氣象數據背後的秘密，你還真不一定了解

氣象數據是地球大氣環境狀態及其演變的長時間的客觀記載，隨著觀探測手段不斷拓展和計算處理能力的不斷提升，氣象觀探測和預報範圍不斷擴展、精細化程度不斷提高，使得氣象數據覆蓋的地域範圍更廣、時空密度更大，可以獲取的數據種類更多，數據的表現形式更為多樣。與其他地學數據相比較，時效性強是氣象數據最顯著的行業特點。

1、地域範圍廣

氣象學研究大氣圈內各層大氣的運動規律，大氣圈的上界約在3000m高度以上。

大氣圈在高程上，包括具有對流和湍流、天氣現象和天氣過程頻發的對流層（上熱下冷）、大氣以水平方向運動為主的平流層（垂直方向溫度變化平緩）、大氣對流運動強盛的中間層等不同高度層，在它們當中氣象要素呈現不同的特點和演變規律。

在經緯度平面，受季風、緯度位置、海陸位置以及人類活動等影響，地球和大氣之間的能量和質量交換呈現不同的狀態特徵，全球大氣環境分為極地氣候、溫帶大陸性氣候、溫帶海洋性氣候等非帶狀的分布特徵。

氣象觀測和預報需要針對這個巨大的球形多層非均勻三維空間，採用立體觀測平台，多手段觀測測量採集獲取地球大氣的物理和化學特性以及大氣現象，並通過數值計算、統計分析等方法，進行天氣預報和氣候預測。

2、時空密度大

氣象資料是留存最長的歷史資料之一。人類從公元前10世紀就開始記載天氣現象，系統的觀測和完整的科學記載也有幾百年歷史。

人類生產生活希望氣象預報儘可能時空精細、預報準確，因此，精準和高時空密度是氣象觀測和預報的最基本要求。增加時空密度主要通過加密布設觀測設備、建立大範圍連續觀測的遙感設施、改進數值模式和同化演算法、提升計算平台能力等途徑實現。

我國針對雷暴、局地風、龍捲和鋒面、雲團等小於1000km的中小尺度天氣系統所組建的地面觀測網密度，在人類密居的城區平均間距小於10km，重點地區小於5km，而平原地區則平均為20~25km，觀測頻次要求達到5min/次。

3、種類類型多

氣象數據的種類劃分可以歸納體現在兩個方面：一是氣象領域本身針對數據內容內涵的分類，如按觀測平台、時間空間屬性等；二是將數據作為信息管理對象的分類，如文件格式、存儲方式、容量大小等。

按照觀測平台，氣象數據分為天基、空基和陸基觀測資料。按照使用時效性，氣象數據分為實時氣象資料和歷史氣象資料；按資料內容的時間尺度，還可以劃分為時值、日值、候值、月值、年值資料。

4、時效性強

數據價值不僅取決於數據內容本身，而且還取決於該數據是否能夠被人們及時獲得，以及在何時被應用，時效性是氣象資料最顯著的基本特性之一。

氣象數據的服務對象和應用價值具有明確的時間屬性，如臨近預報只在隨後0～2小時內有效，短時預報只在隨後0～12小時有效，短期天氣預報只在隨後1～3天內有效。

5、價值密度高

氣象資料雖然數據量龐大、種類繁多，但每種資料和產品所含信息十分單純。

氣象觀探測業務系統只採集那些能夠客觀反映自然界氣象狀態的要素，因此氣象觀探測數據里包含且只包含豐富的氣象信息，海量氣象數據的直接用途只能是氣象業務及與之相關聯的領域，即天氣預報、氣候預測以及氣象服務。

例如，土壤持水量只記載某時某地某規定土壤深度中水分的持有程度，「雲能天」只記錄某時某地的雲量雲狀、能見度以及天氣現象等信息。

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