基于大数据技术应用于气象服务中的研究

2020-11-30 08:36张帆
科学与信息化 2020年31期
关键词:气象服务大数据技术探究

摘 要 大数据技术,是当前信息化时代的重要技术,已经得到广泛运用,在很多行业发挥出了积极作用,其对于气象服务也有运用价值。本文首先对大数据技术运用背景之下气象服务的运作现状展开了阐述,并且对进一步立足大数据技术的气象服务运用展开了探究,以期为我国气象服务领域的可持续发展带来相关的参考建议。

关键词 大数据技术;气象服务;探究

伴随着互联网与信息化技术的持续发展与革新,大数据技术也就此应运而生,并且得到了全面的运用,特别是其在气象服务领域的运用价值在近年来有着充分的凸显。这是因为如今气象观测的数据更为多元化且运作体量也在不断拓展,以往的运算方式与数据已经不能有效完成动态化数据的解析,这也让气象服务的专业性受到了极大的影响。因此,气象服务所收集、整体与解析的相关的数据体量越大,且涉及的范围越广泛,其决策服务的功能性也更为优异。因此在大数据时代,如何规范且合理地开展数据挖掘,从而提供更高品质的气象服务,也成为大数据技术运用于气象服务中的关键所在。

1大数据技术运用背景之下气象服务的现状介绍

1.1 气象服务目标与渠道更为多样化

现阶段,有关气象服务部门所给予的服务基本都是来自于数年积累而成的运作思维以及本身所自有的基础条件,所使用的途径通常都是以往的半网络化来给予服务。特别是严重匮乏行之有效的回馈机制,来深入收集与解析大众的相关建议,因此也让气象服务部门无法在短时间内探寻到自身的定位需求以及开展有针对性的调控。在大数据时代背景下的气象服务需要为目标给予多样化的服务方式,并且也需要给予功能完善的服务产品以供服务目标进行挑选,行业与大众在探究与获取所需要气象服务的同时,也可以开展信息咨询与意见的回馈,从而有效为持续化健全与革新气象服务给予决策的基础依据。所以,在全面倡导定制化的大数据时代背景之下,深入开展个人化气象服务已经成为是否可以被大众所接纳的关键指标之一。

1.2 气象资源的充分融合

因为较长时间受限于垄断式的服务理念以及匮乏竞争机制的多方面因素,这也直接导致气象服务部门也始终处于相对被动的服务给予状态之中,较大数量的历史观测资料信息往往只是进行单纯的存储运作,也造成数据的价值性不能充分体现,匮乏对数据的深度筛选与划分,同时也匮乏与气象感知度高的外部数据的有效整合,这也直接导致气象资源运用率难以得到有效保障。现阶段的互联网运作思维以及大数据平台的相关政策影响,也进一步形成了倒逼的机制,这也气象服务部门需要更为深入去探索相关资源的有效结合运用,从而更好实现气象大数据运作的最大价值。

1.3 培养气象服务的用户思维

伴随着信息化技术与互联网终端平台的持续化发展,相关行业以及大众所获得气象服务的途径也更为多元化,给予可以充分契合用户需求的服务产品才是保证气象服务开展品质的核心所在。就现阶段而言,绝大部分的气象服务运作模式依然是以天气预报与基础提示的模式,可以展现出差别化、精准化的服务产品相对较少。所以,现阶段的气象服务依然无法有效地顺应大众需求。没有充分依据服务目标群体的思维模式来看待问题,从而无法为用户带来较多的实用价值,也就相对较难让用户对已经有的气象服务创建很深的依赖性[1]。

2立足大数据技术的气象服务运用探究

立足于大数据技术的气象服务与大数据的特征通常是紧密相关的,这是由于大数据其本身的特征会对气象服务的运用带来极大的影响与变革。将气象部门的数据资源开展规范化、科学化的融合,充分融合大数据时代的环境影响,才可以持续化提升气象服务的整体品质。

2.1 预报预测

大数据技术运作的关键就在于实现精准的预测。大数据之所以可有效实现对未来的预测,其关键就在于对相对关联的把控,借助此种关系对过去的解析,从而获得对未来精准的预判。预报预测的精准度,历来都是社会对气象部门一直以来的不变需求,也是所有气象服务工作人员持续努力的终极目标。针对灾害性的天气预报来说,现阶段的核心开展目标之一便是充分更佳的精准度。而通过充分结合运用大数据技术,可以为气象服务给予格式相同、功能完善、内容多元、精细化程度优异的数据资料。通过大量的实践运作充分表明,众多模式融合之后的效果要显著优化单项的模式。特别是与单项的模式相比较而言,多模式结合预报可以显著削减预报的误差率。现阶段,多模式融合的预报可有效提升天气预报水准,也已经获得业内的一致认可,这也是大数据技术运用于气象服务当中最具代表性的例子。

2.2 防灾与减灾

依据体量相对较大、类型极具多样化特征的数据载体以及云端运算、感知方案以及布控式处理技术的大数据预测,非常有助于更为深入地探究气象的决策服务。并且,防灾与减灾也是气象服务相关部门的关键工作之一,特别是灾害预防深入开展具有极为显著的社会价值。全面运用大数据技术开展深入的数据融合与挖掘,整合区域性历史气候的数据、相关区域的地形数据、人口基数等有关的基础信息,可以更为规范地开展房屋建设以及建筑工程项目地址的挑选等自然灾害的提前预防工作。如此具有代表性的例子同时也包括农业与气象数据的深入融合,从而更好调控农作物架构的播种等周期,进一步提升农产品的产出率与整体品质等。可以说大数据与气象服务在防灾与减灾的深入运用,对于我国多领域的平稳化发展都起到了积极的作用。

2.3 个性化服务

现如今,气象服务需求更加广泛,不同的消费者希望获得符合自身实际的个性化气象信息服务。因此,便可以借助大数据,对消费者的需求进行分析,根据其气象需求,提供相应的气象信息,从而构建起个性化的气象服务[2]。

3结束语

综上所述,合理规范地在气象服务领域中充分地运用大数据相关技术,可以进一步提升气象预报、预警能力,并且也可以更好提高气象服务的整体水准,从而有效为防灾、救灾等工程给予充分的科学开展依据。并且,有效地将气象大数据运用于农业、建筑工程、商业等诸多的行业領域当中,也可以推进相关领域的可持续发展,从而创造出更佳的经济与社会效益。

参考文献

[1] 吴姗.浅谈如何将大数据技术应用在气象服务中[J].现代农业研究,2020,26(7):116-117.

[2] 金石声,李珏.大数据背景下的气象服务创新研究[J].数字技术与应用,2019,37(5):68-69.

作者简介

张帆(1989-),男,湖南省株洲市人;学历:本科,职称:助理工程师,现就职单位:湖南省株洲市攸县气象局,研究方向:综合业务。

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