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      氣象大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)在中國何去何從?

      來源:億邦動力網(wǎng) 2016-09-19 20:37 http://www.lvtaikj.com/ 海峽都市報電子版

      農(nóng)業(yè)領域應用:以美國為例

        氣象數(shù)據(jù)最重要的應用在農(nóng)業(yè),特別是種植業(yè)。主要是種植業(yè)管理指導,氣象對于四大主糧:水稻,玉米,小麥和馬鈴薯的影響比較大,特別是溫度和降水的影響。對于創(chuàng)業(yè)公司而言,抓住典型的應用場景,建立關鍵農(nóng)作物模型,并且在每個農(nóng)作物行業(yè)打下標桿客戶,是這個領域的核心競爭壁壘。

        我國種植業(yè)也是從近10年開始重視規(guī)?;s化種植,特別是今年1月,農(nóng)業(yè)部發(fā)布《關于推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》(以下簡稱《意見》),提出到2018年基本完成數(shù)據(jù)的共用共享,2020年實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)集向社會開放,2025年建成全球農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)查分析系統(tǒng)。這塊美國由于農(nóng)業(yè)信息化程度較高,走在我國前列,不僅把氣象相關數(shù)據(jù)結(jié)合GIS和土壤數(shù)據(jù)還有其他IoT的數(shù)據(jù)結(jié)合:孟山都買下三家數(shù)據(jù)分析公司,分別在精密播種,氣象數(shù)據(jù)分析和土壤測試。

      金融領域

        金融領域,美國的氣象保險市場價值200億美元,相當成熟,廣泛應用于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險里面的標的核算,核保定損,還有以Climate Corporation為典型的氣象公司推出氣象指數(shù)保險。這方面我國的需求非常強烈,國內(nèi)也有多家保險公司在聯(lián)合氣象公司推出太陽能輻射指數(shù)保險、風力發(fā)電指數(shù)保險,但鑒于國內(nèi)保險公司關于氣象相關的的風險定價能力非常差,是創(chuàng)業(yè)公司機會。除了企業(yè)保險之外,其他金融相關領域氣象數(shù)據(jù)也有廣泛結(jié)合點,但氣象是否能起決定因素,是衡量創(chuàng)業(yè)機會的核心。

      其他早期的應用方向

        另外還有其他早期的應用方向,比如在能源上面做選址和電力輸電系統(tǒng)的災害天氣預報和監(jiān)測,運輸上面,我們看到中國的民航氣象服務基本都被澳大利亞和日本的公司壟斷,很難段時間超越,但在新興的通航市場,不論是機場還是航線相關的氣象預報,對創(chuàng)業(yè)者來說都會有非常大的機會。另外,在美國有不少公司都出了給路面交通特別是物流行業(yè)的實時氣象分析預報系統(tǒng),在國內(nèi)這方面還比較早期。

        氣象大數(shù)據(jù)在金融方向的應用已初露端倪,且就在我們的身邊。上海迪士尼開園,國內(nèi)首款游園天氣險上線,游園當日達到大雨標準,可獲得100元補償;游園當日氣溫大于等于37度可獲得50元補償,高溫或者大雨的天氣將不再讓大老遠跑來嘗鮮的小伙伴們敗興而歸。

      氣象大數(shù)據(jù)知識普及

        我國目前有5萬多個地面觀測站,其中包括2400+ 國家級地面觀測站,此外還有行業(yè)屬性的農(nóng)業(yè)觀測站 (如土壤墑情)、雷電觀測站、交通氣象觀測站等地面觀測站;對流層空間主要以六分鐘一個周期更新的雷達為主;還有在軌運行的衛(wèi)星構成每年PB級氣象海量數(shù)據(jù),每年為PB(100萬GB)等級數(shù)據(jù)量。天氣預報目前提供服務的有:分鐘級降水預報、72小時逐小時預報、七天預報 (每半天)、到40天逐日天氣預報,長期則有逐季以及一年的氣候預報產(chǎn)品提供企業(yè)行精細化服務。

        而氣象大數(shù)據(jù)技術,簡單說就是利用上面講的氣象數(shù)據(jù),對于下面四個元素的統(tǒng)計評估和和精確預測,這四種元素的分析難度從低到高分別是:溫度,降水,風和輻射。最根本的氣象學模型,是一個叫做全球氣候模式(Global Climate Model):求解大氣流動的控制方程(Navier-Stokes Equations)這個模式需要非常大的運算量,目前能解釋的最好的是歐洲氣象局,還有日本,美國,中國氣象局也在深入研究這個模式,我國氣象局有一棟樓的server在運算,可見不是一般商業(yè)公司可以承擔的。而商業(yè)公司基本都是基于這個模式的數(shù)據(jù)輸出,來做分析。這個方面,我們看到了幾個技術發(fā)展的趨勢,分別是:基于已有的較大尺度范圍的氣象數(shù)據(jù),進行多源數(shù)據(jù)融合,降尺度以及利用深度學習在圖像上的應用提高預測精準度。

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