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沈文海：氣象信息化的意義及氣象云的作用

2015-02-01 13:06:54 大云網　點擊量：評論 (0)

2015年1月18日，由北京大學信息化與信息管理研究中心和北大CIO班教務辦公室聯合主辦，CIO時代網承辦、北達軟協辦的第五屆中國云計算應用論壇在北京大學成功舉辦，此次論壇以云計算的轉型與創新為主題，將近200位

預報業務也是同樣，從最開始只能是發布趨勢預報，到現在每小時滾動更新，全天后，全情景的。

從氣象現在的整體發展趨勢我們可以看到，我們現在的氣象狀態，如果拋棄信息技術的話，氣象業務和學科將一事無成。我為什么這么說？信息化工作曾經一度在氣象部門不是特別受到重視，雖然在座的氣象部門的人不多，但我還是要隔空喊話，如果拋棄信息技術，氣象部門將一事無成。

下面扼要談談我本人對信息化的理解，信息化是永遠不會結束的，沒有信息化就沒有現代化，這是習總書記在去年2月份一次會議上提出的口號。說實在的，我們聽到這個口號真是百感交集，覺得黑夜終于過去了，曙光終于來臨了，從今年6月份起，氣象部門開始大規模的推動氣象信息化的建設，由此導致我們最近這段時間忙得焦頭爛額，為了氣象信息化方案的制定在做相應的一些工作。

總而言之，由于習總書記的這句話，我們大膽的提出了沒有氣象信息化就沒有氣象現代化的口號，這個口號已經被廣泛的接納了。

第二，氣象信息化不是萬能的。

大家都知道，信息技術到目前為止還是無法取代科學研究的，我個人不太同意《大數據時代》作者的觀點，認為理論即將終結，未來只須用大數據來說話。我個人認為，氣象學科博大精深的理論和方法，是目前信息技術無法取代的，比如前面所提到的Rossby波、柯氏力，以及靜力學方程等，這些研究成果你就是把全球頂級的數據分析師都請來，也無法通過大數據分析予以導出。在氣象科學面前，現代信息技術的角色仍然主要是工具和手段，是敏捷強健的體魄，而大腦則是氣象科技創新，二者缺一不可。我之所以這樣說，是因為我們千萬不要由一個極端走向另一個極端，把信息化工作神化，認為它可以解決所有問題。

第三，氣象信息化的內涵和實質。

由于前一段時間總體規劃的缺失以及管理的缺位，氣象部門的信息化建設存在很多問題的，經不完全統計，全國氣象部門用于氣象業務的服務器有4千多臺，這是官方統計數據，而且我覺得這個數字是被大大縮小了的，乘以1.5應該是沒問題。國家級也不含糊，大家看圖，這是服務器，將近400臺。機房的情況也是一樣，各單位自己都要建。

我把當前氣象部門的業務系統比喻成一個胖子，而且現在是越來越胖，如果不加以制止的話，還會繼續的肥胖下去，這些問題的產生原因很多，歸根到底是認識問題，時間有限，不分析了。

所以，當前氣象信息化的主要工作是消腫去冗，疏筋活脈，醒腦通絡，強身健體，要把這個大胖子打造成誰見誰都喜歡的健康的人，目標是為氣象部門鍛造一個敏捷健康的體魄，健康的特征是什么，對外界和自身狀態有全面敏銳的感知，對感知信息正確的理解和判斷，基于判斷做出準確及時的反應，以及具有正常旺盛的新陳代謝，而這恰巧是智慧地球、智慧城市的基本特征，所以我們據此提出了智慧氣象的概念。時間有限，不再展開討論了。

氣象信息化與氣象科技業務管理創新的關系是什么呢？如果把科技、業務、管理創新比作為氣象部門打造一個睿智的大腦的話，當今世界上存在的，最令人崇拜的科學家無疑是斯蒂文·霍金，我們都很敬仰他，但是大家都不愿意成為他，原因很簡單，因為他身體不好。打造睿智大腦，信息化可能難以承擔，但是信息化可以打造一個健康的體魄，所以，創新加信息化等于氣象現代化。

第四，氣象云的地位和作用。總而言之，我們從去年9月份開始在策劃的氣象云的相關工作，是這樣的思路，大家看ppt，不再一一念了。

氣象云在智慧氣象中的地位是一個基礎平臺，氣象云在智慧氣象中的作用是構成IT永遠就緒的環境和態勢。氣象云是非常重要的，但是并不是氣象信息化的全部內容，氣象云只是為氣象信息化搭就了一個良好的平臺。絕對不能有這種思想，認為搭好氣象云，氣象信息化就萬事大吉了。在氣象云上所開展的各項工作，才是氣象信息化的主要內容，也是未來氣象信息化成敗的關鍵。

第五，氣象大數據縱橫談。

氣象數據的主要來源不是互聯網，而是氣象探測系統。進入21世紀以來，氣象部門了長達近十年的觀測系統更新改造，觀測數據量迅猛增長。

一個是地面觀測資料，到2000年以前，每個縣設有一個觀測站，每天觀測八次，是人工觀測。進入21世紀以后，把人工觀測改成了自動觀測，人類居住條件這一限制沒有了，于是觀測站的數量大幅度增加，由原來的三千個站不到，擴展到現在的五萬多個站，觀測頻次由原來的三小時觀測一次，加密到了現在的五分鐘觀測一次，數據量翻了670倍。到2020年，觀測站有可能由五萬個擴展到七萬個，甚至十萬個，觀測頻度由每五分鐘一次，可能會進一步加密到每一分鐘觀測一次，資料量還會增加幾倍。

第二個數據，天氣雷達。在2000年以前是15部，現在是260部左右，未來是差不多，總而言之，數據量也是很大的，大家看圖片。

第三個數據，氣象衛星，現在氣象衛星是所有氣象信息當中最大的一部分，現在的資料量每天2.1TB，未來是十幾個TB。

第四個數據，數值預報模式產品。

還有一些其他的觀測，高空大氣探測，閃電定位監測等等等等，但比起我剛才說的四類數據，體量小很多。如果把這四類觀測數據比作是四大金剛的話，剩下的充其量就是小老鼠，這四大金剛把氣象數據撐大成為大數據。

高時空密度觀測資料有可能揭示出一些目前尚未知道的新的規律，海量氣象數據需要高時效處理。所以大數據的相關技術，比如分布式數據管理和處理技術等，氣象部門是必須要掌握的。但目前大數據的處理方法，卻是另一回事。因為目前業界所稱道的大數據處理方法，說到底是數據統計分析，而早在數十年前，類似的數據分析方法便已應用于氣象領域了，比如氣候統計預測、診斷分析等等，所有這些方法氣象界早已用得滾瓜爛熟。所以，簡單照搬這些案例方法，在氣象部門難以產生意想不到的效果。

所以，我個人認為，氣象大數據價值的真正發揮，需要天才的創意，也就是說或，氣象科學家睿智的創意，加上業務人員嚴謹的業務印證和IT人員完美的技術實現，才有可能在氣象部門內部挖掘出氣象大數據的價值出來。

謝謝大家！