浅析互联网大数据在气象行业的应用

分类:论文范文 发表时间:2019-04-22 10:57

  随着信息社会的发展,尤其是移动互联网+、物联网的出现,使得大数据日益得到社会各界的广泛关注, 国家确立大数据发展战略,各行各业纷纷展开对大数据的研究,但“信息孤岛”难以发挥作用,开放数据、共享数据、融合数据是趋势所在,气象部门利用互联网及其它部门的数据资源, 积极与运营商合作,建立数据服务平台,运用大数据思维,深入挖掘气象数据内涵及外延价值,全面提升气象服务能力及提高用户满意度。

计算机科学与探索

  《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的计算机学报级高级学术期刊,中国计算机学会会刊,工业和信息化部优秀科技期刊,北大中文核心期刊,中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),并被“万方数据--数字化期刊群”、“中国学术期刊网络出版总库”、“英国《科学文摘》(SA/INSPEC)”、“美国《剑桥科学文摘》(CSA)”、“波兰《哥白尼索引》(IC)”收录。月刊,大16开。欢迎踊跃投稿。

  1 引言

  数据驱动着国民经济的发展,随着大数据时代的到来,各行各业纷纷展开对大数据的研究,如“金融大数据”“农业大数据”“医疗大数据”等等,气象部门也不例外。中国气象局提出了发展智慧气象的三大战略——气象大数据战略、“互联网气象,”战略和气象平台战略[1],以推进气象行业的发展。

  2 大数据与气象大数据

  2.1 大数据概念

  大数据在百度百科上的定义为: 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。一般是指具有“5V”特征的数据集合: volume(大量) 、velocity(高速)、 variety(多样) 、value(高价值) 和veracity(真实性)[2]。

  2.2 气象大数据

  气象数据量不断翻番,目前每年的气象数据已接 近PB量级。气象数据主要可分为两大类:一类是实况数据,即利用各种观测手段观测到的“过去的数据”;另一类为模式数据,利用观测到的数据通过模式计算得到的“未来的数据”,用于预测未来天气。从来源渠道划分,气象大数据又可分为“气象行业大数据”和“气象互联网大数据”两类,本文旨在讨论气象互联网大数据。沈文海指出:“气象互联网大数据”由互联网上与气象相关的所有数据组成,包括移动终端搭载的气象要素传感设备的探测数据,网友随手拍并上传的天气状态照片,搜索引擎对气象相关敏感词的统计分析数据,其他所有可供气象部门业务和服务应用的互联网数据等[3,4]。”

  3 互联网大数据在气象行业中的应用

  3.1 多渠道观测数据,为预报预测提供数据基础。

  提高气象预报准确率最基本的是觀测数据及产品,依靠其在时空密度及质量上的不断提高以及专家们的分析研究来实现。

  气象已有的观测方法是利用各种测站、探空气球、天气雷达、气象卫星等不同观测设备采集风、湿、温、压等气象资料,然后汇总到各级气象部门,观测范围从地面到高空,观测频率日渐密集,但我国幅员辽阔,地形复杂,天气现象多样,加之社会公众对气象产品的需求更是因人、因时、因地而不同,单凭气象一个部门,无法掌握更加全面的数据,在互联网、智能终端飞速发展的今天,拓宽数据获取的渠道和途径,记录无时无刻、无所不在的观测数据,以弥补专业气象探测设备无法获得的探测信息,如在各种智能终端上加载传感器,实时监测气象要素;利用城市中安装的摄像头获取天气实况;手机用户共享的实景图片等,使得气象数据类型、覆盖范围得到有效补充,形成三维立体无缝观测。

  3.2 建立数据服务共享平台,挖掘数据潜能,提升服务质量

  在信息化飞速发展的今天,“信息孤岛”难以发挥作用,开放数据、共享数据、融合数据是趋势所在,建立以政府为主导多部门共建共享的气象数据服务平台,鼓励更多的部门、团体、企业参与,运用大数据思维,深入挖掘气象数据内涵及外延价值,为社会及公众提供更加精准的气象服务[5]。

  3.2.1 融合多渠道数据,共享数据资源

  数据服务平台上不仅有气象部门的观测数据,而且允许各部门、民众将采集的数据上传到平台,实现平台数据的共建共享。如林业、交通、水利、农业等部门上传的数据,一方面可以为气象部门开展交通运输天气预报、山洪地质灾害预报、农业灾害气象条件预测等提供数据基础,另一方面气象数据也可以为上述部门防灾减灾提供数据依据[6]。

  3.2.2 积极与运营商合作,挖掘用户行为,提供精准服务

  电信网络作为承载国民经济信息化的重要平台,流通和汇聚着丰富的数据资源,是大数据资源的重要组成部分,也是全社会的宝贵财富。用户的通话情况、上网情况、位置移动等,都以数据形式发生,并存储在基础电信企业的管道里[7]。

  气象与电信运商合作,通过手机定位及数据挖掘技术,首先,可以提升公共安全的监测预警能力,针对灾害多发、易发时段、地区,利用运营商位置信息形成人口热力图和轨迹图,分析民众行为特征,如性别特征、年龄特征,合理布放气象预警设备及急救设备,加大防灾急救的知识宣传,让民众第一时间接收到预警信息,同时可以为上级部门提供更具参考价值的决策产品。提升公共安全的监测预警能力,提高突发事件应急决策、指挥调度及应急处置能力和水平。其次,大数据推动气象服务从千人一面转向千人千面。手机终端及互联网记录了人们的位置轨迹和用户行为,利用数据挖掘技术,不仅可以显示用户所处地理位置的气象实况,还可以显示到达目的地所经轨迹的实况信息,并且能够显示气象要素可能带来什么样的风险,如目前是几级风,它能够吹翻广告牌,还是会将树连根拨起,将气象监测预警与公众位置、风险偏好和行为目的相结合,使公众可以获得定制的气象服务,最终实现千人千面、“量身定制”的效果。

  3.2.3 气象有偿服务

  气象数据是公益数据,对大众提供完全免费的服务,但可以向有需求的企业或个人提供有偿服务的经济活动。如目前发展的几个方向:

  气象,农业:利用气象数据指导农户合理安排农业生产工作,尽量降低由于气象因素所造成的农业生产损失。

  气象,物流:通过对气象数据的分析,帮助物流公司确定最优运输路线,确保货物质量、交货时间,提升运输效率。

  气象,销售:通过天气变化预测帮助消费者预估市场供需价格变化,合理采购;同时,帮助服装企业预估未来一段时间适合销售的服装面料及销量[8]。

  随着民众安全意识的不断增强,对于有效抵御自然灾害的要求达到前所未有的高度,对于有效防范自然灾害、规避风险要求越来越高,这正是气象有偿服务未来的发展方向。

  3.3 利用用户反馈机制,倒逼气象服务发展

  气象的公益性质,决定了以单向为主服务于社会及民众的方式,但其缺乏服务主体的主动反馈,随着人们生活水平的提高,对气象服务的需求更加多样化,这需要气象部门时刻把握用户的需求,利用各种渠道收集用户反馈,提升服务质量。如墨迹天气,利用用户反馈,将公里级检测数据及时同化到预测模型中去,让短时预报更加精确,同时加强了与用户的互动交流。气象部门传统的微信、电话、问卷调查等用户回访方式,存在着覆盖范围有限,统计时间长,信息化程度低等缺点,若同时在数据服务平台中引入用户评价模块,并采用“互联网,气象服务评价”机制,使用大数据分析方法,收集并分析平台及网络中用户对气象服务的意见,根据用户的意见与建议,增加服务内容、改善服务质量及方式,以此倒逼气象服务发展,形成闭环,发展为一种长效机制,将会不断推动气象服务的发展,同时大大提高用户的满意度。

  4 总结与展望

  目前,互联网大数据在气象行业上的分析应用已取得一定的成果,但面对日益庞杂的数据以及民众对气象服务需求的多样化,气象服务仍有很长的路要走。未来深度融合各部门数据, 共建共享数据资源, 积极与运营商合作,建立数据服务平台,运用大数据思维,深入挖掘气象数据内涵及外延价值, ,进一步实现气象数据的价值,提高气象服务水平,为社会经济效益、群众生命财产安全贡献更多的力量。

  参考文献:

  [1] 郭树军.关于发展智慧气象的若干思考[N]. 中国气象报,2016-12-29.

  [2] 方巍.大数据:概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学学报,2016,6(5):405-407.

  [3] 沈文海.辨析气象大数据[N].中国信息化周报,2005-12-14.

  [4] 沈文海. 云計算、大数据的气象应用初探[N].中国信息化周报,2014-12-15.

  [5] 聂峰英.大数据资源技术服务协同研究——以气象数据为例[J].信息化研究,2016,42(1):3-4.

  [6] 燕东渭.刍议省级气象大数据[N].内蒙古气象,2017,6.

  [7] 陈新河.赢在大数据[M].北京:电子工业出版社,2017.

  [8] 刘巍巍.互联网时代下的气象数据应用分析[J].环境与社会,2016,36(1):65.

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