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大數(shù)據(jù)在氣象服務(wù)中的應(yīng)用與分析

崔?。ê鲜庀笮畔⒅行?，湖南長沙410000）

現(xiàn)如今，科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，信息化發(fā)展進(jìn)程也在不斷加快，氣象行業(yè)在內(nèi)部累積的歷史氣象數(shù)據(jù)數(shù)量不斷增加。氣象大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值比較高，能夠提供各類氣象服務(wù)，包括科研服務(wù)、氣象部門內(nèi)部業(yè)務(wù)服務(wù)以及氣象公共服務(wù)等等。然而，現(xiàn)如今，對(duì)于大數(shù)據(jù)管理、高可靠存儲(chǔ)、分析、處理以及檢索等技術(shù)的發(fā)展不斷提高。對(duì)此，本文首先對(duì)氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行了介紹，然后對(duì)大數(shù)據(jù)在氣象服務(wù)中的應(yīng)用方式進(jìn)行了分析，并且以“氣象+農(nóng)業(yè)”的應(yīng)用方式為研究對(duì)象，并對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)闡述。

氣象；大數(shù)據(jù)；應(yīng)用

1　引言

隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展和天氣氣象的愈漸復(fù)雜，氣象中心的工作量開始增大，越來越多的數(shù)據(jù)和信息處理成為發(fā)展現(xiàn)代化氣象業(yè)務(wù)所面臨的重要問題，一般的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法有效的完成大型綜合性數(shù)據(jù)分析的需要，無法有力的為氣象決策服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展。如何更好的把握應(yīng)用氣象服務(wù)的特點(diǎn)，突破技術(shù)瓶頸，已經(jīng)成為氣象科研工作要探究的重要課題。

2　氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)概述

2.1氣象大數(shù)據(jù)特征分析

為了提供氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)，需要判斷氣象數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)特征。大數(shù)據(jù)通常具有體量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類繁多（Varity）、數(shù)據(jù)需求處理速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)價(jià)值高（Value）的基本特征。

當(dāng)前氣象行業(yè)累積海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)體量已經(jīng)達(dá)到了PB級(jí)，具有大數(shù)據(jù)的Volume特征；氣象數(shù)據(jù)種類繁多，包括各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，能夠滿足大數(shù)據(jù)的Varity特征。氣象數(shù)據(jù)的采集過程通常是逐天逐小時(shí)甚至到逐分鐘發(fā)生的，氣象行業(yè)數(shù)據(jù)增長速度飛快，因此，處理速度需求也與日俱增，滿足大數(shù)據(jù)的Velocity特征；而且氣象數(shù)據(jù)的處理、分析與深入挖掘，有助于氣象行業(yè)內(nèi)部的服務(wù)，如預(yù)報(bào)、預(yù)警等，因此氣象數(shù)據(jù)滿足大數(shù)據(jù)的Value特征。

氣象數(shù)據(jù)滿足大數(shù)據(jù)的4V特征，因此如何高效地存儲(chǔ)、處理氣象大數(shù)據(jù)已成為急需解決的問題。云計(jì)算技術(shù)可以為解決上述問題提供技術(shù)支撐，有助于開發(fā)和實(shí)現(xiàn)高效的氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)，進(jìn)而更好地提升氣象業(yè)務(wù)服務(wù)水平。

2.2氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)框架

我國氣象行業(yè)中，氣象區(qū)域中心分布著大量的硬件設(shè)施，包括高性能計(jì)算機(jī)以及常規(guī)存儲(chǔ)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)施等。將這些基礎(chǔ)設(shè)施通過云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行整合，進(jìn)而構(gòu)成氣象行業(yè)專有云，其部署示意見圖1。氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)框架可以基于該氣象行業(yè)專有云進(jìn)行部署。

3　大數(shù)據(jù)在氣候分析中的應(yīng)用

3.1氣候分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點(diǎn)及應(yīng)用

圖1　氣象行業(yè)專有云部署示意圖

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是氣候分析中的重要數(shù)據(jù)技術(shù)，其應(yīng)用優(yōu)勢在于可以快速的在海量的信息庫中找到目標(biāo)信息，它能夠處理不完全信息、噪聲信息、模糊數(shù)據(jù)信息、預(yù)警信息轉(zhuǎn)換為特殊標(biāo)識(shí)，方便技術(shù)人員分析得出結(jié)論。在原有的數(shù)據(jù)信息庫中，挖掘技術(shù)對(duì)于信息的處理及時(shí)更為敏感，尤其是對(duì)于不斷變化的天氣信息，其半結(jié)構(gòu)化信息的處理技術(shù)利于對(duì)于復(fù)雜天氣的預(yù)測。從應(yīng)用層面來講，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的氣候信息技術(shù)更為新穎、科學(xué)、準(zhǔn)確。挖掘數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)濃縮成一個(gè)數(shù)據(jù)集合，利用處理軟件的功能，把具象數(shù)據(jù)抽離出來，形成具有說明功能的數(shù)據(jù)群。其次，每一個(gè)數(shù)據(jù)都有對(duì)應(yīng)的映射目標(biāo)，這便于工作人員更能全面清晰的了解數(shù)據(jù)的個(gè)體信息，便于氣候變化的精準(zhǔn)預(yù)測。總的來說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有共享、研究的特點(diǎn)。因此，在這個(gè)過程中，功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)可以提供格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)信息資料，便于氣候工作人員分析出階段性的天氣變化趨勢。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，大數(shù)據(jù)之所以能夠預(yù)測未來是對(duì)于相關(guān)關(guān)系的精準(zhǔn)把握，在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)部門要根據(jù)相關(guān)的狀況或現(xiàn)象總結(jié)出規(guī)律。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性假設(shè)、變量的獨(dú)立性、變量個(gè)數(shù)、建設(shè)檢驗(yàn)都有著較高的要求，而大數(shù)據(jù)則是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的拓展和延伸。大數(shù)據(jù)分析側(cè)重于高維建模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模、非參數(shù)模型等技術(shù)從種類繁多、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)中快速獲取相關(guān)價(jià)值信息。氣象部門每天的數(shù)據(jù)增長量有非常大的數(shù)據(jù)級(jí)，其中包括每天2000多個(gè)地面站、120個(gè)高空探測站、6顆軌道衛(wèi)星、444多個(gè)雷達(dá)站、300個(gè)雷達(dá)站、90多個(gè)酸雨監(jiān)測站等等，這些數(shù)據(jù)全天各個(gè)時(shí)段每分鐘都在掃描著中國的各種天氣數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的體量巨大，且增長速度大，數(shù)據(jù)類型多樣，因此氣候大數(shù)據(jù)在氣候預(yù)測以及氣象防災(zāi)減災(zāi)中有著極其重要的意義。

3.2氣候云端及應(yīng)用

氣候云端是建立在大數(shù)據(jù)之上的，其大數(shù)據(jù)云計(jì)算是氣候云端建立的必然條件。氣象云端除了傳統(tǒng)的程序、系統(tǒng)、模型控制氣候信息意外，還有云端申請(qǐng)的技術(shù)服務(wù)。所謂云端申請(qǐng)就是指可以同時(shí)間滿足多種氣候服務(wù)需求，并可迅速通過組織計(jì)算，測定氣候資源的服務(wù)特性，得出結(jié)論。此外，云計(jì)算還有這數(shù)據(jù)存放在終端數(shù)據(jù)中，其后續(xù)數(shù)據(jù)管理，氣候資源不會(huì)干擾其他云端計(jì)算模型。氣候云端主要應(yīng)用于災(zāi)害性天氣氣候信息的預(yù)警，在這個(gè)過程中，氣候云端可以在第一時(shí)間發(fā)出預(yù)警信號(hào)，并利用衛(wèi)星進(jìn)行災(zāi)害定位，從而為有過部門提供相應(yīng)的建議和應(yīng)對(duì)方案。

4　氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

氣象條件與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有很大的關(guān)聯(lián)，在農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)過程中，溫度、降水、日照、風(fēng)力、蒸發(fā)量等氣象因子都會(huì)對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生十分重要的影響。而事實(shí)上，農(nóng)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的其他環(huán)節(jié)也都依賴合適的天氣條件、如農(nóng)產(chǎn)品的物流運(yùn)輸和終端銷售都不同程度的受到天氣條件的影響。2015年，某單位建立起“氣象+農(nóng)業(yè)”的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的合作協(xié)議，并且根據(jù)3個(gè)月的實(shí)踐研究，最終確定“氣象+農(nóng)業(yè)”的應(yīng)用場景，包括以下3個(gè)方面：

4.1農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面

通過應(yīng)用氣象數(shù)據(jù)，能夠指導(dǎo)農(nóng)戶合理安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作，盡量降低由于氣象因素所造成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失。以某地西瓜種植為例，由于西瓜喜熱，該地2015年開春后出現(xiàn)倒春寒天氣，導(dǎo)致大量西瓜苗受到凍害影響。另外，在西瓜上市期，某地連續(xù)降雨十幾天，對(duì)西瓜政策銷售造成了嚴(yán)重影響，農(nóng)管家的交易平臺(tái)上西瓜周均價(jià)一直處于下行。對(duì)此，可以通過氣象數(shù)據(jù)分析，將未來天氣預(yù)警信息推送給農(nóng)業(yè)用戶，有效地指導(dǎo)農(nóng)戶安排生產(chǎn)銷售計(jì)劃，盡量減少農(nóng)戶因天氣原因帶來的經(jīng)濟(jì)損失，促進(jìn)農(nóng)戶增收。

4.2物流運(yùn)輸方面

在物流運(yùn)輸方面，將氣象數(shù)據(jù)推送給物流公司，可以幫助物流公司確定最優(yōu)運(yùn)輸路線，確保交貨時(shí)間，提升運(yùn)輸效率、降低運(yùn)輸成本。比如，某單位采用“第四方物流”形式，即不建倉庫不建車隊(duì)，完全依靠社會(huì)運(yùn)力來解決，該單位的作用即“信息平臺(tái)”，向能提供物流服務(wù)的社會(huì)運(yùn)力開放，無論個(gè)人或者公司，都能夠在該單位平臺(tái)上發(fā)布使用車輛或者提供車輛服務(wù)的信息。比如，2015年，該地發(fā)生強(qiáng)降雨天氣，導(dǎo)致雞蛋積壓嚴(yán)重，在很大程度上影響了雞蛋的品質(zhì)和效率。對(duì)此，該“信息平臺(tái)”可以將天氣趨勢和預(yù)警信息推送給物流公司，負(fù)責(zé)物流調(diào)度相關(guān)人員提前安排產(chǎn)品運(yùn)輸，這樣就能夠有效保障交貨時(shí)間。

4.3銷售終端方面

通過合理運(yùn)用氣象數(shù)據(jù)還能夠幫助消費(fèi)者預(yù)估市場供需價(jià)格變化，合理采購，通過這一應(yīng)用方式，不僅能夠提供精準(zhǔn)營銷的參考，而且還能夠增加銷量。互聯(lián)網(wǎng)終端消費(fèi)者不僅有公眾，而且還有大部分用戶是公司，即與公眾日常生活緊密相關(guān)的采購方，包括各種類型和層次的批發(fā)商、飯店、超市、深加工企業(yè)和出口貿(mào)易企業(yè)等用戶。該單位為了縮短中間流通環(huán)節(jié)，通過強(qiáng)大的線上線下服務(wù)能力，有效解決了由于信息不對(duì)稱而導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品流通效率低下以及損耗嚴(yán)重的問題，便于采購。在此過程中，通過向消費(fèi)端推送天氣信息，能夠?yàn)椴少彿皆u(píng)估采購原料，制定采購計(jì)劃，進(jìn)而合理安排采購進(jìn)度。

5　結(jié)束語

綜上所述，現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透入社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)方面，隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷創(chuàng)新，氣候云已經(jīng)成為氣候數(shù)據(jù)信息處理的重要發(fā)展方向。本文以“氣象+行業(yè)”大數(shù)據(jù)分析為研究對(duì)象，根據(jù)實(shí)踐研究，將氣象大數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)商業(yè)發(fā)展中，有利于促進(jìn)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

［1］張 巍.大數(shù)據(jù)在氣象服務(wù)中的研究與應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2014（18）：27～28.

［2］趙 蓓.大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)氣象服務(wù)的推動(dòng)［J］.考試周刊，2014（33）：195～196.

［3］李社宏.大數(shù)據(jù)時(shí)代氣象數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的新趨勢［J］.陜西氣象，2014（2）：41～44.

［4］李 文，馬勇杰.大數(shù)據(jù)時(shí)代的氣象服務(wù)應(yīng)用研究［J］.河南科技，2014（18）：175.

TP311.13

A

2095-2066（2016）26-0121-02

2016-8-30

崔 巍（1981-），男，工程師，本科，主要從事氣象資料業(yè)務(wù)工作。