气象大数据时代来了

日前，国务院正式发布《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），明确提出构建以人为本、

惠及全民的民生服务新体系。围绕服务型政府建设，在公用事业、城乡环境、农村生活、减灾救灾、社会救助、劳动就业、社区服务等领域全面推广大数据应用。这标志着我国已经全面进入大数据时代，大数据影响着我们生活的方方面面。

随着大数据在各大领域运用的逐步深化，气象大数据得到有效应用。气象大数据时代来了，当大数据和气象相遇，又会为我们的生活带来怎样奇妙的变化？

精确定位提高服务水平

上世纪90年代之前，气象数据主要来源于地面观测和高空观测两个途径。受当时科学技术水平限制，仅有2000个地面站和120个高空站，地面站以小时为单位收集气象信息，高空站每天观测最多不超过4次，总体日增量也局限在GB量级。

现在，地面观测站大约有4万个，每10分钟观测一次，未来还将加密至分钟级；在空间密度上，至少增加20倍，频度将增加60倍，地面及高空观测信息总量增加了1200倍。目前，每年的气象数据已接近PB量级。

在气象领域，大数据浪潮已经势不可挡。正如国家气象信息中心副总工沈文海所介绍：从某种程度上说，气象部门一直在运用大数据方法，例如，气候因子“正相关”“遥相关”以及一些统计学方法。

那么，在大数据时代，气象服务是什么样子呢?

气象部门能够更加精准地定位天气信息；不再拘泥于天气预报这一传统的气象服务形式；开拓出气候预测、公共气象服务、气象防灾减灾这些新的服务内容；甚至针对不同的人提供个性化的气象定制服务……

沈阳市走在大数据服务探索的前列。近几年来，沈阳正在开展精细化天气预报方面的工作，顾名思义，就是以大数据为基础，通过地面接收站获取大量气象数据，经过复杂的分析和计算，预测出精确到一个小时、甚至一公里内这样具体的气象状况。

在2013年的第十二届全国运动会中，借助大数据强大的信息收集和处理能力，沈阳市天气预报就已达到精细化至每一个场馆，为参赛的运动员提供了极大的便利。如今，沈阳的各区县都已经建立了气象观测站，为精细化提供了技术基础，现在沈阳市民可以通过手机下载一个名为“中国天气通”的APP，就能免费得知即时天气状况，但是精确程度还停留在区县水平。

“到今年年底前，沈阳市民可通过手机APP查询所在街道，甚至社区的天气预报。”辽宁省气象局副局长刘勇说。

刘勇坦言，准确把握气象大数据，不仅能够精细预测天气状况，甚至能够改善人类居住环境。近日来，全流程人居环境解决平台第一人居和墨迹天气携手，共同打造室内空气环境生态圈。第一人居和墨迹天气相互合作，分工明确，第一人居输出高科技健康人居环境产品“恐龙壹号”，负责净化空气供应新风，墨迹天气则是提供室内空气检测装置“空气果”，凭借其强大的数据处理能力，通过收集室内空气各种指标，准确掌握空气质量。二者通过智能APP应用实现数据链接。第一人居依靠墨迹天气的大数据处理能力，及时了解室内空气变化，为住户提供全时态贴心的服务。

助力企业创造无限商机

在一些人眼中，气象部门的主要职责是预报天气。然而，在世界各国的经济生活中，不少行业，如农业、交通业、建筑业、旅游业、销售业、保险业等，无一例外与天气的变化息息相关。

气象部门就是一个超大的“数据库”，里面存储了海量的数据。从业务角度对气象数据进行划分，包括气象观测数据和气象产品数据。

计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基，气象观测数据是开展各项气象业务的基础。我们平时从电视、报纸或者网站获取的看似简单的天气预报信息，在其后都有非常庞杂的数据采集做支撑，包括全国2000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业监测站、300多个雷达站等，逐日逐小时甚至到逐分钟扫描着中国出现的各种各样的大气数据。

随着各行各业对气象信息的需求越来越大，简单的晴雨气温预报早已无法满足社会的需要。

“气象大数据不仅可以让人们知道天气，更重要的是帮助企业从天气中减少损失或盈利。”中国气象局公共气象服务中心副主任潘进军介绍。

近年来，我国十分重视气象大数据的经济价值，2014年5月27日，中国气象局公共气象服务中心与阿里云达成战略合作，共建中国气象专业服务云，中国气象局积累的气象数据和阿里集团的海量数据将双双融合，通过阿里云计算平台变成可直接利用的鲜活数据。这些数据会被提供给有需要的企业，指导企业合理经营，规避风险。

阿里云计算总裁王文彬认为，气象大数据只是一个开始，中国经济社会发展已步入数据化运营时代，云计算将成为像国家电网一样的基础设施，为各行各业提供公共服务。

加强监控预防灾害性天气

中国气象局公共气象服务中心副主任潘进军介绍：“我国是一个气象灾害多发、频发的国家，气象灾害占自然灾害总量的70%左右。据不完全统计，2000年以来，我国每年由于气象灾害所造成的经济损失占GDP的1%~3%，为2000亿~3000亿元人民币。”

每年我国因气象灾害都会遭到严重的人员伤亡和经济损失，尤其是西南云贵山区和东南沿海等气象灾害多发区。在大数据时代，我们开始扭转这种灾害面前被动的局面，利用气象大数据可避免名人员伤亡和经济损失。

“欢迎来杭州看海”已经成为近几年夏天杭州人常常用来调侃自己的话，今年的杭州同样迎来了一年一度的暴雨。据浙江省气象台6月18日的统计数据，近12小时全省平均面雨量达到21.7毫米，其中杭州34.7毫米。如果按照西湖的实际容积1450万立方米来算，杭州近12小时的34.7毫米平均面雨量，相当于近40个西湖的水。

潘进军表示，针对特大暴雨等气象灾害，中国气象局与高德地图达成合作。高德地图将开启实时监控，根据其掌握的每天每刻的不同数据预测暴雨来袭时间，并提前做出预警。据了解，未来高德地图将精确到15分钟后1公里内的天气状况，某条街道7小时前刮过很大的东南风，前方600米的下坡处有2米深的积水等。

贵州因为气候复杂，灾害频发，同样注重气象大数据在监控和预警方面的作用。

2011年黔西南布依族苗族自治州望谟县发生一次特大山洪泥石流灾害，就是因为及时预警才避免巨大损失。在灾害发生当天，气象局大数据中心监测到望谟县境内受高空切变和冷空气影响,可能形成强降水,并引发泥石流，于是立刻发出警报，提醒当地政府积极组织了防灾救灾工作。

“贵州是多气象灾害多发、易发、频发的省份,气象大数据在防灾减灾救灾中大有可为。”贵州省气象局副局长汤筑强说。

实惠民生助推农业产业发展

《纲要》提出：利用物联网、云计算、卫星遥感等技术，建立我国农业耕地、草原、林地、水利设施、水资源、农业设施设备、新型经营主体、农业劳动力、金融资本等资源要素数据监测体系，促进农业环境、气象、生态等信息共享，构建农业资源要素数据共享平台。特别强调了农村气象大数据共享，突出了气象大数据对于农村、农业发展的重要意义。

当农业遇见气象大数据，安徽省农业的生产越来越红火了。

近年来，安徽省气象局以气象、农业物联网、农产品价格等各类涉农海量数据为基础，首次将大数据应用和直通式移动互联气象服务紧密结合，通过平台统一提供云服务。

微信、微博是安徽省气象局实现农业帮扶减灾的重要武器。从2014年初第一次在微信、微博上发现农产品滞销的信息以来，安徽省气象局一直坚持以微信微博为平台，进行农产品滞销帮扶。2014年6月，安徽连续阴雨天气，“三潭”枇杷因节令性较强无法长期储存，造成大量积压，果农们心急如焚。在获知“三潭”枇杷严重滞销后，气象局立即通过新开发的平台发布微博、微信，一天内就被转发200余次，点击量突破30万次，积压的枇杷一周内销出5000吨，挽回经济损失2000余万元。

“以前种粮都是靠天吃饭，现在不一样了，还是你们的直通式天气预报给力！”芜湖市百亩种粮大户王春宝深有感慨地说。

目前，安徽省气象局直通式移动互联气象服务系统已成规模，手机端涵盖了天气预报预警、农事建议、供求发布、市场行情预测等众多功能，还可以为用户提供私人定制。微博、微信也开通了农业气象、生活气象、气象之旅等科普栏目。每天该系统都为农民提供海量的信息，为农业生产保驾护航。

“安徽省气象信息中心汇集的气象数据早已超过亿兆。如何利用好这些数据，进行大数据智能处理与分析，开展面向新型农业经营主体的直通式服务，是深化气象为农服务的现实需要。”安徽省气象局党组书记、局长于波说。

国家气象信息中心副总工程师沈文海表示,气象数据是整个气象行业的基础资源，它的价值在气象行业内部已经和正在被深入挖掘着。对于全社会而言，气象数据也是极其珍贵的信息资源。我们期待着气象数据在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。

气象数据的产生

气象数据是反映天气的一组数据，气象数据可分为气候资料和天气资料。

气候资料:它通常所指的是用常规气象仪器所观测到各种原始资料的集合以及加工、整理、整编所形成的各种资料。但随着现代气候的发展,气候研究内容不断扩大和深化,气候资料概念和内涵得以进一步的延伸,泛指整个气候系统的有关原始资料的集合和加工产品。

天气资料:天气资料是为天气分析和预报服务的一种实时性很强的气象资料。

天气资料和气候资料主要区别是:天气资料随着时间的推移转化为气候资料;气候资料的内容比天气资料要广泛得多;气候资料是长时间序列的资料,而天气资料是短时间内的资料。

获取气象数据有哪些途径？

为了取得宝贵的气象资料,全世界各国都建立了各类气象观测站,如地面站、探空站、测风站、火箭站、辐射站、农气站和自动气象站等。新中国成立以来，我国已建成类型齐全、分布广泛的台站网,台站总数达到2000多个。

国家气象中心每天接收来自国内外主要台站的观测资料,这些资料日积月累,随时间的推移而成为气候资料。国内一部分台站每月将观测记录报表和数字化资料寄送或传输到国家气象中心,这些资料或报表成为气候资料重要的部分。此外,气候资料还包括通过各种渠道收集到的其他学科如水文、地学等资料。

气象数据是如何统计的？

大数据各气象要素的多年观测记录按不同方式统计,其统计结果称为气候统计量。它们是分析和描述气候特征及其变化规律的基本资料。通常使用的有均值、总量、频率、极值、变率、各种天气现象的日数及其初终日期以及某些要素的持续日数等。气候统计量通常要求有较长的记录,以便使所得的统计结果比较稳定,一般取连续30年以上的记录即可。

我国每年新增的气象数据达到PB量级（1PB=1024TB，1TB=1024GB），较上世纪90年代增长了数千倍，并仍在快速增长中。而气象部门需要永久保存的数据目前约有4PB～5PB，年增量约1PB。目前，在所有气象资料中，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，堪称“四大金刚”。气象数据来源种类繁多，仅气候工作特用资料就包括冰芯、花粉、树木年轮、洋流盐度、地表植被等观测资料，已达数十种。

中国气象局公共气象服务中心计划深度挖掘利用的数据包括：60多年的历史气象数据；全国各类观测站、卫星、雷达监测的气象观测数据，包括降水、温度、风力风向、地面结冰、太阳辐射、酸雨、空气能见度等多种要素；短期、中期、长期的精细化预报服务产品；通过国际交换获取的全球气象观测、预报数据。

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