(电子商务研究中心讯)　　我们每天早上关心的第一件事——天气，早已经成为一门生意。

　　在美国，就有一家EarthRisk公司在利用大数据技术来改造过去的天气预报模式。2013年，这家公司开发了一种新的数据模型用于预测极端天气事件，据媒体报道称，“该模型可对过去60年数据进行820亿次分析来识别天气模式，然后与目前的情况进行对比，通过预测分析来预测未来40天的天气。”

　　国内的天气预报技术尽管日趋成熟，但也依然处在随时要被挑战的发展阶段。5月27日，中国气象局公共气象服务中心与阿里云在杭州宣布达成战略合作，开始了国内在大数据指导天气预报上的实践。双方都表示，将在未来共同挖掘气象大数据的深层价值。

　　简言之，天气预报的最终目的就是两个字——服务；随着各行各业对气象信息的需求，简单的晴雨气温预报早已无法满足多样化的需要(比如农业、工业、交通等行业需求)。而能否提供更精细化的服务，往往首先取决于气象局这样的官方机构，在技术方面能投入多少。数据显示，我国每年新增的气象数据达到PB量级(1PB=1024TB，1TB=1024GB)，存储和处理这些数据需要海量的计算资源。而按照阿里云目前的规模，每天可以支持上百PB的数据处理。

　　“中国家气象局入住阿里云计算平台，最核心的优势就是可以避免资金巨大、周期漫长的IT系统投入”，中国气象局公共气象服务中心副主任潘进军告诉钛媒体。而一众同往杭州的媒体同行，也一直在热烈讨论这桩有关天气和数据的问题。云计算话题看起来高大上，却和人们日常生活息息相关。通过大数据技术，能为改善天气预报这项工作增加多少可能性？

　　问题一：天气预报，你为什么那么不准？

　　其实这是一个极其无聊的问题，问十个人有九个都会持否定态度。

　　而预报准不准，一切都是基于天气预报的数据采集方式。天气预报主要是形势预报，形势预报的方法可分为两大类：一类是数值预报方法；另一类是天气图方法。

　　数值预报方法是直接积分大气方程组或其简化方程组，按所得结果对未来的气压场、温度场和风场作出预报。其中，天气图方法又分为四种：1.经验外推法；2.相似形势法；3.统计资料法；4.物理分析法。

　　据我们向专业人士了解到，上述四种方法均会造成一定的误差。例如，第二种，相似形势法又称模式法，就是把一些相似的天气形势归纳成一定的模式，由于相似总是相对的；统计资料法是用历史资料进行统计，做出预报。可以看出，天气预报出现误差的机率很大，而且根据形势的预判大体覆盖到面，很难具体到点。在北京，你从一个地铁口进时是瓢泼大雨，从另外一个口出来的时候可能晴空万里，当然，说是雾霾万里可能更贴切。

　　如今我们迈入大数据时代，而数据是真正有价值的资产。如何盘活这些数据资产，是大数据的核心议题。而此次合作，中国气象局计划深度挖掘利用的数据包括：60多年来的历史气象数据；全国2万多个观测站、卫星、雷达监测的气象观测数据，包括降水、温度、风力风向、地面结冰等30余种要素；短期、中期、长期的精细化气象预报数据品；通过国际交换获取的全球气象观测、预报数据。

　　这些气象大数据就像油田，云计算就是钻井和炼厂，没有云计算就只能守着成片的油田干着急。而盘活大数据也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向，这些庞大的大数据经过阿里云计算平台的处理分析，会带来怎样的应用场景呢？至少我们有理由期待天气预报能够向前迈上一大步，变得更加精准和人性化。

　　问题二：基于商业的考量，能给企业或个人带来什么？

　　后来我们聊着聊着就聊到了商业化上来了，由于跟天气有关，所以都在聊农业保险，可能保险公司会更加迫切需要这样的数据产品。而据官方透露，目前已经有多家保险公司跟进，希望能和中国气象局和阿里云的气象大数据进行对接。

　　当然，我们也设想了个人的定制服务，就像手机报一样，有需要的人可以自行定制。聊到个人的时候我就想起《舌尖上的中国》第二季中的职业养蜂人老谭，在追逐花期的过程，遇到一场瓢泼大雨对他来说是致命的，而他行走的路程是靠翻阅老黄历和经验来规划，我想假如有这样的天气服务会不会更好呢？

　　2013年的那个暖冬，想必所有人都印象深刻。春节期间，国内不少城市商圈里，卖棉袜的都喊着要破产了，保暖内衣市场也在当年销售遇冷。现在，我就可以举一个天气变化如何直接影响消费市场的例子：

　　经过2011年、2012年的迅猛发展，保暖内衣市场的两大巨头南北极和北极绒早早都开始布局2013年。由于2012年冬天不仅冷的早，且过年较晚，这直接拉长了产品的销售期，这也让两家厂商对2013年抱有更大的期待，都提前半年开始乐观备货。谁知道突如其来的暖冬让两家厂商彻底傻了眼，堆积的库存已经够他们这两年愁的了......

　　假如未来，中国气象局和阿里云真的推出精细化的数据产品，那么这种“靠天”吃饭的企业或许能够避开风险或者少一点盲目的冒进。

　　根据中国气象局公共气象服务中心副主任潘进军介绍，气象大数据不仅可以让人们知道天气，更重要的是帮助企业从天气中减少损失或盈利。而国外的气象大数据应用已经比较成熟，英国的气象服务已经全部商业化，年产值达到2600亿美元，美国1600亿美元，日本100亿美元，而中国只有6亿美元，专业的气象数据服务在中国市场前景巨大。

　　以上饱满而华丽的数字小编并不感兴趣，小编最在意的是以下的描述：不久的将来，高德地图将告诉你15分钟后一公里内的天气状况，以及某条街道24小时前刮过很大的西北风。当你在暴雨中行驶时，高德地图会提醒你：“前方道路已严重积水，您的车辆驶入可能会被水淹，建议您绕道文三路。”

　　我想这才是大众所需求的人性化服务，通过多渠道传播气象等灾害预警信息，帮助社会公众防灾减害，中国气象局和阿里云的这条路还很长。（来源：钛媒体 文/李小年 编选：中国电子商务研究中心）