天气和大数据
大数据技术在气象预测中的应用
大数据技术在气象预测中的应用随着科技和信息技术的不断发展，大数据技术已经逐渐成为当今社会中不可或缺的一部分。
因为大数据的出现使得我们获取信息变得更加快捷、准确。
除了在商业领域的应用，大数据技术也在气象预测中扮演了关键的角色。
因为气象预测中的数据众多且复杂，为了更加准确预测天气变化，大数据技术便被运用到了气象预测当中。
接下来本文将详细阐述大数据技术在气象预测中的应用。
一、大数据技术在气象预测中的应用背景天气预报是一个极为具有复杂性、不确定性和不均衡性的科学问题，复杂的地形和大气水平和垂直状况，使未来的天气系统成为一个高程度非线性的动态系统。
为了得到比较准确的天气预报结果,需要测量大量的气象数据，气压, 温度, 湿度, 降水, 风向和风速等各种气象数据。
而随着社会的发展，大数据技术逐步被应用于这个领域，解释这些数据，预测未来天气变化，使气象预测一步步进入自动化时代。
二、大数据技术在气象预测中的具体应用1. 大数据技术在气象数据采集中的应用传统的天气预报是通过人工采集和处理气象数据生成的。
而大数据技术使得采集和处理气象数据变得更加自动化。
通过安装自动化温度、热度和湿度传感器来收集实时气象数据，然后结合卫星和测量站收集的数据进行整合处理，形成更加准确的预报结果。
在这个过程中，大数据技术负责收集数十亿数据点、存储、处理，训练和部署复杂的机器学习算法来生成精确而实时的天气预报结果。
2. 大数据技术在天气预报中的应用天气预报非常重要，因为它直接影响到人们的决策。
例如，如果某地区要下雨，那么当地政府就需要为该地区的居民提供紧急援助，公共交通也需要做相应的准备。
因此，精准预测天气变化对于现代社会的正常运转非常重要。
大数据技术可以利用算法模式识别和数据挖掘技术，将同一区域的历史气象数据与其他附近地区的气象数据进行比较，从而生成更加精确的天气预报结果。
3. 大数据技术在天气信息可视化中的应用可视化技术是将数据以图形化、直观化的方式展示出来，方便人类直观理解数据的模式、趋势和特征。
如何利用大数据技术分析气象数据,提供精准的天气预报和灾害预警？
如何利用大数据技术分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警？引言天气对我们的日常生活和各行各业都有着重要的影响。
精准的天气预报和灾害预警可以帮助我们做出及时的决策，减少损失和风险。
而大数据技术在分析气象数据方面展现出了巨大的潜力。
本文将详细介绍如何利用大数据技术来分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警。
1. 数据收集为了进行天气预报和灾害预警，首先需要收集大量的气象数据。
这些数据可以包括气温、湿度、风速、降水量等各种气象参数。
收集数据的途径可以包括气象站、卫星遥感、雷达观测等多种手段。
收集到的数据需要保证准确性和及时性，可以借助物联网、传感器等技术手段实现自动化的数据采集。
2. 数据存储与管理得到气象数据后，需要对其进行存储和管理。
由于气象数据量大、种类多，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
可以采用分布式大数据存储技术，如Hadoop、HBase等，来存储和管理海量的气象数据。
此外，还可以利用数据仓库技术和数据挖掘算法对数据进行预处理和清洗，提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析与预测在数据存储和管理的基础上，利用大数据分析技术对气象数据进行深入挖掘和分析，以提供精准的天气预报和灾害预警。
其中，最常用的方法包括统计分析、机器学习和深度学习等。
通过对历史气象数据的分析，可以建立气象模型，并利用这些模型对未来的气象变化进行预测。
同时，可以结合地理信息系统(GIS)技术，将气象数据和地理空间数据融合，提供更加详细和准确的预报和预警信息。
4. 应用与服务利用大数据技术分析气象数据后，可以将得到的预报和预警信息应用于各个领域。
比如，在农业领域，可以根据天气预报调整农作物的种植时间和施肥量，提高农作物的收成和质量。
在城市管理方面，可以根据灾害预警信息及时采取措施，减少灾害事故的发生。
此外，还可以结合移动互联网技术，将天气预报和灾害预警信息推送给用户，帮助他们做出更好的决策，提高生活和工作的效率。
结论大数据技术在分析气象数据方面具有重要的应用价值。
大数据实现天气预报的原理
大数据实现天气预报的原理大数据技术在天气预报中的应用已经成为一种趋势。
它通过收集、整理和分析海量的气象数据，能够提供更加准确、全面的天气预报信息，帮助人们更好地应对各种天气变化。
天气预报的原理是通过观测和分析气象要素来预测未来的天气情况。
传统的天气预报主要依靠气象观测站点收集的数据，包括温度、湿度、气压、风向风速等。
然而，由于气象观测站点数量有限，数据覆盖范围有限，导致传统天气预报的准确性和时效性有所欠缺。
而大数据技术的应用则可以解决这一问题。
大数据技术能够处理和分析大规模的数据，包括气象观测数据、卫星遥感数据、雷达数据等，从而能够提供更加全面、精确的天气预报信息。
大数据技术可以通过收集和整理大量的气象观测数据来提供天气预报。
通过在全球范围内布设更多的气象观测站点，收集更多的气象数据，大数据技术可以对这些数据进行集中存储和管理，以便后续的分析和预测。
同时，大数据技术还可以对气象观测数据进行质量控制，排除异常数据的影响，提高天气预报的准确性。
大数据技术可以利用卫星遥感数据来提供天气预报。
卫星遥感数据可以提供大范围、高时空分辨率的气象信息，包括云图、降水、温度等。
通过对卫星遥感数据进行分析和处理，大数据技术可以提取出有用的气象信息，并结合其他数据源进行综合分析，从而提供更加精确的天气预报。
大数据技术还可以利用雷达数据来提供天气预报。
雷达可以探测到降水、风暴等天气现象，并提供高时空分辨率的数据。
通过对雷达数据进行分析和处理，大数据技术可以提取出有关降水强度、风暴路径等信息，为天气预报提供更加详细的数据支持。
除了数据的收集和整理，大数据技术还可以利用机器学习和人工智能算法来进行天气预测。
通过对历史气象数据的分析和建模，大数据技术可以训练出预测模型，从而根据当前的气象要素状态来预测未来的天气情况。
这些模型可以根据不同的气象要素和地理位置进行调整和优化，提高天气预报的准确性和时效性。
大数据技术在天气预报中的应用可以提供更加准确、全面的天气预报信息。
如何通过大数据技术分析气象数据,提供精准的天气预报和灾害预警？
如何通过大数据技术分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警？1. 引言天气对人们的日常生活和经济活动有着重要的影响，而气象预报的准确性对于个人和社会都具有重要的意义。
近年来，随着大数据技术的不断发展，越来越多的气象数据可以被收集和分析，从而提供更精准的天气预报和灾害预警。
本文将介绍如何利用大数据技术分析气象数据，并提供精准的天气预报和灾害预警。
2. 数据采集为了提供精准的天气预报和灾害预警，首先需要收集大量的气象数据。
传统的数据采集方法包括气象站点和气象卫星，这些方法仍然是重要的数据来源。
此外，随着物联网和传感器技术的发展，越来越多的设备可以收集气象数据，如气象仪器、智能手机和车辆传感器等。
同时，社交媒体和互联网上的用户数据也可以作为补充的数据来源。
数据采集的关键是确保数据的准确性和完整性，只有这样才能得到可靠的预测结果。
3. 数据分析大数据技术的优势在于能够处理和分析大量的数据。
在分析气象数据时，需要应用各种数据分析技术和算法。
首先，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值和噪音数据，填补缺失数据等。
然后，可以应用统计方法和机器学习算法来建立预测模型，如回归分析、时间序列分析、神经网络等。
这些模型可以利用历史数据和其他相关因素，如地理位置、海洋数据等，来预测未来的气象情况。
最后，还可以应用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户，便于理解和应用。
4. 天气预报利用大数据技术分析气象数据可以提高天气预报的准确性。
通过收集和分析大量的气象数据，可以建立更精细的气象模型，从而提供更准确的天气预报。
例如，结合实时的气象数据和历史数据，可以利用机器学习算法来预测天气变化的趋势和概率。
这些预测结果可以向用户提供精准的天气信息，使人们能够更好地做出决策，如衣物搭配、出行安排等。
5. 灾害预警除了天气预报，大数据技术还可以用于提供灾害预警。
根据气象数据的分析，可以预测各种自然灾害的可能性和影响范围，如暴雨、台风、地震等。
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。
大数据在气象预测中的应用
大数据在气象预测中的应用随着科技的不断发展，大数据技术在许多领域得到了广泛应用，其中包括气象预测。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深度分析能力，为气象预测提供了新的思路和方法，极大地提高了气象预测的准确性和时效性。
本文将探讨大数据在气象预测中的应用，以及其所带来的影响和挑战。
一、大数据在气象预测中的优势大数据技术在气象预测中的应用，主要体现在以下几个方面：数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化。
首先，大数据技术可以实时收集大量的气象数据，包括温度、湿度、风速、气压、太阳辐射等，这些数据可以为气象预测提供丰富的信息。
其次，大数据技术可以对这些数据进行快速处理和分析，挖掘出数据中的隐藏规律和趋势，从而为气象预测提供更准确的信息。
最后，大数据技术还可以将数据以图表等形式进行可视化展示，使气象预测人员能够更加直观地了解天气变化趋势，为决策提供依据。
与传统气象预测方法相比，大数据技术具有以下优势：首先，大数据技术能够实时获取大量的实时数据，使得气象预测更加准确和及时。
其次，大数据技术可以通过深度分析挖掘出数据中的隐藏规律和趋势，使得气象预测更加科学和系统化。
最后，大数据技术可以提供更加多样化的数据展示形式，使得气象预测人员能够更加直观地了解天气变化趋势，从而提高决策的准确性和效率。
二、大数据在气象预测中的应用案例以某地区的气象预测为例，该地区采用了大数据技术进行气象预测。
首先，该地区通过各种传感器实时收集了大量的气象数据，包括温度、湿度、风速、气压等。
其次，该地区运用大数据技术对这些数据进行处理和分析，挖掘出数据中的隐藏规律和趋势。
最后，该地区将数据以图表等形式进行可视化展示，使气象预测人员能够更加直观地了解天气变化趋势。
通过这些努力，该地区的气象预测准确率得到了显著提高。
三、大数据在气象预测中的挑战与展望尽管大数据技术在气象预测中取得了显著的应用成果，但也面临着一些挑战和问题。
首先，大数据技术需要处理的数据量庞大，这对计算能力和存储能力提出了更高的要求。
天气和大数据
天气和大数据在我们的日常生活中，天气的变化时刻影响着我们的出行、穿着、活动安排甚至心情。
而在这个数字化的时代，大数据正逐渐成为我们更准确地预测和理解天气的有力工具。
过去，我们获取天气信息的方式相对简单。
每天晚上守在电视机前等待天气预报，或者偶尔在报纸的一角查看简略的天气情况。
而如今，随着科技的飞速发展，我们能够通过手机应用随时随地获取详细且精准的天气数据，这一切都离不开大数据的功劳。
大数据究竟是如何改变天气预测的呢？首先，它极大地丰富了数据的来源和类型。
以往，气象部门主要依靠地面气象站、探空气球和气象卫星等有限的途径收集数据。
但现在，大数据技术让我们能够整合来自更多渠道的信息，比如遍布城市的传感器网络、飞机和船舶的自动气象报告，甚至是个人手机中的天气应用所收集的实时数据。
这些海量的数据相互补充和验证，为气象模型提供了更全面、更细致的信息输入，从而提高了预测的准确性。
举个例子，在一个大城市中，不同区域的天气状况可能会有细微的差别。
传统的气象监测手段可能无法精确捕捉到这些局部差异，但通过大量的城市传感器收集到的温度、湿度、风速等数据，结合大数据分析，我们就能为城市的不同区域提供更加精准的天气预测，让居民更好地安排生活和工作。
其次，大数据使得天气预测的时间尺度和空间分辨率得到了显著提升。
以往的天气预报通常以天为单位，并且只能给出较大范围的笼统描述。
而现在，借助大数据技术，我们可以实现小时级甚至分钟级的精准预报，并且能够精确到具体的街区甚至建筑物。
这对于那些对天气变化极为敏感的行业，如农业、交通、能源等，具有极其重要的意义。
比如在农业领域，农民可以根据精确到小时的天气预报，合理安排灌溉、施肥和病虫害防治等农事活动，避免因突发的恶劣天气而遭受损失。
在交通领域，物流公司可以根据实时的天气和路况数据，优化运输路线和时间安排，提高运输效率，降低成本。
再者，大数据还帮助我们更好地理解天气变化对社会和经济的影响。
通过分析历史天气数据与各种经济活动、公共健康等方面的数据之间的关联，我们能够发现天气变化与能源消耗、疾病传播、旅游出行等之间的潜在规律。
大数据在气象行业的应用让天气预报更精准
大数据在气象行业的应用让天气预报更精准随着科技的不断进步和大数据技术的广泛应用，大数据在各行各业中发挥着重要作用。
在气象行业中，大数据的应用让天气预报变得更加精准。
本文将探讨大数据在气象行业中的应用，并阐述其对天气预报的影响。
一、大数据在数据收集方面的应用大数据技术的出现极大地促进了气象数据的收集和处理。
传统的气象观测数据只能提供有限的信息，而大数据技术使得能够收集到更全面、更精准的数据。
通过传感器、卫星图像等设备，能够实时收集到气温、湿度、气压、风向、降水量等各类气象数据，这些数据量庞大、复杂，需要大数据技术进行处理和分析。
二、大数据在气象模型建立方面的应用气象预报的基础是建立气象模型，通过对大量的气象数据进行分析和处理，构建出真实可靠的气象模型。
大数据技术在气象模型建立方面作出了重要贡献。
通过利用大数据技术，可以将收集到的实时气象数据与历史气象数据相结合，建立起更加准确的气象模型。
这种模型能够更好地反映气象的变化规律，从而提高天气预报的准确性和可靠性。
三、大数据在气象预报精度提升方面的应用大数据的应用使得气象预报的精度得到了大幅提升。
通过对大量的气象数据进行分析和比对，可以得到更加准确的天气预报结果。
大数据技术能够对气象数据进行快速处理和分析，从而提前发现气象变化的趋势和规律。
这使得天气预报不再仅仅是简单的预测，而是基于数据分析和模型计算的结果，更加真实可信。
四、大数据在气象灾害防范中的应用大数据技术在气象灾害防范中起着重要作用。
通过对大量的气象数据进行分析和处理，可以提前发现和预警各类气象灾害，并及时采取相应的措施。
大数据技术能够对气象数据进行全面、实时的监测和分析，从而提高气象灾害的预测和防范能力。
这对于保护人民生命财产安全具有重要意义。
总结起来，大数据在气象行业中的应用极大地提高了天气预报的精准度。
通过大数据技术的应用，气象数据的收集、分析和处理变得更加高效和准确，从而为天气预报提供了更可靠的依据。
气象数据的“大数据应用”浅析
气象数据的“大数据应用”浅析在当今数字化的时代，大数据的应用已经渗透到了各个领域，气象领域也不例外。
气象数据作为一种重要的信息资源，其海量、多样和实时的特点，为大数据技术的应用提供了广阔的空间。
通过对气象数据的深入挖掘和分析，我们能够更好地理解天气变化的规律，提高气象预报的准确性，为人们的生产生活提供更加精准的气象服务。
气象数据的特点首先体现在其海量性上。
每天，全球各地的气象观测站、卫星、雷达等设备都会收集到大量的数据，包括气温、气压、湿度、风速、风向、降雨量等众多气象要素。
这些数据不仅数量庞大，而且还在不断地快速增长。
其次，气象数据具有多样性。
除了常规的气象观测数据外，还包括地理信息、海洋数据、大气环流模式数据等多种类型的数据。
这些不同来源、不同格式的数据相互融合，为气象研究和应用带来了更大的挑战和机遇。
此外，气象数据的实时性也非常重要。
天气变化瞬息万变，及时获取和处理最新的气象数据，对于准确的气象预报和灾害预警至关重要。
那么，在气象领域中，大数据技术究竟有哪些具体的应用呢？首先，大数据在气象预报中的应用极大地提高了预报的准确性。
传统的气象预报方法主要基于数值天气预报模型，通过对大气物理过程的模拟和计算来预测天气变化。
然而，这些模型往往受到初始条件和物理参数的不确定性影响，导致预报结果存在一定的误差。
而大数据技术的引入，可以通过对历史气象数据的分析和挖掘，发现天气变化的隐藏模式和规律，从而对数值天气预报模型进行优化和改进。
例如，利用机器学习算法对大量的历史气象数据进行训练，可以建立更加准确的气象预报模型，提高短期和中期天气预报的精度。
其次，大数据在气象灾害预警中发挥着关键作用。
气象灾害如暴雨、台风、洪涝等给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。
通过对气象大数据的实时监测和分析，可以及时发现灾害天气的形成和发展趋势，提前发出预警信息，为人们争取更多的应对时间。
例如，在台风来临前，通过对卫星云图、海洋气象数据等的综合分析，可以准确预测台风的路径、强度和登陆时间，为相关地区的人员疏散和防灾减灾工作提供有力支持。
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传统预报方式准确率极低
雾霾预测和大数据
每个月处理来自1000个城市的100T的气象数据。 使用数据反推进行建模，用排放清单加上来自气象局 的数据和自己建立的模型进行气象预报，实时数据采用国 家统计的。 爱呼吸85%ຫໍສະໝຸດ 雾霾预测和大数据爱呼吸
未来气候大数据的应用与目前的传统气象服务有所不同， 将不仅仅是气象业务、天气预报、气候预测等，而是气象数据 的深度挖掘和增值应用，涉及到气候敏感脆弱的生产和消费部 门，大数据技术还能帮助研究人员模拟、分析和预测特定地域 的气候变化影响。
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那一天太阳冲你眨了眨眼
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事实上，日食的预报不难，难在预报到细节， 而普通天气预报要做到长期和精准同样不容易。
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Weather Co、Accu Weather、Weather Trends International、Custom Weather Merck公司和Walmart增加花粉类过敏药物Claritin的销售 改善Sears连锁在暴风雪季节的货品供应和库存管理 为众多智能手机天气APP提供信息并搭载相应产品销售 保险公司更是通过分析极端气候事件发生的历史记录，更 精确地设计灾害险种以及避免不必要的或者欺诈索赔 当前电子商务带动物流业高速发展，已经有DHL等较多的 快递公司预订这种天气预报信息服务，确保航空航运的顺 利到达 谷歌还将天气分析系统加入其自动驾驶汽车的研发中，根 据天气状况预先规划行驶路线
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另一种是数值预报方法，它是随着计算机技术的进步 而逐步发展起来的，它做出的天气预报是靠计算机算出来 的。由于大气的运动遵循一些已知的物理定律，根据这些 定律，可以将大气运动状态写成一组偏微分方程，只要给 出初值（大气的当前状况），就可以求解出方程组随时间 变化的变量值，据此得到大气的未来状况。求解方程的过 程极其复杂，要求在规定的时间里处理大量的气象数据， 即使最简化的大气方程也必须在高速计算机上进行运算。
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其他公司
“雾霾”所带来的大气污染随着经济发展迈开大步 伐的同时愈演愈烈。不过，也不是每天都有雾霾。 为了提早预知雾霾的到来，人们就迫切需要像预知 天气预报一样，能够获悉未来几天雾霾的预报信息， 以提前做好防护措施，防患于未然。
缺乏预报经验 PM2.5成因复杂，突发性难预测
地球的气候系统异常复杂，一个微小的扰动就有 可能改变一时一地的天气。并且天气预测的模型的复 杂，庞大的计算量也使得预测的结果不尽人如意。
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影响长时气候和短时天气的变量数不胜数，而且每时 每刻都在发生变化，模型是对现实世界的简化，只能做到 描述少数主要变量的关系，而不可能将所有因素都考虑在 内，因此往往预测能力极为有限且容易出错，目前的精准 的天气预报一般仅能提前一周。 EarthRisk不考虑各种变量之间的物理机制和相互作 用，而是采用统计学意义上的相关关系来预测结果，这种 技术不会受到上述限制。该模型通过近百年的气象历史数 据和千亿次计算来识别气候模式，然后将这些模式与当前 的气候条件进行比较，再运用预测性分析方法计算天气概 率，其预测时间更长、预测准度更高。 数据来源 气象观测数据库，来 源主要包括地面观测、 气象卫星遥感、天气 雷达等，并可以每日 实时更新 预测模型 加州大学斯克利普 斯海洋研究所 （Scripps Institution of Oceanography， SIO)的预测模型开 发而来的
天气和大数据
71Y13141 汤豪
2015年3月20日，正午，整个北半球迎来了难得一见的日全食， 这对天文爱好者来说是一次奇观，但对于德国电力网络来说却无疑为一 次危机。 德国目前是全球第一大光伏之国，其装机容量约为3776万千瓦， 虽然光伏发电在德国总发电量占比还不到6%，但其承担了波峰期将近一 半的功率负荷（约2千万千瓦），其在2014年6月9日（圣灵降临节）当 天甚至一度超过了50%。这次的日食尽管只有短短数小时，但太阳的这 一遮一露，相当于几十台核电机组骤然关停随后又旋即启动，其对电网 的瞬时冲击可想而知。 德国将近四成的光伏发电还是分布式的，分散在每家每户，并不 像核电或火电站可以统一控制和调度，而德国的可再生能源法又规定新 能源必须百分之百接入，即使在突发事件下强制切断也是违法的，这无 疑增加了日食事件处理的难度，也给大数据提供了一次显示身手的机会 。 欧洲最大气象公司Meteo Group在数月前就通过大数据分析 对日食发生的准确时刻、食分的大小和见食的地区进行了较为精准 的预报，并预测到发电量将在20日上午10时40分暴跌70% 日食开始的德国时间上午9:30左右，光伏发电出力可能瞬间 减少1200万千瓦，而在两个半小时之后的正午太阳从月亮后面钻 出来，届时将有1900万千瓦的负荷功率进入电网。这些分析都为 欧洲电网公司预演和应对此次“黑暗”危机赢得了时间，最终德国 电网承受住了此次短时冲击。
2014年联合国环境规划署（UNEP）、世界资源研究所 （WRI）等推出Global Forest Watch，对全球森林进行在 线监测和预警，该技术已经在亚马逊流域的减少毁林行动 中发挥了实际作用
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