天气和大数据.ppt

1、A，1，天气和大数据，71Y13141唐昊，A，2，日全食和大数据，太阳眨眼，2015年3月20日中午，北半球全体罕见的日全食，这对天文爱好者来说是一件奇妙的事情，但对德国电网来说简直是危机。德国目前是世界第一大太阳能储备国，安装容量约为3776万千瓦。德国的总发展比例不到6%，但承担着超过2014年6月9日(圣灵降临节)基准50%的波峰期间近一半(约2千万千瓦)的电力负荷。这次日食只用了几个小时，但太阳的这个盖子露出来就像数十座核电站突然停止运转，立即对电网的冲击是可以推测的。德国的可再生能源法规定，新能源必须100%接近，而在紧急情况下强行切断也是非法的。这提高了日食事件处理的难度，并为大

2、数据显示技术提供了机会。欧洲最大的气象公司meteo集团通过对几个月前日食发生的确切时间、食分大小、食相地区进行大数据分析，进行了更准确的预报，预计发电功率将在20日上午10点40分急剧下降70%。据预测，日蚀开始的德国时间上午9:年左右，太阳能发电产量瞬间减少了1200万千瓦，2个半小时后的中午太阳在月球后面穿透，1900万千瓦的负荷电力将流入电网。欧洲电网获得了排练和应对这次“黑暗”危机的时间，最终德国电网经受了这一短时间的冲击。A，3，日全食和大数据，meteo集团，A，4，事实上日全食预报并不难。预测细节有困难，但一般的天气预报很难长期而精确。A，5，天气预报和大数据，传统的天气预报，

3、气象学方法，是在同一时刻的特殊地图上建立气象数据，这张地图称为天气。分析了气象图的各种气象要素后，通报官可以掌握当前气象系统(如台风、正面等)的分布和结构，判断气象系统与特定气象(如雨、风、雾等)的连接和未来的演变，从而进行各地天气预报。另一种方法是随着计算机技术的进步逐步发展而制作的天气预报。大气的运动遵循已知的物理规律，因此根据该规律，大气的运动可以成为一组偏微分方程，给出初始值(大气的当前状态)，通过求解方程系统随时间变化的变量值，可以得到大气的未来状态。解方程的过程极其复杂，需要在规定的时间处理大量天气数据，最有效的大气方程也要在高速计算机上计算。A，6，地球的气候系统极其复杂，小扰动

4、会引起一瞬间的天气变化。而且，气象预测模型的复杂性和庞大的计算量也使预测结果不容小觑。EarthRisk Inc. A，7，天气预报和大数据，EarthRisk的方法，拥有大量影响长时间气候和短期天气的变量，每一小时变化的模型不是通过实际世界的简化来考虑所有因素，而是说明少数主要变量关系，因此预测能力极有限且容易出错。现在准确的天气预报一般只能提前一周。EarthRisk使用统计相关性预测结果，而不考虑各种变量之间的物理机制和交互，不受上述限制。该模型通过近100年的气象历史数据和千亿次计算确定了气候模式，并将其与当前气候条件进行了比较，然后使用预测分析方法计算了气象概率，预测时间更长，预测精

5、度更高。，主要包括数据源气象观测数据库、地面观测、气象卫星遥感、气象雷达等，并制定每日实时更新、预测模型加州大学脚本研究所、SIO的预测模型，A，8，日记设计更准确的灾害风险，避免不必要或欺诈的主张，现在电子商务主导了物流产业的快速发展，已经有很多快递公司预约了这种气象预报信息服务，以确保航空海运的顺利到达。 谷歌还在自动驾驶车辆开发中纳入了气象分析系统，根据天气条件预先计划运行路径，A，10，“雾霾”造成的大气污染也随着经济发展迈出了更大的一步，过程中变得更加严重。但是也不是每天都有雾霾。要想预测提早雾霾的到来，当务之急是像预测天气预报一样，告知未来几天雾霾的预测信息，主动采取预防措施，应对雾霾。A，11，海斯预测和大数据，对呼吸的热爱，预测经验不足的复杂原因，突然的困难预测传统预测方法的准确性很低，每一个月处理1000个城市的100T天气数据。利用数据反演进行建模，将气象厅的数据和自己的模型相加，进行气象预报，实时数据利用国家统计。85%，A，12，灰霾预测和大数据，爱呼吸，A，13，未来气候大数据的应用与当前传统的气象服务不同，不仅仅是气象业务、天气预报、气候预测等，还包括气象数据的深入挖掘和增值应用，对气候敏感、易受影响的生产和消费部门，大数据技术也是研究人员对特定地区