山东省科学院海洋仪器仪表研究所-凯发娱乐官网

       宋苗苗，中共党员，博士，助理研究员，2012年毕业于中国地质大学（武汉）信息工程学院，博士论文“中国地质调查信息网格及关键技术研究”相关研究成果曾获国家发明专利优秀奖；曾在美国亚利桑那州立大学地理科学与城市规划学院geoda实验室从事为期1年半的博士后研究工作；发表sci论文3篇，在地理信息系统（geographical information system:gis)系统开发、gis数据处理、建模及数据挖掘等方面积累了大量的理论和实践基础；作为项目负责人承担国家自然科学基金项目1项、山东省重点研发计划1项、国土资源部地质信息技术重点实验室开放课题项目2项；以骨干人员参加国家863项目、国家科技支撑项目以及国家自然科学基金项目等多项课题。

1、国家自然科学青年科学基金项目，41801296，基于时空分析的海洋浮标站位布局规划决策支持方法研究，2019.1-2021.12,26万，在研，主持

2、山东省重点研发计划，2017ggx10131，海洋监测设备资源时空优化配置与在线聚合方法研究，2018.1-2019.12，25万元，在研，主持

3、山东省科学院青年基金项目，2015qn027，云计算环境下的海洋时空大数据表达与传输模型研究，2015.12-2017.12,10万元，已结题，主持

4、国土资

1.   宋苗苗,李文庆,王文彦,等.面向分布式共享的海洋监测时空数据表达与传输模式研究[j].山东科学, 2018,31(3):8-18

2.   song m, li w, li w, et al. a hybrid parallel computing model to support scalable processing of big oceanographic spatial data[c]. grmse 2016: geo-spatial knowledge and intelligence. 2017(699):276-285. ei会议 检索号：20171103440723

3.   song m, li w, zhou b, et al. spatiotemporal data representation and its effect on the performance of spatial analysis in a cyberinfrastructure environment - a case study with raster zonal analysis[j]. computers & geosciences, 2016, 87(c):11-21. sci  if: 2.474 wos：000368220600002

4.   li w, wu s, song m, et al. a scalable cyberinfrastructure solution to support big data management and multivariate visualization of time-series sensor observation data[j]. earth science informatics, 2016:1-16. sci if:1.524 wos：000387162300004

5.   li w, song m, zhou b, et al. performance improvement techniques for geospatial web services in a cyberinfrastructure environment – a case study with a disaster management portal[j]. computers environment & urban systems, 2015, 163(3):1396-1408.  sci   impact factor: 2.092 wos：000368306700026

6.   song m m, li z, zhou b, et al. cloud computing model for big geological data processing[j]. applied mechanics & materials, 2013, 475-476:306-311.

7.   song m, zhou b, zhou z. the interoperation framework of ocean observation data using spatial information service[c]// international conference on computer science and network technology. 2012:101-7.

8.   song m, xie z, li c, et al. ontology-driven resource aggregation model on geological survey information grid[m]// mechanical engineering and technology. springer berlin heidelberg, 2012:725-728.