大數據在氣象服務中的應用價值研究

高義梅GAO Yi-mei

（中國氣象局公共氣象服務中心，北京 100081）

1 氣象大數據概述

大數據是近代計算機技術與互聯網技術結合的新型產物，計算機通過信息技術對用戶信息數據進行采集，計算機在對這些數據進行處理。通過這種信息采集、處理終端可以為用戶提供更加優質的服務，當下大數據技術被廣泛的應用到各行各業，尤其是服務行業更是凸顯了大數據技術的優勢。氣象服務作為一項傳統的服務行業，在大數據技術的影響下，近些年發生了巨大改變。如，氣象數據的采集更加多樣化，運作體量范圍更加廣泛等等。傳統的氣象信息采集與處理無法動態分析氣象數據，就導致其無法進行跨行業、跨領域的數據結合，而氣象大數據通過系統的分析處理，實現了跨行業、跨領域的數據結合，同時實現了預測未來，使得氣象服務更加專業。

目前我國的氣象數據已達到PB 級別，并且還在不斷增長，符合大數據技術海量數據、高價值數據、不斷增長、范圍廣等特性。因此，當下應重點考慮，氣象服務如何更好的與大數據技術相結合問題，如何更加規范合理的開發氣象數據，發掘更有價值的氣象數據，為社會群眾提供更加優質的氣象服務。地球生態的多變性和復雜性，給氣象監測造成一定挑戰，而大數據可以更好對氣象變化進行預報，如圖1 所示。

圖1 氣象分布圖

2 大數據對于氣象服務的推動作用

2.1 氣象服務中的數據挖掘技術特點及應用

1856 年法國成立世界第一個氣象預報系統，展開了近代的氣象服務史，我國于1952 在北京成立了數值天氣預報系統，同時投入使用。氣象服務時至今日已經過了近兩百年，在長期的氣象服務服務工作中，已經形成了固定的氣象服務內容，在網絡技術普及后出現了半網絡化氣象服務。縱觀，氣象服務的發展史，氣象服務嚴重缺乏用戶的信息反饋機制，也就是說氣象服務無法收集用戶反饋信息與用戶需求，這就導致傳統的氣象服務無法正確定位自身，無法根據用戶需求體驗來調控自身。大數據時代的到來，宣示著氣象服務用戶的體驗需求更加仔細化、精準化，大數據氣象服務需要給予用戶多樣化的服務模式，同時需要功能更加完善的服務項目，以滿足用戶需求。而大數據技術中的數據挖掘可以很好的滿足用戶需求，數據挖掘技術通過對大數據庫中的數據進行處理分析，從而為用戶提供更加高質的氣象服務，同時在氣象數據分析上，大數據技術通過對收集的氣象數據進行處理分析，而這些數據可以是不完整的數據、預編程信號等，經過系統的處理氣象學家可以根據這些數據分析結果獲得更多的氣象相關數據。以采礦作業為例，傳統的氣象服務中可以為采礦作業提供較為精準的氣象服務，但對于復雜天氣的氣象報告卻并不敏感，而大數據氣象服務的半結構化數據處理技術，對于復雜氣候的分析更加敏感。

在應用層面上來說，數據挖掘技術可以為氣象服務數據提供更加精確、科學的氣象數據，同時可以不斷豐富氣象數據庫。大數據技術通過對收集的氣象數據，與大數據庫的數據進行高效對比處理，可以更加準確的預報天氣，可以為氣象學家提供統一格式的氣象數據，方便氣象學家更加快捷的分析氣象變化趨勢。

2.2 云端氣候的特點與應用

云端氣候是用來存儲氣候數據的網絡存儲單元，其可以滿足氣象服務信息存儲需求，同時氣候云端還是用來氣候數據處理的網絡處理單元，通過將收集的氣候數據轉移到云端存儲管理，避免了氣候數據丟失的發生，同時將氣候數據存儲到云端，該不會影響關于氣候數據處理的其他云計算。建立氣候云端，在氣候云端中建立預警標準，一旦出現預警事件年，通過云端計算一旦發現收集的氣候數據，達到災害氣象標準可以通過衛星發出預警信號，同時可以通過衛星來檢測災難地的發生狀況。經過衛星的預警系統檢測，災難預警地點可以及時制定災難響應計劃。云端大數據是構建云計算的前提條件，只有建立了云端大數據才能進行云端計算，云端氣候數據的建立不僅可以存儲管理云端氣候數據，同時設立了氣候事故預警模塊與氣候事故處理模塊，并且為氣候服務提供了云端技術支持，輔助氣候服務可以有效的執行。

2.3 大數據背景下氣象服務的發展

大數據技術的使用已經成為當下服務行業的一種趨勢，其可以輔助行業提供更加優質服務質量，氣候服務作為服務行業的一員，更是愈來愈依賴大數據技術，是準確預報氣候的關鍵所在，更是氣候服務行業制定發展策略前提條件。氣候大數據的應用不僅僅更加精準的預測氣候，為地方提供氣候災難預警服務，更是為氣候服務提供了氣候服務的相關資源，直接掛鉤氣候服務用戶的健康生活。例如，在氣象災害發生時，系統可基于氣象災害發生的地點及途經地點，結合地理信息系統強大的空間分析功能，對氣象災害沿途的房屋、公共設施進行損毀分析，如圖2所示。

圖2 氣象災害分析圖

經過近些年氣候大數據的實踐應用，我國在氣候大數據的收集上已經探索出了行之有效的收集方法。在氣候數據采集上，應用了高速氣候采集設備，為氣候服務行業提供更加精準及時的氣象數據。由于氣象的隨機變化性，雖然高速氣象探測器可以提供更加全面精準的氣候數據，但在實際的應用與發展中仍存在一定的問題，需要得到進一步的解決。氣象大數據的使用在為氣候服務提供更加龐大的數據支持同時，也為氣候服務提供更多的服務項目，如防災、減災、能源及農業生產等方面。以能源消耗為例，氣候大數據可以記錄能源負載的消耗記錄，然后通過云端計算添加相應的氣候條件就可以估算大體的能源消耗情況。

3 氣象大數據的應用案例

氣象數據應用可以多種行業提供氣象服務，如農業生產、建筑行業、能源行業等等。這里我們以農業生產為例，氣候服務可以為農業生產提供其需要的溫度變化水平、大氣濕度、風等與農業生產息息相關的氣象數據，幫助農業生產更好的完成生產，從而提高農業生產的效率與質量。實際上農業生產行業與氣候服務的相關服務，不僅僅應用于農業生產上，農副產品的運輸與銷售也需要氣候數據的服務。例如在農產品運輸上，氣候的變化會影響農產品的運輸時間，若出現大幅度的氣候變化，很可能導致農產品出現不必要的損耗。本文以某地的氣象服務部門為例，其在2015 年制定了氣象與農業分析的氣候服務，為當地的農業生產企業提供氣象與農業分析服務取得一定成果，分析其實踐成果大數據氣候服務主要應用在以下幾方面：

3.1 農業應用

氣候變化是影響農業生產的重要因素，大數據氣候服務可以為農業生產提供氣候農業分析服務，幫助農業生產合理化、科學化生產種植，避免由于氣象因素導致的農戶損失。西瓜是該地區的重要的農作物產品，西瓜是一種喜熱懼寒的農作物，該地通過大數據氣候分析，預測到該地區本年將迎來寒冬，地方政府對農戶進行了預警報道，農戶縮減西瓜種植或改變種植農作物，避免種植西瓜受到寒潮襲擊，將農戶損失降到了最低，降低了該地近30%的經濟損失。

氣候服務與農業生產息息相關，美國正經做過一項調查全國三分之一的GDP 產業都與氣候情況緊密聯系，說明氣象大數據的公開與共享，對于世界經濟來說都是非常重要的。全球在氣象數據的公開上持不同見解，主要可以分為三種模式，一是，利潤最大化模式，一是平均成本模式，一是免費模式。我國對于氣候大數據的共享公開三種模式均有使用。就我國當下的國情來看，氣候數據的全面共享公開還是很難實現的，一方面是考慮到安全方面，另一方面是我國的體制問題制約了氣候數據的公開。世界經濟組織在2000 年發布了全球對于氣象數據對于風險管理產值的影響，美國是歐洲的近60 倍，是亞洲的近146 倍。

3.2 運輸方面的應用

氣象變化是影響運輸的重要因素，利用大數據氣候服務可以為運輸企業，提供更加優質的運輸計劃，從而保證運輸的時間與效率，更好的保證農產品品質，變向的降低農業運輸的投入。該地實施了氣候數據共享平臺，為運輸企業提供氣候服務，利用這個信息平臺個人或企業都可以發布相關運輸信息，同時還系統還可以為承運人提供氣候數據服務，為承運人推薦運輸路線避免氣候變化影響運輸效率。

3.3 銷售終端應用

氣象大數據的應用還可以為銷售企業提供市場需求關注，通過氣候大數據的分析進貨商可以預估進貨量，為企業或個人提供營銷參考數據。同時該大數據氣象服務平臺的服務對象不僅僅包括生產商，同時包括產品銷售終端，如超市、農產品深加工企業、批發商等等，通過大數據氣候服務平臺，實現了銷售直接面向終端市場，減少了農產品的流通環節，在降低了農產品的生產投入的同時，降低了農產品的銷售價值，緩解了由于數據信息的共享所引起的農產品廉價問題，提高了農產品的利潤收入，同時提高了農產品的質量，具該地區的相關報道，2015 年當地農戶收入提高了近10%，而農產品的銷售價值較往年相比并沒提高，甚至部分農產品的銷售價格較往年相比出現了下降現象，說明了大數據氣象服務對農產品銷售的重要性。

3.4 防災消災方面的應用

氣象服務的重要任務之一是緩解地方民事，氣象大數據對于地方的防災、消災可以提供重要依據。災難事故預測是防災、消災的重點所在，只有提前預防，提前啟用災難事故預警機制，才能更好的防范于未然，故此，可以說大數據氣象預警對于防災消災非常重要。大數據氣候服務的準確性依賴于氣候大數據的采集與分析，這些氣候數據不在是傳統的氣象數據收集，還包括對地址、地理等數據的采集分析。大數據氣象服務不僅要提供準確的氣象分析，同時考慮到災難事故的諸多影響，應結合災難事故預警的大眾關注度，以免造成不必要的社會恐慌，同時大數據氣象服務應借助衛星服務，為地方群眾提供相應災難應對措施。統計2015 年該地區適應的氣象農業分析計劃開始，有效的避免了氣候對農業生產災難共計12 次，其中包括了寒流預警、大風預警和強降雨預警等等，大幅度降低了農業災難事故的出現，保障了農戶的經濟利益，提升了農戶的經濟效益。通過大數據氣象服務在當地的開展，不但為當地農戶提供天氣預警服務，同時根據云端氣候大數據的計算，經過衛星為當地受眾提供了氣候災害的預防指導，有效的幫助當地受眾解決氣候災難問題。

4 結論

隨著信息技術的進一步發展，網絡科技的進一步普及，大數據的應用會更加廣泛，引入大數據技術是未來各行各業的發展趨勢，氣候服務作為一項服務產業更應不斷加深大數據技術與氣候服務的有機結合，發展更多與氣候服務相關的服務，為社會受眾提供更加高質、全面的氣候服務，同時大數據的數據分析處理，也為氣象預報提供了更加優質的分析數據，使得氣象預報更加全面準確，是提高未來氣象服務質量的重點所在，需要對相關領域不斷深入研究，從而創建更加豐富的經濟效益與社會效益。