大数据在气象服务中的应用与发展

冯雪

【摘 要】人类社会的发展与自然密不可分，天气的变化与人们的生产生活息息相关。近年来，大数据强大的数据处理能力在社会行为分析、公共安全、交通运输、旅游、政府决策和气象等领域得到了广泛应用。本文通过大数据在气象行业中的应用现状、存在的问题及气象服务中的应用途径进行分析，充分挖掘气象数据潜力，提高气象数据处理水平和数据分析能力，提高预报时效和准确率，提升气象服务的水平和质量。

【关键词】大数据;气象服务;应用;发展

1 大数据在气象服务中的应用理念

大数据时代，数据是关键。庞大的数据资源推动着各个领域的创新和发展。然而，如果没有深入的挖掘和分析，就不可能从海量数据聚类中获得有价值的信息。这些海量的气象数据，如天气预报、高空天气预报等专业产品得到了充分的认可，这些海量的气象数据和其他行业相关服务满足了行业的需求。因此，将大数据应用于气象服务的思路应该是将行业数据与气象信息等海量气象数据有机结合，进行深度挖掘和分析，最终提取有价值的气象信息，通过构建智能气象服务系统，实现气象服务水平的提高和服务模式的创新。

2 大数据在气象服务中的应用现状及存在的问题

2.1 数据收集和整合不完善

在中国，传统的信息收集和存储模式已经被用于气象数据很长一段时间，在当时的社会发展中发挥了重要作用。但在新形势下，随着网络技术和大数据的发展，传统的数据存储和处理模式已经难以适应新的要求。改进过程需要重新整合历史信息，实现信息的标准化和规范化。只有这样，才能实现大数据信息资源的再开发利用，发挥历史数据的价值。在历史数据处理过程中，需要对信息进行筛选和分类，形成高感知、高融合的气象数据大数据。因此，需要建立历史数据信息挖掘、收集和整合的相关机制，实现历史数据库的完善。

2.2 基础设施建设需要进一步完善

大数据是计算机技术和网络技术发展的产物。为了在现实生活中扎根，整合更多的社会信息资源，我们需要进一步完善基础设施。目前，气象部门已经开始通过与气象部门的多方合作，建设大数据存储和存储基础设施。然而，基础设施建设仍存在许多不足。基础设施建设涵盖信息收集、处理、传输和存储。中国地理面积大，气候复杂，尤其是在中国比较偏远的地区，环境更加恶劣。为了实现大数据信息的收集和传输，应加大欠发达地区的资金和技术投入，加强基础设施建设，实现信息源渠道和数据传输渠道的畅通，使气象大数据更加全面。

3 大数据在气象服务中的应用与发展

3.1 大数据在气象服务中的应用

大数据时代，实现气象服务的方式有很多。通过短信、语音、移动应用、互联网、微信等渠道，方便各行业和人民获取实时气象数据和未来天气变化趋势。大数据的引入可以通过分析行业和民众对气象服务的不同需求来实现气象服务的生产，同时通过人工智能系统实现与用户的互动，实现疑难问题的实时解决和相关气象知识的普及。

3.2 农业生产

现如今，大数据在农业中的应用已不局限于对农业数据的收集与传输，而是延伸到了运用大数据加速作物育种，以大数据作为驱动实现精准的农业操作，在大数据的支持下追溯农产品的来源，以及优化产业链等。与其他行业相比，农业更为复杂，因为它会受到多种因素的影响，这些因素包括人类活动、气候、土壤、种子等。大数据的应用，可以促进农业生产规避这些因素带来的不利影响，减少损失，提高生产质量。目前，除了上游借用大数据提高生产质量以外，下游的农业也通过大数据实现经营管理的整合优化，提高农业在市场流通中的效益。由此可以看出，大数据在农业生产领域中的应用，可以节约农产品资源、增加农产品流通率，促进农业生产力发展，有利于实现农业的可持续发展。

3.3 大数据在减灾防灾方面的应用发展

大数据和云计算是分不开的，通过大数据对大体量数据的汇集和云计算对数据的处理，能够实现对包括地质结构、气候变化、灾害发生条件等信息的综合判断，从而得到气象灾害发生的参考数据，实现对气象灾害的提前预知。在气象灾害发生时，利用大数据分析结果，在应急抢险救灾工作中就能做到有重点、有步骤地科学救灾，最大限度减轻气象灾害造成的损失。

3.4 气候云端

对于大数据而言，气候云端是建立在大数据之上的，其大数据云计算是气候云端建立的必要条件。气象云端包括有传统的程序、系统、模型控制气候信息，还包括云端申请的技术服务。云端申请服务可以满足多种气候服务需求，能够快速地通过组织计算，测定气候资源的服务特性，从而得出结论。除此以外，云计算的数据存储在终端数据中，其后续数据管理，气候资源也不会干扰其他云端计算模型。当灾害性天气气候出现时，气候云端就会在第一时间发出预警信号，利用卫星进行灾害定位，使气象部门可以尽快地做出应对方案，保障人民群众的生命财产安全。

3.5 大数据在气候预测和天气预警中的应用和发展

随着气象业务设备的现代化，形成了空域综合探测系统。海量气象观测数据需要处理。大数据的核心价值体现在对实时数据和历史数据的综合处理，以及引入人工智能系统对气候变化、洋流和大气流变化以及自然灾害爆发的规模和时间等大数据进行处理，分析自然灾害和气象变化的发展趋势，找出气候的历史规律和典型案例，从而做出气象变化发生时间和地点的可能性判断，实现未来时期的气候预测。通过大数据的应用，可以提高气候预测的准确性。利用雷达、卫星云图和地面自动观测站的探测数据，可以实现灾害性天气的连续监测，提高灾害性天气预报的及时性和准确性。同时，灾害性天气的预报精度，特别是暴雨的震级、强度和落区也有很大提高。在常规天气预报中，利用大数据可以实现预报的精细化。为了减少自然灾害对我国工农业生产的影响，是气象部门今后很长一段时间的主要目标

3.6 为飞行运输和其他生活段提供参考

交通也是日常生活的重要组成部分，涉及的气象服务更多，大数据的应用也越来越多。火运和客运的影响相对较小，海运的影响相对较大。一个航班能否如期起飞，很大程度上会受到天气的影响。传统方式无法有效提供依据，大数据可以快速準确的反映天气情况，让航班在起飞前确认天气是否适合航行，以便航空部门做出更好的应对。时代的到来，为气象预报提供了巨大的数据和技术支持。

4 结语

现如今，大数据已经渗透到了气象服务领域中来，给气象服务工作带来了诸多挑战，但同时也创造了很多机遇。气象服务部门在实现气象大数据的过程中，需要建立双方及多方的信息基础环境进行数据融合，积极探索大数据在气象服务中的应用，将有助于突破现有的服务瓶颈，开拓气象服务新思路，提升服务能力，达到社会和经济双赢。

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（作者单位：菏泽市气象局）