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　　【PConline 杂谈】现在很多国外的天气预报都开始利用大数据技术进行改造，根据一些国外媒体报道称云计算模式带来的数据量能够对过去60年的820亿次天气情况进行识别和数据记录，然后与实时的天气情况进行对比和分析来预测出未来40天当中的天气情况。

年产生PB量级数据 从天气预报联想到的云

　　放眼国内的天气预报领域，近些年也开始利用云计算技术，让云端的数据来为天气预报进行服务，像阿里云就已经开始被国内的气象局进行应用，来挖掘气象大数据的深层价值。天气预报作为基础性的服务一直以来都需要满足广大用户最根本的需求，用户对于天气预报结果的准确性的关注粘性是非常高的，同时近些年我们也可以发现天气预报的内容和形式正在逐渐地丰富，用户已经不再简单地关注气温等数据了，湿度、穿衣指数、空气质量等等很多结果都开始被用户关注，这其实对于预报部门来说处理数据量的压力就变得非常大了。

　　每年新增气象数据为PB级

　　根据权威的调查数据显示，我国每年新增的气象数据已经达到了PB量级，存储和处理这些数据需要海量的计算资源。而按照目前云平台的规模来看，每天可以支持上百PB的数据处理。对于气象部门来说，在云平台上进行一些应用能够在很大程度上降低巨大资金量带来的压力，同时可以降低周期漫长的IT系统投入。

　　数值预报方法是直接积分大气方程组或其简化方程组，按所得结果对未来的气压场、温度场和风场作出预报。其中，天气图方法又分为四种：1. 经验外推法；2. 相似形势法；3. 统计资料法；4. 物理分析法。上述四种方法均会造成一定的误差。例如，第二种，相似形势法又称模式法，就是把一些相似的天气形势归纳成一定的模式，由于相似总是相对的；统计资料法是用历史资料进行统计，做出预报。