| 标题 | 我国气象大数据的发展趋势研究 |
| 范文 | 刘喆玥 摘要：大数据时代的到来，使得各行各业的发展又有了新的突破，同样也给气象行业带来了新的机遇与挑战，相比气象大数据发展较早的其他国家来说，随着我国气象数据逐步开放共享，气象大数据的发展受到社会各界的广泛关注，在我国气象大数据的起步阶段，人工智能、物联网、云计算、大数据技术的不断升级使得气象大数据全方位服务于各行业成为大势所趋，因此我国气象大数据的发展趋势值得深入的探讨和研究。 关键词：气象;大数据;人工智能;物联网;趋势 中图分类号：P409? ? 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）21-0252-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： Abstract： The arrival of the era of big data has made new breakthroughs in the development of all walks of life， and it has also brought new opportunities and challenges to the meteorological industry. Compared with other countries with early development of meteorological big data， with the meteorological data is gradually open and shared in China， as well as the development of meteorological big data has received wide attention from all walks of life. In the initial stage of China's meteorological big data， the continuous upgrading of artificial intelligence， Internet of Things， cloud computing and big data technology has made meteorological big data full service. all industries have become the trend of the times， so the development trend of China's meteorological big data is worthy of in-depth discussion and research. Key words： meteorological ; big data; artificial intelligence; internet of things; trend 1 引言 20世纪40年代，“大数据”概念被提出，成为当时计算机科学、统计学、自然科学等学科的热门研究话题。[1]如今，“互联网+”的蓬勃发展，人类社会已经步入了“大数据”时代，我们的工作和生活无一不充斥着“大数据”的影响。金融业、农业、医疗……各行各业都开始着手于大数据研究，气象部门作为与人民幸福指数息息相关的行业，它不仅仅是提供天气预报，告知人们明天该穿什么衣服、是否适合出行，气象行业也将迎来“气象+”的时代，气象大数据被广泛应用，可以在农业、旅游业、交通运输业、保险业、商业等众多行业大放异彩，因此，抓住气象大数据的发展方向，深入挖掘气象大数据的潜在价值显得尤为重要。 2 大数据发展现状 2.1 大数据 “大数据”初次由Nature于2008年提出，2013年是公认的“大数据元年”。“大数据”被用来指：无法在一定时间内用常规的机器和软硬件工具进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合，具有大量、高速、多样、低价值密度、真实的特点[2]。Viktor Mayer-Sch?nberger在《Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live， Work， and Think》一书中指出：大数据是不用隨机分析法，而是对所有数据进行分析处理。数据不是孤立存在的，人们相信大数据可以帮助人们更好的做出决策、找到方法、防范风险……大数据技术的真正含义不是拥有海量数据，而是对这些关联密切的数据进行专业化分析处理，在提高对数据“加工能力”的同时，通过“加工”实现数据的“增值”。 2.2 大数据的发展现状 在如今这个“得数据者得天下”的时代，人工智能、机器学习等技术正蓬勃发展，大数据分析研究已经成为时下热门的话题，各个国家各个领域均在大力推动大数据研究的发展，大数据已然成为企业与企业之间竞争制胜的关键，推动着各行各业的发展，它被广泛应用于金融、教育、安防、医疗等领域，改变着人们的生产和生活。 最早是国外开始研究，例如：IBM、SAP、SAS、Google等[3]，从2009年开始，美国相继推出了数据开放、技术创新、协作发展系列战略与规划，推动了无人驾驶汽车、智能机器人、智慧城市的发展;苹果、Facebook、微软利用大数据建立全新商业模式，改变了市场竞争环境;国际零售连锁摩尔玛利用大数据技术分析商品的需求和库存数实现对商品的实时定价[4]。2017年，英国开放了交通、天气和健康领域的核心公共数据库，投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”，投资200万建立公众可通过互联网检索的科研门户网站。在2012年，中国计算机学会和中国通信学会专门成立了大数据专家委员会，并且国务院在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》，提出了建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，旨在全面推动我国的大数据发展[5]。 目前，我国正在全力推动“政务大数据”的发展，所谓的“政务大数据”是指政府所拥有的和管理的数据，金融、交通、公安、社保、文化、气象等数据都属于“政务大数据”。其数据量庞大，种类繁多，信息复杂，若进行深入挖掘，能够推动政府的精细化、科学化治理，公共服务水平的提升，带动全民应用大数据[6]。在交通领域，上海市交通信息中心在2010年建成了“上海交通综合信息平台”，成为上海交通领域的“信息港”，在上海交通保障中发挥着重要的作用。在医疗领域，上海申康医院发展中心建设的“医联工程”，完整收集了包括上海、广州、武汉等城市三级甲等医院近1亿就诊人群的数据，形成国际最大的电子健康档案信息库和医学影像档案库。 3 大数据在气象领域发展现状 3.1 气象大数据 气象大数据，是政务大数据庞大家族中的一名成员，属于自然信息类数据。气象数据量日益庞大，当前数据总量约为23PB，日产生数据流有几十TB，主要分为“行业大数据”和“互联网大数据”两种[7]。 “行业大数据”包括与气象部门内部的业务工作息息相关的，由专业设备采集的内部气象数据;与其他行业部门（例如：水利、环保、生态等）进行数据共享、交换获得的数据;由原始气象数据经过处理加工产生的气象服务类产品数据;各个业务系统的运行日志等。“互联网大数据”包括互联网上所有与气象有关的数据，可以是发布在网上的天气照片，都多引擎对气象相关的分析数据，以及所有可供气象部门业务工作应用的数据等。 3.2 气象大数据的发展现状 气象作为一个历史悠久的行业，似乎一直以来都不受外界关注，预报员们每天默默地进行着预报工作，电视台十年如一日的到点准时播放天气预报，但在“互联网+”的时代，气象服务的潜能似乎被越来越多行业所重视，中国气象服务协会预计，气象服务市场规模到2025年将达到3000亿元。 在国外，福特汽车公司利用气象大数据在德国打造气象工厂，通过模拟天气的方式，对汽车的安全性、耐久性、舒适性、刹车、空调等进行测试，甚至可以模拟珠穆朗玛峰的大雪和海拔，测试汽车在极端温度下的性能。Weather Channel公司与沃尔瑪合作，通过对气象数据结合销售数据、订单信息等数据分析研究，找出天气与商品销量之间存在的某种关系，帮助沃尔玛提升商品销量。 在国内，中国气象局于2017年12月发布了《气象大数据行动计划（2017-2020年）》，致力于将气象大数据云平台建成气象部门最完备、最权威的在线数据仓库和数据挖掘应用平台，打造全球国家大数据中心品牌……2015年，中国科学院自动化研究所和中国气象局公共气象服务中心正式开始共建气象大数据与机器学习联合实验室，目标是利用机器学习、数据分析技术和气象公共服务平台，推动精准的气象灾害预警等气象服务业务的发展，培养具有气象专业知识和机器学习知识的跨学科人才。 4 气象大数据的发展趋势分析 气象作为与人们生产生活息息相关的行业，在大数据技术飞速发展的今天，如何科学地利用大数据成为关键。在未来，气象大数据的科学利用不外乎是在气象数据的接入、处理、管理、服务等方面下功夫。国家气象中心的王若瞳在采访中说过：“如果将气象大数据比作一座宝藏的话，打开这座宝藏的钥匙就是大数据处理和分析技术。” 4.1 多方位的气象数据来源 在过去，气象数据大多来源于气象站、卫星、雷达等观测设备采集到的数据，包括了地面、高空、海洋、大气、辐射等资料，这些数据只保存在气象内部，预报业务都是基于这些数据来进行分析预报的[8]。在信息化高速发展的今天，多元、开放、共享常常被人们提及，气象数据也不应只局限于气象内部资料，应该从多方位来进行获取，多部门实现数据共享。 多方位获取气象数据，可以利用智能终端、物联网等技术拓宽气象数据的获取途径，捕获各类各样、每时每刻的气象数据，有物联网摄像头捕获到的天气实况数据、用户在互联网上发布的天气图片、移动终端上传感器的数据，例如：Weather On随身气象站可以个人随身监测气象数据，通过APP上传数据，等等。并且与林业、水利、生态、环保、交通等部门实现数据共享，这样的气象数据覆盖范围可以逐渐趋于全方位的，气象数据类型也是多种多样的，不仅可以提高气象预报业务的精准度，还可以打通气象部门与其他部门的预报业务（比如：山洪灾害预报、农田灾害预报等等），为各部门的防灾减灾工作提供服务。 4.2 高精准气象大数据辅助预报 大数据时代，气象数据的采集、处理、存储、分析将会受到深远的影响，回归到气象科学“温度、气压、湿度、风向风速”的本质，大数据将辅助传统的预报方法来进行高精准的气象预报工作。 目前国家气象中心已有的气象信息综合分析处理系统（MICAPS）只是针对实时数据建立了大数据实时预报应用，对于其他的数据（比如：海量的历史数据）并没有发挥它们真正的价值，我国的大数据辅助预报处于刚刚起步阶段，想要达到大数据高精准辅助预报业务，接下来还面临着对海量数据的清洗、集成、规约等一系列的工作。 传统的数值预报方法将会与气象大数据、人工智能有效的融合，通过对多元数据（例如：地理信息、城市环境、气象要素）的建模，提高天气状态的识别准确度，通过人工智能分析做到分钟级、公里级的短时预报。气象大数据不仅为能为机器学习、数值预报模式提供海量的数据，还能使预报员们快速地获取天气信息，辅助他们智慧的头脑从而更精准的进行气象预报工作。 4.3 高精度定制气象服务 我国知名的外卖公司“饿了么”曾因北京的一场大雨，导致百万级别配送资源损失，第一次让人们意识到了专业气象服务的重要性，但早在2006年国外的一家气候公司就通过气象数据结合天气模拟、植物构造和土壤分析，从而向农民提供农作物保险;世界最大的快递公司敦豪快递利用气象数据为其全球运输保驾护航;SEARS零售公司通过对全国天气信息的掌握，从而保证各种必需品库存的充足…… 定制化气象服务具有巨大的市场空间，据中国气象局、国家统计局联合统计，当前中国定制化气象服务价值超过2000亿元，气象数据几乎是每个行业都需要重视的因素。“靠天吃饭”的行业并非只有农业，游乐场通过提前了解天气情况，能够预知人流量，合理安排活动、演出，给工作人员进行排班，安排设备检修;外卖行业通过定制气象服务能够合理规划配送路线，有效缩短配送时长，提高准时率、动态调节物流运力，从而降低因天气因素造成的损失。找准各个行业与大数据的结合点打造定制气象服务，将会创造出巨大的价值。 5 结束语 与国外气象数据已经数十年服务于能源、交通、零售等众多行业相比，由于国内在2015年之前气象数据并不开放给个人和商业公司，国内的气象数据服务仍处于起步阶段，想要真正发挥海量气象数据的作用，充分服务于各个行业，还存在着重重的困难，因为每个行业都好比一座“信息孤岛”，想要充分利用首先需要打破的是气象部门与行业之间的数据壁垒。从2018年国家氣象信息中心挂牌成立“国家气象科学数据中心”，中国气象局为推动气象与社会各领域合作共赢发展而建设的“中国气象数据网”可以看出：气象大数据开放共享，支撑全行业、科研、教育、社会是大势所趋。在未来，气象大数据必将会是多方位的气象数据来源、高精准气象大数据辅助预报、高精度定制气象服务，使各行各业以及个人获得权威可靠的气象服务。 参考文献： [1] 刘彬芳， 魏玮， 安小米. 大数据时代政府数据治理的政策分析[J]. 情报杂志， 2019（1）. [2] 王丽， 李云鹏， 甄熙. 浅析互联网大数据在气象行业的应用[J]. 电脑知识与技术， 2018（2）：218-219. [3] 亓东霞， 王馨， 朱大铭， 等. 大数据在气象行业中的应用探讨[J]. 数字技术与应用， 2017（10）：243-244. [4] 邵燕， 陈守森， 贾春朴， 等. 探究大数据时代的数据挖掘技术及应用[J]. 信息与电脑（理论版）， 2016（10）：118-119. [5] 中华人民共和国国务院. 促进大数据发展行动纲要[J]. 成组技术与生产现代化， 2015， 32（3）：51-58. [6] 李汉陟. 政务大数据开放共享现状、问题及对策[C]// 决策论坛——公共政策的创新与分析学术研讨会. 2016. [7] 李社宏. 大数据时代气象数据分析应用的新趋势[J]. 陕西气象， 2014（2）：41-44. [8] 汪惜今. 浅析气象大数据的未来应用服务趋势[J]. 信息通信， 2017（4）：290-291. 【通联编辑：梁书】 |
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