信息技术与大数据在气象工作中的作用

2023-02-22任宏

科学与信息化 2023年3期

任宏

河南省气象探测数据中心河南郑州 450003

引言

气象数据和信息并非是一成不变的，而是会随着突发情况和时间不断发生改变。因此，气象工作的相关部门就需要通过信息技术与大数据的应用进行详细的数据与信息分析，充分利用数据内容对有价值的信息进行挖掘，不断提高气象工作的整体水平，使得气象服务提供的信息更加准确，为民众生活和行业发展提供较为稳定的保障。气象数据的构成主要包括了天气和气候的变化分析，两者统称为气象数据。要想形成精准的数据测量，就需要强化数据的收集和分析能力，确保能够达到预期的预测效果，而信息技术和大数据的应用就能够为这一点提供强有力的支撑。

1 气象工作的需求与标准

1.1 对定向化方面的需求

气象工作在不断进步发展的过程中，会逐渐走向建立起科学定向化协调机制的道路，根据不同行业与产业对气象信息与气象服务工作的实际需求，建立起具有针对性、个性化的气象信息推送及气象服务工作。同时，收集不同用户的需求数据结合气象数据的相关参数，对气象数据进行处理与应用，以此为各个行业的顺利稳定发展提供有效的保障。此外，在对各种类型信息的构造与调整过程中，气象服务工作的相关部门还需要及时建立起科学合理的应急机制，对不同类型的参数数据进行深入的发掘，进而充分发挥出气象信息及相关数据的应用价值。

1.2 对信息主动性的需求

随着我国科学技术的更新迭代，气象工作的方法与模式都在发生着巨大的变化，逐渐由以往被动的信息提供模式向主动提供信息的模式转换。尤其是在信息技术广泛应用的背景下，云计算平台、大数据等技术的应用已经能够对气象数据信息进行全方面的收集，这对许多与气象条件相关的产业具有十分重要的意义。气象工作的信息数据能够采用主动提供的模式进行推送，可以提前对相关数据进行于是，甚至能够与用户的通信系统进行联系，针对特殊的气象情况能够第一时间借助信息传递平台将数据共享，全方位实现气象数据与信息的针对性提供，有效削弱相关产业因为气象条件出现的负面影响[1]。

1.3 对个性化服务的需求

气象工作的进步与创新需要建立在个性化服务功能完善的前提下，具体能够从以下几个角度来看、首先，是针对独立性用户开展的气象信息推送服务工作。这种类型的独立性用户，主要就是指广大的普通用户，这些用户对于气象信息数据的实际需求不高，甚至还有部分用户认为气象服务工作可有可无，因此关注价值较低。而针对这类用户，若是能够提供细致主动的推送式服务，并且在数据可靠性方面做到较高，就可以被认为是气象工作已经具备了更加个性化的发展。在潜移默化中，这类用户就会逐渐将更多的精力放在接收气象数据信息中，对于气象服务工作与气象数据信息推动工作的依赖性也会也来越强。其次，就是对气象数据信息需求较全面、要求较高的用户。这类用户通常是以组织或是行业为单位，气象工作的相关部门要想建立起更加个性化的机制，就需要加大优化力度，将数据信息的质量提到更高。通过这样的方式，能够提升气象工作的吸引度，最大限度地满足对气象工作需求更高的用户[2]。

2 信息技术与大数据对气象工作的影响

2.1 数据的存储和应用

气象工作中，相关数据的存储与使用问题主要集中在两个方面。其一，是数据量较大的情况。数据量较大时，会在存储过程中极易出现空间不足的情况，因此需要建立起具有更大容量的数据库，才能够为数据的存储与传输提供稳定性的保障。其二，是数据读取速度方面的问题。气象工作涉及的相关数据需要确保能够做到实时更新，因此相关工作部门就需要对相关信息获取与使用进行统筹规划，确保气象数据能够被及时分析处理。而在信息技术与大数据的应用下，能够构建起数据中心处理平台和处理机构，做到对气象数据的集中高效处理，同时还能够提高数据传输的速度，最大限度地满足气象工作的需求[3]。

2.2 信息的挖掘与处理

信息挖掘主要是指对气象数据与信息进行分析处理，并结合实际情况对未来的气象条件进行预测。在开展信息挖掘与处理工作时，需要对后续的气象分析提供新的思路，而信息技术与大数据就能够很好地做到这一点。在大数据的基础上使用信息技术，能够通过分析数据之间的联系，对未来的数据进行综合预测，并通过信息之间的关联性将未来与当下相结合，以此提高气象工作对未来信息的预测能力。信息挖掘需要将统计学原理作为基础，利用数据间的联系对信息进行深入的分析，发掘信息数据的内在价值。但是传统的统计学已经无法满足现代气象信息处理工作的需求，变量个体与独立变数的出现使得假设预测方式已经无法顺利准确的进行。而基于信息技术的数据分析法能够通过信息网络不断进行延伸，通过网络连接和高维建模的方式，使得信息挖掘与处理更具有科技性。在信息技术与大数据的应用下，现今的信息挖掘种类更加多样，涉及的范围也愈发广泛，大量信息间的关联性使得信息数据更具备连续性。同时，气象信息的分析工作也逐渐与商业相结合，在一组数据中能够挖掘出九百多种有效数据。综合而言，信息技术与大数据对气象工作的数据监测部分产生了重要的影响[4]。

2.3 数据与信息的发布

数据和信息发布工作是气象工作中十分重要的组成部分，而这项工作不仅需要迅速且熟练，还需要具备较好的互动性。在碎片化信息时代的背景下，气象数据与信息很容易被忽视，在庞大复杂的数据与信息中获得用户的关注，已经逐渐成为气象数据与信息发布工作的重要发展方向。借助信息技术与大数据能够建立起用户的个性化气象信息，优化气象数据与信息发布工作中存在的问题，满足客制化、定制化以及个性化的需求。同时，能够创新气象数据与信息推动的思路，对用户的喜好进行收集，并以此为依据为用户定制推送内容。例如，可以通过视频分享功能、图片浏览功能进行动态的气象数据与信息展示。此外，还可以利用信息技术实现时间与空间的定位，为用户提供更加准确的信息内容，优化用户的使用体验。气象工作通过信息网络，针对不同区域的数据展示不同的气象情况，为用户提供参考，完善气象工作的相关机制[5]。

3 信息技术与大数据在气象工作中的作用

3.1 优化数据挖掘技术的应用

在数值天气预报系统构建至今，气象工作已经在我国发展了进两百年，在这长期的气象工作中，已经逐渐形成了较为固定的气象工作内容，而在网络信息技术普及后也出现了半网络化的气象工作。通过对气象工作的观察可以发现，气象工作在面向用户方面严重缺乏有效的反馈机制，也就是我国的气象工作很难及时对用户的需求和反馈信息进行收集，这就导致我国传统的气象工作难以做到正确的定位自身，必然也无法将用户的实际需求作为依托对气象工作进行调整。信息技术的广泛使用和大数据时代的到来，使得气象工作能够将用户的体验和需求做到精准化和窒息话。基于大数据技术的气象工作，能够为用户提供更加多元化、多样化的服务模式，同时还能够完善相关的服务项目和功能板块，以此满足用户的实际需求。信息技术对大数据资源的挖掘，能够通过对数据库中数据的对比分析，为用户提供更加高级的气象服务工作，同时在气象数据的分析工作中，通过对气象数据如预编程信号、不完整数据等内容的处理，经过气象学家的详细分析，获取更加准确全面的气象相关数据。以采矿作业为例，传统模式下的气象工作能够为采矿作业工作提供较为精准的气象服务。但由于气象环境通常较为复杂，而气象报告却无法及时对气象变化进行呈现，因此许多产业的需求难以得到满足。与信息技术与大数据技术相结合的话，能够通过半结构化数据处理技术，对复杂的气象情况进行更加敏感的分析。在应用层面，数据挖掘技术还能够为气象工作提供更加科学精准的数据，同时不断对气象工作需求的数据库进行丰富完善。大数据技术通过收集相关数据，并进行高效的对比分析，能够更加准确地推送气象信息，为气象学家提供格式较为容易的气象数据，方便气象学家能够在短时间内对气象的变化情况与趋势进行分析。

3.2 强化云端气候平台的应用

云端气候是指对气候数据进行存储的网络存储单元，既能够满足气象工作中信息数据的存储需求，还能是用来对气候信息数据进行处理的网络处理单元。云端气候通过收集气象的相关数据，将其转移到云端进行存储管理，以此表面气象数据信息的遗失。同时，将气象数据在云端存储还能够削弱数据处理工作对云计算的影响。此外，建立气候远端的预警标准，还能够在气象情况发生异常时进行预警，云端计算技术若是分析出气象数据的形势，就能够在达到气象灾害标准时，借助互联网信息技术或是卫星输出预警信号。卫星还能够对灾难地的实际情况进行检测，通过卫星系统的检测，灾难预警的区域能够第一时间制定出组价的灾难应对方案。而云端大数据是应用云计算技术的前提，只有信息技术构建起云端大数据系统才能够进行语段计算，远端气象数据库的而建立不仅能够对云端气象数据进行存储管理，还能够设立气象事故处理功能和气象事故预警功能，以此辅助气象工作的顺利开展。

3.3 促进气象服务工作的发展

信息技术和大数据的使用已经逐渐成为当代行业发展的重要趋势，其能够对行业促进服务质量工作提供加大的辅助力量。气象工作中就包含了大量的服务类工作，在发展过程中也会越来越依赖信息技术和大数据，这也是气象信息发布准确性提升的关键，更是气象工作在服务板块制定优化发展策略的基础。气象工作中对信息技术与大数据的应用不仅仅能够对未来气象情况进行更加精准的预测，还能够为行业的地域提供气候灾难的预警服务，这些都将直接与行业发展和用户的健康生活挂钩。例如，在气象灾害发生时，相关信息系统能够及时结合灾害地区环境以及途径地区信息，联合相关的地理信息系统及空间分析功能，对气象灾害造成的结果进行预测分析。随着近些年我国气象工作中信息技术与大数据的应用和普及，大数据收集工作也在不断优化进步。在气象数据的采集方面，使用了高速气候采集设备，为气象工作提供了实时更新的精准数据。同时，大数据与信息技术在提供数据支撑的过程中，因为拓展了更多气象工作的服务项目，如减灾、能源、防灾以及农业生产等方面，通过大数据的云端计算，结合相关数据就能够对这些情况进行详细分析，以此为相关行业的发展提供保障。