《气象大数据》分为9章。第1章介绍气象大数据时代的机遇和挑战；第2章介绍气象的数据资源；第3章介绍气象大数据技术；第4章介绍气象大数据安全；第5章介绍气象大数据在电力能源领域的应用；第6章介绍气象大数据在公路交通中的应用；第7章介绍气象大数据在航空工业中的应用；第8章介绍气象大数据在人体健康和保险领域中的应用；第9章介绍气象大数据的发展趋势。书末还附有气象数据核心元数据字典和代码表资料。

《气象大数据》一书着眼于气象与大数据发展的*动向，结合大数据技术在气象的应用现状和未来趋势，通过充分研究和调查，全面、深入地分析了气象大数据的理论、支撑技术，并对气象大数据在典型行业的应用做了分析。旨在为气象部门如何认识大数据，对气象大数据管理、高可靠存储、分析、处理以及检索等技术进行挑战提供思考；为大数据是否适用于气象部门，以及适用于哪些领域，提出见解；为如何盘活这些气象大数据资产，使其为国家治理、经济生产、企业决策乃至个人生活服务，提供解决思路。

我们生活在一个充满大气的地球上，离不开空气、阳光和水，气象就是人们每时每刻都看得见、离不开、感受到的大气自然现象。今天的我们可以用晴天、下雨、刮风、电闪、飘雪、结冰来话说气象，也可以用客观的大气观测数据分分秒秒地记录着气象，当然我们还有具体的图像直接、真切地描述着气象，这些数据的最直接作用就是快速传递大气的信息。

有人说，在大数据时代这个概念出现前，最名副其实的大数据应该数气象数据。但无论气象数据多么复杂，总体可以分为两类：　一类数据被称为观测数据，一类被称为预报数据。气象数据在气象领域存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展以及大数据时代的兴起而引发大家对气象数据的关注。海量气象数据怎么用？这是大数据时代亟待考虑的问题。就现有情况看，数据在气象预报、气候预测诊断方面运用得比较充分，而在气象服务领域，大量的实况观测数据和模式预报数据往往被搁置。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》正式发布，在全社会引起广泛影响，气象部门也未能例外。如何看待气象大数据，对气象大数据的管理、高可靠存储、分析、处理以及检索等技术进行挑战。如何认识大数据，大数据是否适用于气象部门，以及适用于哪些领域，是气象部门需要思考的问题。

本书作者从事气象应用业务工作多年，近年来围绕气象大数据的概念、技术和应用，进行了深入思考、研究和实践，对气象大数据的基本概念和资源进行了梳理，对气象大数据的采集、存储、处理和分析应用开展了研究和总结，对气象大数据在典型行业的应用做了实践。本书对这些成果进行了全面系统的总结，希望为读者提供借鉴和参考。

本书由徐继业、朱洁华负责统稿和定稿工作。具体编写分工如下：　第1、2章由徐继业组织编写，第3章由徐继业、胡平、秦虹、徐明组织编写，第4、5章由王海彬、刘文杰、郑玉、瞿治国组织编写，第6章由邹兰军组织编写，第7章由朱洁华组织编写，第8章由李佰平组织编写，第9章由徐明组织编写，第10章由徐继业、朱洁华组织编写。

由于作者水平和能力有限，书中的错误和缺点在所难免，在此欢迎广大读者批评指正。我们在完成本书的编写过程中，学习参考了大量的文献，并尽可能予以标注，如有疏忽未标注的，敬请谅解。

气象大数据正在记录着我们地球大气变化的历史，也许往前追溯1000年，我们并不十分了解地球大气发生了什么，但是现在之后的1000年，我们的后人看我们的今天，可以重现今日的气象万千。

作者

主要作者徐继业，现任上海中心气象台副台长。该作者三十年来一直从事气象应用业务工作，近年来围绕气象大数据的概念、技术和应用，进行了深入思考、研究和实践，对气象大数据的基本概念和资源进行了梳理，对气象大数据的采集、存储、处理和分析应用开展了研究和总结，对气象大数据在典型行业的应用做了实践。

第1章气象的大数据时代1

●1.1大数据概述2

1.1.1大数据的概念2

1.1.2大数据的特点2

1.1.3大数据的分析理念3

1.1.4大数据时代3

●1.2气象现代化5

1.2.1气象学定义5

1.2.2气象部门的现状5

1.2.3气象现代化发展战略6

●1.3气象大数据的基本概念7

1.3.1气象大数据的定义7

1.3.2气象大数据的特征8

1.3.3气象大数据的分类9

●1.4大数据时代气象行业的机遇和挑战14第2章气象的数据资源17

●2.1综合气象观测系统18

2.1.1综合气象观测网19

2.1.2气象观测系统19

2.1.3气象观测网20

2.1.4我国的气象观测现状20

2.1.5上海气象观测系统22

●2.2数值天气预报系统23

●2.3全国综合气象信息共享平台24

2.3.1基本情况25

2.3.2总体布局25

2.3.3总体结构与流程26

●2.4上海气象信息平台28第3章气象大数据技术33

●3.1云计算34

3.1.1云计算的概念35

3.1.2云计算的历史和现状36

3.1.3云计算的实现机制38

3.1.4云计算的发展趋势40

3.1.5云计算和气象行业43

3.1.6云计算与大数据44

3.1.7基于云计算的气象大数据平台架构45

●3.2分布式计算平台46

3.2.1Hadoop47

3.2.2MapReduce49

3.2.3Hadoop和MapReduce的比较51

●3.3存储技术52

3.3.1ETL技术52

3.3.2NoSQL技术54

3.3.3分布式文件系统56

3.3.4云存储59

●3.4感知技术61

3.4.1数据计算63

3.4.2深度学习67

3.4.3数据挖掘68

3.4.4气象人工智能72第4章气象大数据安全79

●4.1气象大数据安全现状80

4.1.1气象信息安全现状80

4.1.2大数据安全主要问题83

4.1.3大数据面临的挑战85

4.1.4大数据的安全威胁87

4.1.5保障气象大数据安全的措施88

●4.2气象大数据安全体系89

4.2.1安全体系结构90

4.2.2数据层技术92

4.2.3接口层技术95

4.2.4系统层技术96

4.2.5基于大数据的安全技术98第5章气象大数据在电力能源领域的应用101

●5.1气象大数据在传统电力负荷领域的应用102

5.1.1电力负荷特征103

5.1.2电力负荷与气象要素的关系104

5.1.3电力负荷和高温案例分析109

●5.2气象大数据在光伏新能源领域的应用109

5.2.1气象大数据在太阳能资源评估中的应用110

5.2.2气象大数据在太阳能光伏发电中的应用111

5.2.3案例介绍112

●5.3气象大数据在风电新能源领域的应用112

5.3.1气象大数据在风能规划和工程中的应用113

5.3.2气象大数据在风能预测中的应用115

5.3.3气象大数据在海上风电场台风影响论证中的应用116

5.3.4案例介绍124第6章气象大数据在公路交通中的应用125

●6.1公路交通对气象大数据应用的需求126

6.1.1我国主要地理特征和气候概况126

6.1.2气象对公路交通的影响127

6.1.3用户对公路交通气象保障信息的需求127

●6.2公路交通的气象影响分析128

6.2.1天气与公路交通事故之间的关系分析128

6.2.2天气对公路交通的影响132

6.2.3公路交通高影响天气的确立133

●6.3公路交通气象大数据应用136

6.3.1技术路线136

6.3.2监测系统136

6.3.3公路交通气象预报技术145

6.3.4上海公路交通气象服务系统153第7章气象大数据在航空工业中的应用157

●7.1概述158

●7.2气象大数据在民用航空中的应用161

7.2.1航空公司161

7.2.2空中交通管制部门163

7.2.3机场164

●7.3气象大数据在民机试飞中的应用165

7.3.1民机试飞气象服务的要求165

7.3.2气象大数据服务自然结冰试飞167

7.3.3气象大数据分析在侧风试验中的应用171第8章气象大数据在人体健康和保险领域的应用179

●8.1气象大数据在人体健康领域的应用180

8.1.1人体舒适度指数180

8.1.2各种疾病发病条件等级181

●8.2气象大数据在保险领域的应用182

8.2.1天气指数保险183

8.2.2巨灾指数保险184

8.2.3水灾风险地图185

8.2.4巨灾风险平台185第9章气象大数据的发展趋势187

●9.1气象大数据的应用特点188

●9.2气象大数据的发展趋势188

●9.3气象大数据的应用展望189附录191

●附录1气象数据集核心元数据字典192

F1.1元数据实体信息192

F1.2数据集标识信息192

F1.3负责方信息193

F1.4数据质量信息194

F1.5关键词信息195

F1.6时间标识信息195

F1.7地理覆盖范围信息195

F1.8垂向覆盖范围信息196

F1.9时间覆盖范围信息196

F1.10限制信息196

F1.11分发信息197

●附录2元数据字符代码表198

F2.1字符集代码198

F2.2数据集分类代码199

F2.3责任人职责代码200

F2.4关键词类型代码200

F2.5时间频次代码201

F2.6介质代码201

参考文献203