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摘 要：近年来，科技水平的不断发展，使我们进入到了大数据的时代，我们的生活也变得愈加的信息化。大数据的应用领域十分广泛，本文针对大数据在气象服务中的运用提出了一些看法。大数据在气象服务中运用过程中最明显的特征是数据挖掘技术，以及数据融合技术的使用，这两项技术的使用使大气数据的处理更加的简单快捷，易于工作人员的操作使用。在气象服务过程中，大数据的应用可以帮助工作人员将数据迅速整合分析，增强气象服务的功能性，使气象服务可以在经过大数据的运用后，更容易发挥出其存在的价值。
关键词：大数据;气象服务;气象研究
在气象中心日常的工作中，要面临很多数据处理的问题，数据的收集，以及对收集数据的整理、分析都是一个耗时耗力的过程。并且根据以往的测试经验了解到，使用普通的数据库进行实时的数据分析，很难得到一个准确的判断结果，并且无法根据所得结果进行相应的决策工作。气象服务的主要工作就是进行数据的采集，并且根据采集结果进行相应的决策判断，因此大量的数据支撑是必要的组成部分。如何利用好大数据的数据处理手段，是当前气象服务工作需要解决的重点任务之一。
一、气象服务的发展现状
在生活实际中，我们不难发现，气象信息与我们的生活息息相关。气象服务的服务对象广泛，对各行各业的发展都会产生一定的影响，例如农业的种植生产过程需要依靠相对准确的气象数据指标，才能更好的实施农业工作，日常的交通出行也少不了对气象数据的关注。面对来自各个方面的关注，要求气象服务在进行数据的处理分析上要准确且及时。我国目前已经针对这一现状建立了大型的数据采集系统，以保证进行气象分析时有足够的数据依托，并且采用了精准度高的仪器设备来代替人工的操作，解放了一部分的劳动力，并且在机械化的条件下加强了数据采集的精确度，然而，在实操过程中发现，技术以及仪器设备的引用，对实际的气象服务效果并不是十分的明显，还存在一些问题有待解决[1]。
二、大数据在气象服务中的分层管理模式
（一）基础设施层
气象服务的最基本工作是对数据的采集以及集中处理，因此基础设施层为这项工作提供了一个平台，数据处理问题上，主要采用云计算手段，对基础设施层的硬件进行相应的处理工作，并形成资源库储存相应的计算数据，以保证可以及时的为相关人员提供数据支持服务，提高数据整理的效率。
（二）平台层
平台层是在基础设施层的基础上进行了相应的架构，通过云计算相关的技术对文件的存储实现了分布式的处理，并且可以进行数据的分布式索引，并且云计算可以对大量的数据信息进行计算和查询工作。平台层还可以为应用层的服务提供支持，以保证整个气象服务的连贯进行[2]。
（三）应用层
近应用层主要作应用层顾名思义是对应用进行基本的开发工作，其中包含对云平台的监控，并且对出现的问题进行处理和解决，气象服务的基本功能等。云平台监控只要是针对一些服务器的节点所实施的监控操作，以保证可以实时的了解相关的数据信息，基本气象服务中最常见的服务就是电气预报的制作，除此之外还为农业，科研等方向提供一些数据材料。
（四）大数据服务层
大数据服务层的主要工作是服务于应用层，针对收集到的实时数据分析结果为气象服务提供数据服务，通过大数据技术对数据分析的结果，为科研、农业等方向提供数据服务，以完善应用层的主要工作内容。
（五）用户层
气象服务的用户对象广泛，气象服务部门要对服务对象分门别类，好好利用大数据技术对数据处理的高效性，将合适的分析结果提供给像相应的用户人群。互联网技术中的数据共享服务，也为技术人员与用户之间的数据交流，提供了便捷的渠道。
三、大数据技术在气象服务中的应用
（一）数据挖掘技术
在气象服务中有一项重要的技术手段——数据挖掘技术，数据挖掘技术主要的应用是可以在海量数据中对所需的目标数据进行准确的定位，对于数据当中发现的问题可以进行及时的处理，对所需信息进行快速的分析操作，有助于相关人员对数据信息变化及时的作出判断。数据的挖掘技术可以提高对数据信息定位的准确度，可以及时的应对气象监测过程中的数据变化，并且数据挖掘技术的使用过程更加的科学合理。数据挖掘技术的主要应用成果是将气象服务过程中采集的数据进行压缩处理，使数据存放在一个有明确说明的数据集合当中，方便于相关人员后续对所用数据的查验工作[3]。
（二）气侯云端的应用
气候云端的应用主要还是依靠大数据技术的支撑，仍需通过云计算技术对数据进行处理分析，气候云端的技术方向有很大的不同，既包括程序以及原始系统的运用，也包括对数据模型的控制以及进行云端申请操作。云端申请可以在同一时间范围内同时满足不同天气的服务需求，获得需求后再运用云计算技术进行需求分析，找到服务的方法。其应用效果最明显的部分是对灾难性天气的监测，针对可能出现的灾难天气的预判，提前做好相应的应对措施，减少损失。
（三）大数据技术在气象服务中的应用特点
大数据技术下气象服务最明显的体现是天气预报的播报与实际天气的差异，气象部门对气象的数据准确性有着很高的要求，数据之间的改变也存在着相应的规律，因此相关人员在进行数据采集时要敏锐察觉天气改变的可能方向。面对气象服务的相关需求，开发了“多模型处理系统”来配合气象服务的相关工作，“多模型处理系统”的主要服务是帮助气象人员获得实时的数据，分析数据结果，并且做出相应的预判。天气预报通常是实时的，因此氣象人员需要及时的进行数据的处理和分析并得出结果，将天气的实际情况展示到大众眼前，因此需要对数据内容进行精准的分析，及时的反馈，气象人员要实时观察具体的气象转变，及时的做好数据处理工作。
总结：
气象服务在近几年来的影响领域愈加扩大，在很多领域上都开始注重气象的变化，并且准确的气象数据可以为很多领域的工作作出提前的预防和部署工作。天气预报所提供的服务更是给居民的生活活动带来了保障，可以在出行过程中做好天气转变的防护工作，以提高居民生活的幸福感。
参考文献
[1] 贾良.大数据时代的气象服务应用分析[J].《科研》，2018，45（23）：182-185.
[2] 靳志芳.互联网时代下的气象数据应用分析 [J].环境与发展，2016，27（8）：144-147.
[3] 程春娥.云计算环境下气象大数据服务的应用研究 [J].中国气象学会年会，2017（2）：134-141.
关键词：大数据;气象服务;气象研究
在气象中心日常的工作中，要面临很多数据处理的问题，数据的收集，以及对收集数据的整理、分析都是一个耗时耗力的过程。并且根据以往的测试经验了解到，使用普通的数据库进行实时的数据分析，很难得到一个准确的判断结果，并且无法根据所得结果进行相应的决策工作。气象服务的主要工作就是进行数据的采集，并且根据采集结果进行相应的决策判断，因此大量的数据支撑是必要的组成部分。如何利用好大数据的数据处理手段，是当前气象服务工作需要解决的重点任务之一。
一、气象服务的发展现状
在生活实际中，我们不难发现，气象信息与我们的生活息息相关。气象服务的服务对象广泛，对各行各业的发展都会产生一定的影响，例如农业的种植生产过程需要依靠相对准确的气象数据指标，才能更好的实施农业工作，日常的交通出行也少不了对气象数据的关注。面对来自各个方面的关注，要求气象服务在进行数据的处理分析上要准确且及时。我国目前已经针对这一现状建立了大型的数据采集系统，以保证进行气象分析时有足够的数据依托，并且采用了精准度高的仪器设备来代替人工的操作，解放了一部分的劳动力，并且在机械化的条件下加强了数据采集的精确度，然而，在实操过程中发现，技术以及仪器设备的引用，对实际的气象服务效果并不是十分的明显，还存在一些问题有待解决[1]。
二、大数据在气象服务中的分层管理模式
（一）基础设施层
气象服务的最基本工作是对数据的采集以及集中处理，因此基础设施层为这项工作提供了一个平台，数据处理问题上，主要采用云计算手段，对基础设施层的硬件进行相应的处理工作，并形成资源库储存相应的计算数据，以保证可以及时的为相关人员提供数据支持服务，提高数据整理的效率。
（二）平台层
平台层是在基础设施层的基础上进行了相应的架构，通过云计算相关的技术对文件的存储实现了分布式的处理，并且可以进行数据的分布式索引，并且云计算可以对大量的数据信息进行计算和查询工作。平台层还可以为应用层的服务提供支持，以保证整个气象服务的连贯进行[2]。
（三）应用层
近应用层主要作应用层顾名思义是对应用进行基本的开发工作，其中包含对云平台的监控，并且对出现的问题进行处理和解决，气象服务的基本功能等。云平台监控只要是针对一些服务器的节点所实施的监控操作，以保证可以实时的了解相关的数据信息，基本气象服务中最常见的服务就是电气预报的制作，除此之外还为农业，科研等方向提供一些数据材料。
（四）大数据服务层
大数据服务层的主要工作是服务于应用层，针对收集到的实时数据分析结果为气象服务提供数据服务，通过大数据技术对数据分析的结果，为科研、农业等方向提供数据服务，以完善应用层的主要工作内容。
（五）用户层
气象服务的用户对象广泛，气象服务部门要对服务对象分门别类，好好利用大数据技术对数据处理的高效性，将合适的分析结果提供给像相应的用户人群。互联网技术中的数据共享服务，也为技术人员与用户之间的数据交流，提供了便捷的渠道。
三、大数据技术在气象服务中的应用
（一）数据挖掘技术
在气象服务中有一项重要的技术手段——数据挖掘技术，数据挖掘技术主要的应用是可以在海量数据中对所需的目标数据进行准确的定位，对于数据当中发现的问题可以进行及时的处理，对所需信息进行快速的分析操作，有助于相关人员对数据信息变化及时的作出判断。数据的挖掘技术可以提高对数据信息定位的准确度，可以及时的应对气象监测过程中的数据变化，并且数据挖掘技术的使用过程更加的科学合理。数据挖掘技术的主要应用成果是将气象服务过程中采集的数据进行压缩处理，使数据存放在一个有明确说明的数据集合当中，方便于相关人员后续对所用数据的查验工作[3]。
（二）气侯云端的应用
气候云端的应用主要还是依靠大数据技术的支撑，仍需通过云计算技术对数据进行处理分析，气候云端的技术方向有很大的不同，既包括程序以及原始系统的运用，也包括对数据模型的控制以及进行云端申请操作。云端申请可以在同一时间范围内同时满足不同天气的服务需求，获得需求后再运用云计算技术进行需求分析，找到服务的方法。其应用效果最明显的部分是对灾难性天气的监测，针对可能出现的灾难天气的预判，提前做好相应的应对措施，减少损失。
（三）大数据技术在气象服务中的应用特点
大数据技术下气象服务最明显的体现是天气预报的播报与实际天气的差异，气象部门对气象的数据准确性有着很高的要求，数据之间的改变也存在着相应的规律，因此相关人员在进行数据采集时要敏锐察觉天气改变的可能方向。面对气象服务的相关需求，开发了“多模型处理系统”来配合气象服务的相关工作，“多模型处理系统”的主要服务是帮助气象人员获得实时的数据，分析数据结果，并且做出相应的预判。天气预报通常是实时的，因此氣象人员需要及时的进行数据的处理和分析并得出结果，将天气的实际情况展示到大众眼前，因此需要对数据内容进行精准的分析，及时的反馈，气象人员要实时观察具体的气象转变，及时的做好数据处理工作。
总结：
气象服务在近几年来的影响领域愈加扩大，在很多领域上都开始注重气象的变化，并且准确的气象数据可以为很多领域的工作作出提前的预防和部署工作。天气预报所提供的服务更是给居民的生活活动带来了保障，可以在出行过程中做好天气转变的防护工作，以提高居民生活的幸福感。
参考文献
[1] 贾良.大数据时代的气象服务应用分析[J].《科研》，2018，45（23）：182-185.
[2] 靳志芳.互联网时代下的气象数据应用分析 [J].环境与发展，2016，27（8）：144-147.
[3] 程春娥.云计算环境下气象大数据服务的应用研究 [J].中国气象学会年会，2017（2）：134-141.