張蕾

“莫問春曦幾更還，臘月猶是不覺寒。一別西風(fēng)十余月，暖冬氣象最宜眠?！毙履曛酰@首詩(shī)中描寫的暖冬氣象，席卷了全國(guó)大部分地區(qū)——數(shù)據(jù)顯示，2016年1～2月我國(guó)大部分地區(qū)氣溫偏高，整體來看，全國(guó)平均氣溫為-3.1℃，比常年同期偏高0.3℃。尤其是西藏、新疆北部、黑龍江北部等一些地方，平均氣溫比常年冬季高出1～2℃。以貴州省為例，2016年1月、2月，全省平均氣溫分別為5.6℃、7.4℃，較常年平均偏高0.4℃、0.3℃。

然而，慵懶舒適的暖冬背后，隱憂卻不容忽視——隨著人類排放的溫室氣體越來越多，不僅是中國(guó)，整個(gè)地球都已經(jīng)變得日愈“溫暖”。在過去幾十年，每一個(gè)十年的溫度都比前一個(gè)顯著上升。2011～2015年是有記錄以來最熱的五年，2015年更是自 19世紀(jì)末有現(xiàn)代氣象觀測(cè)以來最熱的年份。

直面更熱、更旱、更澇的未來

不過，溫度上升還不是故事的全部——?dú)夂蜃兓谄茐募竟?jié)的自然格局，熱浪、干旱和暴雨等極端天氣事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度正在不斷增加。

熱浪——世界許多地方都創(chuàng)下了高溫新記錄。2015年，西班牙高溫紀(jì)錄出現(xiàn)在巴倫西亞和蘭薩羅特的5月，高達(dá)46.2℃，比歷史最高氣溫高出6℃；埃及的最高溫度出現(xiàn)在盧克索的7月，高達(dá)47.6℃；南非則發(fā)生在弗雷登達(dá)爾的10月份，高達(dá)48.4℃。

干旱——干旱繼續(xù)肆虐巴西東北部和北美西部，導(dǎo)致阿拉斯加出現(xiàn)破紀(jì)錄的野火季；中美洲、加勒比地區(qū)和南部非洲也受到了降雨不足的影響；印度西南季風(fēng)降雨量低于常值；干旱為印度尼西亞的極大野火火上澆油，并影響了周邊國(guó)家。

暴雨和洪澇——持續(xù)的升溫使大氣保持了更多的水份，暴雨正在不斷增多。2015年1月，馬拉維爆發(fā)了有史以來最嚴(yán)重的洪水，5月成為美國(guó)大部分地區(qū)最濕的月份。

這些頻發(fā)的極端天氣事件，不僅嚴(yán)重地影響著人們的生產(chǎn)生活，還極大地威脅著人們的生命及財(cái)產(chǎn)安全。數(shù)據(jù)顯示，過去20年來，極端天氣事件已奪走60.6萬(wàn)人的生命，造成1.9萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)損失（比2015年美國(guó)國(guó)家財(cái)政收入的一半還多）。

正因?yàn)槿绱?，世界氣象組織將2016年3月23日世界氣象日的主題定為“直面更熱、更旱、更澇的未來”，呼吁大眾共同行動(dòng)起來，應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的氣候環(huán)境。

對(duì)此，2015年12月，世界各國(guó)一致通過巴黎協(xié)議，倡導(dǎo)要快速和大幅削減溫室氣體排放。而對(duì)大眾來說，在倡導(dǎo)低碳行動(dòng)的同時(shí)，人們也迫切地需要更加及時(shí)、精確的氣象監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)。大數(shù)據(jù)下的云氣象，正是在這樣的背景下進(jìn)入了人們的視野。

大數(shù)據(jù)，帶來氣象“云預(yù)報(bào)”

實(shí)際上，為了獲得精確氣象預(yù)報(bào)，氣象部門歷來都會(huì)收集大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)組成了一個(gè)超大的“數(shù)據(jù)庫(kù)”。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，天氣預(yù)報(bào)正是利用海量氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行“云計(jì)算”后，得到的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

我們平時(shí)從電視、報(bào)紙、網(wǎng)站或手機(jī)獲取的看似簡(jiǎn)單的天氣預(yù)報(bào)，在其后都有非常龐雜的數(shù)據(jù)采集作支撐，包括全國(guó)2000多個(gè)地面站、120多個(gè)高空探測(cè)站、6顆在軌衛(wèi)星、5萬(wàn)多個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站、600多個(gè)農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)站、300多個(gè)雷達(dá)站等，逐日逐小時(shí)甚至到逐分鐘掃描著中國(guó)出現(xiàn)的各種各樣的大氣數(shù)據(jù)。

我們每日接收到的天氣預(yù)報(bào)信息，就是由如此龐雜的數(shù)據(jù)，再加上歐亞甚至全球的所有氣象數(shù)據(jù)，通過篩選、運(yùn)算、分析等一系列復(fù)雜的工序得到的。

隨著預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展以及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)變得更加精密，數(shù)量也持續(xù)增加，氣象預(yù)報(bào)也隨之變得越來越精確?，F(xiàn)在，我們已經(jīng)可以隨時(shí)、隨地通過電腦、手機(jī)、電視、網(wǎng)站等查詢天氣預(yù)報(bào)，其精度甚至可以精確到1公里、1小時(shí)以內(nèi)。

云氣象，讓生活更美好

對(duì)于普通人來說，更精細(xì)、更準(zhǔn)確、更長(zhǎng)時(shí)效的預(yù)報(bào)，讓我們的日常生活以及衣食住行變得更加便捷——早上起床后，穿薄的還是厚的衣服，是否帶傘出門，要不要進(jìn)行晨練；長(zhǎng)假期間是否要外出旅游，旅游時(shí)需要帶哪些隨身物品……如何選擇，天氣預(yù)報(bào)會(huì)為你提供參考。

實(shí)際上，氣象工作的最終目的是服務(wù)。隨著各行各業(yè)對(duì)氣象信息的需求越來越大，簡(jiǎn)單的晴雨氣溫預(yù)報(bào)早已無法滿足社會(huì)的需要，因此，就需要針對(duì)不同領(lǐng)域、不同行業(yè)、不同群體，制作相應(yīng)的氣象產(chǎn)品。

氣象部門現(xiàn)有的服務(wù)，包括面向政府的決策氣象服務(wù)，面向社會(huì)群體的公眾氣象服務(wù)，面向水利、電力、交通、農(nóng)業(yè)以及其他部門或企業(yè)的專業(yè)專項(xiàng)服務(wù)，以及針對(duì)干旱、暴雨洪澇、森林火險(xiǎn)、冰雹、雷電等災(zāi)害性天氣的氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)。

比如說能源，可以通過分析電力負(fù)荷歷史，加上氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行用電量估算；比如農(nóng)業(yè)，通過某一地的農(nóng)耕歷史加上氣候信息，就可以指導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)作物種養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)調(diào)整；還有交通，航班準(zhǔn)點(diǎn)率歷史加上機(jī)場(chǎng)歷史天氣特征，就可以得到航班延誤預(yù)測(cè)；再有公共衛(wèi)生，通過門診量和藥品銷量加上氣象歷史，就可以推測(cè)發(fā)病率趨勢(shì)；在食品方面，通過銷量和氣象要素關(guān)聯(lián)，就可以掌握銷量變化……這些日益豐富的氣象產(chǎn)品，構(gòu)成了氣象大數(shù)據(jù)的重要部分，同時(shí)也讓我們的生活變得更加美好而便捷。

氣象預(yù)警，防災(zāi)減災(zāi)的“安全閥”

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(diǎn)中，預(yù)測(cè)是核心，而防災(zāi)是應(yīng)對(duì)災(zāi)害的重中之重，所以氣象預(yù)警信息顯得尤為重要。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(bào)員自身的經(jīng)驗(yàn)分析。

同時(shí)，防災(zāi)減災(zāi)的發(fā)展方向，不僅僅是完善預(yù)警系統(tǒng)和提高預(yù)警準(zhǔn)確率，還要做老百姓看得懂的預(yù)警，直接指導(dǎo)人們防災(zāi)避災(zāi)。在這方面，云計(jì)算大有可為——云計(jì)算使得大數(shù)據(jù)處理更方便、更快速、更省時(shí)省力，這在氣象防災(zāi)減災(zāi)中意義重大。要提高預(yù)報(bào)預(yù)警準(zhǔn)確率、科學(xué)評(píng)估災(zāi)害，就必須要納入除氣象數(shù)據(jù)以外的大量其他各行各業(yè)的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的設(shè)備無法快速處理，而云計(jì)算可以很好地解決這個(gè)問題。

例如，我們可以通過某一個(gè)地方的歷史災(zāi)害情況和歷史氣候數(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，提前知曉在什么天氣條件下該地會(huì)出現(xiàn)洪澇災(zāi)害，雨要下到多大才會(huì)成災(zāi)，下那么大的雨會(huì)有多少人受災(zāi)，受災(zāi)人群要如何撤離等，進(jìn)而指導(dǎo)農(nóng)作物種植、房屋建造、建筑設(shè)施規(guī)劃選址等，從源頭防災(zāi)減災(zāi)。

氣象部門應(yīng)用氣象大數(shù)據(jù)的實(shí)例很多。例如今年2月17日貴州省出現(xiàn)大范圍雨雪天氣，17日夜間至18日白天，全省普遍降雪，有8個(gè)縣出現(xiàn)暴雪，12個(gè)縣出現(xiàn)中雪，52個(gè)縣出現(xiàn)小雪。全省共有83個(gè)縣1341個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)降水，貴陽(yáng)市區(qū)也降下了中雪。

其實(shí)早在2月中旬初，貴州省氣象局就已經(jīng)根據(jù)大量的氣象觀測(cè)資料以及模式資料數(shù)據(jù)分析，對(duì)這次大范圍的降雪天氣進(jìn)行密切跟蹤預(yù)報(bào)，期間多次向政府及各部門提供決策服務(wù)材料，通過各大媒體發(fā)布預(yù)報(bào)和預(yù)警信息，并針對(duì)公路、鐵路、民航、農(nóng)業(yè)等不同領(lǐng)域制作相應(yīng)的氣象服務(wù)產(chǎn)品。正是通過對(duì)大量氣象數(shù)據(jù)以及交通、農(nóng)業(yè)等其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，最終才實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)報(bào)和及時(shí)到位的服務(wù)，省領(lǐng)導(dǎo)作出重要批示，充分肯定了各部門之間的通力協(xié)作和聯(lián)動(dòng)應(yīng)對(duì)，將降雪對(duì)交通運(yùn)輸?shù)挠绊懡档搅俗畹汀拇髷?shù)據(jù)角度來看，這也是對(duì)各行各業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享做出的肯定。

打破“數(shù)據(jù)壁壘”——?dú)庀蟠髷?shù)據(jù)將大有作為

當(dāng)氣象邂逅大數(shù)據(jù)，它必將帶給我們更多的驚喜。然而，氣象大數(shù)據(jù)是氣象數(shù)據(jù)加上行業(yè)數(shù)據(jù)分析后得出的事情變化規(guī)律和對(duì)未來的預(yù)測(cè)，也就是說，要在不同數(shù)據(jù)之間確立一定的規(guī)則，才能對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。氣象數(shù)據(jù)和各行各業(yè)的相關(guān)性非常高，只有充分挖掘出這些氣象數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，利用好它們，與政府部門、企業(yè)、社會(huì)組織等緊密合作，才能提供更貼近民生、貼近生產(chǎn)、貼近實(shí)際，且更為準(zhǔn)確、更個(gè)性化的氣象服務(wù)產(chǎn)品。

因此，要建立起氣象大數(shù)據(jù)以及氣象服務(wù)，我們就需要對(duì)氣象部門及其他相關(guān)部門、行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合和分析。所以，用好氣象大數(shù)據(jù)，就必須打破各行業(yè)之間的“數(shù)據(jù)壁壘”，真正做到數(shù)據(jù)共享，才能更大地實(shí)現(xiàn)氣象大數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而更大程度減輕災(zāi)害損失，為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富，為人們帶來更加美好的生活。（編輯/余風(fēng)）