我們每天早上關心的第一件事——天氣，早已經成為一門生意。
在美國，就有一家EarthRisk公司在利用大數據技術來改造過去的天氣預報模式。2013年，這家公司開發了一種新的數據模型用于預測極端天氣事件，據媒體報道稱，“該模型可對過去60年數據進行820億次分析來識別天氣模式，然后與目前的情況進行對比，通過預測分析來預測未來40天的天氣。”
國內的天氣預報技術盡管日趨成熟，但也依然處在隨時要被挑戰的發展階段。5月27日，中國氣象局公共氣象服務中心與阿里云在杭州宣布達成戰略合作，開始了國內在大數據指導天氣預報上的實踐。雙方都表示，將在未來共同挖掘氣象大數據的深層價值。
簡言之，天氣預報的最終目的就是兩個字——服務；隨著各行各業對氣象信息的需求，簡單的晴雨氣溫預報早已無法滿足多樣化的需要（比如農業、工業、交通等行業需求）。而能否提供更精細化的服務，往往首先取決于氣象局這樣的官方機構，在技術方面能投入多少。數據顯示，我國每年新增的氣象數據達到PB量級（1PB=1024TB，1TB=1024GB），存儲和處理這些數據需要海量的計算資源。而按照阿里云目前的規模，每天可以支持上百PB的數據處理。
“中國家氣象局入住阿里云計算平臺，最核心的優勢就是可以避免資金巨大、周期漫長的IT系統投入”，中國氣象局公共氣象服務中心副主任潘進軍告訴鈦媒體。而一眾同往杭州的媒體同行，也一直在熱烈討論這樁有關天氣和數據的問題。云計算話題看起來高大上，卻和人們日常生活息息相關。通過大數據技術，能為改善天氣預報這項工作增加多少可能性？
問題一：天氣預報，你為什么那么不準？
其實這是一個極其無聊的問題，問十個人有九個都會持否定態度。
而預報準不準，一切都是基于天氣預報的數據采集方式。天氣預報主要是形勢預報，形勢預報的方法可分為兩大類：一類是數值預報方法；另一類是天氣圖方法。
數值預報方法是直接積分大氣方程組或其簡化方程組，按所得結果對未來的氣壓場、溫度場和風場作出預報。其中，天氣圖方法又分為四種：1. 經驗外推法；2. 相似形勢法；3. 統計資料法；4. 物理分析法。
據我們向專業人士了解到，上述四種方法均會造成一定的誤差。例如，第二種，相似形勢法又稱模式法，就是把一些相似的天氣形勢歸納成一定的模式，由于相似總是相對的；統計資料法是用歷史資料進行統計，做出預報。可以看出，天氣預報出現誤差的機率很大，而且根據形勢的預判大體覆蓋到面，很難具體到點。在北京，你從一個地鐵口進時是瓢潑大雨，從另外一個口出來的時候可能晴空萬里，當然，說是霧霾萬里可能更貼切。
如今我們邁入大數據時代，而數據是真正有價值的資產。如何盤活這些數據資產，是大數據的核心議題。而此次合作，中國氣象局計劃深度挖掘利用的數據包括：60多年來的歷史氣象數據；全國2萬多個觀測站、衛星、雷達監測的氣象觀測數據，包括降水、溫度、風力風向、地面結冰等30余種要素；短期、中期、長期的精細化氣象預報數據品；通過國際交換獲取的全球氣象觀測、預報數據。
這些氣象大數據就像油田，云計算就是鉆井和煉廠，沒有云計算就只能守著成片的油田干著急。而盤活大數據也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向，這些龐大的大數據經過阿里云計算平臺的處理分析，會帶來怎樣的應用場景呢？至少我們有理由期待天氣預報能夠向前邁上一大步，變得更加精準和人性化。
問題二：基于商業的考量，能給企業或個人帶來什么？
后來我們聊著聊著就聊到了商業化上來了，由于跟天氣有關，所以都在聊農業保險，可能保險公司會更加迫切需要這樣的數據產品。而據官方透露，目前已經有多家保險公司跟進，希望能和中國氣象局和阿里云的氣象大數據進行對接。
當然，我們也設想了個人的定制服務，就像手機報一樣，有需要的人可以自行定制。聊到個人的時候我就想起《舌尖上的中國》第二季中的職業養蜂人老譚，在追逐花期的過程，遇到一場瓢潑大雨對他來說是致命的，而他行走的路程是靠翻閱老黃歷和經驗來規劃，我想假如有這樣的天氣服務會不會更好呢？
2013年的那個暖冬，想必所有人都印象深刻。春節期間，國內不少城市商圈里，賣棉襪的都喊著要破產了，保暖內衣市場也在當年銷售遇冷。現在，我就可以舉一個天氣變化如何直接影響消費市場的例子：
經過2011年、2012年的迅猛發展，保暖內衣市場的兩大巨頭南北極和北極絨早早都開始布局2013年。由于2012年冬天不僅冷的早，且過年較晚，這直接拉長了產品的銷售期，這也讓兩家廠商對2013年抱有更大的期待，都提前半年開始樂觀備貨。誰知道突如其來的暖冬讓兩家廠商徹底傻了眼，堆積的庫存已經夠他們這兩年愁的了......
假如未來，中國氣象局和阿里云真的推出精細化的數據產品，那么這種“靠天”吃飯的企業或許能夠避開風險或者少一點盲目的冒進。
根據中國氣象局公共氣象服務中心副主任潘進軍介紹，氣象大數據不僅可以讓人們知道天氣，更重要的是幫助企業從天氣中減少損失或盈利。而國外的氣象大數據應用已經比較成熟，英國的氣象服務已經全部商業化，年產值達到2600億美元，美國1600億美元，日本100億美元，而中國只有6億美元，專業的氣象數據服務在中國市場前景巨大。
以上飽滿而華麗的數字小編并不感興趣，小編最在意的是以下的描述：不久的將來，高德地圖將告訴你15分鐘后一公里內的天氣狀況，以及某條街道24小時前刮過很大的西北風。當你在暴雨中行駛時，高德地圖會提醒你：“前方道路已嚴重積水，您的車輛駛入可能會被水淹，建議您繞道文三路。”
我想這才是大眾所需求的人性化服務，通過多渠道傳播氣象等災害預警信息，幫助社會公眾防災減害，中國氣象局和阿里云的這條路還很長。
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