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        大數(shù)據(jù)在氣象行業(yè)中的應(yīng)用探討

        2017-12-21 14:21:00亓東霞王馨朱大銘馬琳楊小龍
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

        亓東霞++王馨++朱大銘++馬琳++楊小龍

        摘要:近年來(lái),氣象服務(wù)進(jìn)入高速發(fā)展階段,從提供簡(jiǎn)單的氣象信息服務(wù),逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的社會(huì)生產(chǎn)力,為人民生活趨利避害、防災(zāi)減災(zāi)和應(yīng)對(duì)氣候變化發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。技術(shù)的不斷發(fā)展對(duì)氣象服務(wù)技術(shù)也提出了更高的要求,大數(shù)據(jù)技術(shù)為提高氣象服務(wù)速度和服務(wù)質(zhì)量提供了技術(shù)手段,氣象行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用也有了很大的進(jìn)步。

        關(guān)鍵詞:氣象行業(yè);大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析

        中圖分類號(hào):TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2017)10-0233-02

        隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展,氣象與國(guó)計(jì)民生的關(guān)系越來(lái)越密切,氣象服務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展和人民生活的影響日益明顯,氣象工作也前所未有地受到全社會(huì)的關(guān)注。農(nóng)業(yè)、交通業(yè)、建筑業(yè)、旅游業(yè)、銷售業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和電力行業(yè)等,都與天氣變化息息相關(guān)。隨著社會(huì)氣象意識(shí)、氣象觀念的提升,氣象服務(wù)也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

        氣象業(yè)務(wù)從最初的天氣預(yù)報(bào)發(fā)展到現(xiàn)在氣候預(yù)測(cè)、氣候可行性論證、公共氣象服務(wù)、專業(yè)專項(xiàng)氣象服務(wù)、氣象防災(zāi)減災(zāi)等,大數(shù)據(jù)技術(shù)也成為氣象服務(wù)不斷創(chuàng)新和完善的重要支撐。

        1 大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

        大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)從國(guó)外開(kāi)始率先研究,IBM、SAP等服務(wù)公司爭(zhēng)相涌入大數(shù)據(jù)行業(yè),技術(shù)平臺(tái)提供者甲骨文、SAS、EMC、Google、亞馬遜等都從中盈利[1]。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)是用傳統(tǒng)的IT技術(shù)、軟硬件工具和數(shù)學(xué)分析方法,感知、獲取、管理、處理和分析數(shù)據(jù)集合[2]。

        2012年,美國(guó)提出“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”,積極推進(jìn)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)研究和應(yīng)用。麻省理工大學(xué)等6所大學(xué)建立了大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)中心,英國(guó)牛津大學(xué)也成立了首個(gè)綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)的醫(yī)藥衛(wèi)生科研中心[4]。

        2012年,中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)和中國(guó)通信學(xué)會(huì)都成立了大數(shù)據(jù)專家委員會(huì),專門(mén)研究大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用,旨在推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展。

        2013年,國(guó)家氣象信息中心開(kāi)始著手氣象數(shù)據(jù)與云計(jì)算的研究探索。

        2015年,國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》,全面推進(jìn)我國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用,探索開(kāi)展氣象、交通、公安、安監(jiān)、地震、測(cè)繪、旅游、農(nóng)業(yè)等跨部門(mén)、跨地域數(shù)據(jù)融合和協(xié)同創(chuàng)新,加快建設(shè)數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)。

        2 大數(shù)據(jù)理論

        大數(shù)據(jù)的定義不是一成不變的,而是呈現(xiàn)多樣化發(fā)展的狀態(tài)。廣泛通用的定義是2011年國(guó)際數(shù)據(jù)中心IDC定義的大數(shù)據(jù):“大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了一個(gè)技術(shù)和體系的新時(shí)代,被設(shè)計(jì)用于從大規(guī)模多樣化的數(shù)據(jù)中通過(guò)高速捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術(shù)提取數(shù)據(jù)的價(jià)值”。這個(gè)定義刻畫(huà)了大數(shù)據(jù)的4個(gè)顯著特征,即體量(Volume)、多樣性(Variety)、價(jià)值(Value)和速度(Velocity)。

        Volume:數(shù)據(jù)體量大,一般在TB級(jí)及以上;

        Variety:數(shù)據(jù)多源異構(gòu)多樣,包括傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和以文本、圖像、視頻、音頻、e-mail、網(wǎng)頁(yè)等形式存在的未加工、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);

        Value:數(shù)據(jù)價(jià)值低,隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有用信息所占比例較小。通過(guò)各種分析手段提取有用信息,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及其價(jià)值;

        Velocity:處理速度快,對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的分析處理。

        大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈可分為數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析等四個(gè)階段[5]。

        3 氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)

        氣象大數(shù)據(jù)是現(xiàn)有各種氣象數(shù)據(jù)加上其他行業(yè)數(shù)據(jù)分析得出行業(yè)事件變化規(guī)律和對(duì)未來(lái)的一些預(yù)測(cè),即要將多種跨行業(yè)跨領(lǐng)域的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合,并應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析方法確立一定的規(guī)則,對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。氣象大數(shù)據(jù)可分為“行業(yè)大數(shù)據(jù)”和“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)”兩類。

        氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)由與氣象部門(mén)各項(xiàng)工作相關(guān)、且產(chǎn)生自氣象部門(mén)內(nèi)部的所有數(shù)據(jù)組成,包括:由氣象部門(mén)建設(shè)的、具有國(guó)內(nèi)最高專業(yè)水準(zhǔn)的氣象探測(cè)體系所產(chǎn)生的氣象專業(yè)探測(cè)數(shù)據(jù),其它部門(mén)自行采集、通過(guò)數(shù)據(jù)共享/交換等方式匯聚到氣象部門(mén)、且經(jīng)過(guò)氣象部門(mén)嚴(yán)格質(zhì)量控制的氣象要素探測(cè)數(shù)據(jù),由氣象業(yè)務(wù)部門(mén)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的各類氣象服務(wù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、派生數(shù)據(jù)及中間產(chǎn)品數(shù)據(jù),職能部門(mén)各管理系統(tǒng)如項(xiàng)目管理系統(tǒng)等所產(chǎn)生和管理的數(shù)據(jù),各業(yè)務(wù)和管理系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)等[6]。

        本文主要講述氣象的行業(yè)大數(shù)據(jù),是從氣象服務(wù)的具體業(yè)務(wù)角度出發(fā),將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用分為數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、可視化服務(wù)五個(gè)部分內(nèi)容。

        3.1 數(shù)據(jù)整合

        數(shù)據(jù)整合采用消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具、數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)復(fù)制工具等多種技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、海量歷史數(shù)據(jù)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、地理空間等數(shù)據(jù)接入。

        國(guó)家氣象信息中心副總工程師沈文海說(shuō),在2014年整個(gè)中國(guó)氣象局所保存的數(shù)據(jù)在4~5PB左右,每年大概增加數(shù)百TB。這些數(shù)據(jù)包含了地面觀測(cè)、衛(wèi)星、雷達(dá)和數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品等觀測(cè)數(shù)據(jù)。

        其中,地面氣象站觀測(cè)所獲取的數(shù)據(jù)是需要永久保存的,其使用率非常高,除了常規(guī)天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)需要用到外,諸如氣候預(yù)測(cè)、氣象農(nóng)業(yè)、環(huán)境氣象、交通氣象、電力氣象以及科研等領(lǐng)域,都需要用到這些數(shù)據(jù)。目前,我國(guó)地面觀測(cè)臺(tái)站已達(dá)到約4萬(wàn)個(gè),遍布我國(guó)各個(gè)地區(qū)。由于自動(dòng)觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展以及地面自動(dòng)氣象站的推廣普及,地面觀測(cè)業(yè)務(wù)擺脫了人工觀測(cè)居住環(huán)境的要求,觀測(cè)站點(diǎn)可布設(shè)到許多環(huán)境十分嚴(yán)苛的地域,如:荒島、沙漠、高原等。

        以氣象衛(wèi)星和多普勒天氣雷達(dá)為代表的遙感遙測(cè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域近三十年來(lái)取得了飛速發(fā)展,這些領(lǐng)域一方面每天產(chǎn)生著數(shù)TB級(jí)的觀測(cè)數(shù)據(jù),另一方面也需要地面觀測(cè)等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為其遙感數(shù)據(jù)的訂正依據(jù)。

        地面及高空觀探測(cè)數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),氣象衛(wèi)星、天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)則為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以這些數(shù)據(jù)為主,構(gòu)成了“氣象大數(shù)據(jù)”。雖然“氣象大數(shù)據(jù)”與目前業(yè)界公認(rèn)的以“4V”為特征的大數(shù)據(jù)的存在一定差異,但數(shù)據(jù)量的巨大以及迅速膨脹的速度則是十年前完全無(wú)法想象的。

        3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

        數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是對(duì)各類接入數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范按照標(biāo)準(zhǔn)化格式進(jìn)行存儲(chǔ),依據(jù)應(yīng)用需求存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)與統(tǒng)一管理,滿足大量、多樣化數(shù)據(jù)的低成本存儲(chǔ)需求。

        數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理使用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)權(quán)限管理和數(shù)據(jù)運(yùn)維輔助管理,管理內(nèi)容如下:

        (1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理:提供對(duì)大數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一管理,保證數(shù)據(jù)資源的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用,為質(zhì)量監(jiān)測(cè)、流轉(zhuǎn)監(jiān)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

        (2)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理:提供業(yè)務(wù)明細(xì)數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)等多數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析和校核規(guī)則,持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

        (3)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)監(jiān)測(cè):從數(shù)據(jù)接入環(huán)節(jié)、抽取環(huán)節(jié)、業(yè)務(wù)處理環(huán)節(jié)對(duì)過(guò)程處理進(jìn)行逐級(jí)監(jiān)測(cè)、層層控制。

        (4)數(shù)據(jù)權(quán)限管理:提供訪問(wèn)各類數(shù)據(jù)的授權(quán)功能,保證數(shù)據(jù)的安全及可靠性。

        (5)數(shù)據(jù)運(yùn)維輔助管理:提供數(shù)據(jù)日常管理和監(jiān)控等輔助管理。

        3.3 數(shù)據(jù)計(jì)算

        氣象大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)計(jì)算采用流計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、批量計(jì)算、查詢計(jì)算等分布式計(jì)算技術(shù),滿足不同時(shí)效性的計(jì)算需求。

        流計(jì)算支持實(shí)時(shí)處理,內(nèi)存計(jì)算支持交互性分析,批量計(jì)算支持大批量數(shù)據(jù)的離線分析,查詢計(jì)算支持類似SQL查詢分析。

        3.4 數(shù)據(jù)分析

        氣象大數(shù)據(jù)分析在融合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法的基礎(chǔ)上,優(yōu)化分布式挖掘算法,形成數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)算法庫(kù),在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建支撐氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法模型。

        對(duì)于建模算法選擇,主要依賴于所要解決的問(wèn)題,即大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的具體業(yè)務(wù)需求。對(duì)于預(yù)測(cè)類的問(wèn)題,有回歸和分類預(yù)測(cè)兩種,算法可以選擇決策樹(shù)、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器深度學(xué)習(xí)應(yīng)用等;對(duì)于描述類的問(wèn)題,可以選擇聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、最優(yōu)化分析等。最后根據(jù)所選擇的建模算法,通過(guò)分析建模工具建立模型。

        4 總結(jié)和展望

        目前,氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用在跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合分析有了很大的進(jìn)步,但社會(huì)上大多數(shù)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍局限在行業(yè)數(shù)據(jù)自身價(jià)值的深度挖掘??缧袠I(yè)數(shù)據(jù)壁壘是當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的一個(gè)實(shí)實(shí)在在的障礙,建立一個(gè)行業(yè)間雙方及多方的信息共享基礎(chǔ)環(huán)境,進(jìn)行跨行業(yè)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合及深度分析,更大地實(shí)現(xiàn)氣象行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富仍是未來(lái)一個(gè)技術(shù)探索領(lǐng)域。

        參考文獻(xiàn)

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