1.3.6　气象变化

大数据技术推动了很多行业的发展与变革，其中气象学科受益匪浅。信息爆炸时代的到来，使得本就随着数据理念及统计算法发展而发展的气象领域有了更加丰富的数据来源。日常生活中，数据来源丰富给气象领域带来的影响由天气预报愈来愈精细化、更新频率提高、表现形式多样化等方面可见一斑。除去日常应用，气象科学预测技术与互联网进行信息互联互通后形成的气象系统具有一定的预测、分析、判断能力。通过其自动识别及预警能力可以提高相关部门面对严重自然灾害的反应速度，最小化损失。另外，气象数据也可以广泛应用于农业、旅游及交通等领域。日常生活中天气应用通过数据分析预测雨云走向，进而进行更为精确的气象预报，如图1-9所示。

图1-9　数据分析预测雨云走向举例

原始数据量及气象数据需求量的增加，也提高了对于气象数据分析速度的要求。怎样对大量的气象数据进行筛选清洗，采用什么分析方法、分析工具，都会对数据结论的得出速度及结论准确度产生影响。一言以蔽之，数据分析于气象领域重要且必要。

数据分析在气象领域的部分应用场景如表1-9所示。

表1-9　数据分析在气象领域的部分应用场景

气象工作的开展始终都贯穿着对于气象数据的获取、处理及分析，随着数据分析技术的发展和成熟，根据数据的决策也逐渐由人亲力亲为转变为算法、人工智能等技术自动产生。数据处理速度与效率的精进，使得气象数据能够进一步服务各个行业各个领域。