大数据时代背景下的气象服务探析

韩贵甫

摘 要：随着信息技术的飞速发展，人们对气象信息的需求也越来越大，这促使气象部门投入大量的时间和精力，进行更深入、更广泛的发展，更精细、更专业的气象服务产品，满足广大群众日益增长的需求。同时，大数据技术在气象服务业得到了广泛的应用。从气象行业大数据发展的角度，分析了大数据背景下气象服务技术的发展，强调了大数据时代气象服务的应用与创新。

关键词：气象服务;大数据;智慧生活

【中图分类号】S16 【文献标识码】A 【文章编号】1674-3733（2020）02-0197-01

气象信息服务的应用正以多种形式改变着人们的日常生活。随着信息通信和数据处理技术的飞速发展，智能城市、智能物流等气象应用蓬勃发展。因此，气象信息创造的价值，伴随着创造力和生命力，在交通和生活各方面中迅速地被实现着。

1 大数据

大数据是指无法在合理的时间内被人类或计算器捕获并组织成人类可以利用的巨大数据集。将多个小数据集结合起来分析数据关联和附加信息，发现新数据的价值，并从新获得的数据中寻找其价值。由于大数据中包含大量无意义且不一定正确的数据信息，因此需要对其数据集进行分析，提取有效信息。分析出的数据可以帮助人们发现问题的规律，帮助人们做出决策。

2 气象服务业务的含义

气象服务一般是指气象专业机构为政府、公众和社会各界提供气象信息和技术的过程。气象服务业务是指气象产品和信息的更新、发布、传播和交换的过程。气象服务内容非常丰富。除了常见的“天气预报”，还有人工影响天气、雷电灾害防治、气候资源利用、气候可行性论证等气象技术咨询服务，越来越多的经济社会活动需要比“天气预报”更细致、更有针对性的气象服务。气象服务根据服务对象可分为决策气象服務、公共气象服务和专业气象服务。

随着气象服务方式、手段、内容和形式的不断发展，目前的气象服务可以在时间上精确到分钟级，在空间上精确到1公里以内，甚至精确到点。智慧城市与交通和人们的生活息息相关。城市所需的气象信息具有区域小气候特征。预测和服务的要素越来越完备，实现了基于位置和个人需求的个性化服务。随着天气预报精度的不断提高，通过增设气象监测站、安装智能路灯、增加交通传感器等基础气象信息，通过与各种新媒体的融合，气象服务形式更加丰富，群众获得气象服务的渠道越来越广泛和畅通。它将智能城市、智能交通和气象信息服务结合起来，提供多种主动服务系统，为管理、运营单位和用户带来准确的效益。

3 气象大数据特点

气象数据中有巨大的价值信息，如何准确地把握气象数据的特点而从海量的气象数据中快速获取所需的价值信息是气象数据挖掘的难题。气象大数据具有数据规模大、数据类型多、处理速度快、数据值密度低、数据真实性差的特点。海量气象数据规模大。随着气象事业的发展，气象数据资料种类丰富，气象数据量规模已突破PB级，使得气象数据量非常大。实际气象数据资料种类繁多，数据类型丰富多样。包含结构化和非结构化的数据类型信息，由于数据类型的多样性，需要对气象数据进行分析和处理，将复杂的数据信息变为结构化的数据。气象数据价值获取的实时性是大数据分析处理技术注重的主要环节，因此要求以最快的速度从各类型的气象数据中获取高价值的信息。在大规模气象数据中，也许只有小部分数据是有用的，随着计算机和互联网的产生与兴起，气象数据以文件的形式存储，国家气象中心和部分省市相继建立了相关的实时气象数据库。伴随着数据的积累，气象资料的数据量会越来越巨大，这就为分析和处理气象资料增加了难度。如何以更加高效的大数据分析处理技术获取所需要的低密度数据是价值获取的关键。

4 大数据对气象数据的影响

大数据技术在海量气象数据的处理、有价值的信息数据的挖掘和分析、可供公众使用的气象产品的开发、为政府提供的数据信息的共享和决策等方面的应用，都带来了巨大的推动力。大数据提高气象数据的广度和质量。由于传统气象数据采集站仪器精度和完整性差，网络覆盖范围有限，影响了气象数据的标准和数据量。大数据技术的应用和观测方法的多样化，可以提高气象数据观测的频率和质量，提高气象数据的可信度和实用性。提高气象数据的利用率和开放性。气象部门积累了大量的数据资源，针对不同种类的气象数据，由于一些原始数据存在不完整、有噪声及数据的不一致性，对那些不完整的、有噪声的数据需要先进行有效地预处理。应用大数据技术挖掘海量气象数据之间的有价值的信息应用到社会各行各业中，大数据的发展促进了气象数据相关性价值的融合，使人们能够满足自己对增值产品的需求，进而希望气象数据进一步开放，以降低获取产品价值的成本。提高气象信息服务能力。在信息爆炸的时代。人们对信息的发布、获取方式简单，每个人都可以成为“自媒体”。因此，公众不应满足过去对气象信息的被动接受，而应将其转化为对气象信息的主动寻求，以满足自身的需要。通过对气象大数据的研究分析，才能实现气象信息服务的多样化和个性化。

5 气象大数据在气象服务业务中的应用

随着计算机和观测技术的飞速发展，在大数据时代，气象部门收集了大量的气象数据，加上网络上大量的相关数据。这些大数据经过被整合和统计，挖掘出数据之间的相关性，把数据转换成地图上清晰易懂的空间数据，进而实现准确的预测。由于气象数据规模与日俱增、数据复杂度不断增加，传统的数据挖掘分析处理方式已经很难直接有效处理气象数据集，由于气象大数据集复杂度高、数据冗余量大。因此，运用高效的大数据处理技术，对初始的气象历史数据进行一系列的预处理，而后再对气象灾害等级和种类分类预测，从而提高气象灾害预警的准确性。

结束语：气象大数据在气象服务业务中产生的经济效益：一是准确的天气预报可以提高决策和规划的效率;二是准确、高频的预报信息可以节省天气造成的影响;三是良好的预报信息和风险控制机制可以减少因恶劣天气造成的经济损失;四是准确的天气预报和积极的客户信息服务可以减少因天气造成的客户损失赔偿。

参考文献

[1] 李杰.我国气象服务模式的发展及展望[J].农业与技术，2016，36（8）：233-234.

[2] 沈文海.再析气象大数据及其应用[J].中国信息化，2016，（1）：85～96.