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當大數據成了科技圈每天都談論不休的話題時，普通大眾可能並未切身感受到這樣的熱門科技對生活有什麼影響。無人駕駛汽車還在試驗階段、Alphago也沒有到人人都可以「殺」一盤的時候，但請不要覺得大數據還是一件遙遠的事，我們每天都在關注的天氣預報，就與大數據有密不可分的聯繫。氣象，歷來同數據打交道毫不誇張地說，氣象部門就是一個超大的「資料庫」，裡面存儲了海量的數據。氣象觀測數據是開展各項氣象業務的基礎。我們平時從電視、報紙或者網站獲取的看似簡單的天氣預報信息，在其後都有非常龐雜的數據採集作支撐，包括全國2000多個地面站、120多個高空探測站、6顆在軌衛星、5萬多個自動監測站、600多個農業監測站、300多個雷達站等，逐日逐小時甚至到逐分鐘掃描著出現的各種各樣的大氣數據。我們每日接收到的天氣預報信息，就是由如此龐雜的數據，再加上歐亞甚至全球的所有氣象數據，通過篩選、運算、分析等一系列複雜的工序得到的。隨著預報業務的不斷發展，這些數據將更加精密，數量也將繼續增加。就氣象數據自身來說，我們可以由已知的數據模擬得到過去幾千年、幾萬年甚至更久以前的氣象數據，也可以通過這些數據去預測多年後的氣象環境。大數據時代觀點認為，對大數據進行相對簡單的相關運算永遠比對小數據進行複雜運算得出的結果準確。在一定程度上來說，氣象部門一直在做這樣的事，例如我們常用到的「遙相關」、「模式耦合」等運算方法，正是在尋求氣象要素之間，以及氣象與其它事物之間的相關關係。總的說來，氣象預測也就是氣象數據加上行業數據分析得出事情變化規律和對未來的一些預判。雲計算搭載氣象大數據助力防災減災氣象數據的大量搜集、處理和分析，對硬、軟體的要求更為苛刻，傳統的處理設備難以滿足大數據處理的功能和性能要求。當數量龐雜的氣象數據出現時，「雲端」會根據需求迅速組織計算資源，在計算結束將結果進行反饋。雲計算使得大數據處理更方便、更快速、更省時省力，這在氣象防災減災中意義重大。要提高預報預警準確率、科學評估災害，必須要納入除氣象數據以外的大量其他行業的數據，傳統的設備無法快速處理，這無疑是和生命財產安全搶奪時間，而雲計算可以快速、準確的分析處理這些數據，解決這一問題。目前大數據、雲計算乃至人工智慧進入飛速發展階段，未來更多的「黑科技」將應用並改變我們的生活。今天的海航雲知道就分享到這裡，各位讀者下次見。