善数字化基础设施：加强边海防相关基础设施的建设，包括网络和通信设施。
增强海上边防部门的数字能力，提升信息的实时收集、监控和共享能力。
2. 提升信息化水平：加强对海洋领域的信息收集、处理和分析能力。
建立海上监视系统，利用先进的雷达、卫星和无人机技术，实现对海洋活动的全方位监控。
建立海上情报数据库，实现信息的快速共享与交流。
3. 强化信息安全保障：加强网络安全和信息安全保障能力，防止非法侵入和攻击。
加强网络信息监管，建立健全的信息安全管理制度，保护重要数据和信息的安全。
4. 加强人员培训和技术推广：加大对边海防工作人员的培训力度，提升他们的数字化技术和操作能力。
开展技术交流和合作，引进先进的数字化技术，推广应用于边海防工作。
5. 拓展边海防合作机制：与相关部门和国际组织加强合作，共享情报信息和经验，共同应对海上安全威胁。
加强与沿海国家的合作，共同维护边海防安全。
6. 制定相关法律和政策：完善相关法律和政策，明确数字化建设的目标和任务，提供法律保障和政策支持。
加强监管和管理，
确保数字化建设的顺利进行。
综上所述，加快边海防数字化建设需要从多个方面进行着力，包括基础设施建设、信息化水平提升、信息安全保障、人员培训和技术推广、合作机制拓展以及法律和政策支持等。
这将有助于提高国家的海洋安全水平，维护国家的边海防安全。
