气象大数据怎么玩？相数科技告诉你！ - 图文

气象大数据怎么玩？相数科技告诉你！

气象大数据是什么？

所有可能于气象业务、服务、管理相关的并以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，能从中发现新知识、创造新价值、提升新能力，时实现智慧气象的基础。

气象大数据包括哪些数据？

气象数据的分析方法与可视化

气象数据采集和处理的目的，是在对资料数据整理、分析和挖掘的过程中，得到对数据变化规律的认识，并将规律性的结论以数据模型的方式来加以描述，通过数据计算，实现对人类生存环境未来状态的预报和预估。

气象数据主要的数据分析与计算方法：

天气学方法：主要描述和刻画气象数据的分布特征 统计学方法：是深入挖掘各气象数据之间的关联性

动力数值方法：在前两者成果集成基础上开发出准确描述大气运动规律的复杂数值模型，依托高性能计算技术预报大气运动状态。

本文主要选取了天气学分析与诊断方法与大家分享。 天气学分析方法

天气分析是根据天气学和动力气象学原理，对天气图和其他大气探测资料所做的用于揭示天气性状的分析，是一种对气象观测记录进行描述、操作、推断和建模的过程，是利用天

气学方法开展气象预报预测的基本立足点和主要依据。主要包括：天气图分析、气象诊断分析、数值预报产品分析、气象数据再分析等。随着大气探测和计算机等技术的发展，天气分析的内容和方法日益丰富，并逐步实现客观化、定量化和自动化。

天气图分析是对天气图上各种气象要素的分布状况及其演变进行分析研究的过程。主要内容包括：气压场分析、温度场分析、湿度场分析和风场分析。客观分析正逐步取代手工分析，成为天气图的主要分析方法。依托计算机，客观分析首先对观测资料进行校正，将呈不规则分布的气象站点的观测资料，内插到规则分布的网格点上，然后按技术规范自动进行天气分析。常用的客观分析方法有逐步订正法、多项式法和有限元法等。在进行天气图分析时，首先需正确判断和运用观测记录，参考有关分析预报判据和经验总结，推断各种天气现象和天气形势的演变过程，考虑其前后历史连贯性，重视各有关图表的有机结合，从实际出发，抓住关键，为天气预报提供科学依据。

气象诊断分析技术是利用大气探测资料或者经过加工整理的资料，计算各种大气物理量，并通过大气动力方程和物理方程对大气环流和天气系统进行定量的物理分析。通过诊断分析可以进一步了解天气系统发生和发展的物理机制，为天气预报提供客观定量的物理依据，该分析方法比天气图的定性分析方法更具优势。诊断分析包括气象要素场诊断分析、卫星云图分析和天气雷达回波图分析等。

气象要素场诊断分析

气象要素场诊断分析是用不含有时间变量的大气动力学和热力学方程，对某一时刻的非直接观测的各种大气物理量作出定量计算，以寻求这些物理量的空间分布特征及其与天气系统发生、发展的关系，从而客观定量地分析、解释天气过程，其结果也可为天气预报提供依据。常用的诊断分析物理量有能量、垂直速度、涡度、散度、水汽输送等。

卫星云图分析

卫星云图分析，是应用卫星云图、卫星测风、卫星探空等资料，分析全球大气中的云、风、气温、湿度等分布情况。主要技术途径是通过对气象卫星云图上的各种云系的形状、分布和某些特征云型的分析，识别各类天气系统，判断其位置、强度，推断其发展趋势，估计降水和风，进而预报未来天气。

天气雷达回波图分析

天气雷达回波图分析是使用常规天气雷达、气象多普勒雷达、激光雷达、声雷达、风廓线雷达等探测资料，分析一定范围内的大气物理状态和大气运动情况。主要通过对雷达回波形态、强度、结构、分布和变化特征等的分析，了解云体和降水的性质、演变，测定降水强度和云中含水量，推断天气系统特别是中小尺度天气系统的未来变化，为监测和预报天气提供依据。

数值预报是现代天气预报的重要方法，多以网格点资料的形式给出，产品要素内容与天气图分析的站点观测资料类似，故其分析方法与天气图分析基本相同。如果把数值预报产品

视为未来某时刻的实况，则两者的分析方法完全一致。但是，由于数值预报模式对大气物理过程描述的局限性，以及分辨率、模式初始场误差等原因，数值预报产品只能是对未来大气状态的一种近似，不可避免地存在预报误差。对数值预报产品的分析首先是识别其误差情况，并开展针对性的人工或者客观订正，然后运用该产品进行定性和定量分析，最终得出需要的预报结论。

大气资料再分析，是20 世纪80 年代以来，科学家提出的一种利用数值预报的资料同化技术来恢复历史气象记录的新方法。所谓再分析，就是利用完善的数据同化系统，把各种类型和来源的观测资料与数值预报产品进行重新融合与最优集成的过程。目前，以观探测资料为基础，通过多源资料的融合分析以及利用数值模式进行资料同化分析和再分析，获得质量可靠、空间覆盖完整、高分辨率的气象数据产品，成为世界各国气象界大气资料再分析的普遍做法。基于各种观探测资料研制的再分析气象数据产品，已经成为全球气象科研和业务的基础数据，为人们深入了解大气运动的方式、认识不同时空尺度内气候变化和变率提供了强有力的研究工具，在气象数据中占有很高的比例，其使用率和应用效益甚至远远超过了观测资料本身。

相数科技气象大数据案例——某气象局台风灾害大数据可视化平台

某气象局台风灾害大数据可视化平台，是实时监测与预报预测相结合的针对台风监测与灾害预警的可视化系统，基于物联网、云计算等技术建立灾情监视监测网络，充分利用图形计算单元的计算能力，在三维地理空间的基础上贯穿时间维度对台风灾害相关的气象因素、灾害损毁、洪水淹没进行空间展示和动态推演。

系统架构

灾情管理

录入历史上影响海南省的台风及其造成的灾害信息，包括生成地、路径、风力、降水等，以及造成的社会经济损失、人口伤亡数、农田受灾面积、房屋损毁数等灾情数据。

台风监测

主要实现对台风生成与发展的实时监控、台风资料快速查询、台风影响下的自动站风雨数据同步显示及极值的查询统计、台风实况与预报路径信息显示等。

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