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氣象大數據分析 專利，2023年系列自動遙測氣象站行業市場突圍建議及需求分析報告

系列自動遙測氣象站行業報告/龐文報告 PAGE PAGE 1 系列自動遙測氣象站行業市場突圍建議及需求分析報告 目錄 TOC o “1-9” 序言 3 一、系列自動遙測氣象站行業政策環境 3 (一)、政策持續利好系列自動遙測氣象站行業發展 3 (二)、系列自動遙測氣象站行業政策體系日趨完善 4 (三)、一級市場火熱，國內專利不斷攀升 4 (四)、宏觀環境下系列自動遙測氣象站行業定位 5 (五)、“十三五”期間系列自動遙測氣象站業績顯著 5 二、系列自動遙測氣象站業數據預測與分析 6 (一)、系列自動遙測氣象站業時間序列預測與分析 6

氣象大數據分析 專利，大數據在氣象服務中的應用與分析

陳晨 云南省耿馬傣族佤族自治縣氣象局 677599 摘要：

隨著大數據時代的悄然來臨，各行各業對氣象信息的需求越來越大，氣象服務領域也不例外。

對于氣象部門而言，氣象大數據的應用能夠提供多種氣象服務，包括科研服務、氣象部門內部業務服務以及氣象公共服務等等。

在大數據時代下，氣象服務既面臨著機遇，又面臨著挑戰。

如何在大數據時代背景下，做好氣象服務是一項值得深入分析的問題。

本文通過對大數據的概況及特征進行了介紹，分析了大數據時代背景下的氣象服務現狀，并結合氣象大數據的特征，對大數據在氣象服務中的應用進行了深入分析，僅供參考。

關鍵詞：

大數據；氣象服務；應用 1。大數據的概況及特征 大數據是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜素、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。

”大數據通常包括4個特征。

即第一，是數據體量巨大。

截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB。

當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

二是數據類型繁多。

這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。

相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

三是價值密度低。

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。

以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用的數據可能僅有一二秒。

如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據背景下待解決的難題。

四是處理速度快。

這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著的特征。

根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2021年，全球數據的使用量將達到35.2ZB。

在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

2。氣象大數據特征分析 氣象行業累積海量的數據，數據體量目前已超過10PB，具備大數據的海量特征（Volume）；氣象及氣象敏感行業的數據種類繁多，具有大數據的多樣性（Varity）；氣象數據采集過程從逐天逐時甚至逐秒發生，具備大數據的更新的高速性（Velocity）；在氣象防災減災救災領域，氣象數據價值往往隨著預警效用隨時間呈斷崖式下跌，必須第一時間實現“氣象+”影響的價值性（Value）挖掘，需要發展融合應用技術。

因此，在滿足大數據4V特征的條件下，如何高效地存儲、處理氣象大數據已經成為急需解決的問題。

3。大數據時代背景下的氣象服務現狀 隨著現代社會的快速發展，各行各業對天氣的依賴程度越來越高，氣象服務工作所面臨的工作量日益增大，大量數據及信息處理成為現階段氣象工作人員面臨的主要問題，并且一般數據庫也無法滿足大量數據信息分析需求，也導致最終決策服務水平不高。

想要進一步提高氣象服務工作水平，就需要充分利用大數據時代先進的科學技術，實現氣象服務模式創新升級，推動氣象信息化進程。

目前，氣象部門提供的服務來源于多年形成的傳統思維習慣和自身固有的基礎條件，缺乏的反饋機制來收集和整理公眾的意見。

因此，在大數據時代背景下，氣象服務要為用戶提供多元化的服務渠道，還需要進行信息咨詢和意見反饋，從而不斷為完善和改進氣象服務提供決策依據。

同時，氣象服務要習慣從用戶的思維看問題，為用戶帶來更多的實用價值。

4。大數據在氣象服務中的應用 4.1氣候云端 對于大數據而言，氣候云端是建立在大數據之上的，其大數據云計算是氣候云端建立的必要條件。

期刊文章分類查詢，盡在期刊圖書館 氣象云端包括有傳統的程序、系統、模型控制氣候信息，還包括云端申請的技術服務。

云端申請服務可以滿足多種氣候服務需求，能夠快速地通過組織計算，測定氣候資源的服務特性，從而得出結論。

除此以外，云計算的數據存儲在終端數據中，其后續數據管理，氣候資源也不會干擾其他云端計算模型。

當災害性天氣氣候出現時，氣候云端就會在第一時間發出預警信號，利用衛星進行災害定位，使氣象部門可以盡快地做出應對方案，保障人民群眾的生命財產安全。

氣象大數據分析 專利，智慧氣象大數據平臺

技術領域 本發明涉及氣象資料處理技術領域，更具體的說是涉及一種智慧氣象大數據平臺。

背景技術 隨著近年來城市智慧化水平的提升，智慧城市建設對氣象基礎觀測數據、氣象預報預警信息、聯合分析評估技術等提出一定需求，建設智能、高效、標準的集約化的智慧氣象數據平臺，實現智慧氣象輔助決策、服務民生、防災減災等功能，促進行業間的高效協作，為政府決策、城市治理、公共服務、產業發展提供支撐。

氣象行業由于其業務特殊性，其信息化建設呈現：

數據采集量極大、數據來源眾多、數據碎片化嚴重的特點。

據保守估算，氣象各業務系統需要每天處理約有800G的增量數據，總容量超過10PB的歷史數據文件。

為了能夠及時、快速地對數據進行存儲，并且能解決氣象數據服務的需求，對本領域技術人員來說，構建一套科學、高效的數據服務系統迫在眉睫。

發明內容 有鑒于此，本發明提供了一種智慧氣象大數據平臺，通過平臺進行數據的采集、處理、存儲和管理的科學性、及時性與統一性，提高了氣象災害風險預警識別度與精準度，降低了災害預測成本。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種智慧氣象大數據平臺，包括數據層、獲取層、能力層、應用層；其中，所述數據層，用于對接數據源，完成數據采集與數據清洗；所述獲取層，用于為所述數據層提供透明的數據訪問接口；所述能力層，用于進行數據分析；所述應用層，用于外接服務接口，實現指定功能。

優選的，所述數據采集根據硬件和數據源類型的不同，分為實時采集模式和定時采集模式；所述實時采集模式監控數據庫變更日志和引擎訪問日志文件的變化，將數據采集下來；所述定時采集模式根據數據特點固定時間間隔采集更新氣象數據。

通過采用上述技術方案，具有以下有益的技術效果：

定時采集數據，主要用于大批量、非實時性數據，根據數據特點定時把數據采集下來，如氣象數據，每日固定時間間隔采集更新當前氣象和預報氣象數據。

優選的，所述數據源的類型分為：

空間數據、屬性數據、文本和媒體數據。

優選的，所述能力層包括數據可視化模塊、信息檢索模塊、數據共享模塊；其中，所述數據可視化模塊用于在Web中將氣象數據標繪到空間數據上，采用OpenLayers開源GIS庫，實現氣象要素的實時監測與查詢，檢索生成數據展示；所述信息檢索模塊用于完成開源分布式檢索，運用ElasticSearch搜索引擎完成；所述數據共享模塊用于為各行業提供各類氣象數據接口。

通過采用上述技術方案，具有以下有益的技術效果：

能力層涉及對數據中心的訪問操作和文件訪問協議，以及各類數據分析工作。

數據訪問和分析引入模型分析引擎、決策分析引擎、數據挖掘算法、統計算法等技術分析處理基礎數據。

優選的，采用nginx集群實現負載均衡，處理應用服務的請求并發壓力。

優選的，采用elasticsearch/mongodb文檔型NoSQL數據庫以及redis/memcached緩存型NoSQL數據庫，處理數據庫查詢速度壓力。



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