1.3.6　氣象變化

大數據技術推動了很多行業的發展與變革，其中氣象學科受益匪淺。信息爆炸時代的到來，使得本就隨著數據理念及統計算法發展而發展的氣象領域有了更加豐富的數據來源。日常生活中，數據來源豐富給氣象領域帶來的影響由天氣預報愈來愈精細化、更新頻率提高、表現形式多樣化等方面可見一斑。除去日常應用，氣象科學預測技術與互聯網進行信息互聯互通后形成的氣象系統具有一定的預測、分析、判斷能力。通過其自動識別及預警能力可以提高相關部門面對嚴重自然災害的反應速度，最小化損失。另外，氣象數據也可以廣泛應用于農業、旅游及交通等領域。日常生活中天氣應用通過數據分析預測雨云走向，進而進行更為精確的氣象預報，如圖1-9所示。

圖1-9　數據分析預測雨云走向舉例

原始數據量及氣象數據需求量的增加，也提高了對于氣象數據分析速度的要求。怎樣對大量的氣象數據進行篩選清洗，采用什么分析方法、分析工具，都會對數據結論的得出速度及結論準確度產生影響。一言以蔽之，數據分析于氣象領域重要且必要。

數據分析在氣象領域的部分應用場景如表1-9所示。

表1-9　數據分析在氣象領域的部分應用場景

氣象工作的開展始終都貫穿著對于氣象數據的獲取、處理及分析，隨著數據分析技術的發展和成熟，根據數據的決策也逐漸由人親力親為轉變為算法、人工智能等技術自動產生。數據處理速度與效率的精進，使得氣象數據能夠進一步服務各個行業各個領域。