大数据时代气象数据分析应用方向探

大数据时代气象数据分析应用方向探

潘嘉伟

摘要：在对气象大数据进行整合时，发现其中的数据信息蕴含着非常丰富的研究价值，不仅可以加强天气预测的准确性，还能够提供各类气象服务。此外，气象部门中的内部服务是比较多，如果不应用大数据对其进行分析，就会严重影响气象数据入库等多种功能。因此，相关的技术人员要对未来气象科研服务的功能和发展方向进行研究，从而保障公共气象服务的有效性。

关键词：大数据时代；气象数据；分析应用；方向探析

1气象数据分析应用的发展背景

早在2015年，我国就加强了对气象数据分析工作的重视，并且在全社会也引起广泛影响。在此基础上，大数据技术发展对气象数据分析过程也带来了一定的影响，为了保证气象数据评估的有效性，企业和相关的部门都加强了大数据技术的重视，几乎都纷纷出台了一系列政策和项目。气象部门也认识到了数据分析的重视，以气象大数据为名的项目越来越多。同时，要想加强对气象数据技术的合理应用，还需要明确天气指数保险的概念，其最早出现在20世纪90年代中期，在保险的制度上对社会稳定的运行起着非常重要的作用，可以将天气因素对行业发展的损害程度进行指数化，让每个指数都可以得到最大的利益。此外，大数据时代下，加强对气象数据分析的重视，能够在保证分析数据准确的基础上，保证天气本身的可测量性和客观性，可以更好地够避免逆选择和道德风险，从而进一步提高气象服务质量。

2大数据时代下气象数据发展的作用

2.1改善了我们的生活

新时期，大数据技术不仅仅应用到企业和政府，更应用到了气象数据分析中，气象分析结果的准确性，影响着人们的生活。我们可以通过具体的气象数据信息，提前做好准备，避免受到下雨天气的影响。同时，我们还可以利用大数据分析所要探索的气象数据，保证实际评估的有效性和准确性。

2.2操作的流程优化

大数据除了可以保证气象数据分析结果的准确性，还可以帮助检测人员的操作流程得到优化，可以通过利用社交媒体数据和天气预报等多个途径，挖掘出其中更加有价值的数据。在此过程中，大数据应用最为广泛的就是其中的供应链和配送路线的优化。工作人员在这两部分内容中可以通过对大数据的应用，让气象数据分析流程得到优化，并且还可以通过大数据的分析，改进相关的操作流程。

2.3满足服务需求

虽然大部分的气象服务台已经认识到了大数据应用的重要性，但是在实际的气象数据分析中，受到一些客观因素的影响，并没有在服务要求出发，严重影响了气象服务的质量。因此，需要分析客户的要求，在实际的服务要求出出发，分析出文本和传感器中的具体数据，然后在此基础上建立气象数据模型对其中的重点信息进行预测，从而保证气象数据服务的有效性。

3气象数据分析服务的主要框架

3.1基础设施层

在对气象数据中的基础设施层进行分析时，发现其主要是用于存放以及处理气象大数据中的物理设施，一般包括主机、网络设备、照明系统和制冷系统等内容。特别是在云计算环境下，要采取措施对原有的基础设施层中的内容和硬件进行优化，实现对其中重点数据的云化处理，然后在此基础上形成基础设施资源池。同时，基础设施池的计算资源以及存储资源，还的可以动态伸缩，为气象内部业务中的工作人员提供更多的数据支持，然后在此基础上实现对其中资源的整合，不断提高资源的利用率。

3.2平台层

平台层可以实现对气象数据的共享，其主要是利用云计算中的主要技术，然后在基础设施层上，对其中的平台进行合理化的搭建，并且还可以使用Hadoop的分布式文件，对其中的系统信息进行整合，然后实现分布式文件冗余存储，让其中的气象数据资源可以得到传输，应用分布式的数据库HBase，实现对其中动态气象大数据的分布式索引，然后应用分布式的计算模型MapRedue，实现对其中的数据进行有效计算，应用数据仓库中的Hive，实现对静态气象数据中的存储，然后对其军进行便捷索引。此外，在搭建完平台层以后，可以为应用层的运行提供更多的技术支撑。

3.3大数据服务层

随着大数据技术在气象数据中的应用，大数据服务层也成为气象数据分析结构中的主要内容，其是主要是结合应用层的不同种类等信息，所提供的气象大数据服务。例如，在对站点监控和云平台监控这2个功能进行分析时，发现其是利用HBase的平台实时对其中的数据进行检索的，进而为气象部门提供气象业务服务。此外，在对数值预报和预报产品进行制作时，需要利用分布式的数据，对其中的数据信息进行处理，建立处理模型MapReduce，主要是实现对气象数据分布式地处理。

3.4用户层

由于气象大数据服务中的内容和用户是比较多的，主要有气象行业内部人员和相关行业人员（其他行业）等。气象行业中的内部人员在此基础上，可以通过气象行业内部网络，对其中的气象数据信息进行访问，为人们提供更好地气象大数据服务。此外，气象科研人员还可以应用大数据技术和互联网获取更多的权限数据，从而保证预报信息的准确性。

4大数据在气象数据分析中的应用效果

4.1防灾减灾

当前，气象数据中的类型繁多，其中的数据载体与云计算等内容也越来越丰富，需要对方案与分布式处理技术等大数据进行预测，实现对气象决策的准确服务，对其中的气象数据进行深层次探讨。防灾减灾作为气象部门中的主要内容，需要积极采取措施确保防御气象灾害的有效性，提高其服务价值。此外，将大数据技术有效地应用到气象服务工作中，不仅可以促进数据与数据挖掘技术的有效结合，还可以保证气象数据的准确性。同时，还可以将农业信息和气象信息进行整合，主要是实现对其中内容结构的有效调整，不断挖掘机场和航班历史气象的信息，不断增强航班预测的有效性，从而降低航班延误等问题的发生。

4.2预报预测

“预测”可以说是大数据的核心内容，技术人员在此基础上，可以利用大数据对以前的气象数据进行整合，预测未来气象服务发展的方向。在此过程中，社会大众对气象部门的要求也越来越高，为了确保预报预测的准确率，需要对气象数据资源进行整合，保证预测结果的准确性。在对天气预报的发展形势进行分析时，发现准确的预报天气现象主要有地点以及出现的强度，可以说其是当前的主要发展目标之一。在此过程中，还可以通过对大数据处理技术的应用，为气象服务提供更多的内容，创新格式，实现格式的统一性，保证功能数据资料信息的准确性。研究发现，如果将多个模式有效结合，然后进行平均后取得好的效果，会发现其远远高于单模式，并且其还可以弥补单模式中的预报误差。目前，多模式的有效结合，可以预报更加准确的天气预报，从而不断提高社会大众的满意度。

5结语

以往的气象数据分析方式已经不能满足人们发展的需要了，如果不提前对天气情况进行预测，会影响人们的生活。加强大数据技术与气象数据分析的有效结合，不仅可以实行信息的共享，还可以优化气象数据采集的流程，完善气象数据分析的方案，保证相关气象数据信息的有效性和准确性，从而更好地改善人们的生活质量。

参考文献

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