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大数据会给气象预报服务带来多大改变? 来源:中国气象报 日期:2019年04月24日08:53

  本期嘉宾:

  国家气象信息中心副总工程师 沈文海

  国家气象中心系统实验室副主任 高嵩

  国家气象中心海量数据实时处理系统首席架构师 王若曈

  陕西省西安市气象局局长 李社宏

  采访人:本报记者 吴鹏

  本期观点:

  人类已经步入大数据时代。对气象领域而言,大数据将对气象数据的采集、存储、挖掘分析等产生深刻影响,目前来看,尚不能颠覆传统的预报预测方法,因为它不可能直接解决科学机理问题。

  大数据处理和分析技术是打开气象大数据这座宝藏的“钥匙”,但历史数据的有效存储仍然面临巨大挑战。

  气象大数据的“活水”一旦引入农业、交通、能源、零售、保险等行业,就可能创造出巨大价值,甚至以一种意想不到的方式为整个行业带来重大变革。

  较之传统数据,气象大数据有何不同?

  2008年《自然》杂志首提“大数据”的概念。2013年被世界公认为“大数据元年”。

  随着互联网、物联网的发展,人类终于步入大数据时代。传感器、智能终端、高速网络、移动互联网、云平台、大数据处理技术、地理信息技术等多种技术共生的新生态环境,成为大数据生长的肥沃土壤。

  2017年,全球的数据总量为21.6ZB(1个ZB等于十万亿亿字节),如果用256GB的iPad平板电脑来存储这些数据,所需平板电脑堆积起来的高度将超过地球到月球之间的距离。

  谷歌、IBM、亚马逊、腾讯、阿里巴巴等全球互联网巨头均在布局大数据。用户在互联网上的行为一旦被完整记录下来,这些公司就可以为用户画像,拥有未来企业的制胜之道。

  气象部门可否利用大数据,像企业为用户画像那样,更加精准地为大气画像呢?

  就数据体量而言,气象数据当前总量大约为23PB,仅每天产生的数据量就达几十个TB。

  然而,无论气象大数据如何神秘,回归到气象学科的本质,最终仍然要以温(温度)、压(气压)、湿(湿度)、风(风向风速)这几个基本要素的面目出现。

  “如同浩如烟海的音乐作品最终都是由七个音符组成一样,气象学科所面对和处理的,始终是温、压、湿、风这几个基本要素。”沈文海说,气象学科一百多年的发展,归结到数学层面,无非是算法不断改进,以及数据时空密度和精准度的不断提高而已。

  对于气象学科的核心业务——气象预报而言,较之传统的气象数据,气象大数据的本质并没有改变,只是气象数据在新形势和潮流下的一种发展和延伸。

  大数据是提高预报准确率的终南捷径吗?

  “如果将气象大数据比作一座宝藏的话,打开这座宝藏的钥匙就是大数据处理和分析技术。”王若曈说。

  大数据的本质并不在于“大”,而在于以崭新的思维和技术去分析海量数据。所以,大数据既指海量数据,也指处理技术和工具,还指利用海量数据的思维方式。

  大数据与传统数据显然不同。“如果把数据比作水,把有价值的信息比作鱼,大数据分析就好比大海捕鱼,传统数据分析好比池塘捕鱼。”李社宏说。二者规模不同;大海中鱼的种类多;在池塘中捕鱼,事先能判断出究竟能捞出些什么,而在大海中捕鱼,常常不清楚能捞出什么;“大海捕鱼”和“池塘捕鱼”使用的工具也截然不同。

  “当前,我们利用气象信息综合分析处理系统(MICAPS)建立了基于大数据的实时预报应用技术体系,解决了气象大数据处理、存储、分析和显示效率的关键技术难题。然而,这只是针对实时数据而言。”王若曈说,气象历史数据都存储在磁带里,尽管这部分数据的总量也有几个PB,但相当于是“死数据”,价值并没有释放出来。

  因此,基于气象大数据的分析才刚刚起步。分析的前提是先把数据存储、清洗、归档好。“历史数据的有效存储是当前面临的最大挑战,需要尽快将这部分数据盘活。”王若曈说。

  盘活后,气象大数据是否会颠覆传统的预报预测方法呢?

  “大数据只关注于现象之间的关联性,不去探究这些关联背后的因果关系,但求知其然,而不愿,甚至不屑探究其所以然。”沈文海说,大数据不可能直接解决科学机理问题。对气象预报而言,因果关系的掌握远比相关关系的发现更为重要,精确分析永远比模糊预报更加满足业务需求,收集处理样本数据永远比收集处理全体数据更为高效。

  因此,大数据理念和方法并非提高预报准确率的终南捷径。

  气象部门之所以引进大数据理念和方法,并非为了大数据而大数据,而是为了解决实际工作中存在的问题。

  高嵩也认为,传统的大气物理研究仍然要借助科学家的智慧,气象大数据一方面需要喂给机器,供机器学习或数值预报模式计算所用;另一方面要喂给预报员,从而使其更快地捕捉到当前的天气信息。

  现阶段气象大数据有哪些“玩法”?

  2012年,全球最大的制药企业之一——默克公司对历史和当前天气数据进行分析后发现,次年五月天气将偏暖,空气中散布的平均花粉量将偏多。为此,默克公司与沃尔玛超市合作,加大对过敏药的宣传促销和供应,最终获得可观利润。

  这只是气象大数据的一种简单玩法。气象大数据中蕴含着巨大价值,这座宝藏也亟待开采。

  沈文海坚信应用才是气象大数据的价值所在,“气象数据应当动起来、用起来,而不仅仅是造一个数据中心把它装起来。”

  如果说气象大数据是一条河流的话,那么其流经之处,无论是农业、交通还是能源领域,都会开出不一样的花朵。

  以农业为例,气象大数据成长起来后,国内外的很多企业都看到了商机。

  2006年成立的气候公司(Climate Corporation)由此创造了10亿美金的市值。这家公司每天从250万个采集点获取天气数据,并结合天气模拟、植物根部构造和土质分析等信息,对意外天气风险进行综合判断,向农民提供农作物保险。

  气象大数据的触角已延伸到交通、能源、零售、保险等多个领域。目前世界上最大的运输公司之一敦豪快递(DHL Express),利用气象数据每天为其全球3000多个航班和上万辆运输车保驾护航。恒泰实达公司基于高时空分辨率的气象大数据,开发出天气智能能源气象平台,为各种电力工业应用场景,如功率预测、新能源电厂检修、海上运维、电网设施巡检、电网灾害应急响应等提供解决方案,减少天气灾害带来的损失。零售公司Sears通过危机指挥中心的监控设备对全国天气进行关注,以保证各种必需品库存充足。保险公司EMC通过分析冰雹灾害发生的历史数据,避免欺诈索赔……

  “一旦其他行业与气象大数据找准结合点,并对其善加利用,就可能创造出巨大价值,甚至以一种意想不到的方式为整个行业带来重大变革。”李社宏说。

  沈文海对大数据之间的连接十分看重,“一个应用广泛的大数据,一定是连接面十分广泛的数据集,与体量没有必然关系。就价值而言,连接比规模更重要。”

  然而,每个行业都像一座信息孤岛,不同行业之间的数据要深度融合困难重重。因此,气象大数据“玩法”的关键之一就是打破各行业之间的数据壁垒,真正做到数据共享。

  (来源:《中国气象报》2019年4月24日三版 责任编辑:王玫珏)  



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