实况数据是天气预报的源头

没有了它

便无法进行天气预报

而模式数据又是气象大数据的魂

即在一套庞大的计算天气预报程序之下

输入当前已知的天气现象

就可以得出未来的天气现象

目前大部分实况数据的采集与传输

都可以通过自动化完成

在气象观测站中温度、湿度

气压、风向、风速等物理量

均由电子控制的机械设备完成

这些观测站配有嵌入式芯片

芯片上有一个精确的时钟

可以准时地周期性工作

例如在整点每隔5分钟、10分钟

或1小时自动采集周围的环境数据

并自动将采集的气象数据

编码为二进制数据流

发送到数据库中

如今

天气预报数据源有了更多的可能

不久前

总部位于美国波士顿的ClimaCell公司称

手机信号也可能成为天气预报的数据来源

并且在某种程度上

准确度居然要比传统的预报手段要高60%

这到底是怎么一回事呢？

一起和小据来看一下吧

ClimaCell公司一直致力于技术的开发

希望能够更好地利用全球数百万部手机

和其他无线设备的信号

他们认为
这些信号可以代替局部天气条件观测

比如降水和大气质量等

然而利用无线信号进行预报

并没有想象中那么容易

这些数据不同于气象观测得出的数据

不能直接应用于数值模式当中

必须进行转化

深入挖掘这些信号中包含的天气信息

到目前为止

该公司准确预测了

今年4月14日芝加哥严重的暴雪天气

它的预报还帮助某航空公司

更好地安排航班行程

最大限度减少了航班延误

总而言之

天气预报是根据已知的气象条件

用超级计算器进行海量数据计算

在这一过程中

计算结果与真实天气状况之间

不可避免存在偏差

而气象人也一直走在不断缩小

计算结果与真实情况差距的路上

致力于为大家带来更加准确的天气预报

同时也希望有更多可靠的数据来源

充分应用大数据和人工智能技术

做出更精准的天气预报