大数据分析在气象部门中的应用探索
气象大数据分析及应用研究
气象大数据分析及应用研究随着气候变化的日趋严重和频繁，对气象数据的需求量越来越大。
气象大数据的分析和应用研究成为了一个备受关注的领域。
通过对气象大数据的深入分析和应用，我们可以更好地了解天气变化的规律，预测天气趋势以及提供有效的应对措施。
在本文中，我们将探讨气象大数据分析及应用的重要性以及一些实际应用案例。
首先，气象大数据分析是指通过运用数据科学和统计学的方法，对气象数据进行深入研究和分析。
这些数据包括气温、降水、风速等多个气象要素，可以覆盖全球各地区的不同时间段。
通过对这些数据进行分析，我们可以发现一些隐藏的规律和趋势，对天气变化进行预测，并为决策者提供重要的参考依据。
其次，气象大数据的应用在多个领域中起到了重要作用。
在农业领域，农民可以根据气象数据来安排种植计划、施肥和灌溉，以提高农作物的产量和质量。
在能源行业，电力公司可以根据天气预测，合理调整发电计划，以确保电力供应的稳定性。
在城市规划领域，政府可以利用气象数据来预测城市气候变化，并制定相应的防灾减灾措施。
此外，气象大数据还可以应用在交通、航空、环境保护等多个领域中，为相关行业提供决策支持和风险评估。
在实际应用中，气象大数据的分析和处理往往需要借助数据科学和机器学习的技术。
通过分析历史气象数据，我们可以建立模型来预测未来的气象变化。
同时，大数据技术的应用可以加快数据处理的速度，提高数据的精确性，为决策者提供更准确的预测结果。
此外，还可以通过数据可视化的方式将复杂的数据呈现出来，帮助决策者更好地理解和利用这些数据。
举一个实际的应用案例来说明气象大数据的重要性。
在日本，由于台风带来的破坏性影响越来越大，政府决定利用气象大数据来进行灾害预防和减灾工作。
他们通过分析历史台风的路径和强度数据，建立了台风移动模型和强度预测模型。
这些模型可以提前几天预测台风的路径和强度，帮助政府和民众做好防范措施。
该项目的成功应用，使得日本在台风期间的准备工作更加有针对性和高效性。
大数据在气象服务中的应用与分析
大数据在气象服务中的应用与分析摘要：随着大数据时代的悄然来临，各行各业对气象信息的需求越来越大，气象服务领域也不例外。
对于气象部门而言，气象大数据的应用能够提供多种气象服务，包括科研服务、气象部门内部业务服务以及气象公共服务等等。
在大数据时代下，气象服务既面临着机遇，又面临着挑战。
如何在大数据时代背景下，做好气象服务是一项值得深入分析的问题。
本文通过对大数据的概况及特征进行了介绍，分析了大数据时代背景下的气象服务现状，并结合气象大数据的特征，对大数据在气象服务中的应用进行了深入分析，仅供参考。
关键词：大数据；气象服务；应用1.大数据的概况及特征大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜素、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”大数据通常包括4个特征。
即第一，是数据体量巨大。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三是价值密度低。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用的数据可能仅有一二秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
四是处理速度快。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著的特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2021年，全球数据的使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
1.气象大数据特征分析气象行业累积海量的数据，数据体量目前已超过10PB，具备大数据的海量特征（Volume）；气象及气象敏感行业的数据种类繁多，具有大数据的多样性（Varity）；气象数据采集过程从逐天逐时甚至逐秒发生，具备大数据的更新的高速性（Velocity）；在气象防灾减灾救灾领域，气象数据价值往往随着预警效用随时间呈断崖式下跌，必须第一时间实现“气象+”影响的价值性（Value）挖掘，需要发展融合应用技术。
大数据技术在气象学中的应用
大数据技术在气象学中的应用近年来，随着互联网和移动智能设备的普及，我们的生活逐渐数字化。
而伴随数字化的进程，大数据技术在各行各业中的应用也变得越来越广泛。
其中，气象学是大数据技术应用的领域之一。
本文将重点探讨大数据技术在气象学中的应用。
1. 数据采集技术在气象学中，数据采集是非常重要的一步。
大气环境中的数据非常庞大，需要在各种环境下进行收集。
以往的气象数据采集多采用人工观测，效率低下，且准确性不高。
但是，随着大数据技术的不断发展，现在已经可以通过各种传感器、遥感卫星等方式进行更加精确的数据采集。
在实时气象监测方面，露天气象站会收集到大量的关于空气温度、湿度、大气压力、风速和风向、降雨量等信息数据。
以往，数量庞大的数据需要专业工作人员进行处理，并存放在指定的存储设备中。
然而，大数据处理技术可以帮助气象数据处理员更快速地处理大量的数据量。
通过采用高效的大数据采集、处理和分析技术，气象学家现在能够更加准确地描述大气环境并分析天气趋势。
2. 预测技术气象预报是一项非常复杂的任务，因为天气现象具有较高的不确定性。
但是，大数据技术可以通过对历史气象数据和实时数据的分析，更好地预测天气趋势。
气象学家通过大数据处理技术可以建立更加准确的模型，实现精准的气象预测，还可以提供高分辨率的天气预报动态图像。
与此同时，人工智能技术的应用，例如机器学习，也可以帮助改进气象预测的准确性。
3. 气象应急响应天气灾害对人们日常生活和生产经济带来严重损失。
因此，在气象应急响应方面，大数据技术也发挥着越来越重要的作用。
气象应急响应需要进行实时监测和有效预测。
利用大数据技术，气象学家可以进行远程监控，并快速响应气象灾害。
例如，在即将到来的台风、暴雨、雪灾和干旱等自然灾害情况下，通过大数据技术可以实时监测气象数据，及时制定应急计划和采取有效的行动。
这使得在紧急情况下，能够更快地提供救援行动并救助灾民。
4. 气象数据分析大数据技术不仅可以帮助气象学家更好地进行气象预测，还可以帮助分析气象数据，确定气象变化趋势及其对人类生活和天然环境的影响。
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。
大数据分析在天气预报领域的应用
大数据分析在天气预报领域的应用近年来，大数据技术的应用范围越来越广泛，并且产生了越来越多的创新性应用。
在天气预报领域，大数据分析技术也被广泛应用，为气象工作者提供了新的思路和方向。
下面，我们将探讨大数据分析在天气预报领域的应用，以及它为我们日常生活带来的影响。
一、大数据分析在气象领域的应用在气象领域，大数据分析可以帮助我们更准确地预测天气变化。
它通过获取大量的气象数据，并利用机器学习、人工智能等技术进行分析，从而得出更精准的天气预报结果。
首先，大数据分析可以用于对气象数据进行分析。
气象数据不仅包括温度、气压、湿度等基本气象数据，还包括大气污染指数、风速、降雨量等方面的数据。
这些数据可以通过气象探测器、卫星等设备进行采集，并储存在大数据平台上。
大数据分析可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和趋势，并从这些规律中提取出有用的信息。
其次，大数据分析可以用于数值预报模型的优化。
数值预报模型是气象预报的核心，它根据当前气象状况、历史气象数据和未来天气预测需求等因素，对未来数天的天气进行预报。
大数据分析可以通过对历史天气数据进行分析，发现出不同地区的气象特征和影响因素，从而帮助气象工作者改进数值预报模型，提高气象预报的准确性。
最后，大数据分析还可以用于天气预警的发出。
在一些极端气候情况下，如暴雨、台风、大雪等，天气预警的及时发出十分关键。
通过分析气象数据、人口密度、交通等因素，大数据分析可以帮助气象工作者更准确地判断可能受灾区域，并及时发出预警信息，使民众做好应急准备。
二、大数据分析给我们生活带来的影响大数据分析在气象领域的应用，让我们对天气预报有了更准确的认识，也体现了信息技术对气象科学发展的推动。
除了气象领域，大数据分析还可以为我们的生活带来许多其他方面的影响。
首先，大数据分析可以帮助我们更好地了解自己。
通过采集和分析个人健康数据，大数据技术可以提供给我们更准确的健康评估结果，进而帮助我们更健康地生活。
与此类似，大数据分析还可以帮助我们更好地管理我们的财务状况、购物习惯、娱乐活动等方面。
大数据技术在气象预报中的应用
大数据技术在气象预报中的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术已经成为各行各业必不可少的一部分，它的应用范围越来越广泛，气象预报也不例外。
大数据技术在气象预报中的应用，极大地提高了气象预报的准确性和可靠性，大大提高了人们对天气的认识和对天气变化的应对能力。
一、气象数据的采集、处理和分析在气象预报的工作中，采集、处理和分析气象数据是最重要的一环。
而大数据技术，正是实现这一环节的关键工具。
通过大数据技术，可以采集更加准确、丰富的气象数据，通过对这些数据的处理和分析，可以提高气象预报的准确性和可靠性。
以中国气象局为例，中国气象局通过海陆空气候观测网络、风廓线探测雷达、卫星遥感和探空仪等多种手段，获取了大量的气象数据。
同时，通过使用大数据技术，中国气象局可以对这些数据进行处理和分析，在气象预报中发挥着越来越重要的作用。
二、气象预警的提高大数据技术在气象预警中的应用，也是非常重要的。
通过对大量的气象数据进行处理和分析，可以及时发现险情的出现，为气象预警提供可靠的依据。
在气象预警中，需要及时向公众发布消息，提醒人们注意安全。
而大数据技术可以及时将气象数据的变化传递给预警系统，并及时发布气象预警信息。
三、天气预报的准确性大数据技术在气象预报中的应用，可以大大提高天气预报的准确性。
通过对大量的气象数据进行处理和分析，气象预报人员可以更加精准地把握天气变化的趋势，从而做出更加准确的气象预报。
在天气物理学研究中，大数据技术在开展数据挖掘和分析方面也发挥了重要作用，帮助气象预报人员更好地理解天气变化规律，从而提高预报的准确度。
四、应用场景的拓展随着大数据技术的发展，气象预报的应用无孔不入，可应用于多个领域。
例如，在农业生产中，如何掌握天气情况，可以决定农产品的产量和品质。
通过大数据技术在气象预报的应用，可以及时掌握天气变化情况，为农业生产提供可靠的气象保障。
再如，大型赛事的举办离不开气象条件的支持，如何做好天气预报，成为提前调整场馆运营模式或安排比赛时间的关键。
气象大数据的分析与应用
气象大数据的分析与应用随着科技的快速发展和数据技术的日益成熟，气象大数据的分析与应用逐渐成为当今气象领域的热点话题。
本文将探讨气象大数据的定义、来源和意义，以及它在天气预测、灾害预警和气候研究等方面的应用。
一、气象大数据的定义与来源气象大数据是指通过气象观测、卫星遥感、气象雷达等手段获取的大规模数据集合。
这些数据包括气温、降水、风速、湿度等多种气象要素的观测数据，以及云图、降水雷达回波等多种气象图像数据。
现代气象观测设备的发展使得我们能够获取更多、更精确的气象数据，进而为气象大数据的分析与应用提供了更多的可能性。
气象大数据的来源多种多样，主要包括气象观测站、卫星系统和气象雷达。
气象观测站位于地面和海洋上，通过测量气象仪器记录各种气象要素的数值。
卫星系统利用卫星对地球进行遥感观测，获取气象要素的全球分布情况。
气象雷达通过发射微波信号，接收并分析反射回来的信号，得出降水的位置和强度。
这些观测手段将气象大数据不断积累起来，为后续的分析与应用奠定了基础。
二、气象大数据的意义气象大数据的分析与应用具有重要的意义。
首先，它可以提供准确的天气预报。
利用气象大数据可以分析大气环流、云系的演变等信息，从而准确地预测未来一段时间内的天气情况。
这对于农田灌溉、交通运输等方面都具有重要的参考价值。
其次，气象大数据可以帮助进行灾害预警。
利用气象雷达数据和降水观测数据，可以及时发现、预警暴雨、冰雹等极端天气事件，为国家和地方政府提供预警信息，以便采取相应的应急措施，最大程度地减少灾害造成的损失。
另外，气象大数据也对气候研究具有重要意义。
现如今，人们对气候变化越来越关注。
通过分析大量的气象监测数据，可以探究气候系统的运行规律和变化趋势，为气候变化的研究提供科学依据，并为制定应对气候变化的政策和措施提供支持。
三、气象大数据的应用气象大数据的应用广泛而深入。
在天气预报方面，通过分析气象大数据，可以建立气象数值预报模型，实现对未来天气变化的准确预测；同时，基于气象大数据，还可以进行人工智能算法的训练和优化，提高天气预报的准确性和时效性。
大数据时代气象数据分析应用方向分析
大数据时代气象数据分析应用方向分析摘要：数据分析的更广泛应用一般可分为两类方向，重点是数据的处理和呈现，是数据的采集、获取、处理和可视化方法；另一个重点是提取和确定数据的主要特征，即数据的质量。
近年来，气象处十分重视收集气象资料。
此外，许多国家气象站、区域站、气象雷达、气象卫星、闪电定位、大气场、土壤湿度、能见度等都得到了升级。
在此基础上，本文主要分析了大数据时代气象数据分析结果应用的新趋势。
关键词：大数据时代，气象数据分析；应用方向引言气象与经济发展和社会生活密切相关，气象部门是一个高科技产业，积累了大量数据，这无疑是宝贵的资源和财富，需要在政府部门、企业的密切配合下加以充分开发利用，社会组织提供更准确、更逼真、更精准的气象服务产品，不仅可以保障人民群众的生命安全，还可以为国家和社会创造更多财富。
为此，提供和发展气象数据至关重要，气象服务机构收集的海量数据也为气象数据的实现和发展提供了必要的条件。
1.大数据时代气象数据特征结构1.1大数据时代气象数据特征气象数据是大数据的重要组成部分，因此具有许多特点。
通过对气象资料的具体分析，可以得出其特点主要包括以下两个要素：一是数据量大。
同时，在科技发展的过程中，卫星技术应广泛应用于气象服务工作中，由于我们也将气象卫星发射到太空进行气象监测，因此在使用时会有大量的数据。
但气象观测并非连续不断，因此，与天气有关的资料不可能无限增长。
二是商业价值。
虽然气象数据主要是通过空间卫星获得的，但许多数据是重复的，可用于旅游、运输等行业。
因此，它们具有很大的商业价值。
[1]1.2大数据时代气象数据结构在分析气象部门工作内容的基础上，在整个过程中将产生大量数据，包括天气、气候数据，统称为气象数据。
具体而言，气候数据是通过具体的控制和测量仪器生成的，以测量所有相关的环境信息，并分析、整理并最终生成具有预测性质的气候数据。
随着我们国家社会的快速发展，气候研究不断深化，旨在全面提高气候数据的准确性和覆盖面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据分析在气象部门中的应用探索
发表时间：2019-04-22T16:31:41.237Z 来源：《中国西部科技》2019年第4期作者：赵碧珂
[导读] 随着社会的迅猛进步，21世纪已步入大数据时代，互联网、云计算以及大数据等作为新时代的主题，凭借其全新的数据信息采集和分析处理形式，对社会各行各业带来了极其深远的影响。
本文主要根据大数据应用技术以及气象大数据特征分析，探讨了大数据分析在气象部门中的应用探索，以供大家共同交流。
驻马店市气象局
引言
目前，大数据的研究以及应用逐渐发展成为各个领域数据研究的重点。
在气象部门各项业务工作中，由于气象数据的不断增多，大数据的典型特征不断显现。
如何高效地这些庞大的数据进行组织和分析处理，从这大批量数据资料中提取有效数据资料，更为精准、高效的为社会公众提供气象服务，已经成为现阶段气象部门工作中迫切需要解决的问题。
1.大数据应用技术
大数据可以看成是人们立足于庞大规模数据的基础上能够完成的事情。
数据量具备体量大（Volume），数据类型复杂多样（Varity）、数据值价值高（Value）、数据处理速度快（Velocity）等特点。
大数据涉猎到的技术较多，包括计算机、统计学、应用数学等各类学科，涵盖数据分析技术、数据管理技术、数据挖掘技术、数据处理技术、数据可视化技术等相关技术。
在这些技术中，数据分析技术包括人工智能和商业智能技术，如机器学习，关联规则挖掘、遗传算法、聚类分析、神经网络等；数据管理技术主要涵盖着数据库技术、数据融合技术以及数据抽取、过滤技术等；数据挖掘技术主要指的是采取依据数据库管理的统计以及机器学习方法，从大数据集中对于常规模式进行提取的一种技术；数据处理技术主要涵盖内存计算技术、分布式计算技术以及流处理技术等；数据可视化技术包含信息流呈现技术、历史流回放技术等；再者，还涵盖大数据平台中构建的数据安全技术。
当前，我国主流大数据信息服务平台大都运用的是基于MapReduce和并行数据库的混合架构，是基于虚拟化管理技术和Hadoop平台的动态可扩展数据处理平台。
应用业务方面包括：企业运营数据分析、情报信息数据挖掘等诸多领域。
2.气象大数据特征分析
气象大数据主要是指在气象领域围绕智能预报和智慧服务，从气象数据采集、加工处理、预报预测、共享服务、存储归档等气象业务和科研工作各个环节所产生的各类数据。
主要有气象观测数据，以及在此基础上加工形成的气象产品数据，以及互联网气象数据。
气象大数据主要具备下述特征。
2.1体积大但总量可控
气象部门的体量最大的数据主要来源于地面观测、天气雷达、数值预报产品以及气象卫星遥感。
由于地面和高空观测站的迅速增加，我国现在每年新增的气象数据已达到PB量级。
地面观测数据量越来越大的原因，主要是因为自动气象站建设密度以及观测频度均不断加密。
这种站点扩充以及观测频度加密主要是基于预报以及服务需求经过科学论证来实施的；当观测台站以及观测频度可以较好的满足气象部门的业务需求时，气象台站数以及观测频度不会无限制的加密，所以总量是可预测的，同时也是可控的。
对于气象部门天气雷达来说，布网工作已基本上完成，现阶段天气雷达已基本上实现了7×24h全天候不间断探测。
所以天气雷达的资料量比较稳定，未来增加量可控。
数值预报模式产品资料属于各级预报员不可或缺的预报参考数据资料，这些资料产品一经制成，便会立即传输至天气预报以及气候预测专家的桌面，以供业务应用。
气象卫星资料和其他三种资料一样涉及到许多的数据，但是可以进行管控。
所以，气象资料体积虽然较大，在量级上可以称之为"大数据",但却一直处于可控可管可用的状况。
2.2种类多但来源单一
依据行业标准《气象资料分类与编码》，可以把气象资料分成14大类，计有数百种之多。
该标准几乎囊括了气象资料的全部内容。
故根据内容可知，气象资料在现阶段与可预见的未来，不会超越该行标所规定的范围。
数百种的气象资料虽说涉及到的种类较多，但是每种资料所包含的信息却比较单纯。
大量气象数据主要是由气象观测系统与数值预报业务系统所形成，来源单一；而网络大数据则通常由人来给予，主要来源于人类社会的各个方面，是人类活动的真实记录。
2.3价值单一而明确
气象探测业务系统一般仅采集那些可以对自然界气象状态进行反映的要素，所以气象观探测数据通常只包含且只涵盖丰富的气象信息，而以观探测数据为唯一数据以及信息来源的气象数值模式，其生成的产品中所涵盖的信息也仅仅局限于未来天气或者是气候状态的预测。
所以"气象大数据"本身的作用是天气预报、气象服务等气象业务。
3.气象大数据的应用探索
3.1预报预测
气象大数据的关键核心在于"预测"。
大数据可以预测未来，主要是凭借对相关性的掌握，凭借相关关联对过去进行分析，进而对未来进行预测。
对于预报预测的准确率的提升，始终是社会大众对于气象部门的需求，也是气象工作者认真工作、努力探索的不竭动力。
针对天气预报来说，尤其是灾害性天气预报，它的主要工作目标之一，便是对天气现象的发生时间、地点、类型以及强度进行准确预报预测。
大数据的数据处理技术能够为气象服务给予功能多样、格式统一、精细化程度高以及内容更为全面的气象数据资料。
相关实践研究表明，多模式集合平均之后的效果要比单一模式的效果更佳。
相对于单模式而言，多模式集合预报能够大大减小单模式的预报误差,提升预报准确率。
现阶段，多模式集合预报能够大幅度提升天气预报水平，这属于大数据技术应用的经典范例。
3.2防灾减灾
防灾减灾属于气象部门极其关键的工作任务之一，气象数据现在融入国家发展还有经济社会的各方面，尤其在防灾减灾应急管理方面，暴雨、雷电等数据发挥了极其重要的作用。
还有农业领域，气象数据可以帮助农民更好划定农业种植范围，提升农产品品质，还可以利用气象数据来做精准的智慧农业，根据整个农业施肥灌溉还有病虫害防控的需求，结合气象遥感数据来实时监测，提供比较精准的建议。
在大数据论述中，"防灾"是应对灾害的重点，因而，气象预警信息十分关键。
气象预警的确定，通常需要一系列复杂冗多的气象数据分析，再依据地形、地貌等有关数据进行分析获取。
但是，防灾减灾的主要方向，不但是对预警系统进行完善以及提高预警准确率，并且还需要制定广大群众可以明白意思的预警服务产品。
气象大数据在这些工作中无疑起到特别有效的作用，利用大数据技术进行有效的数据融
合以及数据挖掘，可以较好地指导群众进行防灾避灾。
3.3商业价值
将气象大数据与社会诸多商业行为进行有机融合，会发挥其更多的价值。
气象部门是属高科技部门，积累了许多的气象数据，这些数据均为特别有价值的资源，应尽可能挖掘这些数据的价值，充分利用有效资源，和政府部门、社会组织以及企业等机构进行紧密合作，如此才能够提供更为精准性以及针对性的气象服务产品。
气象大数据对创造商业价值，增长社会效益以及经济效益方面均具备极其重要的意义，例如公共卫生，通过门诊量以及药品销量加上气象历史数据分析就能够推测发病率趋势；在饮品方面，凭借销量以及气象要素关联性便能够握销量变化，从而进行科学决策，获取最佳的经济效益。
参考文献：
[1]李社宏.大数据时代气象数据分析应用的新趋势[J].陕西气象,2014(2):41-44.
[2]赵蓓.大数据时代对气象服务的推动[J].考试周刊,2014(4):195-196.。