大數據時代氣象數據分析應用方向探析

孫周林

廣德縣氣象局，安徽宣城 242200

天氣對于人們的生產、生活都具有直接的影響。目前，我國的天氣預報主要就是通過先進的技術對數據進行分析，最終將結果發布給廣大群眾。但是，隨著大數據時代的到來，數據中所包含的信息日漸增多，其中有很多數據處于隱藏狀態，所以傳統的數據分析方式已經不能滿足群眾的基本需求。對此，相關人員需要加大研究氣象數據的力度，提升氣象數據的價值，從而實現天氣預報的重要意義。

1 大數據時代氣象數據的特征與構成

1.1 氣象數據的特征

氣象數據是大數據的重要組成部分，所以其自身具備很多大數據的特征。基于對氣象數據的具體分析能夠發現，其特征主要包括以下兩點：（1） 數據量大。在氣象部門的工作、發展中，政府會建設、安裝多種地面接收裝置、雷達設備等，同時在科技不斷成熟的過程中，衛星技術廣泛應在氣象部門的工作中，其監測的結果如圖1所示。由于我國也將氣象衛星發射到太空用于氣象監測，所以在使用這些設備時就會有大量的數據產生。但是，對于氣象觀測而言，并非不間斷進行的，因此與氣象相關的數據信息并不會無限制增長；（2） 商業價值。雖然氣象數據主要來源于太空衛星的采集，有很多內容是重復的，但是可以將其應用在旅游、交通等行業之中，所以具有較高的商業價值。

圖 1 氣象云圖

1.2 氣象數據的構成

基于對氣象部門工作內容的分析，在其全過程中會產生大量的數據，其中包括天氣數據、氣候數據，并將其統稱為氣象數據。具體而言，氣候數據的產生就是利用特定的檢測儀器，測量環境中的所有相關信息，同時將測量所得到的結果進行分析、整理，最終獲得具有預報性質的氣候數據。在社會快速發展的過程中，全球范圍內都加深了對氣候的研究，其目的就是全面提升氣候數據的精準性，擴大氣候數據所包含的內容。而對于天氣數據的分析，主要就是為了對天氣的變化進行推測。通過氣候數據、天氣數據的分析與對比，二者之間的主要差異在于：前者能夠將某一地區長時間的天氣變化反映出來，而后者則主要反映某一地區短時間的天氣變化。即使如此，氣候數據、天氣數據之間還存在密切的關系，氣候數據是通過長時間對天氣數據的分析、梳理而得出的結果。對于我國的氣象數據而言，受多種因素的影響，當前氣象部門主要將天氣數據作為研究與分析的對象[1]。

2 大數據時代氣象數據分析應用方向

2.1 數據采集

目前，氣象數據的采集方式已經具有明顯的大數據特征，但是僅僅是其表面的信息量增加，并非是真正意義上的大數據。事實上，通過大數據分析氣象數據，其所研究的內容主要側重于非氣象類的信息，或者與氣象“毫無關系”的數據，但是卻能夠從其中獲得具有價值的氣象數據。所以，氣象大數據所包含的內容較廣，除了傳統的氣象數據之外，還有很多其他方面的數據。例如：手機使用情況；網絡社交內容；用戶對于氣象網站所訪問的時間、內容、地點、時長等；某類商品的銷售時間；關注天氣信息的人群；航班信息等。因此，氣象大數據具有間接性、數據質量低、數據量大、實時性強、檢測成本低、客觀與自動的特征，下面通過具體案例進行分析。美國氣象局將傳感器安裝在2000輛大巴上，所以能夠在大巴運行移動的過程中，收集沿途的光照度、濕度、溫度等，并將其實時傳回氣象數據中心，基本每隔10秒完成一次數據傳輸，也就是每個傳感器每天能夠收集的氣候數據量在10萬以上。同時，郵政部門將傳感器安裝郵政車上，以便對噪聲、污染、空氣質量進行檢測與分析，從而為人們生活、出行帶來更多便利[2]。

2.2 數據存儲

目前，就氣象數據的分析而言，大數據主要存在以下問題：（1） 數據存儲的容量問題，省級部門至少應該實現PB級的數據儲存水平；（2） 數據存儲的速度問題，在大數據時代應該實現“1秒輸出結果”的目標。總的來說，氣象大數據所存在的上述問題，二者之間不僅是相互矛盾的，也是相互關聯的，所以最好的解決方式就是采用統籌方法。具體而言，若從根本上解決容量、速度的問題，其關鍵并非對數據系統進行擴容，而是應該優化系統的架構，合理運用氣象數據分析的算法。對此，相關人員可以采用非結構化數據存儲、云計算、分布式計算、分布式儲存等技術，并對當前的數據系統進行改造、升級，構建能夠滿足氣象大數據分析的新型數據中心。

2.3 數據挖掘

在大數據時代對氣象數據進行分析，其核心就是對天氣情況進行預測，而大數據主要是通過把握各項數據之間的關系，從而分析過去并預測未來。例如：“清明時節雨紛紛”的傳統結論并非是邏輯推導，而是作者對于天氣的多年觀察而獲得的結果，這樣的方式能夠對天氣變化進行預測。與之相比，通過大數據技術對氣象數據進行分析，應用非參數建模、復雜網絡建模、多模式建模、高維建模等技術，從而在龐雜的數據中獲取具有更高價值的信息。對于氣象數據的挖掘，主要特征就是“混搭”、“多維”，同時已經有了很多成功的案例，基本上都是在看似“毫無關系”的數據中發現其內在的聯系。例如：美國天氣預報一直都會向能源交易企業、航空公司提供服務，同時能夠根據用戶查看天氣的頻次、地點與時間，分析并預測人們的消費行為，從而幫助公司提高廣告投放的精度，如在干燥的天氣時銷售保濕型產品。另外，美國還推行“任何數據都不能少”的計劃，依據對數據的分析，獲得更加準確的氣象數據結果，提高氣象部門天氣預報的精度[3]。

2.4 數據發布

對于氣象信息而言，尤其是預警信息，不僅要第一時間發布，還應該更加準確地發布，避免信息“過時”而失去其自身的價值。目前，很多用戶會在手機智能終端安裝“天氣通”“墨跡天氣”等APP，從而能夠獲得更具人性化的服務。在未來的發展中，天氣APP能夠結合用戶的消費記錄、位置信息、上網記錄等為其推送個性化的天氣信息，甚至辦公電腦、家用電視等也能夠結合天氣變化、個人愛好、瀏覽記錄等為用戶推送個性化的天氣預報。具體來說，將振動、方位、位置傳感器安裝在不同的設備中，所以互動性強、操作便捷的智能手機將會在未來成為氣象數據發布的主要渠道之一。與此同時，用戶能夠利用智能手機將氣象信息音頻、視頻或者圖片及時發送給氣象中心，為數據的進一步分析提供參考。通過這樣的方式，氣象中心不僅能夠為用戶提供更加準確的天氣預報信息，還能夠在一定程度上加強用戶、數據中心的交流，為大數據氣象分析的應用提供重要保障。

3 結語

綜上所述，在大數據的時代中氣象數據具有其自身的特征、構成，同時在未來的發展中大數據技術將會發揮其更強大的作用。以此為基礎，基于先進技術分析氣象數據，提高了氣象溫度分布圖的分辨率，實現了信息系統的改造，提高了氣象觀測系統運行的穩定性，在根本上提升了天氣預報信息的精準度，滿足了人們生產、生活的需求。為了能夠適應社會的發展，可以將文中的方式應用在未來的發展中。

[1] 張寧，吳秀娟，任丹.淺析計算機病毒對氣象業務網絡的危害與防范[J].中國新通信，2016，18（21）：67.

[2] 李星玉.大數據時代下檔案信息安全管理探析[J].城建檔案，2016（9）：65-66.

[3] 沈文海.氣象數據的“大數據應用”淺析——《大數據時代》思維變革的適用性探討[J].中國信息化，2015（11）：20-31.