大数据技术在气象服务中的应用研究

2021-12-26王光辉

农村科学实验 2021年33期

关键词：气象部门气象精准

王光辉

（济南市济阳区气象局，山东济南 251400）

气象服务已经从以往单纯的天气预报功能，逐渐演化为多样化的数据分析和信息传递功能。要想最大程度地发挥气象服务工作的价值，推动气象服务工作转型，就必须要对相关数据实时专业化处理，进而提高气象服务质量。

1.气象服务工作的具体标准和要求

1.1 定向化要求

气象服务工作的发展，会逐步建立科学的定向化协调机制，依据不同行业、不同产业对于气象信息的相关需求，构造针对性、个性化的气象信息推送机制。通过相关数据的收集和应用，取得相关参数，进而对收集到的数据进行处理，实施定向化的信息推送，推动各个产业的健康发展。与此同时，在各类信息的调整和构造阶段中，还需要构造科学合理的应急机制，深入挖掘各类参数信息，进而发挥信息数据的应用价值。

1.2 主动信息提供要求

随着科学技术的飞速发展，气象服务工作模式也发生着翻天覆地的变化，其从以往的被动式信息提供方式逐渐转变为主动式信息的提供方式。尤其是当下大数据技术、云计算平台的应用，能够全方位收集气象数据信息，这对于一些特殊产业来说有着重要意义。气象服务工作在信息数据的推送方面变得更加具有主动性，其能够提前预示相关数据，甚至可以和当地的通信系统相关联，针对恶劣气候能够在第一时间采用信息传递的模式告知每一位用户，全方位实现了对所有气象数据的针对性传递，有效地降低了因为气候变化等带来的负面影响。

1.3 个性化服务要求

气象服务工作的发展必然要建立个性化的服务需求，具体来说，我们可以从几个层面着手。其一是针对独立性用户的信息数据推送，这类独立性用户更多是指向广大普通用户，他们对于气象服务的要求不高，甚至个别时候还觉得气象服务工作可有可无，关注价值不大。与此同时，针对这一类用户，如果能够及时主动的给予其全面优化细致的主动式推送服务，并且推动的信息可靠度较高，那么这类用户就会认为气象服务工作具备了更高的个性化特点，因此会潜移默化地逐步将精力放在气象服务的信息接收过程中，对于气象服务的依赖度也越来越大。其二是针对气象服务需求较高的用户推送。通过建立个性化的传送机制，相对于普通用户来说优质度更高，吸引度更高，所以也能较大程度的满足对气象服务需求较高的用户。

2.大数据技术在气象服务中的应用意义

2.1 为相关行业、产业提供精准服务

在大数据技术的支持下，气象服务可以构建智能化的信息采集系统，推动气象观测站、高空探测站等高效运行，并收集庞大精准的数据。如当前的GRAPES、EWIPS 和智慧气象等平台，就是依托于大数据技术，转变了数据信息获取的速度和质量，这也为相关行业、产业等提供了更加精准、个性化的气象服务，并衍生了更多服务产品。例如，个别省市的气象服务工作站和保险行业展开合作，推出了农业天气指数保险产品，不仅贴合了当地农业发展实际需求，还能够提升农业产业发展中承载灾害性天气的能力。通过丰富适配性天气指数保险险种，结合当地特色农产品种类，依托于大数据技术来设定科学的天气指数阈值，厘定合理的保险费率，进而切实有效地保障了广大农户的农业生产利益，为其经济承受能力提供了保障，促进了当地“气象+保险”协同发展。

2.2 有助于提前预防灾害性天气

气象部门的工作核心内容就是提前开展灾害性天气的预警，以能够帮助广大群众做好相关预防措施。基于大数据时代下，气象数据的收集更加精准高效，对于预防灾害性天气方面有着重要的应用价值，其不仅能够为灾害性天气提供精准的数据分析，还能够从中探索出信息规律，分析出风险发生概率，帮助人们预防气象自然灾害。例如，大数据技术可以对某个地区历史上所发生的所有气象灾害数据进行统计，形成数据库，同时结合该地区动态化的气候变化规律，从植被覆盖情况、地势地貌等方面有效地推测出，该地区在不同季节、时间段下，可能会发生怎样的气象自然灾害，以及具体的气象灾害程度大小等等，由此在政府部门的指导之下，广大群众能及时采取有效预防措施，将气象灾害带来的负面影响降到最低，维护了社会和谐稳定。

3.大数据技术和气象服务工作的结合途径

3.1 信息传递方面

大数据技术的应用优势主要体现在高效的信息传递速度以及信息处理精度等方面，所以新时代背景下，气象服务工作必须要依托于这类信息的处理，充分发挥大数据技术的应用优势，借助大数据技术不断收集更多的气象数据，并从中深入分析，获得更有价值的气象结果。具体来说，大数据技术的应用一方面能够将用户层精准分类，针对不同用户对气象服务工作的现实需求，有针对性地推送气象信息。另一方面，气象部门还可以对相关信息数据进行协调和整理，建立专业化工作机制，构建出科学合理的气象预防方案，并指导广大群众应对气象灾害。

3.2 网络层级建设方面

大数据技术的广泛应用，不仅要实现对软件层面的建设，还要能够加大硬件设施方面的投入力度，为信息的收集和使用提供一个交互平台，由此更好地满足工作需求。依托于大数据技术思想，气象部门应加大资金投入力度，不断引入先进的硬件设备，并构建线上线下一体化的系统协同发展关系，全方位、多层次的分析使整个气象服务系统能够顺利高效运行，能够为其日后的发展奠定扎实基础。充分考虑各类气象监测装置和参数的合理构建和调整，结合大数据技术需要的机制要求，对于不同设备在不同阶段的使用过程中，要最大限度发挥其精准性，由此借助大数据技术对相关数据直接分析和整合，持续提升气象服务质量，推动气象服务工作的长足性进步。

3.3 数据取得支持

3.3.1 数据整合。数据整合的主要技术手段涵盖了海量历史数据、数据抽取工具、数据复制工具等等，由此能够实现对各项结构化、非结构化等数据的准确接入。我国气象局应用大数据技术目前已经积累了大量的数据，并以每年数百个TB的格式增加，数据类型包含了地面观测数据、卫星、雷达产品等观测数据。

3.3.2 数据存储。主要是指对气象各种数据按照统一的数据标准化格式展开长期的存储，而后依据实际需求对相关数据库进行分类，包含了分布式文件系统、分布式数据仓库、非关系型数据库、关系型数据库，由专业人员对数据库实施集中管理，由此能够满足数据的多样化，也能够降低存储成本。

3.3.3 数据计算。大数据技术的计算方式涵盖了查询计算、内存计算等等，计算的主要目的都是确保气象数据在不同阶段下的准确性，满足相关应用需求。如查询计算能够支持SQL的查询和分析，批量计算能够分析大批量数据中的离线数据，内存计算能够实现交互性数据分析，流计算能够实时处理气象数据。

3.3.4 数据分析。在以往的数据处理过程中，主要是采取传统的数据挖掘算法，探索气象数据规律，由此制定出一套优化分布式挖掘算法，以此来构建气象数据的计算模型，为气象服务工作提供支撑。而大数据技术的应用，能够高效简便的分析数据，构建模型，选择合理简便的建模算法。

4.大数据技术在气象服务工作中的具体应用策略

4.1 更新工作理念

气象部门工作人员必须要积极更新工作理念，实现大数据技术和气象服务工作思想方面的融合。一方面，气象部门工作人员应结合现实需求和社会发展实际，依据目前工作相关标准，构建专业化的气象服务工作方案，为后续的具体操作做好铺垫。另一方面，在各类机制的调整阶段，借助大数据技术构建有序的信息传递机制，充分掌握大数据技术的本质和作用，从工作思想着手建立专业的对接机制，进而展开培训，熟练全面的掌握大数据技术的应用方法。在现代化技术的应用方面，如果气象服务工作理念和具体的服务方案之间协调互补，那么就能够体现出气象服务工作的整体水平较高，气象部门人员应进一步完善改进，促使大数据技术能够为后续的技术研发、气象服务工作提供辅助。

4.2 服务农业产业

气象部门工作的开展其中最显著的特征就是气象数据具有动态化变化，我国各地气象部门几乎都有一套自己的气象数据采集系统和分析处理系统，为当地各行各业的发展提供便捷，也为人们提供气象预报服务。受到气象因素影响最大的行业当属农业行业，气象信息数据的精准性直接影响到农业行业的持续化发展。如果气象部门能够提供精准的信息数据，就能够有效地帮助广大农户提前做好合理措施预防气象灾害，将农作物的损害降到最低，为不良气候的侵袭争取更多时间。大数据技术应用于气象服务中，能够显著提升气象预报的精准性，实现对气象数据的全面分析，进而为农业生产活动提供更加优质可靠的气象服务。例如在某些省市中，气象服务中心已经研发了相关软件，利用电子设备自动监测和收集设施大棚内的温度、湿度、光照、土壤温度、土壤湿度等七个要素的数据，实时将相关数据变化上传到农业智慧气象服务智能云平台中，这样广大农户能够通过手机登录平台，随时随地地查看监测数据和临界报警信息。一旦相关数据达到临界值，平台就会向用户推送灾害预警信息，以及气象农业部门对农业生产活动提出的指导和建议。

4.3 制定精细化定向服务

除了重要的农业生产活动，气象服务工作还能为其他行业、领域及社会组织群体等提供数据信息，由于不同行业对于气象服务工作的需求不同，有些行业是关注降水量，有些行业是关注大气压变化，有些行业是关注空气湿度、温度，有些行业则是着重关注风向、风力等等。基于此，气象部门可以结合不同行业领域的现实需求，制定精细化的定向服务方案，借助大数据技术、云计算技术、物联网技术等等，为各行各业的高效健康发展奠定数据支撑，为各个领域的活动计划、安排等提供数据变化参考依据。例如，大数据技术和气象服务工作相结合，可以为政府部门提供专项决策，还可以为电力部门提供降水量、打雷等信息，为水利部门提供降水量信息，为交通运输部门提供降水量、风力等信息。

4.4 实现智慧服务平台的构建

气象服务工作应紧跟时代发展潮流，紧跟社会经济时代的发展步伐，积极引入先进的信息技术，由此实现气象服务工作的多样性、精准性，最大程度地发挥出大数据气象的重要服务功能，循序渐进地满足各行各业的现实需求。气象服务部门应依托于互联网技术，在大数据的支撑下构建智能化服务共享平台，打破信息壁垒，协同多个部门，科学合理地推出针对不同领域的特色气象服务板块。不同用户通过登录，能够及时了解相关数据信息，并实现网络资源共享。通过信息的反馈，还能够和专业人员交流互动，实现气象服务功能的最大化。

5.大数据技术在气象服务中的应用趋势

5.1 应用范围更广

气象数据是十分珍贵的数据和信息资源，其对于各个行业的影响力都很大，不仅涉及到交通部门、环保部门、农业部门、旅游部门，还关系到人们的出行生活。为此，气象部门应加强和其他各个单位部门之间的联动，应用大数据技术不断挖掘更加深层次的数据资源。例如，气象部门可以和保险部门合作，将天气数据和保险理赔数据相结合，开发天气险种，创造商业价值。又如，气象部门和电力部门合作，通过大数据技术的应用，预测导线覆冰厚度等，为当地的电网安全提供决策气象服务，降低电力部门的运行风险。

5.2 应用程度更深

目前虽然气象部门已经和其他一些单位部门展开合作，但是对于大数据技术的应用还不够成熟，对于相关数据挖掘碰撞的程度还不够深入。未来的发展中，气象部门应进一步开阔思路，挖掘更深程度的部门联动和数据融合。例如，气象部门和旅游部门的合作中，不仅可以每天播报常规的天气预报，还可以和景区的GIS、热力分布等数据进行深入挖掘，为景区设计个性化旅游路线提供数据参考。

5.3 应用更多元化

大数据技术应用于气象服务部门中，应尝试多元化的相加。一方面，当前的气象部门信息处理体系已经逐渐完善，相关工作人员对于气象数据的获取和分析已经了如指掌。另一方面，互联网具有开放性，针对气象数据的获取，大部分处于被动接受状态。所以，气象服务部门应全面了解外部行业信息，熟练应用大数据技术，并形成多元化的组合，为数据的挖掘和应用搭建更多平台。