大数据帮我们观天象

　 张建川

　　天气预报如今就像日常用品一样，是人们每天都需要掌握的信息。但是，如何预知40天后的天气状况？如何使天气预报更加精准？以往，这样的问题都是难以求解的，但现在不同了，大数据能帮上忙。随着全球气象观测网络的日益完善和数值预报产品日益丰富，气象数据在体积上已达到大数据的准入门槛，气象领域已悄然进入大数据时代。

　　一直以来，气象数据的匮乏和观测精度的误差制约着气象预报水平。传统的数值预报理论和方法仅能得到10天以内基本可信的预报，且准确度随时间的推移迅速下降。而在丰富的气象信息支撑下，人们可以通过大数据直接分析不同时间、不同地点、不同天气现象间的关联性，建立特定的模型做出预测。去年，美国一家科技公司完全利用大数据分析法，预测未来的天气。它基于820亿次计算以及60年的气象史数据建立天气预测模型，然后将模型与当前的气候条件比较对天气做出预测。这种方式最长可预测未来40天的天气，包含某地的气温、气压、湿度、风和降水等详细气象要素。

　　未来，智能手机和智能电视等都会成为大数据的信息源，甚至将具有一定的数据处理能力。今后，气象信息收集和灾害监测预警不再是政府和气象部门的“专利”，每个人都有可能在预报天气、传达灾情等方面发挥意想不到的作用。近期上市的不少智能手机都配有气压计、湿度计﹑温度计和照度计，这些传感器都能获得重要的气象数据。2013年，英国气象局就曾利用个人移动终端收集气象数据的方法来追踪降雪的地理定位和范围。《科学美国人》杂志刊文称，智能手机收集到的大量数据，可能会改变人们理解和预测天气的方式。

　　有了大数据这个工具，数值天气预报将会更加精准，更多定时、定点和定量的天气预报产品将在作战等重大任务中发挥重要作用。例如，航天器发射对气象条件要求极高，对云、降水、雷暴、大风等气象要素的预报要求细化到1公里内。在气象大数据的支撑下，借助计算机和云计算，精细化数值计算不再是难题。气象科学家还能将全球大量的气象卫星云图和气象雷达数据同化到高分辨率数值预报模式中，将预报时间从每3小时缩短到每小时滚动预报。

　　大数据时代，天气预报不仅影响人们的出行，还将给人们生活带来巨变。气象大数据与社会科学诸多领域或商业行为结合，会展示出全新的价值，并大大改变人们的生活方式。例如，一些依靠天气预报来进行定向精准营销的网站，可利用预测结论向干旱地区投放杀虫剂广告，在阴冷潮湿的地区附加柔顺洗发水广告，在干燥地区则投放增加头发弹性的洗发水广告，在飓风来临前生产飓风中人们偏好的食物等，这些尝试都取得了很不错的效果。