① 什么是气象大数据分析特征分析

数据析：专门事数据搜集、整理、析并依据数据进行行业研究、评估预测
数据5V特征：
1、Volume(体量)：即数百TB数十数百PB、甚至EB规模
2、Variety(性)：即数据包括各种格式形态数据
3、Velocity(效性)：即数据需要定间限度及处理
4、Veracity(准确性)：即处理结要保证定准确性
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② 请从气候的角度分析大数据产业布局在贵州的有利条件

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③ 如何为用户提供气象大数据服务

北方天穹信息技术（西安）有限公司（以下简称天穹公司）成立于2017年7月，是在国家军民融合和兵器工业集团“科技创新20条”大背景下应运而生的，是一个充满新生力量的企业。“天穹公司属于典型的军民融合创新产业，它以‘国家”‘ 资本’的支持为依托，为国家的气象数值预报、防灾减灾提供精准服务，实现‘互联网 + 气象’联动发展，为各类用户提供详细精准的气象大数据服务。”北方天穹信息技术（西安）有限公司董事总经理房轶丁说。

房轶丁介绍，天穹公司组建以来，他带领他的团队始终把创新作为保持自身优质高速发展的根本和动力源泉，建立了完善的现代企业管理、运营、激励模式，激发了企业的经营活力和发展动力。他说，未来天穹公司发展的目标是集研发、制造、销售和服务于一体，在地基多通道微波辐射计市场和技术方面成为中国的国家队和主力军，在国际市场上由跟随者变为引领者。“我们计划将地基多通道微波辐射计产品做到业界领先，完成行业标准的拟制，完成行业用户示范应用。并通过参与国家标准的制定以及在知识产权方面的布局，占领行业制高点，逐步从设备供应商向气象大数据提供商发展，支撑以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干劲拧成绳、撸起袖子加油干。”房轶丁这样给我们描述他和他的团队的追梦理想。

④ 中国地理的气候情况

1.气候复杂多样
中国幅员辽阔，跨纬度较广，距海远近差距较大，加之地势高低不同，地形类型及山脉走向多样，因而气温降水的组合多种多样，形成了多种多样的气候。从气候类型上看，东部属季风气候（又可分为亚热带季风气候、温带季风气候和热带季风气候），西北部属温带大陆性气候，青藏高原属高寒气候。从温度带划分看，有热带、亚热带、暖温带、中温带、寒温带和青藏高原区。 从干湿地区划分看，有湿润地区、半湿润地区、半干旱地区、干旱地区之分。而且同一个温度带内，可含有不同的干湿区；同一个干湿地区中又含有不同的温度带。因此在相同的气候类型中，也会有热量与干湿程度的差异。地形的复杂多样，也使气候更具复杂多样性。
2.季风气候显著
中国的气候具有夏季高温多雨、冬季寒冷少雨、高温期与多雨期一致的季风气候特征。由于中国位于世界最大的大陆——亚欧大陆东部，又在世界最大的大洋——太平洋西岸，西南距印度洋也较近，因之气候受大陆、大洋的影响非常显著。冬季盛行从大陆吹向海洋的偏北风，夏季盛行从海洋吹向陆地的偏南风。冬季风产生于亚洲内陆，性质寒冷、干燥、在其影响下，中国大部地区冬季普遍降水少，气温低，北方更为突出。夏季风来自东南面的太平洋和西南面的印度洋，性质温暖、湿润、在其影响下，降水普遍增多，雨热同季。中国受冬、夏季风交替影响的地区广，是世界上季风最典型、季风气候最显著的地区。和世界同纬度的其他地区相比，中国冬季气温偏低，而夏季气温又偏高，气温年较差大，降水集中于夏季，这些又是大陆性气候的特征。因此中国的季风气候，大陆性较强，也称作大陆性季风气候。
气候条件的优势 复杂多样的气候，使世界上大多数农作物和动植物都能在中国找到适宜生长的地方，使中国农作物与动植物资源都非常丰富。
玉米的故乡在墨西哥，引种到中国后却广泛种植，已成为中国重要的粮食作物之一。红薯最早引种在浙江一带，在中国普遍种植。
中国季风气候显著的特征，也为中国农业生产提供了有利条件，因夏季气温高，热量条件优越，这使许多对热量条件需求较高的农作物在中国种植范围的纬度远比世界上其他同纬度国家的偏高，水稻可在北纬52°的黑龙江省呼玛县种植。夏季多雨，高温期与多雨期一致，有利于农作物生长发育，中国长江中下游地区气候温暖湿润，物产富饶，是亚热带季风气候，而与之同纬度的非洲北部、阿拉伯半岛等地却多呈干旱、半干旱的荒漠景观。
中国气候虽然有许多方面有利于发展农业生产，但也有不利的方面，中国灾害性天气频繁多发，对中国生产建设和人民生活也常常造成不利的影响，其中旱灾、洪灾、寒潮、台风等是对中国影响较大的主要灾害性天气。
中国的旱涝灾害平均每年发生一次，北方以旱灾居多，南方则旱涝灾害均有发生。
在夏秋季节，中国东南沿海常常受到热带风暴——台风的侵袭。台风（热带风暴发展到特别强烈时称为台风）以6—9月最为频繁。
在中国的秋冬季节，来自蒙古、西伯利亚的冷空气不断南下，冷空气特别强烈时，气温骤降，出现寒潮。寒潮可造成低温、大风、沙暴、霜冻等灾害。 1.冬季气温的分布
从1月等温线图可看出：0℃等温线穿过了淮河—秦岭—青藏高原东南边缘，此线以北（包括北方、西北内陆及青藏高原）的气温在0℃以下，其中黑龙江漠河的气温在-30℃以下；此线以南的气温则在0℃以上，其中海南三亚的气温为20℃以上。因此，南方温暖，北方寒冷，南北气温差别大是中国冬季气温的分布特征。
这一特征形成的原因主要有： 纬度位置的影响 冬季阳光直射在南半球，中国大部处于北温带，由太阳辐射获得的热量少，同时中国南北纬度相差达50℃，北方与南方太阳高度差别显著，故造成北方大部地区气温低，且南北气温差别大。
冬季风的影响 冬季，从蒙古、西伯利亚一带常有寒冷干燥的冬季风吹来，北方地区首当其冲，因此更加剧了北方严寒并使南北气温的差别增大。
2.夏季气温的分布
从中国夏季7月等温线图上可以看出：除了地势高的青藏高原和天山等以外，大部地区在20℃以上，南方许多地方在28℃以上；新疆吐鲁番盆地7月平均气温高达32℃，是中国夏季的炎热中心。所以除青藏高原等地势高的地区外，中国普遍高温，南北气温差别不大，是中国夏季气温分布的特征。
其形成原因有：夏季阳光直射点在北半球，中国各地获得的太阳光热普遍增多。加之北方因纬度较高，白昼又比较长，获得的光热相对增多，缩短了与南方的气温差距，因而中国中国普遍高温。
3.中国的温度带
中国采用积温来划分温度带，当日平均气温稳定升到10℃以上时，大多数农作物才能活跃生长，所以通常把日平均气温连续≥10℃的天数叫生长期。把生长期内每天平均气温累加起来的温度总和叫积温。一个地区的积温，反映了该地区的热量状况。根据积温的分布，中国划分了5个温度带和一个特殊的青藏高原区。 不同的温度带内热量不同，生长期长短不一，耕作制度和作物种类也有明显差别。
温度带的划分及耕作 温度带 ≥10℃积温 生长期（天） 分布范围 耕作制度 主要农作物 热带 >8000℃ 365 海南全省和滇、粤、台三省南部 水稻一年三熟 水稻、甘蔗、天然橡胶等 亚热带 4500℃—8000℃ 218—365 秦岭—淮河以南，青藏高原以东 一年二至三熟 水稻、冬麦、棉花、油菜等 暖温带 3400℃—4500℃ 171—218 黄河中下游大部分地区及南疆 一年一熟至两年三熟 冬麦、玉米、棉花、花生等 中温带 1600℃—3400℃ 100—171 东北、内蒙古大部分及北疆 一年一熟 春麦、玉米、亚麻、大豆、甜菜等 寒温带 <1600℃ <100 黑龙江省北部及内蒙古东北部 一年一熟 春麦、马铃薯等 青藏高原区 <2000℃（大部分地区） 0—100 青藏高原 部分地区一年一熟 青稞等 1.年降水量的空间分布
从中国年降水量分布图可看出：800毫米等降水量线在淮河—秦岭—青藏高原东南边缘一线；400毫米等降水量线在大兴安岭—张家口—兰州—拉萨—喜马拉雅山东南端一线。塔里木盆地年降水量少于50毫米，其南部边缘的一些地区降水量不足20毫米；吐鲁番盆地的托克逊平均年降水量仅5.9毫米，是中国的“旱极”。 中国东南部有些地区降水量在1600毫米以上，台湾东部山地可达3000毫米以上，其东北部的火烧寮年平均降水量达6000毫米以上，最多的年份为8408毫米，是中国的“雨极”。
中国年降水量空间分布的规律是：从东南沿海向西北内陆递减。各地区差别很大，大致是沿海多于内陆，南方多于北方，山区多于平原，山地中暖湿空气的迎风坡多于背风坡。
2.降水量的时间变化
中国降水量的时间变化表现在两个方面，即：季节变化和年际变化。
季节变化是一年内降水量的分配状况。中国降水的季节分配特征是：南方雨季开始早，结束晚，雨季长，集中在5—10月；北方雨季开始晚，结束早，雨季短，集中在7、8月。中国中国大部分地区夏秋多雨，冬春少雨。
年际变化是年与年之间的降水分配情况。中国大多数地区降水量年际变化较大，一般是多雨区年际变化较小，少雨区年际变化较大；沿海地区年际变化较小，内陆地区年际变化较大。而以内陆盆地年际变化最大。
3.季风活动与季风区
中国降水在空间分布与时间变化上的特征，主要是由于季风活动影响形成的。发源于西太平洋热带海面的东南季风和赤道附近印度洋上的西南季风把温暖湿润的空气吹送到中国大陆上，成为中国夏季降水的主要水汽来源。
在夏季风正常活动的年份，每年4、5月暖湿的夏季风推进到南岭及其以南的地区。广东、广西、海南等省区进入雨季，降水量增多。
6月夏季风推进到长江中下游，秦岭—淮河以南的广大地区进入雨季。这时，江淮地区阴雨连绵，由于正是梅子黄熟时节，故称这种天气为梅雨天气。
7、8月夏季风推进到秦岭—淮河以北地区，华东、东北等地进入雨季，降水明显增多。9月间，北方冷空气的势力增强，暖湿的夏季风在它的推动下向南后退，北方雨季结束。10月，夏季风从中国大陆上退出，南方的雨季也随之结束。
在中国大兴安岭—阴山—贺兰山—巴颜喀拉山—冈底斯山连线以西以北的地区，夏季风很难到达，降水量很少，故唐诗中有“羌笛何须怨杨柳，春风不度玉门关”的名句。习惯上我们把夏季风可以控制的地区称为季风区，夏季风势力难以到达的地区称为非季风区。
4.中国的干湿地区
干湿状况是反映气候特征的标志之一，一个地方的干湿程度由降水量和蒸发量的对比关系决定，降水量大于蒸发量，该地区就湿润，降水量小于蒸发量，该地区就干燥。干湿状况与天然植被类型及农业等关系密切。中国各地干湿状况差异很大，共划分为4个干湿地区：湿润区、半湿润区、半干旱区和干旱区。 干湿地区的划分区域年降水量（mm） 干湿状况 分布地区 植被 土地利用 湿润区 >800 降水量>蒸发量 秦岭—淮河以南、青藏高原南部、内蒙古东北部、东北三省东部 森林 以水田为主的农业 半湿润区 >400 降水量>蒸发量 东北平原、华北平原、黄土高原大部、青藏高原东南部 森林——草原 旱地为主的农业 半干旱区 <400 降水量<蒸发量 内蒙古高原、黄土高原的一部分、青藏高原大部 草原 草原牧业、灌溉农业 干旱区 <200 降水量<蒸发量 新疆、内蒙古高原西部、青藏高原西北部 荒漠 高山牧业、绿洲灌溉农业

⑤ 如何创建一个大数据平台天气

在这篇教程中，我们将介绍如何在微信公众平台上开发天气预报功能。我们将使用中国天气网的气象数据接口来获取天气信息。 这篇教程将介绍以下内容： 获取中国天气网的气象数据 在微信公众平台中回复天气 一、中国天气网 中国天气网提供了丰富的气

⑥ 大数据如何帮助我们改善大气环境

大数据如何帮助我们改善大气环境
大数据可以把现有的旧能源网络变成更加智能的网络，能够了解个人的能源消耗状况。这无疑将提高效率，降低能源价格并帮助我们减少碳排放量。
智能能源网格
在不久的将来，将有越来越多的家电设备带有传感器。这些传感器能够在能源公司、家庭智能仪表和电器之间进行双向通信。当所有的家用电器都通过传感器连接到互联网时，我们就可以根据需要，对单个设备的能耗进行监测和调整。越来越多的能源机构正在开发智能电表来记录单个家用电器设备的电能消耗情况。而这些信息将返回到能源公司，使得能源公司可以了解和预测能源需求。我们相信，随着研发工作的进一步深入，实时监控和调整能源需求将只是时间问题。
当越来越多的设备具备了传感器之后，产品之间也将能够相互通信交流，甚至是进行跨不同网络的通信。这将帮助能源企业更好地了解和管理整个网络的能源利用率。对于未来的电动汽车来说，这是相当有用且重要的。当消费者回家后将电动汽车的充电和其他家用电器同时开启时，能源电网可能无法应付这一需求的高峰期。因此，越多的电器设备具备了传感器，就越能够与能源网络进行通信和沟通，能源公司也就能够更好的管理其网络内的能量分布。
但是，真正的智能电网距离我们仍然还十分遥远。据以太网之父鲍勃·梅特卡夫表示，智能电网可以提供“大量廉价和清洁的能源”。他创造了一个由互联网影响的智能电网，称为“Enernet”愿景。
这种智能电网也将同时能够防止能量在网络中的损失并防止停电事故的发生。传感器系统可以同步的实时监测电线的状况，每秒钟都能收集多个数据流。这些信息可以更容易地检测到停电事故。当确实发生停电事故时，其可以使得能源公司的响应速度更快、更好。这种传感器还可以检测能量是如何在网络中传输的，以及在何时何地发生了能量损失。这些信息实时传递反馈给能源公司的控制中心，能够帮助他们实时的需求进行调整。
西北太平洋的巴特尔智能电网示范项目就是这样的一个智能电网试点。该试点项目的六万名参与者来自美国的五个州。该项目旨在确定智能电网是否向我们所认为的那样有价值，是否更具经济效益。一个智能电网需要在在硬件和软件方面进行大量的投资。其也将极大地帮助我们收集数据信息：从之前的记录一个仪表一个月之内的读数变为智能电表每15分钟记录一次读数。也就是每天每百万智能电表共计记录9600万次读数。其结果是数据信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，这些数据信息将是相当繁杂的。
改变消费者的行为
如果消费者可以根据实时数据和能源价格管理他们自己的能源消耗，将可能会改变他们的行为。一款智能电表可以基于需求预测建议消费者在稍后某个时刻能源成本降低时使用某款电器设备。这将帮助能源公司更好地管理能源需求。如果某款电器设备（例如加热器）可以基于价格范围和网络的能量需求自行决定在最佳时间开始工作，这无疑将产生更好的效果。
预测需求和价格
与数以百万计的电器相连接的智能电网能够预测能源消费量。监测设备如何使用能源，并提供有价值的数据信息，并进一步分析预测对于能源的需求状况和可能出现的能源短缺。此信息可用于在合适的时间和地点提供适量的能量。其可以帮助平衡不同时间和地点的能源需求高峰。能源分销机构可以提高顾客满意度，并通过减少停电的次数和持续时间遵守相关的合规性。如果能源公司能够找到发生网络故障与相关停电事故之间的联系，那么这就表明他们能够精确确定和识别发生故障的位置，并实时的提供相关的解决方案。
当智能电网平衡了能源需求的高峰之后，网络将变得更可靠。而目前的网络问题在于，不仅仅是没有这么大的网络容量，而且还需要应对高需求的能力。智能电网可以帮助防止极端高峰所导致的断电。
大数据也将有助于优化能源交易，从而更好地预测价格波动。大数据可以基于1000个不同的数据集针对能源市场做出几乎实时的复杂分析。随着能源价格的波动，能够基于这1000个不同的数据源进行价格预测是相当有价值的。对于能源供应和需求的预测，能够帮助能源销售机构获利。通过对市场的充分了解，他们可以保护自己免受能源价格波动的影响。最后，他们将能够提供更便宜的能源，提高客户满意度。
未来的投资和维护
来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的，或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查，大数据工具可以用来实时的监控网络设备，只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查，预防费用。同样，这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。
例如，Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据，以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用，以及昂贵的咨询费用。
大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置，以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面，对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据，如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。
例如，丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集，以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力，无法判断风能投资的投资回报率，也就增加了电力成本。
大数据应用在能源领域最重要的影响是，其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量，并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行，并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格，影响我们的碳排量。所以，最终，大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术，以帮助我们减少碳排量。

⑦ 生态环境大数据有哪些方面的数据

大数据:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
数据的资源化，大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
科学理论的突破,随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键
数据生态系统复合化程度加强