大數(shù)據(jù)在氣象服務(wù)中的應(yīng)用與分析

唐作佳 鄧樹榮 唐小琴

摘要 在大數(shù)據(jù)時代的背景下，闡述氣象大數(shù)據(jù)的概況及特征，并對氣象大數(shù)據(jù)在防災(zāi)減災(zāi)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的應(yīng)用進行了分析。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)；氣象服務(wù)；應(yīng)用

中圖分類號：P409；TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2095-3305（2018）03-024-02

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.03.009

Abstract Under the background of big data era， the general situation and characteristics of meteorological big data were expounded， and the application of meteorological big data in disaster prevention and reduction and agricultural production was analyzed.

Key words Big data； Meteorological service； Application

進入21世紀以來，隨著計算機技術(shù)全面融入人們生活，促進了人類社會各類數(shù)據(jù)呈爆炸性增長，已經(jīng)積累到了一個開始引發(fā)變革的時代，加之云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，迎來了大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)時代，各行各業(yè)的信息化無疑都發(fā)生著變革，氣象領(lǐng)域也在其中。氣象與人們的生活息息相關(guān)，氣象業(yè)務(wù)從最初的天氣預(yù)報發(fā)展到現(xiàn)在的氣候預(yù)測、氣候可行性論證、公共氣象服務(wù)、專業(yè)專項氣象服務(wù)、氣象防災(zāi)減災(zāi)等，大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為氣象服務(wù)不斷創(chuàng)新和完善的重要支撐。

1 大數(shù)據(jù)概述

雖然“大數(shù)據(jù)”這一理念是最近幾年才真正在國內(nèi)備受關(guān)注，但實際上早在20世紀80年代，偉大的未來學(xué)家、社會思想家阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）就在其所著的《第三次浪潮》（The Third Wave）中提出了“大數(shù)據(jù)”這一理念。《自然》（Nature）雜志在2008年9月開辟了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專欄，而真正讓“大數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網(wǎng)信息時代科技界熱詞的是全球著名管理咨詢公司麥肯錫的肯錫全球研究院（MGI）在2011年5月份發(fā)布的一篇名為《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》（The next frontier for innovation，competition and productivity）的研究報告，該份報告的發(fā)布，極大地推動了“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展。

關(guān)于“大數(shù)據(jù)”也就是英文的“Big Data”這一術(shù)語的概念目前并沒有學(xué)界或者實務(wù)界一致公認的十分確切的界定。不過現(xiàn)在普遍認為，“大數(shù)據(jù)”狹義上可以定義為難以用現(xiàn)有的一般技術(shù)管理的大量數(shù)據(jù)的集合。廣義上可以將“大數(shù)據(jù)”定義為包括因具備“4V”特征而難以進行管理的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行存儲、處理、分析的技術(shù)，以及能夠通過分析這些數(shù)據(jù)獲得實用意義和觀點的人才和組織的綜合性概念。“4V”即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、veracity（真實性）。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)是大事務(wù)數(shù)據(jù)（事務(wù)數(shù)據(jù)量的大規(guī)模增長）、大集成數(shù)據(jù)（交互數(shù)據(jù)，例如社交媒體、傳感器技術(shù)、詳細呼叫記錄和其它來源的激增）、大數(shù)據(jù)處理（借助 Hadoop進行新的高度可擴展的處理）3種技術(shù)趨勢匯聚的結(jié)果。

2 氣象大數(shù)據(jù)

2.1 氣象大數(shù)據(jù)的概況及特征

氣象大數(shù)據(jù)是現(xiàn)有各種氣象數(shù)據(jù)加上其他行業(yè)數(shù)據(jù)分析得出行業(yè)事件變化規(guī)律和對未來的一些預(yù)測，即要將多種跨行業(yè)跨領(lǐng)域的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，并應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析方法確立一定的規(guī)則，對未來進行預(yù)測。氣象大數(shù)據(jù)由與氣象部門各項工作相關(guān)、且產(chǎn)生自氣象部門內(nèi)部的所有數(shù)據(jù)組成，包括由氣象部門建設(shè)的、具有國內(nèi)最高專業(yè)水準的氣象探測體系所產(chǎn)生的氣象專業(yè)探測數(shù)據(jù)，其他部門自行采集、通過數(shù)據(jù)共享/交換等方式匯聚到氣象部門、且經(jīng)過氣象部門嚴格質(zhì)量控制的氣象要素探測數(shù)據(jù)，由氣象業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的各類氣象服務(wù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、派生數(shù)據(jù)及中間產(chǎn)品數(shù)據(jù)，職能部門各管理系統(tǒng)如項目管理系統(tǒng)等所產(chǎn)生和管理的數(shù)據(jù)，各業(yè)務(wù)和管理系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)等。

目前，我國每年新增的氣象數(shù)據(jù)達到PB量級（1 PB=1 024×1 024 GB），較20世紀90年代增長了數(shù)千倍，并仍在快速增長中。每天有2 000多個地面站、120多個高空探測站、440多個雷達站、6顆在軌衛(wèi)星、50 000多個自動監(jiān)測站、600多個農(nóng)業(yè)監(jiān)測站、300多個雷達站、90多個酸雨監(jiān)測站逐天、逐小時甚至逐分鐘掃描著我國各種各樣的天氣數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)量大，且包括不同的數(shù)據(jù)類型。氣象數(shù)據(jù)具備“大數(shù)據(jù)”的共性，即數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)增長速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）、數(shù)據(jù)價值高（Veracity）。

2.2 氣象大數(shù)據(jù)在氣象服務(wù)中的應(yīng)用

2.2.1 防災(zāi)減災(zāi) 防災(zāi)減災(zāi)是氣象部門最重要的職責(zé)之一，氣象大數(shù)據(jù)在防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)中大有可為。在大數(shù)據(jù)觀點中，預(yù)測是核心，而“防災(zāi)”是應(yīng)對災(zāi)害的重中之重，所以氣象預(yù)警信息顯得格外重要。氣象預(yù)警的確定，需要非常復(fù)雜的氣象數(shù)據(jù)分析，再綜合地形、地貌等數(shù)據(jù)，以及預(yù)報員自身的經(jīng)驗分析。然而，防災(zāi)減災(zāi)不僅需要完善預(yù)警系統(tǒng)和提高預(yù)警準確率，還要考慮受眾群體，做老百姓看得懂的預(yù)警，直接指導(dǎo)他們防災(zāi)避災(zāi)，氣象大數(shù)據(jù)在這方面將發(fā)揮很大作用。例如，通過對某地的歷史受災(zāi)害情況和歷年氣候數(shù)據(jù)，以及該地的地理信息、森林覆蓋情況、居住人口數(shù)據(jù)等的分析，可以提前獲悉在什么天氣條件下該地會出現(xiàn)洪澇災(zāi)害，雨量多大才會成災(zāi)，可能造成的受災(zāi)人數(shù)，以及受災(zāi)人群要如何撤離等，進而知道農(nóng)作物種植、房屋建造、建造設(shè)施規(guī)劃選址等，從源頭上防災(zāi)減災(zāi)。

2.2.2 指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 大數(shù)據(jù)時代，天氣預(yù)報不僅影響人們的出行，對人們生活的各個方面都有影響。氣象大數(shù)據(jù)與社會科學(xué)眾多領(lǐng)域或商業(yè)行為結(jié)合，展示出全新的價值，并大大改變?nèi)藗兊纳罘绞剑粴庀蟠髷?shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)的影響也很大，通過應(yīng)用氣象數(shù)據(jù)，能夠指導(dǎo)農(nóng)戶合理安排各項生產(chǎn)，盡量降低由于氣象隱身所造成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失，甚至針對某些個例情況，可以給出相應(yīng)的氣象指導(dǎo)策略。以某地西瓜種植為例，由于開春后出現(xiàn)倒春寒天氣，大量西瓜苗受凍，嚴重影響產(chǎn)量；而在西瓜上市期，又因連續(xù)降雨，嚴重影響西瓜銷量，西瓜均價也一直處于下行。對此，可以通過氣象數(shù)據(jù)分析，在西瓜生產(chǎn)期間將天氣預(yù)警信息準確有效地推送給農(nóng)戶，高效地指導(dǎo)他們安排生產(chǎn)，盡量減少不利天氣對西瓜種植的影響，同時天氣預(yù)警還能指導(dǎo)農(nóng)戶提前安排銷售計劃，減少天氣原因?qū)ξ鞴仙鲜袝r的影響，從而促進農(nóng)民增收。

3 結(jié)語

現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛運用到社會經(jīng)濟發(fā)展的各個方面，滲透到各個領(lǐng)域中，在氣象領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的采用與應(yīng)用是今后的發(fā)展趨勢，亦是今后提高氣象服務(wù)質(zhì)量的重要支撐。

參考文獻

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責(zé)任編輯：鄭丹丹