大数据在气象服务中的应用价值研究

高义梅GAO Yi-mei

（中国气象局公共气象服务中心，北京 100081）

1 气象大数据概述

大数据是近代计算机技术与互联网技术结合的新型产物，计算机通过信息技术对用户信息数据进行采集，计算机在对这些数据进行处理。通过这种信息采集、处理终端可以为用户提供更加优质的服务，当下大数据技术被广泛的应用到各行各业，尤其是服务行业更是凸显了大数据技术的优势。气象服务作为一项传统的服务行业，在大数据技术的影响下，近些年发生了巨大改变。如，气象数据的采集更加多样化，运作体量范围更加广泛等等。传统的气象信息采集与处理无法动态分析气象数据，就导致其无法进行跨行业、跨领域的数据结合，而气象大数据通过系统的分析处理，实现了跨行业、跨领域的数据结合，同时实现了预测未来，使得气象服务更加专业。

目前我国的气象数据已达到PB 级别，并且还在不断增长，符合大数据技术海量数据、高价值数据、不断增长、范围广等特性。因此，当下应重点考虑，气象服务如何更好的与大数据技术相结合问题，如何更加规范合理的开发气象数据，发掘更有价值的气象数据，为社会群众提供更加优质的气象服务。地球生态的多变性和复杂性，给气象监测造成一定挑战，而大数据可以更好对气象变化进行预报，如图1 所示。

图1 气象分布图

2 大数据对于气象服务的推动作用

2.1 气象服务中的数据挖掘技术特点及应用

1856 年法国成立世界第一个气象预报系统，展开了近代的气象服务史，我国于1952 在北京成立了数值天气预报系统，同时投入使用。气象服务时至今日已经过了近两百年，在长期的气象服务服务工作中，已经形成了固定的气象服务内容，在网络技术普及后出现了半网络化气象服务。纵观，气象服务的发展史，气象服务严重缺乏用户的信息反馈机制，也就是说气象服务无法收集用户反馈信息与用户需求，这就导致传统的气象服务无法正确定位自身，无法根据用户需求体验来调控自身。大数据时代的到来，宣示着气象服务用户的体验需求更加仔细化、精准化，大数据气象服务需要给予用户多样化的服务模式，同时需要功能更加完善的服务项目，以满足用户需求。而大数据技术中的数据挖掘可以很好的满足用户需求，数据挖掘技术通过对大数据库中的数据进行处理分析，从而为用户提供更加高质的气象服务，同时在气象数据分析上，大数据技术通过对收集的气象数据进行处理分析，而这些数据可以是不完整的数据、预编程信号等，经过系统的处理气象学家可以根据这些数据分析结果获得更多的气象相关数据。以采矿作业为例，传统的气象服务中可以为采矿作业提供较为精准的气象服务，但对于复杂天气的气象报告却并不敏感，而大数据气象服务的半结构化数据处理技术，对于复杂气候的分析更加敏感。

在应用层面上来说，数据挖掘技术可以为气象服务数据提供更加精确、科学的气象数据，同时可以不断丰富气象数据库。大数据技术通过对收集的气象数据，与大数据库的数据进行高效对比处理，可以更加准确的预报天气，可以为气象学家提供统一格式的气象数据，方便气象学家更加快捷的分析气象变化趋势。

2.2 云端气候的特点与应用

云端气候是用来存储气候数据的网络存储单元，其可以满足气象服务信息存储需求，同时气候云端还是用来气候数据处理的网络处理单元，通过将收集的气候数据转移到云端存储管理，避免了气候数据丢失的发生，同时将气候数据存储到云端，该不会影响关于气候数据处理的其他云计算。建立气候云端，在气候云端中建立预警标准，一旦出现预警事件年，通过云端计算一旦发现收集的气候数据，达到灾害气象标准可以通过卫星发出预警信号，同时可以通过卫星来检测灾难地的发生状况。经过卫星的预警系统检测，灾难预警地点可以及时制定灾难响应计划。云端大数据是构建云计算的前提条件，只有建立了云端大数据才能进行云端计算，云端气候数据的建立不仅可以存储管理云端气候数据，同时设立了气候事故预警模块与气候事故处理模块，并且为气候服务提供了云端技术支持，辅助气候服务可以有效的执行。

2.3 大数据背景下气象服务的发展

大数据技术的使用已经成为当下服务行业的一种趋势，其可以辅助行业提供更加优质服务质量，气候服务作为服务行业的一员，更是愈来愈依赖大数据技术，是准确预报气候的关键所在，更是气候服务行业制定发展策略前提条件。气候大数据的应用不仅仅更加精准的预测气候，为地方提供气候灾难预警服务，更是为气候服务提供了气候服务的相关资源，直接挂钩气候服务用户的健康生活。例如，在气象灾害发生时，系统可基于气象灾害发生的地点及途经地点，结合地理信息系统强大的空间分析功能，对气象灾害沿途的房屋、公共设施进行损毁分析，如图2所示。

图2 气象灾害分析图

经过近些年气候大数据的实践应用，我国在气候大数据的收集上已经探索出了行之有效的收集方法。在气候数据采集上，应用了高速气候采集设备，为气候服务行业提供更加精准及时的气象数据。由于气象的随机变化性，虽然高速气象探测器可以提供更加全面精准的气候数据，但在实际的应用与发展中仍存在一定的问题，需要得到进一步的解决。气象大数据的使用在为气候服务提供更加庞大的数据支持同时，也为气候服务提供更多的服务项目，如防灾、减灾、能源及农业生产等方面。以能源消耗为例，气候大数据可以记录能源负载的消耗记录，然后通过云端计算添加相应的气候条件就可以估算大体的能源消耗情况。

3 气象大数据的应用案例

气象数据应用可以多种行业提供气象服务，如农业生产、建筑行业、能源行业等等。这里我们以农业生产为例，气候服务可以为农业生产提供其需要的温度变化水平、大气湿度、风等与农业生产息息相关的气象数据，帮助农业生产更好的完成生产，从而提高农业生产的效率与质量。实际上农业生产行业与气候服务的相关服务，不仅仅应用于农业生产上，农副产品的运输与销售也需要气候数据的服务。例如在农产品运输上，气候的变化会影响农产品的运输时间，若出现大幅度的气候变化，很可能导致农产品出现不必要的损耗。本文以某地的气象服务部门为例，其在2015 年制定了气象与农业分析的气候服务，为当地的农业生产企业提供气象与农业分析服务取得一定成果，分析其实践成果大数据气候服务主要应用在以下几方面：

3.1 农业应用

气候变化是影响农业生产的重要因素，大数据气候服务可以为农业生产提供气候农业分析服务，帮助农业生产合理化、科学化生产种植，避免由于气象因素导致的农户损失。西瓜是该地区的重要的农作物产品，西瓜是一种喜热惧寒的农作物，该地通过大数据气候分析，预测到该地区本年将迎来寒冬，地方政府对农户进行了预警报道，农户缩减西瓜种植或改变种植农作物，避免种植西瓜受到寒潮袭击，将农户损失降到了最低，降低了该地近30%的经济损失。

气候服务与农业生产息息相关，美国正经做过一项调查全国三分之一的GDP 产业都与气候情况紧密联系，说明气象大数据的公开与共享，对于世界经济来说都是非常重要的。全球在气象数据的公开上持不同见解，主要可以分为三种模式，一是，利润最大化模式，一是平均成本模式，一是免费模式。我国对于气候大数据的共享公开三种模式均有使用。就我国当下的国情来看，气候数据的全面共享公开还是很难实现的，一方面是考虑到安全方面，另一方面是我国的体制问题制约了气候数据的公开。世界经济组织在2000 年发布了全球对于气象数据对于风险管理产值的影响，美国是欧洲的近60 倍，是亚洲的近146 倍。

3.2 运输方面的应用

气象变化是影响运输的重要因素，利用大数据气候服务可以为运输企业，提供更加优质的运输计划，从而保证运输的时间与效率，更好的保证农产品品质，变向的降低农业运输的投入。该地实施了气候数据共享平台，为运输企业提供气候服务，利用这个信息平台个人或企业都可以发布相关运输信息，同时还系统还可以为承运人提供气候数据服务，为承运人推荐运输路线避免气候变化影响运输效率。

3.3 销售终端应用

气象大数据的应用还可以为销售企业提供市场需求关注，通过气候大数据的分析进货商可以预估进货量，为企业或个人提供营销参考数据。同时该大数据气象服务平台的服务对象不仅仅包括生产商，同时包括产品销售终端，如超市、农产品深加工企业、批发商等等，通过大数据气候服务平台，实现了销售直接面向终端市场，减少了农产品的流通环节，在降低了农产品的生产投入的同时，降低了农产品的销售价值，缓解了由于数据信息的共享所引起的农产品廉价问题，提高了农产品的利润收入，同时提高了农产品的质量，具该地区的相关报道，2015 年当地农户收入提高了近10%，而农产品的销售价值较往年相比并没提高，甚至部分农产品的销售价格较往年相比出现了下降现象，说明了大数据气象服务对农产品销售的重要性。

3.4 防灾消灾方面的应用

气象服务的重要任务之一是缓解地方民事，气象大数据对于地方的防灾、消灾可以提供重要依据。灾难事故预测是防灾、消灾的重点所在，只有提前预防，提前启用灾难事故预警机制，才能更好的防范于未然，故此，可以说大数据气象预警对于防灾消灾非常重要。大数据气候服务的准确性依赖于气候大数据的采集与分析，这些气候数据不在是传统的气象数据收集，还包括对地址、地理等数据的采集分析。大数据气象服务不仅要提供准确的气象分析，同时考虑到灾难事故的诸多影响，应结合灾难事故预警的大众关注度，以免造成不必要的社会恐慌，同时大数据气象服务应借助卫星服务，为地方群众提供相应灾难应对措施。统计2015 年该地区适应的气象农业分析计划开始，有效的避免了气候对农业生产灾难共计12 次，其中包括了寒流预警、大风预警和强降雨预警等等，大幅度降低了农业灾难事故的出现，保障了农户的经济利益，提升了农户的经济效益。通过大数据气象服务在当地的开展，不但为当地农户提供天气预警服务，同时根据云端气候大数据的计算，经过卫星为当地受众提供了气候灾害的预防指导，有效的帮助当地受众解决气候灾难问题。

4 结论

随着信息技术的进一步发展，网络科技的进一步普及，大数据的应用会更加广泛，引入大数据技术是未来各行各业的发展趋势，气候服务作为一项服务产业更应不断加深大数据技术与气候服务的有机结合，发展更多与气候服务相关的服务，为社会受众提供更加高质、全面的气候服务，同时大数据的数据分析处理，也为气象预报提供了更加优质的分析数据，使得气象预报更加全面准确，是提高未来气象服务质量的重点所在，需要对相关领域不断深入研究，从而创建更加丰富的经济效益与社会效益。