【数据分析师经验】可以用大数据方法来预测天气预报？

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数据分析师经验：可以用大数据方法来预测天气预报？

有数据显示，天气对全球GDP的影响超过33%。当今不断提升的计算能力，大数据也让科学家和预报人员能够以较之以往更快的速度取得结果，并对日益复杂气象和特殊预报需求给予响应。所以大数据也就至关重要。

管理和利用庞大数据集

环境数据的数据量和多样性将以指数形式成倍增加，将对基础设施传、管理和存储这些数据提出极大的需求，也要求更大计算能力模拟使用它。这也为公立和私营机构研究人员专业化服务提供了新机遇。一个例子是利用新的观测源，例如放置在汽车重传感器。想象一下，成千上万传感器在市区提供实时的气象信息，天气预测模型通过数据海啸的处理，用于对传统的基于物理学的模拟方法进行加强。


提高模型的分辨率

高分辨率模型是一个关键因素，它以更好地评估长期气候系统状态，提高气象预报能力，特别是对灾害性天气的预报能力。美国国家大气研究中心和伊利诺伊大学的研究人员使用蓝水(Blue Waters)超级计算机对于桑迪(Sandy)飓风的模拟，已经提高到500米分辨率，相当于几个街区的预报。


解决技术障碍

鉴于天气建模和分析变得更加数据密集型，需要更大计算能力，究人员必须更加关注性能瓶颈，如内存、I / O、互连延迟和带宽。天气模拟需要成千上万微处理器并行运算，突破硬件和软件的可扩展性限制。此外，可扩展的操作系统、编译器和应用程序库正在发挥作用。最终，底层技术基础设施必须紧密集成，支持模拟和分析工作流程。

基础设施提供模拟和数据驱动的分析能力，支持常规高分辨率天气预测，推动专业气象服务。未来气象预报所需要能力，我们甚至不能想象：是从64年前什么时候开始预测天气的。超级计算机创新至今跟上了社会发展的需求，而且它有望在未来几年内提供新的解决方案。

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