① 什麼是氣象大數據分析特徵分析

數據析：專門事數據搜集、整理、析並依據數據進行行業研究、評估預測
數據5V特徵：
1、Volume(體量)：即數百TB數十數百PB、甚至EB規模
2、Variety(性)：即數據包括各種格式形態數據
3、Velocity(效性)：即數據需要定間限度及處理
4、Veracity(准確性)：即處理結要保證定準確性
5、Value(價值)：即數據包含深度價值數據析挖掘利用帶巨商業價值
更詳細參考：

② 請從氣候的角度分析大數據產業布局在貴州的有利條件

現在的大數據真的很不錯啊

③ 如何為用戶提供氣象大數據服務

北方天穹信息技術（西安）有限公司（以下簡稱天穹公司）成立於2017年7月，是在國家軍民融合和兵器工業集團「科技創新20條」大背景下應運而生的，是一個充滿新生力量的企業。「天穹公司屬於典型的軍民融合創新產業，它以『國家」『 資本』的支持為依託，為國家的氣象數值預報、防災減災提供精準服務，實現『互聯網 + 氣象』聯動發展，為各類用戶提供詳細精準的氣象大數據服務。」北方天穹信息技術（西安）有限公司董事總經理房軼丁說。

房軼丁介紹，天穹公司組建以來，他帶領他的團隊始終把創新作為保持自身優質高速發展的根本和動力源泉，建立了完善的現代企業管理、運營、激勵模式，激發了企業的經營活力和發展動力。他說，未來天穹公司發展的目標是集研發、製造、銷售和服務於一體，在地基多通道微波輻射計市場和技術方面成為中國的國家隊和主力軍，在國際市場上由跟隨者變為引領者。「我們計劃將地基多通道微波輻射計產品做到業界領先，完成行業標準的擬制，完成行業用戶示範應用。並通過參與國家標準的制定以及在知識產權方面的布局，佔領行業制高點，逐步從設備供應商向氣象大數據提供商發展，支撐以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干勁擰成繩、擼起袖子加油干。」房軼丁這樣給我們描述他和他的團隊的追夢理想。

④ 中國地理的氣候情況

1.氣候復雜多樣
中國幅員遼闊，跨緯度較廣，距海遠近差距較大，加之地勢高低不同，地形類型及山脈走向多樣，因而氣溫降水的組合多種多樣，形成了多種多樣的氣候。從氣候類型上看，東部屬季風氣候（又可分為亞熱帶季風氣候、溫帶季風氣候和熱帶季風氣候），西北部屬溫帶大陸性氣候，青藏高原屬高寒氣候。從溫度帶劃分看，有熱帶、亞熱帶、暖溫帶、中溫帶、寒溫帶和青藏高原區。 從干濕地區劃分看，有濕潤地區、半濕潤地區、半乾旱地區、乾旱地區之分。而且同一個溫度帶內，可含有不同的干濕區；同一個干濕地區中又含有不同的溫度帶。因此在相同的氣候類型中，也會有熱量與干濕程度的差異。地形的復雜多樣，也使氣候更具復雜多樣性。
2.季風氣候顯著
中國的氣候具有夏季高溫多雨、冬季寒冷少雨、高溫期與多雨期一致的季風氣候特徵。由於中國位於世界最大的大陸——亞歐大陸東部，又在世界最大的大洋——太平洋西岸，西南距印度洋也較近，因之氣候受大陸、大洋的影響非常顯著。冬季盛行從大陸吹向海洋的偏北風，夏季盛行從海洋吹向陸地的偏南風。冬季風產生於亞洲內陸，性質寒冷、乾燥、在其影響下，中國大部地區冬季普遍降水少，氣溫低，北方更為突出。夏季風來自東南面的太平洋和西南面的印度洋，性質溫暖、濕潤、在其影響下，降水普遍增多，雨熱同季。中國受冬、夏季風交替影響的地區廣，是世界上季風最典型、季風氣候最顯著的地區。和世界同緯度的其他地區相比，中國冬季氣溫偏低，而夏季氣溫又偏高，氣溫年較差大，降水集中於夏季，這些又是大陸性氣候的特徵。因此中國的季風氣候，大陸性較強，也稱作大陸性季風氣候。
氣候條件的優勢 復雜多樣的氣候，使世界上大多數農作物和動植物都能在中國找到適宜生長的地方，使中國農作物與動植物資源都非常豐富。
玉米的故鄉在墨西哥，引種到中國後卻廣泛種植，已成為中國重要的糧食作物之一。紅薯最早引種在浙江一帶，在中國普遍種植。
中國季風氣候顯著的特徵，也為中國農業生產提供了有利條件，因夏季氣溫高，熱量條件優越，這使許多對熱量條件需求較高的農作物在中國種植范圍的緯度遠比世界上其他同緯度國家的偏高，水稻可在北緯52°的黑龍江省呼瑪縣種植。夏季多雨，高溫期與多雨期一致，有利於農作物生長發育，中國長江中下游地區氣候溫暖濕潤，物產富饒，是亞熱帶季風氣候，而與之同緯度的非洲北部、阿拉伯半島等地卻多呈乾旱、半乾旱的荒漠景觀。
中國氣候雖然有許多方面有利於發展農業生產，但也有不利的方面，中國災害性天氣頻繁多發，對中國生產建設和人民生活也常常造成不利的影響，其中旱災、洪災、寒潮、台風等是對中國影響較大的主要災害性天氣。
中國的旱澇災害平均每年發生一次，北方以旱災居多，南方則旱澇災害均有發生。
在夏秋季節，中國東南沿海常常受到熱帶風暴——台風的侵襲。台風（熱帶風暴發展到特別強烈時稱為台風）以6—9月最為頻繁。
在中國的秋冬季節，來自蒙古、西伯利亞的冷空氣不斷南下，冷空氣特別強烈時，氣溫驟降，出現寒潮。寒潮可造成低溫、大風、沙暴、霜凍等災害。 1.冬季氣溫的分布
從1月等溫線圖可看出：0℃等溫線穿過了淮河—秦嶺—青藏高原東南邊緣，此線以北（包括北方、西北內陸及青藏高原）的氣溫在0℃以下，其中黑龍江漠河的氣溫在-30℃以下；此線以南的氣溫則在0℃以上，其中海南三亞的氣溫為20℃以上。因此，南方溫暖，北方寒冷，南北氣溫差別大是中國冬季氣溫的分布特徵。
這一特徵形成的原因主要有： 緯度位置的影響 冬季陽光直射在南半球，中國大部處於北溫帶，由太陽輻射獲得的熱量少，同時中國南北緯度相差達50℃，北方與南方太陽高度差別顯著，故造成北方大部地區氣溫低，且南北氣溫差別大。
冬季風的影響 冬季，從蒙古、西伯利亞一帶常有寒冷乾燥的冬季風吹來，北方地區首當其沖，因此更加劇了北方嚴寒並使南北氣溫的差別增大。
2.夏季氣溫的分布
從中國夏季7月等溫線圖上可以看出：除了地勢高的青藏高原和天山等以外，大部地區在20℃以上，南方許多地方在28℃以上；新疆吐魯番盆地7月平均氣溫高達32℃，是中國夏季的炎熱中心。所以除青藏高原等地勢高的地區外，中國普遍高溫，南北氣溫差別不大，是中國夏季氣溫分布的特徵。
其形成原因有：夏季陽光直射點在北半球，中國各地獲得的太陽光熱普遍增多。加之北方因緯度較高，白晝又比較長，獲得的光熱相對增多，縮短了與南方的氣溫差距，因而中國中國普遍高溫。
3.中國的溫度帶
中國採用積溫來劃分溫度帶，當日平均氣溫穩定升到10℃以上時，大多數農作物才能活躍生長，所以通常把日平均氣溫連續≥10℃的天數叫生長期。把生長期內每天平均氣溫累加起來的溫度總和叫積溫。一個地區的積溫，反映了該地區的熱量狀況。根據積溫的分布，中國劃分了5個溫度帶和一個特殊的青藏高原區。 不同的溫度帶內熱量不同，生長期長短不一，耕作制度和作物種類也有明顯差別。
溫度帶的劃分及耕作 溫度帶 ≥10℃積溫 生長期（天） 分布范圍 耕作制度 主要農作物 熱帶 >8000℃ 365 海南全省和滇、粵、台三省南部 水稻一年三熟 水稻、甘蔗、天然橡膠等 亞熱帶 4500℃—8000℃ 218—365 秦嶺—淮河以南，青藏高原以東 一年二至三熟 水稻、冬麥、棉花、油菜等 暖溫帶 3400℃—4500℃ 171—218 黃河中下游大部分地區及南疆 一年一熟至兩年三熟 冬麥、玉米、棉花、花生等 中溫帶 1600℃—3400℃ 100—171 東北、內蒙古大部分及北疆 一年一熟 春麥、玉米、亞麻、大豆、甜菜等 寒溫帶 <1600℃ <100 黑龍江省北部及內蒙古東北部 一年一熟 春麥、馬鈴薯等 青藏高原區 <2000℃（大部分地區） 0—100 青藏高原 部分地區一年一熟 青稞等 1.年降水量的空間分布
從中國年降水量分布圖可看出：800毫米等降水量線在淮河—秦嶺—青藏高原東南邊緣一線；400毫米等降水量線在大興安嶺—張家口—蘭州—拉薩—喜馬拉雅山東南端一線。塔里木盆地年降水量少於50毫米，其南部邊緣的一些地區降水量不足20毫米；吐魯番盆地的托克遜平均年降水量僅5.9毫米，是中國的「旱極」。 中國東南部有些地區降水量在1600毫米以上，台灣東部山地可達3000毫米以上，其東北部的火燒寮年平均降水量達6000毫米以上，最多的年份為8408毫米，是中國的「雨極」。
中國年降水量空間分布的規律是：從東南沿海向西北內陸遞減。各地區差別很大，大致是沿海多於內陸，南方多於北方，山區多於平原，山地中暖濕空氣的迎風坡多於背風坡。
2.降水量的時間變化
中國降水量的時間變化表現在兩個方面，即：季節變化和年際變化。
季節變化是一年內降水量的分配狀況。中國降水的季節分配特徵是：南方雨季開始早，結束晚，雨季長，集中在5—10月；北方雨季開始晚，結束早，雨季短，集中在7、8月。中國中國大部分地區夏秋多雨，冬春少雨。
年際變化是年與年之間的降水分配情況。中國大多數地區降水量年際變化較大，一般是多雨區年際變化較小，少雨區年際變化較大；沿海地區年際變化較小，內陸地區年際變化較大。而以內陸盆地年際變化最大。
3.季風活動與季風區
中國降水在空間分布與時間變化上的特徵，主要是由於季風活動影響形成的。發源於西太平洋熱帶海面的東南季風和赤道附近印度洋上的西南季風把溫暖濕潤的空氣吹送到中國大陸上，成為中國夏季降水的主要水汽來源。
在夏季風正常活動的年份，每年4、5月暖濕的夏季風推進到南嶺及其以南的地區。廣東、廣西、海南等省區進入雨季，降水量增多。
6月夏季風推進到長江中下游，秦嶺—淮河以南的廣大地區進入雨季。這時，江淮地區陰雨連綿，由於正是梅子黃熟時節，故稱這種天氣為梅雨天氣。
7、8月夏季風推進到秦嶺—淮河以北地區，華東、東北等地進入雨季，降水明顯增多。9月間，北方冷空氣的勢力增強，暖濕的夏季風在它的推動下向南後退，北方雨季結束。10月，夏季風從中國大陸上退出，南方的雨季也隨之結束。
在中國大興安嶺—陰山—賀蘭山—巴顏喀拉山—岡底斯山連線以西以北的地區，夏季風很難到達，降水量很少，故唐詩中有「羌笛何須怨楊柳，春風不度玉門關」的名句。習慣上我們把夏季風可以控制的地區稱為季風區，夏季風勢力難以到達的地區稱為非季風區。
4.中國的干濕地區
干濕狀況是反映氣候特徵的標志之一，一個地方的干濕程度由降水量和蒸發量的對比關系決定，降水量大於蒸發量，該地區就濕潤，降水量小於蒸發量，該地區就乾燥。干濕狀況與天然植被類型及農業等關系密切。中國各地干濕狀況差異很大，共劃分為4個干濕地區：濕潤區、半濕潤區、半乾旱區和乾旱區。 干濕地區的劃分區域年降水量（mm） 干濕狀況 分布地區 植被 土地利用 濕潤區 >800 降水量>蒸發量 秦嶺—淮河以南、青藏高原南部、內蒙古東北部、東北三省東部 森林 以水田為主的農業 半濕潤區 >400 降水量>蒸發量 東北平原、華北平原、黃土高原大部、青藏高原東南部 森林——草原 旱地為主的農業 半乾旱區 <400 降水量<蒸發量 內蒙古高原、黃土高原的一部分、青藏高原大部 草原 草原牧業、灌溉農業 乾旱區 <200 降水量<蒸發量 新疆、內蒙古高原西部、青藏高原西北部 荒漠 高山牧業、綠洲灌溉農業

⑤ 如何創建一個大數據平台天氣

在這篇教程中，我們將介紹如何在微信公眾平台上開發天氣預報功能。我們將使用中國天氣網的氣象數據介面來獲取天氣信息。 這篇教程將介紹以下內容： 獲取中國天氣網的氣象數據 在微信公眾平台中回復天氣 一、中國天氣網 中國天氣網提供了豐富的氣

⑥ 大數據如何幫助我們改善大氣環境

大數據如何幫助我們改善大氣環境
大數據可以把現有的舊能源網路變成更加智能的網路，能夠了解個人的能源消耗狀況。這無疑將提高效率，降低能源價格並幫助我們減少碳排放量。
智能能源網格
在不久的將來，將有越來越多的家電設備帶有感測器。這些感測器能夠在能源公司、家庭智能儀表和電器之間進行雙向通信。當所有的家用電器都通過感測器連接到互聯網時，我們就可以根據需要，對單個設備的能耗進行監測和調整。越來越多的能源機構正在開發智能電表來記錄單個家用電器設備的電能消耗情況。而這些信息將返回到能源公司，使得能源公司可以了解和預測能源需求。我們相信，隨著研發工作的進一步深入，實時監控和調整能源需求將只是時間問題。
當越來越多的設備具備了感測器之後，產品之間也將能夠相互通信交流，甚至是進行跨不同網路的通信。這將幫助能源企業更好地了解和管理整個網路的能源利用率。對於未來的電動汽車來說，這是相當有用且重要的。當消費者回家後將電動汽車的充電和其他家用電器同時開啟時，能源電網可能無法應付這一需求的高峰期。因此，越多的電器設備具備了感測器，就越能夠與能源網路進行通信和溝通，能源公司也就能夠更好的管理其網路內的能量分布。
但是，真正的智能電網距離我們仍然還十分遙遠。據乙太網之父鮑勃·梅特卡夫表示，智能電網可以提供「大量廉價和清潔的能源」。他創造了一個由互聯網影響的智能電網，稱為「Enernet」願景。
這種智能電網也將同時能夠防止能量在網路中的損失並防止停電事故的發生。感測器系統可以同步的實時監測電線的狀況，每秒鍾都能收集多個數據流。這些信息可以更容易地檢測到停電事故。當確實發生停電事故時，其可以使得能源公司的響應速度更快、更好。這種感測器還可以檢測能量是如何在網路中傳輸的，以及在何時何地發生了能量損失。這些信息實時傳遞反饋給能源公司的控制中心，能夠幫助他們實時的需求進行調整。
西北太平洋的巴特爾智能電網示範項目就是這樣的一個智能電網試點。該試點項目的六萬名參與者來自美國的五個州。該項目旨在確定智能電網是否向我們所認為的那樣有價值，是否更具經濟效益。一個智能電網需要在在硬體和軟體方面進行大量的投資。其也將極大地幫助我們收集數據信息：從之前的記錄一個儀表一個月之內的讀數變為智能電表每15分鍾記錄一次讀數。也就是每天每百萬智能電表共計記錄9600萬次讀數。其結果是數據信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，這些數據信息將是相當繁雜的。
改變消費者的行為
如果消費者可以根據實時數據和能源價格管理他們自己的能源消耗，將可能會改變他們的行為。一款智能電表可以基於需求預測建議消費者在稍後某個時刻能源成本降低時使用某款電器設備。這將幫助能源公司更好地管理能源需求。如果某款電器設備（例如加熱器）可以基於價格範圍和網路的能量需求自行決定在最佳時間開始工作，這無疑將產生更好的效果。
預測需求和價格
與數以百萬計的電器相連接的智能電網能夠預測能源消費量。監測設備如何使用能源，並提供有價值的數據信息，並進一步分析預測對於能源的需求狀況和可能出現的能源短缺。此信息可用於在合適的時間和地點提供適量的能量。其可以幫助平衡不同時間和地點的能源需求高峰。能源分銷機構可以提高顧客滿意度，並通過減少停電的次數和持續時間遵守相關的合規性。如果能源公司能夠找到發生網路故障與相關停電事故之間的聯系，那麼這就表明他們能夠精確確定和識別發生故障的位置，並實時的提供相關的解決方案。
當智能電網平衡了能源需求的高峰之後，網路將變得更可靠。而目前的網路問題在於，不僅僅是沒有這么大的網路容量，而且還需要應對高需求的能力。智能電網可以幫助防止極端高峰所導致的斷電。
大數據也將有助於優化能源交易，從而更好地預測價格波動。大數據可以基於1000個不同的數據集針對能源市場做出幾乎實時的復雜分析。隨著能源價格的波動，能夠基於這1000個不同的數據源進行價格預測是相當有價值的。對於能源供應和需求的預測，能夠幫助能源銷售機構獲利。通過對市場的充分了解，他們可以保護自己免受能源價格波動的影響。最後，他們將能夠提供更便宜的能源，提高客戶滿意度。
未來的投資和維護
來自網路的大量感測器的數據信息可以提供關於網路質量的附加信息。它可以幫助能源企業確定未來的投資是否是必要的，或是需要進行維護。不必進行定期的網路檢查，大數據工具可以用來實時的監控網路設備，只在必要時採取相關的措施。這將為能源企業節省很多不必要的調查，預防費用。同樣，這些信息還將有助於了解哪些投資能夠幫助能源企業獲得最大的投資回報。
例如，Vattenfall公司在風力渦輪機內安裝了感測器數據，以預測何時需要進行維護。這將為該公司節省了很多不必要的檢查渦輪機時所需要的直升機費用和其他維護費用，以及昂貴的咨詢費用。
大數據也可以被用來改善風力渦輪機的安置位置，以便獲得最佳的能量輸出。在微觀和宏觀層面，對不斷變化的天氣進行預測可以幫助企業選擇最佳的風力渦輪機安置地點。或者根據地區年度日照情況數據來選擇太陽能系統的安置地點。結合結構化和非結構化數據，如潮汐、地理空間、感測器數據、衛星圖像、森林砍伐地圖和天氣模型也可以幫助確定最佳安置地點。
例如，丹麥能源公司維斯塔斯風力系統利用IBM大數據分析解決方案來分析許多不同的數據集，以確定每台風力渦輪機的最佳安置地點。將風輪機安置在錯誤的地方會導致無法生產出足夠的電力，無法判斷風能投資的投資回報率，也就增加了電力成本。
大數據應用在能源領域最重要的影響是，其將使得現有的能源網路變得更高效。這將幫助我們減少能源消耗量，並降低消費者的購買價格。智能能源管理可以防止電網超載運行，並防止新的和昂貴的電廠建設需求。較少的電廠能夠提供更高效率的能源和更低的價格，影響我們的碳排量。所以，最終，大數據有可能變成比採用可再生能源更可持續的技術，以幫助我們減少碳排量。

⑦ 生態環境大數據有哪些方面的數據

大數據:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
數據的資源化，大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
科學理論的突破,隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。
數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
數據生態系統復合化程度加強