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大数据时代背景下的气象服务

木马童年 2019-7-17 22:20 108 0

  【摘 要】随着“互联网+”概念的不断深入,“大数据”已经逐渐成为一个流行词语。“大数据”产生的前提是整个社会走向数字化,并伴随着云计算技术和搜索引擎的不断发展,从而使得对大数据的高效分析成为可能。大 ...

  【摘 要】随着“互联网+”概念的不断深入,“大数据”已经逐渐成为一个流行词语。“大数据”产生的前提是整个社会走向数字化,并伴随着云计算技术和搜索引擎的不断发展,从而使得对大数据的高效分析成为可能。大数据在社会行为分析、科学发现、公共安全和政府决策中的作用越来越大,而这其中,气象是一个不可或缺的应用领域,不但与群众生活息息相关,并且关系到国计民生。据统计,2011年全球的数据规模为1.8ZB, 而到2013 年,仅中国当年产生的数据总量就已超过0.8ZB,2倍于2012年,相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年,中国产生的数据总量将是 2013年的10倍,超过8.5ZB。而届时全球的数据总量预计将达到40ZB,数据量暴增的速度令人瞠目结舌。而对于气象数据来言,“气象部门需要永久保存的数据目前约有4PB~5PB,年增量约1PB”,相较于其他应用领域而言,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息的获取依赖于我们对气象数据的处理。由此可知,基于气象海量数据之上的气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务的应用“大数据时代”已经来临。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view-12692037.htm  【关键词】 大数据;时代背景;气象服务

“数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予”,它目前展现在人们面前仅仅是其总价值的“冰山一角”。虽然一些数据所蕴含的其所属领域的内部规律(即所谓“首要价值”)已被本领域专家充分发掘,但如果将这些数据与其它领域数据相链接,却有可能发现出许多意想不到的相关关系,即所谓“丰富的未知价值在领域的外部” 。

因此,数据的价值由“内部自身”和“外部关联”两部分组成:内部自身价值是指该数据自身所包含的所有信息对其所属企业和部门业务工作的支撑以及开拓业务领域的作用;而外部关联价值则是指该数据与外部企业、领域和行业数据进行深度结合以及具有创意的分析思路和有效的处理方法,从而发掘出新的、超出所属企业和部门原有业务范围的、传统思维所意想不到的、具有开创意义的信息,众多企业和行业部门可由此了解并掌握用传统思维和方法无法获得的事实,并因此可创造出新的经济和社会价值。无论是否处于“大数据时代”,数据的价值概莫能外。而所谓“大数据应用”是由于近二十余年来,各行业信息化程度逐渐提高,互联网及其丰富的应用逐渐渗透到人类社会各个阶层的方方面面,在使得人们的工作和生活更加舒适、方便、快捷和安全的同时,也将社会上各方面信息通过网络(尤其是互联网)采集并收集管理起来,从而导致社会上数据总量以令人瞠目结舌的速度暴增,而这些暴增起来的数据也逐渐呈现出与此前数据所不同的性质和特征。由于此时的数据具有多样性的特性,所含信息种类较之此前大大增加,人们有可能通过分析这些信息,获得以前不可能得到的新的知识、预测信息,激发出新的开拓性思维,乃至开创新的业务领域。

一、 气象数据内部自身价值挖掘

气象行业是信息化建设较早的行业,气象科学家分析研究气象数据已有近百年的历史。直到目前,气象数据的核心内容并未发生根本性变化,近年来所增设的新的探测手段(如气象卫星、天气雷达等),其探测信息最终都将反演成温、压、湿、风以及云能天等有限的几个气象要素,以供业务及科研使用。而这些要素之间的物理关系,早已被动力气象学解释清楚。已有数十年历史的传统的统计气候业务,正是采用复杂的统计方法,对气象要素进行时间、空间分布方面的详尽分析,发现其中的规律,进而完成气候统计预测的。因此气象数据中常规探测部分对于气象行业而言,其常规的基本价值(对天气预报、气候预测以及其它专业气象预报的贡献)已被充分认识并挖掘。而其中可能潜藏的反映本领域内天气或气候规律的新的信号,正在由数以千计的气象科学家们分析研究着。

二、气象数据外部关联价值的挖掘

气象数据与其它专业领域数据的综合分析将产生巨大的价值,目前气象部门已经积极开展对外合作,并与农业信息部、旅游局、交通运输部、环保局等部委开展战略合作。同时加快了与百度、阿里巴巴、腾讯等知名互联网企业的合作。通过联合研发深度挖掘气象数据与行业间数据的应用。

从所周知,大数据已经不简简单单是数据超级庞大的事实了,而最重要的事情是拿到大数据之后如何对其进行深度的分析,只有通过充分的分析挖掘,才能从海量的数据集群当中获取更多智能的、深入的、有价值的信息。借助大数据,人们能够更清楚地掌握天气对于零售业的影响。相关统计表明,流通类销售额的65%取决于天气,因为天气直接影响人的生理、心理,支配他们的消费行为。气温相差1摄氏度或降水量增减1毫米,反映到商场和客流及销量都有明显变化。这也就是经济学界所谓的“一度效应”。

三、国外气象服务市场大数据应用广泛

在美国,气象服务市场已经开放多年,各家气象服务公司的商业化模式也已经相对成熟,与气象相关的服务每年就有上千亿美元的盈收。气象服务对农业、交通、旅游和一些户外行业有着很大的影响。比如交通方面,在一次强降雪过程到来后,相关部门对铲雪时间的把控就显得尤为重要,又或者是存在大量户外工作量的快递业,不管是运输车辆或者快递员,都对气象服务有着密切的需求。在农业上,每一场降雨对农作物的生长都会产生影响,美国的气象服务公司通过精准的天气预报结合新型硬件设备,可以帮助种植者更好地调控农作物的生长环境,从而提高产量。

气象大数据的应用分析更为实际的案例发生在德国.气温超过22摄氏度,啤酒开始劲销,气温再每上升1摄氏度,大瓶装的啤酒每天会多销 230万瓶,德国气象公司由此开发了相关的“啤酒指数”。此外,还有乘车指数、冰激凌指数、泳装指数、食品霉变指数等,商家可据此提前制订生产营销计划。精明的商家根据天气预报的情况,就能提前确定库存和商品品种,以利用气温、降雨等变化增加销售量。   四、国内行业气象服务以及气象大数据有待挖掘

在国内,相关的气象服务才刚刚起步,商业气象服务市场更是一片空白,已有的气象服务远远不能满足农业、交通等行业的需求。而气象的影响和相应的服务需求,从古至今都切实的存在着。据统计,中国每年因气象灾害造成的直接经济损失占GDP的3% ~ 6%,全球每年气象灾害占自然灾害的70%,平均损失超过300亿美元。随着互联网技术的不断升级,经济全球化速度的加快,农业、交通、旅游、航空、零售业等等多个行业对气象服务的依赖更是日渐紧密,这就给气象工作者提出了更高的要求。

在诸多案例里面,气象大数据也就是气象数据加上行业数据等于事情能够发生的变化规律和对未来的一些预测,气象数据能做这样的事情是因为客观、稳定而且量非常大。而且气象数据和各行各业的相关性非常高,过去说预测就是观天象,一个是看天,还有就是气象。在现代一些系统内的学者和社会上的学者研究,我们发现气象通过大数据的应用有非常大的应用领域,比如说能源,可以观测到电力负荷历史,加上气象条件 进行用电量估算,农业也是一样,建筑行业也是,通过工期历史加上历史天气就可以知道工期预测;还有交通,航班准点率历史加上机场历史天气,就可以航班延误 预测,准确性非常高;还有公共卫生,通过门诊量和药品销量加上气象历史就可以知道发病率预测;在饮品方面,通过销量和温度就可以知道销量预测;在生产方面,通过经济数据加上气象条件可以知道中国宏观经济判断条件,这是技术性比较成熟;还有旅游,我们通过有客对旅游景区的评价和评价条件可以知道什么样的景区适合什么天气旅游。

曾经尝试与保险公司推出“赏月险”的研究,保险公司因为没有城市阴天或者影响赏月天气的概率,不知道赔多少钱,所以只能是拍脑袋算。同时,他们通过天气网站来进行判责,这个判责是不准确的。未来我们构想,保险服务很有可能是做保险理赔数据和天气数据进行对比,能够实时得出到底是什么样的天气造成了什么样的理赔,这样还是相对比较有价值的。

还有就是对药品,西安杨森有一款息斯敏的药,他们和我们合作,可以通过天气历史数据预测这个地区的过敏源以及发病率,得出的结果非常理想。比如说在北京三四月份的时候连续几天温度低温,马上就会造成非常严重的过敏问题。通过和气象大数据的分析,可以帮助企业提前制定药品的生产和销售计划。

五、气象大数据携手阿里巴巴释放大数据潜能

“根据西方经济学德尔菲气象规律,企业在气象信息上投资1元可得到98元的经济回报。如果商家在生产、采购、销售计划中考虑气象因素,不仅能避免损失,还可以变成在竞争中的优势,帮助企业预测并确定生产营销计划。”

在我国,气象大数据的应用也已经陆续开展起来。我国气象服务目前的社会经济效益投入与产出比达约为1:40―1:50。气象大数据在各个行业中的潜能还有待充分的挖掘,专业气象服务的发展空间还有待进一步开拓。

六、气象大数据融合多个行业亟待深入探索

气象数据对于全社会而言,是极其珍贵的数据和信息资源。我们期待着气象数据在跨行业综合应用这一“外部关联价值”挖掘过程中焕发出新的耀眼光芒。而在此之前,气象预报服务产品的广泛社会应用,将是气象部门履行职责,服务社会的工作重点;它与气象数据的价值挖掘一道,成为气象业务中不可或缺的组成部分。气象大数据是气象工作者未来做好气象服务的重中之重。随着气象行业的公共服务职能越来越强大,诸如面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展需要,应对气候变化节能减排等等,这些服务信息如何才能突破现有的服务瓶颈,如何更好的体现海量气象数据的市场价值,这些都取决于我们未来如何运用气象大数据。

参考文献:

[1] 沈文海.气象数据的“大数据应用”浅析[J].中国信息化,2014(6).

[2]Hand DJ.Principles of data mining.Drug Safety,2007,30(7);621 -622.

[3]王星.大数据分析;方法与应用[M].北京;清华出版社,2013.

作者简介:

薛小征(1984年12月22日)男,北京,毕业院校:北京联合大学,从事专业:媒体,工作单位:中国气象局公共气象服务中心,职务:运营副总监。

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