气象监测技术在大数据时代下的应用趋势分析

2020-05-23 232 上传者：管理员

摘要：随着人工智能、云计算、大数据等先进科学技术的不断发展,社会进入了大数据和信息化时代。在大数据时代,存在着许多机遇和挑战,气象监测技术水平也变得越来越先进。为此,本文分析了在大数据时代下气象监测技术的应用情况及发展趋势。

关键词：
大数据
大气探测
应用趋势
气象
监测技术
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随着信息技术、通信技术等在社会中的广泛应用，社会正逐步进入到了信息化社会，提高了社会的智能化水平和社会的生产效率。与此同时，大数据技术近年来也得到了快速发展，并逐渐在社会中的多个行业中加以应用。在气象监测领域中采用大数据技术，将会对气象监测产生较大的影响，明显提高气象监测的效率和质量，本文对大数据时代下的气象监测技术应用趋势进行了分析。

一、大数据技术概述

目前大数据技术的发展速度较快，在社会中多个行业中也具有重要的应用，并逐渐积累了相关的经验，主要的应用领域包括交通、教育、金融、医疗、气象等，对于促进这些行业的生产效率发挥了重要的作用。对于大数据技术在交通领域中的应用，通过大数据技术，交通管理部门能够实时准确把握所管辖范围内的交通情况，从而提高更为高效的交通辅助服务，提高交通通行的效率[1]。对于大数据技术在教育领域中的应用，可以为每一位学生提高更为个性化的教育教学方案，提高教育的效果和质量。对于大数据技术在金融领域中的应用，可以辅助金融部门锁定相应的客户，挖掘潜在的客户，从而为客户提高更加多元化的服务。随着气象在现代社会中的地位逐渐提高，很多行业都依赖气象为其提供准确的信息，本文主要对大数据技术在气象监测领域中的应用进行深入的分析和阐述。

二、大数据技术在气象监测中的应用

随着社会对气象和环境的重视，气象监测技术也得到了相应的提高，可以在气象监测领域中采用现代化的信息技术，如大数据技术以提高气象监测的效率和质量。在气象监测领域中，需要监测的气象指标较多，本文主要分别从PM2.5的监测、碳含量和笨含量的监测等方面，阐述大数据技术的相关应用情况。

（一）PM2.5的监测

PM2.5是重要的气象监测指标，利用大数据技术，可以构建PM2.5监测系统，在监测系统中需要通过监测终端和传感器，采集相应的气象监测数据，并将所采集到的数据传输到数据分析和处理平台中的服务器，提供数据分析和挖掘等功能。在该系统中各PM2.5传感器节点可以采集相应的气象数据，服务器接收PM2.5传感器节点发送的PM2.5数据[2]。当数据采集终端所采集到的数据信息超过了相应的限值，则会产生相应的提示或报警信息。

（二）碳含量和笨含量的监测

在气象监测领域中，对于碳含量和笨含量的监测，同样可以借助如今发展起来的大数据技术，通过对众多的气象局监测数据进行分别和处理，准确测量出大气中的碳含量和笨含量，提高更为准确的气象服务，并促进气象监测技术的现代化发展。

要准确监测中大气中的碳含量和笨含量，可以通过大数据技术，建立相应的环境监测系统，在环境监测系统中主要的架构是监测主站和监测子端。通过将监测系统中众多的监测子端分布在所监测区域的不同地点，可以对该区域内的碳含量和笨含量进行准确的监测。监测子端所采集的数据信息，需要传输到的数据分析主站平台，通过大数据技术进行统一的分析和处理，提高对碳含量和笨含量的监测效率，实现高效监测。

三、气象监测中大数据技术的应用趋势

随着我国的发展，气象越来越受到人们的重视，气象与我们的生活息息相关，在生活中必不可少的需要使用到各种的气象信息，目前人们通常都是通过一些平台来获取关于气象的信息，但是现有的平台由于气象数据发生总是大范围的进行预报，最小都是以一个区进行气象的预报，这使得一些小范围区域的气象预报不是很准确[3]，故在今后采用气象服务大数据监测分析系统，是气象领域中具有前景的趋势。在该系统中，同样包括若干个不同的功能模块，如数据采集模型、数据分析和处理模块等，通过不同模块之间的协调运行，完成对气象监测数据的分析和处理，得出相应的监测结果。

随着气象监测中大数据技术应用的逐渐深入，今后在气象监测领域中还可以实现其他的高级气象服务功能，如监测相应的空气温度、湿度等，通过将所监测到的气象数据信息实时展示在气象监测服务人员的面前，从而提高监测效率。同时，气象监理所采集的数据信息需要借助网络通信系统，实现对数据信息的传输，从而完成相应的大数据分析。随着网络技术、信息技术等技术的成熟，今后的气象监测系统将会更加准确、灵敏，并提高气象监测领域的信息化水平。通过在实际中采用这种气象监测系统能提供即时报警，有利于降低敏感群体受空气污染的潜在威胁。

四、结论

大数据技术随着计算机技术和网络技术的发展进步，也得到了发展，可以将跨学科和跨领域中的技术加以融合应用，提高各自领域的技术水平。本文详细分析了在气象监测领域中的大数据技术应用情况，并阐述了大数据技术今后的应用趋势，对于提高气象监测技术水平具有一定的价值和意义。

参考文献：

[1]霍佳宇.大数据背景下气象数据发展趋势分析[J].南方农机,2019,50(10):262.

[2]赵蕊娟.数据挖掘技术在气象预测中的应用[D].天津:天津工业大学,2017.

[3]蒋燕翔.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].信息记录材料,2019,20(5):73-74.

王兆燊,邢彦.大数据时代下的气象监测技术应用趋势分析[J].计算机产品与流通,2020(06):129.