大数据时代的气象水文信息保障
如何进行水文气象数据采集和监测
如何进行水文气象数据采集和监测水文气象数据采集和监测是现代社会中非常重要的工作，它对于建设可持续发展和保护环境具有重要意义。
本文将从水文和气象两个方面探讨如何进行数据采集和监测。
一、水文数据采集和监测水文数据采集和监测主要涉及水资源的调查和分析，为水资源管理提供科学依据。
首先，我们需要建立水文监测站点，以收集各地的水文数据。
这些站点应该广泛分布于河流、湖泊和地下水水源地，以充分了解各地的水资源状况。
其次，水文监测需要收集多种水文参数，如水位、流量和水质等。
水位的监测可以通过水位计来实现，流量的监测则通过流速仪或者水位计和断面面积计算得出。
水质的监测可以通过水样采集和实验室分析，从而了解水体的化学组成和污染程度。
为了提高水文数据采集和监测的效率，现代技术也被广泛应用。
例如，遥感技术可以通过卫星和无人机获取水体表面的信息，包括水体温度、悬浮物浓度等。
自动化设备也能够实现连续的监测，提供更准确的数据。
二、气象数据采集和监测气象数据采集和监测主要关注天气和气候变化的情况，为气象学研究和气象预测提供支持。
首先，我们需要建立气象观测站点，以收集气象数据。
这些观测站点应该广泛分布于城市和农村，以充分了解各地的气象状况。
气象数据采集主要包括温度、湿度、风速和降水量等多种参数。
温度的监测可以通过温度计来实现，湿度的监测则可以通过湿度计完成。
风速的监测可以通过风速计来实现，而降水量的监测则可以通过雨量计来获取。
除了建立气象观测站点外，现代技术也被广泛应用于气象数据采集和监测。
例如，卫星和雷达技术可以实现对广大地区的气象监测，提供更广泛和全面的数据。
大数据和人工智能技术也能够对海量的气象数据进行分析和预测。
三、数据分析和利用水文气象数据采集和监测的最终目的是为了进行数据分析和利用，为决策提供科学依据。
通过对水文气象数据的分析，我们可以更好地了解水资源的分布和变化趋势，预测天气的变化，及时采取措施应对自然灾害。
数据分析和利用需要借助于计算机技术和数据处理软件。
智慧水利信息化系统
智慧水利信息化系统，一体式数据监管，解决水务管理难题所谓的智慧水利信息化系统，指的是通过云计算、大数据、物联网、移动终端、人工智能、水利、传感器等新兴技术的应用，利用现有数据，创造一个由智能环境来推动决策的一体式管理平台，促进水利规划、排水供水、气象预报等社会服务的智能化，提升水资源的利用效率，与水旱灾害的防御能力，改善水环境和水生态，保障水资源安全。
智慧水利信息化系统，在不同应用场景中具有对应的应用方案，比如：节水灌溉系统、智能供水系统、污水监控系统、泵房管理系统、水文监测系统、水库/水闸/水源监控系统等应用方案，涵盖水利水务监控、运维、管理、指挥、调度等多个环节。
应用原理(1)新信息通信技术的应用。
即信息传感及物联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等技术的应用;(2)多部门多源信息的监测与融合，包括气象、水文、农业、海洋、市政等部门应用数据，融合海、陆、空三方面监测信息，多元化掌握水利信息;(3)系统集成，集信息监测、远程控制、智能分析、预报示警、调度决策等功能于一体;主要功能数据整合按照应用场景的实际需求，对采集到的雨量、水位、风速、风向、CO2、气压、雨量、地下水、蒸发量、光照度、空气温湿度、土壤温湿度、PM2.5/PM10等水文气象数据，及泵站的工作状态、用电量、能耗、工作时长等数据，与关键节点的视频监控信息，进行统一的收集、传输、处理与分析，集中整合，为使用者提供详尽全面的数据，为实现不同部门、不同业务的管理工作，奠定基础;数据共享结合物联网云平台的账号管理功能，对部门人员进行分组管理，相同职责的人员拥有相同权限，分别对云平台进行管理、编辑、操作、只读等作业，逐步形成标准化、高质量的人员管理制度;数据处理按照水利数据分类目录，对数据进行自动存储并形成数据报表，实时与历史数据进行对比，长期存储，支持查询、分析、对比、导出、下载等。
监控画面也采用同样的仓储方式，便于事后追溯、回放视频。
大数据分析在环境监测中的作用是什么
大数据分析在环境监测中的作用是什么在当今时代，环境问题日益严峻，对人类的生存和发展构成了巨大的挑战。
为了更好地了解和保护我们的环境，环境监测技术不断发展和创新。
其中，大数据分析作为一种强大的工具，在环境监测中发挥着至关重要的作用。
首先，大数据分析能够实现对环境数据的全面收集和整合。
以往，环境监测往往局限于局部地区和特定的污染物，数据较为零散和孤立。
而现在，通过各种传感器、监测设备以及卫星遥感等技术手段，我们可以获取海量的环境数据，包括空气质量、水质、土壤状况、气候变化等多个方面。
大数据分析能够将这些来源广泛、类型多样的数据进行有效的整合，形成一个全面、系统的环境数据库。
这使得我们能够从更宏观的角度来审视环境状况，发现潜在的问题和趋势。
其次，大数据分析有助于提高环境监测的精度和准确性。
传统的监测方法可能存在一定的误差和局限性，而大数据分析可以通过对大量数据的挖掘和分析，去除异常值，降低误差影响。
例如，对于空气质量监测，通过对多个监测站点的数据进行综合分析，可以更准确地判断污染物的分布和传播规律，为制定更有针对性的治理措施提供依据。
同时，大数据分析还可以对监测设备的运行状态进行实时监控和评估，及时发现设备故障和数据偏差，保证监测数据的质量。
再者，大数据分析能够实现环境风险的预测和预警。
通过对历史环境数据的分析，结合气象、地理等相关信息，利用数据模型和算法，可以预测未来一段时间内环境状况的变化趋势，提前发现可能出现的环境风险。
比如，在暴雨来临前，通过分析流域内的水文数据和土壤饱和度等信息，可以预测可能发生的洪涝灾害和水质污染情况，及时发出预警，采取相应的防范措施，减少损失。
这种预测和预警功能对于保障公众的生命财产安全和生态环境的稳定具有重要意义。
另外，大数据分析有助于优化环境治理决策。
在面对复杂的环境问题时，决策者需要依靠充分的信息和科学的分析来制定合理的治理方案。
大数据分析可以为决策者提供全面、准确的环境数据和分析报告，帮助他们了解不同治理措施的效果和成本，评估各种方案的可行性和效益。
大数据技术在气象领域的应用
大数据技术在气象领域的应用随着科技的不断进步和发展，大数据技术已经广泛应用于各个领域，其中包括气象领域。
大数据技术的应用，使得气象预测和防灾减灾的能力得到了大幅提升。
在这篇文章中，我们将探讨大数据技术在气象领域中的应用。
一、大数据技术在气象数据收集和处理方面的应用气象数据的准确性、及时性和全面性对气象预测和防灾减灾至关重要。
大数据技术已经开始在气象数据收集和处理方面得到了广泛的应用。
例如，气象卫星、气象雷达、探空等的气象数据可以通过互联网实现实时监测和共享。
这些数据的集成和处理可以使用大数据技术来实现。
大数据技术可以将气象数据集成起来，通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术来分析数据，提取气象模式和趋势。
此外，气象数据的处理和展示也已经得到了大数据技术的广泛应用。
通过网格化处理和可视化展示，大数据技术可以生成高分辨率的天气预报和气候预测，帮助人们更好地理解气象数据，做出准确的决策。
二、大数据技术在气象预测和防灾减灾方面的应用气象预测和防灾减灾是大数据技术在气象领域中的关键应用。
通过大数据技术，我们可以对气象数据进行深入的分析和处理，预测未来天气变化的趋势，提供准确的气象预报。
这对于防灾减灾工作来说至关重要。
例如，在风、雨、雪等强气象灾害来临前，运用大数据技术分析气象数据并及时发布预警信息，可以让人们提前做好防御措施，减少灾害事故的发生。
三、大数据技术在气象应急管理中的应用在气象应急管理中，大数据技术也发挥着越来越重要的作用。
例如，在自然灾害发生后，使用大数据技术对灾区进行全面调查和监测，能够迅速掌握灾情和帮助地方政府做好救援和恢复工作。
另外，大数据技术也可以用于分析气象数据并预测未来气候变化，为气候变化应对和适应工作提供科学参考。
通过大数据技术，我们可以更好地理解气候变化的趋势和影响，提高应对气候变化的能力。
四、大数据技术在气象科研中的应用气象科研的目的是解释天气和气候的物理机制，并开发出新的预测方法。
推进气象水文现代化建设助力防汛救灾
推进气象水文现代化建设助力防汛救灾近年来，全球气候变化趋势明显，极端天气频发，引发了严重的洪涝灾害。
为了更好地应对洪涝灾害，推进气象水文现代化建设助力防汛救灾成为当今时代的迫切需求。
本文将从气象水文现代化建设的意义和作用、现代化建设的关键任务以及未来发展方向三个方面进行论述。
一、气象水文现代化建设的意义和作用气象水文现代化建设是指利用现代气象监测技术和水文观测仪器设备，实时、准确地获取气象和水文信息，运用先进的计算模型和信息处理技术，开展洪涝灾害风险评估和防灾预警预报，为防汛救灾工作提供重要支撑。
首先，气象水文现代化建设可以提高防汛预报的准确性。
通过建立全市场覆盖的气象和水文监测网络，可以及时掌握降雨、水位等关键信息，并通过先进的模型算法对数据进行分析和预测，准确预报洪涝灾害发生的时间、地点和程度，为防汛调度提供科学依据。
其次，气象水文现代化建设有助于加强灾害风险评估和防灾规划。
通过对历史洪水事件和气候变化的研究，可以建立洪水风险评估模型，分析洪水对人类生活和社会经济的影响，为灾害预防和减灾提供参考。
此外，现代化的水文观测设备还能够提供水质、流量等多维度的信息，为污水收集和处理、水资源管理等方面提供支持。
最后，气象水文现代化建设可以提高防汛救灾的响应速度和准确性。
通过信息化技术的应用，可以实现气象和水文监测数据的实时传输和共享，提供给相关部门和决策者，使他们能够更快地做出决策并采取有效的措施，减少洪涝灾害所造成的人员伤亡和财产损失。
二、现代化建设的关键任务要推进气象水文现代化建设，需要重点解决以下关键任务：1. 加强气象水文监测网络建设。
构建覆盖全国范围的气象和水文监测网络，引入先进的监测设备和技术，实现数据的全面、准确、实时采集。
2. 提升气象水文信息处理与预报能力。
加强人员培训和科研力量建设，研发应用先进的信息处理技术和预报模型，提高防洪预警和预报的准确性和可靠性。
3. 强化气象水文信息的应用与共享。
大数据在气象预报中的精确度提升
大数据在气象预报中的精确度提升气象预报对于我们的日常生活、农业生产、交通运输以及防灾减灾等方面都具有极其重要的意义。
随着科技的不断发展，大数据技术的应用为气象预报的精确度提升带来了前所未有的机遇。
过去，气象预报主要依赖于有限的气象观测数据和相对简单的数学模型。
然而，这种方法存在着诸多局限性。
观测站点的分布不够密集，导致某些地区的数据缺失；模型的复杂度有限，难以准确模拟大气的复杂变化。
这些因素都使得气象预报的精确度受到了一定的限制。
大数据技术的出现改变了这一局面。
首先，大数据能够整合海量的气象数据。
这些数据来源广泛，不仅包括传统的气象观测站数据，还涵盖了卫星遥感数据、雷达数据、飞机探测数据以及海洋浮标数据等。
通过整合这些多源数据，我们能够获得更全面、更精细的气象信息。
例如，卫星遥感数据可以提供大范围的气象观测，包括云层的分布、水汽含量等；雷达数据能够精确监测降水的强度和范围；海洋浮标数据则有助于了解海洋与大气之间的相互作用。
将这些不同来源的数据融合在一起，就能够构建出一个更加完整和准确的气象图像。
其次，大数据技术使得数据的处理和分析能力得到了极大的提升。
传统的数据处理方法在面对海量数据时往往力不从心，而大数据技术中的分布式计算和并行处理等手段能够快速地处理和分析大规模的数据。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，我们可以发现隐藏在其中的气象规律和模式。
同时，大数据还为气象预报模型的改进提供了有力支持。
基于大量的历史数据和实时数据，我们可以对预报模型进行优化和校准，使其更能准确地反映大气的实际变化情况。
而且，利用机器学习和深度学习等技术，模型能够自动学习和识别气象数据中的复杂特征和模式，从而提高预报的准确性。
为了更好地利用大数据提升气象预报的精确度，数据的质量控制至关重要。
由于数据来源多样，数据的准确性和一致性可能存在问题。
因此，需要建立严格的数据质量评估和控制体系，对数据进行筛选、清洗和校准，以确保数据的可靠性。
如何利用大数据技术提高防汛预警效率
如何利用大数据技术提高防汛预警效率在当今数字化时代，大数据技术正以惊人的速度改变着各个领域，防汛工作也不例外。
随着气候变化的影响日益显著，极端天气事件频繁发生，提高防汛预警效率变得至关重要。
大数据技术为我们提供了更强大的工具和手段，能够更精准、更及时地预测和应对洪涝灾害，保障人民生命财产安全。
大数据技术在防汛预警中的应用，首先体现在数据的收集和整合方面。
过去，防汛数据往往来自有限的几个渠道，如气象站、水文站等，数据量相对较少且不够全面。
而如今，通过物联网技术，我们可以从各种传感器、监测设备中获取海量的数据，包括降雨量、河流水位、土壤湿度、风速风向等。
此外，还可以整合地理信息系统（GIS）数据、卫星遥感数据、社交媒体数据等多源数据，从而形成一个更全面、更立体的防汛数据资源库。
有了丰富的数据，接下来就是数据的处理和分析。
传统的数据分析方法在面对如此庞大的数据量时往往力不从心，而大数据技术中的数据挖掘、机器学习等算法则能够发挥巨大的作用。
通过这些技术，可以从海量的数据中快速提取出有价值的信息和规律，例如发现降雨量与河流水位之间的复杂关系，预测洪水的发生时间和规模。
同时，还可以利用实时数据进行动态分析，及时调整预警模型，提高预警的准确性。
在数据处理和分析的基础上，建立精准的预警模型是提高防汛预警效率的关键。
利用大数据技术，可以构建基于深度学习的预警模型，这些模型能够自动学习数据中的特征和模式，从而更准确地预测洪水的发展趋势。
例如，卷积神经网络（CNN）可以用于处理图像数据，如卫星遥感图像，识别出可能发生洪涝的区域；循环神经网络（RNN）则适用于处理时间序列数据，如河流水位的变化，预测未来的水位情况。
为了将预警信息及时传递给相关人员，高效的信息发布系统也是必不可少的。
大数据技术可以实现对预警信息的个性化推送，根据不同地区、不同人群的需求，提供定制化的预警服务。
例如，对于居住在易受灾地区的居民，可以通过手机短信、APP 推送等方式发送紧急预警信息；对于防汛指挥部门，可以提供详细的数据分析报告和决策支持。
水文水情信息大数据处理现状及策略
水文水情信息大数据处理现状及策略钟 原（山东省第七地质矿产勘查院，山东 临沂 ２７６０００）摘 要：随着水文行业现代化技术、设备等不断的完善和改进，逐渐形成了集水位、流量以及降水等于一体的水文监测系统，为水文水情信息大数据化的实现打下基础。
本文主要对水文水情信息以及与大数据处理之间的关系进行概述，指出当前水文水情信息大数据处理的现状，并结合水文水情信息大数据处理存在的问题提出对应的策略，希望为水文相关工作提供理论依据。
关键词：水文水情信息；大数据处理；策略中图分类号：Ｐ３３２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－５０６５（２０２１）０１－０１７４－２Big data processing status and strategy of hydrological informationZHONG Yuan（Ｔｈｅ ７ｔｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｌｏｇｙ ＆ Ｍｉｎｅｒａｌ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｌｉｎｙｉ ２７６０００，Ｃｈｉｎａ）Abstract: Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ， ａ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｗａｔｅｒ ｌｅｖｅｌ， ｆｌｏｗ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｈａｓ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｆｏｒｍｅｄ， ｗｈｉｃｈ ｌａｙｓ ａ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｍａｉｎｌｙ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｐｏｉｎｔｓ ｏｕｔ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ａｎｄ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｉｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｈｏｐｉｎｇ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｌａｔｅｄ ｗｏｒｋ．Keywords: ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ； ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ； ｓｔｒａｔｅｇｙ伴随着大数据时代的到来，为各行业的发展创造了有利的空间。
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大数据时代的气象水文信息保障
孙子兵法中讲到“知己知彼，百战不殆；知天知地，胜乃可全。
”可见气象水文信息对于军事领域和国民经济领域都具有非常重要的作用，随着气象水文信息需求和技术的发展，气象水文信息保障也不仅满足于天气预报，而扩展到现有的气候预测、气候可行性论证、公共气象服务、专业专项气象服务、气象防灾减灾等，大数据时代到来，又将给气象水文信息保障带来巨大的变化。
一、气象水文信息的大数据特征气象水文信息保障离不开气象水文数据，包括对气象、水文、天文、潮汐、空间天气等观测数据以及加工处理后得到的产品数据，且是海量数据，如美国国家气象频道每天要处理20 兆兆字节的数据，这里包括有关风、雨、雪、冰雹、龙卷风、温度、气压、湿度、地震、飓风、闪电等的相关数据。
目前我国每年新增的气象数据就达到PB量级，较上世纪90年代增长了数千倍，并仍在快速增长中。
气象水文保障对气象水文信息的时效性要求高，比如天气预报粒度从天缩短到小时，特别是发生自然灾害时时效要求更严苛。
大气运动的随机性，导致各气象水文要素无时无刻不在变化中，气象水文信息是动态变化的。
大气运动的规律性，可以利用历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。
最早得到应用天气象预报就是利用了气象信息的规律性。
二、大数据技术在气象水文信息保障中的应用（一）数据挖掘技术
数据挖掘技术在从大量数据中提取特征与规则方面具有很大的优势，能够自动发现以前未知的模式，自动预测未来趋势和行为。
由于气象水文数据的数据量巨大，数据本身又具有模糊性和不确定性等因素，因此将数据挖掘技术应用于气象水文数据分析和气象水文预报决策中，利用数据挖掘技术的归纳能力，利用机器学习和数据挖掘算法，可以自动地从大量数据中发现有用的模式，具有一定的现实意义。
在气象水文信息保障中数据挖掘过程由数据准备、挖掘、表述及分析 3 个主要的阶段组成。
数据准备阶段就是从历史数据和当前的操作数据中提取数据并集成，同时对数据进行数据消脏、数据选择和格式转换等预处理，为数据挖掘做准备。
挖掘阶段就是综合利用分类、序列分析、关联规则等各种数据挖掘方法，分析经过预处理的数据，发现事件之间的时间和空间关系，从中提取有关特征和规则。
上述过程需要不断地反复和评估，以得到一个较为理想的气象水文预报模型。
表述就是将数据挖掘所获得的特征和规则以便于理解和观察的方式反映给系统。
分析就是对数据挖掘所提取的异常模式或正常轮廓进行评价，
如果它能够有效地反映入侵情况，就说明它是成功的，否则，就可以重复执行上述过程，直到满意为止。
（二）云计算技术将各类计算资源融合在一个大资源池中，资源池被云计算平台管理之后，动态地在上面创立一个虚拟化资源池，使它成为新的气象水文数据处理中心。
各级气象水文部门只需向云计算管理平台发送指令就可以动态添加新的资源或取走资源。
1.数值运算由于云计算具有强大的运算能力，这为气象水文数据运
算提供了平台。
云计算创造虚拟数据中心使得其能够把内存、I/O 设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个气象水文网络提供服务。
通过云计算技术，从气象水文中心到一般台站，都能达到同“超级计算机”一样的数据计算能力，在短时间内处理数以千计的甚至万亿计的数据，快速获取各种气象水文信息，同时还可以根据用户的需求迅速加工成所需的数据，实现预报服务产品的本地化。
2. 数据存储
把气象水文数据放在Web网上,查找访问存储系统，而不需要在本地设计和建设存储系统。
云计算存储可以较好地平衡服务器的资源存储负载，在各种数据中心间快速地转移数据，确保数据是在距离用户最近的存储器上，这样的服务可以使得气象水文数据快速而准确地转移到所需的位置上，提高了用户的使用效率。
三、国内外应用实例
国外的气象大数据应用已经比较成熟，世界各国的公司都将气象分析加入他们的经营战略当中，并期待利用大自然获得更大收益。
比如默克公司提前10个月掌握了美国地区2013年5月份的气象信息，并预测温暖的空气将带来花粉等过敏因素，默克公司加大了过敏药的宣传和供应，由此带来数百万美元的额外销售额。
Sears 零售公司通过危机指挥中心的监控设备对全国天气进行关注，以保证各种必需品库存充足。
保险公司EMC®过分析冰雹灾害发生的历史记录，避免不必要的或者欺诈索赔。
位于堪萨斯州的西星能源公司安排公司的电工随时关注美国其他各州的恶劣天气状况，以便在危机状况时给予帮助。
今年5月中国XX局公共气象服务中心与阿里云达成战略合作，共同挖掘气象大数据的深层价值，计划深度挖掘利用的数据包括：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、太阳辐射、酸雨、空气能见度等30 余种要素；短期、中期、长期的精细化气象预报数据品；通过国际交换获取的全球气象观测、预报数据。
四、结束语气象水文信息对于军事领域和国民经济领域都具有非常重要的作用，随着气象水文信息需求和技术的发展，气象水文信息保障的内容也在不断发展中，大数据时代到来，必将给气象水文信息保障带来巨大的变化。
本文只是对气象水文信息的大数据特征、应用大数据技术处理气象水文信息和国内外应用情况进行了粗浅的讨论。