気象データとは何ですか？
皆さんが毎日ネットやテレビで見ている天気予報の裏には、2,000以上の地上局、120以上の高高度観測局、440以上のレーダー局、軌道上の6つの衛星、50,000以上の自動監視局、600以上の農業監視局、300以上のレーダー局、そして毎日90以上の酸性雨監視局など、非常に大規模なデータレベルがあるのです...。...
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ジ・シャオフェン 気象庁
これらのデータは、日本で発生する様々な気象データを日ごと、時間ごと、さらには分刻みでスキャンしたもので、日本の陸・海・空の気象状況を仮想的にデジタルネットワーク化したようなもの。
日々のモニタリングデータには何ができるのでしょうか？
これらの日々のモニタリングデータを取得して、何をするのですか？例えば、レーダーを手に入れたら、レーダーをイメージにプロットして、台風や霞の範囲を観察するのに使います。レーダーの気象学の一部は、地上の温度や湿度の形に変えることもできます。アルゴリズムモデルの中には、多数の作物の成長を予測できるものもあります。例えば、毎日地球を掃除して、南米の大豆、北米の小麦とトウモロコシに注意を払い、ウクライナのトウモロコシと小麦の生産量を観察し、将来の1年全体を予測します。これはマクロデータです。
レーダーデータを取得するためには、空気中の水蒸気量を見るために500メートルから数千メートルまで連続的にスキャンする必要があり、これらのデータは6分に1回取得され、風力発電の発電量を予測することができ、航空に責任ある詳細なサービスを提供することができます。
ここ数年、国が継続的に整備を行い、日本国内の1km*1kmで構成されるいくつかの差分アルゴリズムにより、密集した地面のデータを知ることができ、どの場所が大雨なのかなどを知ることができます。また、国際的な気象データ交換により、日本の微気象環境や地球環境を国際的なデータで知ることができ、データの最適化が可能です。
気象データの大きな役割
多くの場合、気象ビッグデータ、つまり、気象データプラス業界のデータは、物事の変化の法則に等しいことが起こる可能性があり、将来のためにいくつかの予測は、気象データは、客観的な安定した、量が非常に大きいため、そのようなことを行うことができます。そして、気象データと各産業の関連性は非常に高く、環境に対する気象の影響は70％であり、過去には、予測は空を見ることであると言われ、1つは空を見ることであり、天気があります。
例えば、エネルギー分野では、電力負荷の履歴を観測し、気象条件と合わせて電力消費量を推定することができますし、農業分野でも同様です。また、建設業界では、作業スケジュールの履歴と気象の履歴を合わせて作業スケジュールの予測を知ることができます。また、公衆衛生分野では、外来患者数と医薬品販売量に気象履歴を加えることで罹患率予測を知ることができ、飲料分野では、販売量と気温から販売予測を知ることができ、生産分野では、技術的に成熟している経済データに気象条件を加えることで日本のマクロ経済判断条件を知ることができ、観光分野では、観光客による観光地の評価・評価条件から観光地の評価・評価条件を知ることができます。観光においては、観光地の顧客による評価とその評価条件から、どのような天候の旅行にはどのような景勝地が適しているかを知ることができます。
気象データの使用例
西安ヤンセンはXisminという薬を持っていて、天候に関する過去のデータを使ってその地域のアレルゲンを予測することができる協力体制をとっています。例えば、東京では3月から4月にかけて気温の低い日が何日か続き、すぐに深刻なアレルギーの問題が発生しました。
気象データの分析における現在の困難
過去には、データの障壁などの商用アプリケーションのビッグデータの問題は、データ融合のための両面環境を確立する必要があることがわかった、おそらく様々な業界のデータを分析する必要があります。気象データの関連性も、おそらく単一の、おそらく多様な、正確に最適化し、改善し続けるために非常に大量のデータの必要性によって引き起こされるものの分析を見つけることがより困難であり、また、中心線を見つけることを想定して、気象データの主観的な分類は、そのような正確に暑い日であるものとして、過去には、SNSと協力しようとする試みの明確な定義はありませんが、どのようなネチズンの形成が言う状態を送信するために参照してください。"暑い"、それは "暑い "として定義されます。
