大數據時代，通過非常規業務可獲取的氣象相關信息越來越多，將這些龐大的、有些并非是直接氣象變量的信息處理好并有效使用，是件值得下大力氣做好的事情。

這類非常規信息被稱為眾包數據，是從英文“crowdsourced data”翻譯過來的。這些眾包數據都包括哪些呢?很難完整概括。例如，通過手機結合GPS定位獲取的信息，應屬于這個范疇。一是直接在手機上安裝傳感器，如溫度、氣壓、濕度傳感器等，就可以直接獲取氣象探測數據了;二是通過手機傳播一些非數字信息，如文字、圖片等，描述天氣狀況，處理這些信息會更復雜一些。

美國強風暴實驗室實施了一個項目，通過公眾手機APP，收集天氣情況報告。他們結合GPS定位，接收并處理用戶選擇上報的天氣類型信息。由于公眾難以像專業人員那樣提供精確數據，后期的處理尤為重要，通過人工智能技術可以解決這類問題。美國海洋大氣局還設立了一個智能手機傳感器感知氣象的APP，通過手機隨時獲取氣壓、溫度、濕度、光照等大氣變化數據，這與傳統的氣象信息更接近一些，但畢竟不是標準數據，仍需要進一步加工后才能應用。

以上這些信息還算是直接對大氣變化狀況的描述，有一類氣象信息則是通過間接換算而得到的。例如，德國漢諾威大學的研究人員開發了一種利用汽車雨刷器變化速度與GPS定位信息相結合，獲取降雨量信息的系統。研究者認為，利用大量可能不很準確的測量信息，可以獲知更多降雨空間分布的狀況，與少量的準確觀測實現互補。

在前不久召開的歐洲地球物理學會上，丹麥的學者介紹了他們對手機內置氣壓傳感器信息進行收集并加工處理的結果，這一項目取得了令人滿意的效果。手機氣壓傳感器獲取信息的絕對測值與觀測站的準確氣壓相比，確實存在誤差，但可喜的是，其變化趨勢表現出了很好的一致性，這顯然有助于對這類信息進行系統性訂正，獲取大量可用的數據。

類似這樣的研究在歐洲地球物理學會上還介紹了不少。盧森堡大學和美國愛荷華大學研究人員，介紹了利用衛星通信網絡信號強度變化對降雨強度分布進行估算的做法，具有應用前景。

以上介紹的這些信息具有明顯的非實時、非定點、非精確、非直接、非規則、非標準等特點，這與傳統氣象觀測業務的代表性、準確性、可比性“三性要求”，有很大區別。這些信息的處理方法顯然也要根據這些特點進行設計，通過大數據分析、智能化處理等技術才能最終獲取可用的數據。從我國的實際情況來看，對于從傳統探測業務獲取的信息，以及可能獲取的各類潛在新型信息，在處理技術方面都存在較大差距，需要引起更多關注，在不斷拓展各類探測業務的同時，更要注重提升信息處理加工能力和技術水平。