『壹』 為何有人說數據將成為無價之寶
首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。
大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！
這個問題分兩方面來回答
1.什麼是數據數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
信息
信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。
數據的語義
數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。
分類
按性質分為
①定位的，如各種坐標數據；
②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；
④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為
①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；
②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。
如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。
互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。
大數據圍繞在我們生活的很多方面
大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。
互聯網時代大數據有多厲害
互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。
大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。
所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！
感謝大家的閱讀！
數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。
數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。
今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。
一、抽象的數據能力架構我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。
1. 數據傳輸能力
數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。
從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。
底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。
Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。
底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力
數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。
目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。
強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。
是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。
3. 數據資產能力
都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。
隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。
什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。
目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。
數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。
第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。
4. 數據演算法能力
其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。
而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。
而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。
對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。
二、數據能力對應數據價值的呈現從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。
首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。
而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。
計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。
融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。
隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。
演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。
而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。
「數據」的重要性可以有以下幾點。
1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。
2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。
3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。
4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。
5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。
總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……
『貳』 什麼是湖泊
湖泊：hupō，陸地表面窪地積水形成的比較寬廣的水域。現代地質學定義：陸地上窪地積水形成的、水域比較寬廣、換流緩慢的水體。漢語定義：湖與泊共為陸地水域，但湖指水面有蘆葦等水草的水域，泊指水面無蘆葦等水草的水域。目錄
概述湖泊
流以及其他非海洋水體的定義還沒有完全建立起來，然而，一般可以認為，河流運動比較快；沼澤內生長著大量的草、樹或灌木；池塘比湖泊小。按照地質學定義，湖泊是暫時性水體。在全球水文循環過程中，淡水湖作用極小，其水量僅佔全球總水量的0.009%，尚不足陸地上淡水總量的0.0075%。然而，淡水湖98%以上的水量是可供利用的。全球湖泊淡水總量為125,000立方公里（30,000立方哩），大約4/5的淡水儲存在40個大湖中。盡管湖泊遍布全世界，但北美洲、非洲和亞洲大陸的湖泊水量就佔世界湖水總量的70%，而其餘的大陸湖泊較少。湖泊熱量湖湖泊
水最大密度的溫度是隨深度變化的，大多數湖水最大密度溫度接近於4℃（39℉），而在接近0℃時形成冰，當湖泊隨著表面冷卻降到4℃時，垂直混合發生。如果密度隨深度增加，則湖泊被認為是穩定的；如果密度隨深度減小，則表明湖泊存在著不穩定的條件。由於冷卻和增溫過程，表面水層密度增加，使水團下沉，引起混合，這一現象稱為湖水循環或湖水對流。湖泊熱量估算包括以下幾個主要因素∶凈射入的太陽輻射，由湖泊表面和大氣散射的長波輻射的凈交換，表面分界面上可感熱的輸送和潛熱過程，以及通過河川徑流、降水、地下水流入和流出的熱量，地熱的傳導和動能的消耗。湖泊水源湖泊主要通過入湖河川徑流、湖面降水和地下水而獲得水量。湖泊分不流通湖（無地表或地下出口）和流通湖（有地表或地下出口）兩種。不流通湖湖水耗於蒸發而導致湖水含鹽量增加，流通湖湖水通過地表或地下徑流流走，湖水量收支的凈差額，隨入流量和出流量的周期性或非周期性的變化而變化，這種差額引起了湖水位的變化。湖水位通常在雨季或稍後上升，蒸發旺季下降。以冰川融水為主要補給的湖泊，水位的變化既與熱季又與雨季相應。引起湖水運動的力引起湖水運動的力主要有∶風力、水力梯度及造成水平或垂直密度梯度引起的力。湖面風將能量傳給湖水，引起湖水運動。由水流進出湖泊而引起水力效應。湖水內部壓力梯度及由水溫、含沙量或溶解質濃度變化造成的密度梯度都能引起湖水運動。銀鏡
湖流是各種力相互作用的結果，但在許多情況下少數特定的力起著支配作用。當沒有水平壓力梯度，沒有摩擦時，水平流受地轉偏向力影響，北半球將偏向右。在壓力梯度起支配作用時，則這種力與地轉偏向力相結合形成所謂地轉流。這種情況只出現在很大的湖泊中。由於風力作用或氣壓梯度使水面傾斜而產生梯度流。由風力引起的湖流最為普遍。在大的深水湖中，理論上表面流流向將沿著風向右偏45°，及到深層，流速逐漸減弱，且進一步向右偏。在風力影響不能到達的深度以下，水流的方向與風向相反。對於中緯度大而深的湖泊這種深度約為100公尺（328尺）。蘭米爾（Langmuir）環流是指較大的湖泊在強風長期作用下（風速在2~3m/s以上），表層許多對流的螺旋線形成一系列平行的順時針方向的反旋流與逆時針方向的旋流，造成交替的輻合流與輻散流。此現象是蘭米爾於1938年首先發現的，故稱蘭米爾環流，成對的相同螺旋形流，能逐漸調整變成近似地平行於風向，在水面上產生許多條紋狀的翻騰帶。在輻射線上常有一行漂浮的微小物質或浮游生物聚集在一起。福勒研究認為，蘭米爾環流產生的機制主要是表面波垂直升降的擺動引起的。當風速超過2~3m/s時，由於垂直擺動指數衰減所引起的波浪的渦動壓力，其最大值出現在接近湖水表面處，因而產生不穩定性，並瞬即分散向下成為對流型，這種方式使風的能量通過表面波的能量轉變為紊動。蘭米爾環流是湖泊中親動向下傳輸及與上層水進行混合的主要途徑之一。這些環流能改變湖面藻類及浮游生物的水平分布。例如刮風時，可以觀察到水面上產生許多平行波紋，而且可以延續到相當遠的距離，在波紋處出現相對下沉，波紋之間則相對上升，這種環流現象也可以由湖內熱力混合下沉而造成。湖中波浪湖中波湖泊天池
浪多是由湖面風引起的。風吹到平靜的湖面上，首先使廣闊的湖面產生波動和波紋，形成比較有規則、范圍較小且向同一方向擴展的表面張力波。波高的增加與風速、作用持續時間及吹程呈函數關系。然而即使在最大的湖泊中，也不會出現海洋中的波濤現象。湖面波浪沿著風向且與波浪頂峰垂直方向傳播，若波長超過水深的4倍，波速近似等於水深與重力加速度乘積的平方根；若水深較大時，波速與波長的平方根成正比。由於持久的風力和氣壓梯度造成湖面傾斜，當外力作用停止時將引起湖水流動，使湖而復原。這一過程稱靜振。基本的靜振為單節的，但如發生諧波，則亦可能是多節的。如風沿狹長的湖泊長軸勁吹，則多出現縱向靜振，而橫穿狹窄湖面則多出現橫向靜振。湖泊內部靜振是由熱力分層現象引起的。[2]浪基面：波浪所能觸及的湖底。風暴浪基面是指風暴時湖浪能攪動的湖底部位，是用來劃分深湖和淺湖的界線。*最大洪泛面：洪水期時湖平面所能觸及的最高水位，是用來劃分湖泊與陸地的分界線。編輯本段分布世界湖泊分布很廣，中國湖泊眾多，面積大於1平方公青海湖
里的約2300個，總面積達71000多平方公里（20世紀80年代數據數據）。另一說為2848個，面積為83400平方公里（20世紀50年代數據）。青海湖面積為4000多平方公里，是中國最大的湖泊。西藏的納木錯，湖面高程為4718米，在全球湖面積為1000平方公里以上的湖泊中，是海拔最高的湖泊。位於長白山上的天池（中國朝鮮界湖），水深達373米，是中國最深的湖泊。柴達木盆地的察爾彝鹽湖，以豐富的湖泊鹽藏量著稱於世。編輯本段湖盆指蓄納湖水的地表窪地。湖盆底部的原始地形及平面形態，在頗大程度上取決於湖盆成因。根據湖盆形成過程湖泊干鹽湖
中起主導作用的因素，湖盆概括為以下幾類：由地殼的構造運動（如斷裂和褶皺等）形成的構造湖盆；因冰川的進退消長或冰體斷裂和冰面受熱不勻而形成的冰川湖盆；火山噴發後火口休眠形成的火口湖盆；山崩、滑坡或火山噴發使物質阻塞河谷或谷地形成的堰塞湖盆；水流沖淤或水的溶蝕作用形成的水成湖盆；由風力吹蝕形成的風成湖盆；此外尚有大隕石撞擊地面形成的隕石湖盆等。研究湖泊
湖泊的科學是湖沼學，湖沼學家常根據湖盆形成過程來對湖泊和湖盆進行分類。特別大的湖盆是由構造作用即地殼運動形成的，晚中新世廣闊而和緩的地殼運動導致橫跨南亞和東南歐廣大內陸海的分離，殘存的內陸水體有裏海、鹹海以及為數眾多的小湖泊。構造上升可使陸地上天然水系受阻而形成湖盆，南澳大利亞的大盆地、中非的某些湖泊以及美國北部的山普倫湖都是這種作用的產物。此外，斷層也對湖盆的形成起著重要的作用，世界上最深的兩個湖泊貝加爾湖和坦干伊喀湖的湖盆就是由地塹的復合體形成的。這兩個湖泊以及其他的地塹湖，特別是在東非裂谷里的那些湖泊和紅海都是近代湖泊中最古老的。火山活動可以形成各種類型的湖盆，主要類型為位於現存的火山口或其殘跡中的火口湖。俄勒岡的火口湖就是典型的例子。湖盆湖泊
還可由山崩物質堵塞河谷而形成，但這種湖盆可能是暫時性的。冰川作用可以形成大量的湖泊，北半球的許多湖泊就是這種作用形成的，湖盆為冰蓋退縮過程中的機械磨蝕作用所形成，或由於冰蓋邊界處冰體堰塞而成。冰磧對堰塞湖盆的形成起著重要的作用，紐約州的芬格湖群（FingerLakes）就是終磧堰塞而成。河流作用有幾種方式可以形成湖盆，最重要的有瀑布作用，支流沉積物的阻塞，河流三角洲的沉積作用，上游沉積物由於潮汐搬運作用而阻塞，河道外形的改變（即牛軛湖和天然堤湖）以及地下水的溶蝕作用所形成的湖泊。有些沿海地區，沿岸海流可以堆積大量的沉積物阻塞河流。此外，風、運動活動和隕石都可能形成湖盆。編輯本段鹼湖湖泊湖泊
沉積物主要是由碎屑物質（黏土、淤泥和砂粒）、有機物碎屑、化學沉澱或是這些物質的混合物所組成。每一種沉積物的相對數量取決於流域的自然條件、氣候以及湖泊的相對年齡。湖泊中主要的化學沉積物有鈣、鈉、碳酸鎂、白雲石、石膏、石鹽以及硫酸鹽類。含有高濃度硫酸鈉的湖泊稱為苦湖，含有碳酸鈉的湖泊稱為鹼湖。由於不同湖盆侵蝕產物的化學性質不同，因此，世界上湖泊的化學成分也是千變萬化的，但在大多數情況下，主要成分卻是相似的。湖泊含鹽量系指湖水中離子總的濃度，通常含鹽量是根據鈉、鉀、鎂、鈣、碳酸鹽、矽酸鹽以及鹵化物的濃度來計算。內陸海有很高的含鹽量。猶他州大鹽湖含鹽量大約為每升20萬毫克。編輯本段演變湖泊湖泊火口湖
一旦形成，就受到外部自然因素和內部各種過程的持續作用而不斷演變。入湖河流攜帶的大量泥沙和生物殘骸年復一年在湖內沉積，湖盆逐漸淤淺，變成陸地，或隨著沿岸帶水生植物的發展，逐漸變成沼澤；乾燥氣候條件下的內陸湖由於氣候變異，冰雪融水減少，地下水水位下降等，補給水量不足以補償蒸發損耗，往往引起湖面退縮乾涸，或鹽類物質在湖盆內積聚濃縮，湖水日益鹽化，最終變成干鹽湖，某些湖泊因出口下切，湖水流出而乾涸。此外，由於地殼升降運動，氣候變遷和形成湖泊的其他因素的變化，湖泊會經歷縮小和擴大的反覆過程，不論湖泊的自然演變通過哪種方式，結果終將消亡。編輯本段分類按其成因可分為以下九類：構造湖：是在地殼內力作用形成的構造盆地上經儲水而形成的湖泊。其特點是湖形狹長、水深而清澈，如雲南高原上的滇池、洱海和撫仙湖；青海湖、新疆喀納斯湖等。（再如著名的東非大裂谷沿線的馬拉維湖、坦噶尼喀湖、維多利亞湖）構造湖一般具有十分鮮明的形態特徵，即湖岸陡峭且沿構造線發育，湖水一般都很深。同時，還經常出現一串依構造線排列的構造湖群。湖泊圖片[3]
火山口湖：系火山噴火口休眠以後積水而成，其形狀是圓形或橢圓形，湖岸陡峭，湖水深不可測，如白頭山天池深達373米，為我國第一深水湖泊。堰塞湖：由火山噴出的岩漿、地震引起的山崩和冰川與泥石流引起的滑坡體等壅塞河床，截斷水流出口，其上部河段積水成湖，如五大連池、鏡泊湖等。岩溶湖：是由碳酸鹽類地層經流水的長期溶蝕而形成岩溶窪地、岩溶漏斗或落水洞等被堵塞，經匯水而形成的湖泊，如貴州省威寧縣的草海。威寧城郊建有觀海樓，登樓眺望，只見湖中碧波萬頃，秀色迷人；湖心島上翠閣玲瓏，花木扶疏，有水上公園之稱。冰川湖：是由冰川挖蝕形成的坑窪和冰磧物堵塞冰川槽谷積水而成的湖泊。如新疆阜康天池，又稱瑤池，相傳是王母娘娘沐浴的地方。北美五大湖、芬蘭、瑞典的許多湖泊等。風成湖：沙漠中低於潛水面的丘間窪地，經其四周沙丘滲流匯集而成的湖泊，如敦煌附近的月牙湖，四周被沙山環繞，水面酷似一彎新月，湖水清澈如翡翠。河成湖：由於河流擺動和改道而形成的湖泊。它又可分為三類：一是由於河流擺動，其天然堤堵塞支流而瀦水成湖。如鄱陽湖、洞庭湖、江漢湖群（雲夢澤一帶）、太湖等。二是由於河流本身被外來泥沙壅塞，水流宣洩不暢，瀦水成湖。如蘇魯邊境的南四湖等。三是河流截灣取直後廢棄的河段形成牛軛湖。如內蒙古的烏梁素海。海成湖：由於泥沙沉積使得部分海灣與海洋分割而成，通常稱作瀉湖，如裏海、杭州西湖、寧波的東錢湖。約在數千年以前，西湖還是一片淺海海灣，以後由於海潮和錢塘江挾帶的泥沙不斷在灣口附近沉積，使灣內海水與海洋完全分離，海水經逐漸淡化才形成今日的西湖。潟湖：是一種因為海灣被沙洲所封閉而演變成的湖泊，所以一般都在海邊。這些湖本來都是海灣，後來在海灣的出海口處由於泥沙沉積，使出海口形成了沙洲，繼而將海灣與海洋分隔，因而成為湖泊。「潟」這個字少見於現代漢語，是鹵咸地之意，由於較常見於日語，不少人以為是和制漢字（Sinico-Japanese），其實不然。由於很多人不懂得「潟」這個字，所以經常都把它寫錯成為了「瀉湖」。1。具有防洪的功能：潟湖可宣洩區域排水，因而很少發生水災。2。保護海岸的功能：有於外有沙洲的阻擋可防止台風暴潮侵蝕沖刷海岸。3。是天然的養殖場：潟湖是魚、蝦、貝和螃蟹的孕育場，也是鄰近漁民的天然養殖場。4。由於潟湖外側往往有沙洲作為防波堤，其內風平浪靜，因此有時可以改建為人工港著名潟湖：七股潟湖、戈佐內海、科勒潟湖按湖水所含鹽度分為六類：湖水含鹽量是衡量湖泊類型的重要標志，通常把含鹽量或礦化度達到或超過50g/1的湖水，稱為鹵水或者鹽水，有的也叫礦化水。鹵水的含鹽量，已經接近或達到飽和狀態，甚至出現了自析鹽類礦物的結晶或者直接形成了鹽類礦物的沉積。所以，把湖水含鹽量50g/1作為劃分鹽湖或鹵水湖的下限標准①。依據湖水含鹽量或礦化度的多少，將湖泊劃分為六種類型，各種類型湖泊的劃分原則如下：淡水湖：湖水礦化度小於或等於1g/1；微（半）鹹水湖：湖水礦化度大於1g/1，小於35g/1；鹹水湖：湖水礦化度大於或等於1g/1，小於50g/1；鹽湖或鹵水湖：湖水礦化度等於或大於50g/1；干鹽湖：沒有湖表鹵水，而有湖表鹽類沉積的湖泊，湖表往往形成堅硬的鹽殼；砂下湖：湖表面被砂或粘土粉砂覆蓋的鹽湖編輯本段水位按變化規律分為周期性和非周期性兩種，周期性的年變化主要取決於湖水的補給。降水補給的湖泊，雨季水位最高，旱季最低；冰雪融水補給為主的高原湖泊，最高水位在夏季，最低在冬季；地下水補給的湖泊，水位變動一般不大。有些湖泊因受湖陸風、海潮、凍結和冰雪消融等影響產生周期性的日變化，非洲維多利亞湖因湖陸風作用，多年平均水位日間高於夜間9.9厘米。非周期性的變化往往是因風力、氣壓、暴雨等造成的。中國太湖在持續強勁的東北風作用下引起的增減水，在同一時段中，能使迎風岸水位上升1.1米，背風岸水位下降0.75米。此外，由於地殼變動、湖口河床下切和灌溉發電等人類活動也可使水位發生較大變化。編輯本段湖泊資源湖水是全球水資源的重要組成部分，地球上湖泊（包括淡水湖、鹹水湖和鹽湖）總面積約為2058700平方公里，總水量約176400立方公里，其中淡水儲量約佔52%，約為全球淡水儲量的0.26%。湖水可以不斷更新，不同湖泊的更新期不一，湖水更換期的長短取決於其容積和入湖、出湖年徑流量。中國鄱陽湖水更新一次僅9.6天，太湖水更新一次約299天。湖泊淡水儲量的地區分布很不均勻，貝加爾湖、坦噶尼喀湖和蘇必利爾湖等40個世界大湖儲存的淡水量佔全球湖泊淡水總量的4/5。中國的鄱陽湖、洞庭湖、太湖、巢湖和洪澤湖的淡水總量約為553億米。湖泊利於舟楫，是水路交通的重要組成部分。湖泊盛產魚、蝦、蟹、貝，生產蓮、藕、菱、芡和蘆葦等，是水產和輕工業原料的重要來源。湖泊作為旅遊資源，正日益受到重視。湖泊資源的不合理開發會造成湖泊漁業資源衰減，湖泊面積縮小和湖泊周圍土地的沼澤化等不良後果。編輯本段著名湖泊現狀介紹中國湖泊眾多，共有湖泊24800多個，其中面積在1平方公里以上的天然湖泊就有2800多個。湖泊數量雖然很多，但在地區分布上很不均勻。總的來說，東部季風區，特別是長江中下游地區，分布著中國最大的淡水湖群；西部以青藏高原湖泊較為集中，多為內陸鹹水湖。外流區域的湖泊都與外流河相通，湖水能流進也能排出，含鹽分少，稱為淡水湖，也稱排水湖。中國著名的淡水湖有鄱陽湖、洞庭湖、太湖、洪澤湖、巢湖等。內流區域的湖泊大多為內流河的歸宿，湖水只能流進，不能流出，又因蒸發旺盛，鹽分較多形成鹹水湖，也稱非排水湖，如中國最大的湖泊青海湖以及海拔較高的納木錯湖等。中國的湖泊按成因有河跡湖（如湖北境內長江沿岸的湖泊）、海跡湖（即睸湖，如西湖）、溶蝕湖（如雲貴高原區石灰岩溶蝕所形成的湖泊）、冰蝕湖（如青藏高原區的一些湖泊）、構造湖（如青海湖、鄱陽湖、洞庭湖、滇池等）、火口湖（如長白山天池）、堰塞湖（如鏡泊湖）等。主要湖泊鄱陽湖
1.鄱陽湖（4125平方公里）2.洞庭湖（3968平方公里）3.洪澤湖（1960平方公里）4.太湖（2250平方公里）5.巢湖（769.5平方公里）6.微山湖（1266平方公里）7.白洋淀（336平方公里）8.呼倫湖（2339平方公里）9.貝爾湖（609平方公里）10.興凱湖（4380平方公里）11.澱山湖（63平方公里）12.巴林錯13.洪湖（413平方公里）14.扎陵湖（526.1平方公里）15.鄂陵湖（610.70平方公里，鹹水湖）16.班公湖17.烏梁素海18.岱海（165.00平方公里）19.博斯騰湖20.烏倫古湖21.巴里坤湖22.艾丁湖23.阿其克庫勒湖24.西台吉乃爾湖25.東台吉乃爾湖26.達布遜湖27.阿牙克庫木湖28.西金烏蘭湖29.烏蘭烏拉湖30.米提江占木錯31.星宿海32.哈拉湖滇池
33.青海湖（4583平方公里，鹹水湖）34.噶順桌爾35.瑪旁雍錯36.阿克賽欽湖37.昂拉仁錯38.扎日南木錯39.當惹雍錯40.昂孜錯41.格仁錯42.色林錯43.羊卓雍錯44.滇池45.納木錯（1920平方公里，鹹水湖）46.長白山天池（10平方公里）47.撫仙湖48.洱海[4]功能湖泊是重要的國土資源，具有調節河川徑流、發展灌溉、提供工業和飲用的水源、繁衍水生生物、溝通航運，改善區域生態環境以及開發礦產等多種功能，在國民經濟的發展中發揮著重要作用同時，湖泊及其流域是人類賴以生存的重要場所湖泊本身對全球變化響應敏感，在人與自然這一復雜的巨系統中，湖泊是地球表層系統各圈層相互作用的聯結點，是陸地水圈的重要組成部分，與生物圈、大氣圈、岩石圈等關系密切，具有調節區域氣候、記錄區域環境變化、維持區域生態系統平衡和繁衍生物多樣性的特殊功能。[2]劃分按自然地理條件的差異，中國湖泊分布劃分為青藏高原湖區、雲貴高原湖區、蒙新與黃土高原湖區、東北平原與山地湖區、東部平原湖區和東南低山丘陵湖區最近研究統計表明，全國10平方公里的天然湖泊已經從《中國湖泊志》統計的656個減少到581個，總面積從8525694平方公里縮小到6867158平方公里在大於10平方公里的581個天然湖泊中，面積大於1000平方公里的11個，合計面積22?598平方公里，占總面積的329%；面積在1000～500平方公里的14個，合計面積929148平方公里?佔135%；面積在500～100平方公里的102個，合計面積21?55366平方公里，佔314%；面積在100～50平方公里的95個，合計面積673317平方公里，佔98%；面積在50～10平方公里的359個，合計面積84951平方公里，佔124%若把面積在1～10平方公里的湖泊也統計在內，則全國天然湖泊個數約在3000個左右，因為這一部分湖泊面積小，隨自然條件和人為活動的影響變化較大，數據很難准確統計，而貯水量所佔份額不大若將湖泊貯水量按淡水湖、鹹水湖和鹵水鹽湖3種類型統計，總貯水量為75508736×108立方米；其中淡水湖為23501576×108立方米，佔311%；鹹水湖為46141296×108立方米，佔6111%?鹵水鹽湖為5865864×108立方米，佔78%我國湖泊的貯水量是以鹹水湖為主，其次為淡水湖，兩者相差約1倍，鹵水鹽湖的貯水量所佔比重最小，約相當於鹹水湖的近1/8，淡水湖的近1/4然而，我國湖泊資源的區域分布很不均勻，其中總面積和淡水蓄水量的一半分布在人煙稀少的青藏高原；在西北水資源緊缺的乾旱區湖泊通常是鹹水湖。[5]『叄』 大數據和大數據開發有什麼區別
大數據指純粹的大量數據；大數據開發指從大量數據中找到有用的信息加以開發利用。
『肆』 」加快數字化發展，加強數字社會，數字政府建設"，這里的"數字"是什麼意思
應該是包括數字化和數據化。但是實時數字化數據化大部分需要用到互聯網，人工智慧，數據分析軟體之類的東西。
打幾個例子就知道了。比如交通管理方面。如果通過攝像頭和一些軟體，就可以探測出一條路每天每個時段的車流量，哪些地方容易發生車禍，哪個路段容易擁堵，這些數據就會上傳到一個終端，通過這些數據的分析就可以有針對性的優化交通。
再比如說淘寶吧。你每天搜索什麼物品，哪些物品的停留時間有多長，購買物品有多少錢。都可以通過數據推斷你的個人信息。比如你最近購買傢具，彩電之類，淘寶通過分析數據，就可以推斷你最近新房裝修，就會推薦給你其他你沒搜索的，比如電燈，家居擺件，洗衣機之類。比如你買裙子一般不會超過200，每個月淘寶花錢很少但逛的時間和次數很多。淘寶就可以推測你沒有錢，下次他就會只推一些便宜的商品給你。
同理，通過收集數據，分析數據，就能更好的知道整個中國的社會情況，政府工作的有效性。所以要實現數字社會，數字政府。