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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。

　　怎样盘活数据资产？

　　随着数据量的猛增，使得海量数据成为了具有价值的资产，而如何能够高效的使用这些数据来进行应用就变得非常重要了。60多年来的历史气象数据；全国2万多个观测站、卫星、雷达监测的气象观测数据，包括降水、温度、风力风向、地面结冰等30余种要素，气象部门对这些数据进行短期、中期、长期的存储和分析，从而更好的服务用户。通过云平台的计算服务对信息进行分析，使得天气预报变得更加人性化。

　　气象大数据不仅可以让人们知道天气，更重要的是帮助企业从天气中减少损失或盈利。而国外的气象大数据应用已经比较成熟，英国的气象服务已经全部商业化，年产值达到2600亿美元，美国1600亿美元，日本100亿美元，而中国只有6亿美元，专业的气象数据服务在中国市场前景巨大。

　　编辑的话

　　天气预报是我们这些普通用户每天都接触的一项服务，而云计算和大数据技术作为近些年新兴的IT技术与天气预报进行更好的结合，从某种意义上来说其实也丰富了云端的应用，对于用户而言，感受云服务带来便捷的同时也在为大数据产业充当数据的提供者，这其实对于整个大数据和云计算行业来说是具有积极作用的。[返回频道首页]