未来“天人合一”之道:气象大数据

“天人合一、人地和谐”

天文学在中国古代四大传统学科中始终占据重要位置。古人在观测天象的同时,也观测气象,中国古代气象学的成就曾遥遥领先世界。从商朝起,国家就开始为天文和气象观测专门设立国家行政机构。历朝历代,气象相关官职如太史令、地官司徒、宗伯、夏官司马、灵台郎、博士等等,始终能在朝廷上掌握重要话语权。

在民间,气象数据始终能够给予善用者丰富的馈赠,劳动人民长年积累的关于气象的古老文明和智慧结晶很多沿用至今。采果狩猎时期的寒来暑往、日月交替、动物活动、植物生长;农牧时期的农时、日照、雨量、气温、霜期;战争时期利用天气状况的进攻、退守……

作为极其珍贵的信息资源,大量气象数据如果不经过分析处理,其现实价值会白白流失。西方经济学中的“德尔菲气象规律”指出:气象投入与产出比为1:98(即企业在气象信息上投资1元可得到98元的经济回报)。以往,大多数气象服务被视为完全的公共物品,且以免费形式提供给政府机关、社会公众及国民经济各专业部门。随着社会经济发展和气象科学进步,气象服务的经济价值和社会效益逐渐为社会公众所了解和重视。近20年来,气象服务从无偿免费的公益性服务逐步向有偿收费的商业性服务成为世界性发展趋势。据称,英国气象服务年产值达到了2600亿美元,美国达到了1600亿美元,日本、加拿大、新西兰等国相关产业也都发展迅速。而在中国,目前仍存巨大空白。

气象数据涌现

较早以前,受制于信息技术的发展水平,先人们只能将很少量比较关键的数据进行记录和收集。这类数据更接近于加工后的信息,距离“大数据”相去甚远。

上世纪80年代后期,国家加快推进以了现代气象业务体系建设,高空及地面观测成为我国气象资料的大部分源。当时,我国2000多个地面站,以小时为单位收集气象信息;120多个高空站,每天观测低于4次,加上卫星、雷达收集到的资料,日增总数据量开始接近GB量级,但仍未能达到“大数据”的标准。

目前,我国地面及高空观测技术和配套设施发展迅速,大气成分观测站、酸雨观测站、农业气象观测站、沙尘暴观测站、土壤墒情观测站、雷电观测站、风廓线雷达、船舶气象观测站、GPS/MET站、浮标气象观测站、海岛/海岸自动气象站、强风观测站、风能观测铁塔、太阳辐射观测站等等更加专业化的各类观测站点不断建成。地面观测站点密度已提升到4万个左右,观测频率密度也提升到10分钟一次(未来还将加密至分钟级)。而日益成熟的雷达、卫星、数值预报等带来气象数据更是发展迅速,贡献70%了以上的气象数据新增总量。这些数据不但能够覆盖了短期、中期、长期的精细化预报服务产品数据;还能够通过国际交换获取的全球气象观测、预报等数据。目前,气象局每年产生的气象数据已接近PB量级,且仍在快速增长中,气象数据也真正开始步入“大数据”时代。

未来,随着传感技术、信息技术、能源技术的新发展,气象信息来源更加丰富、全面。例如,美国雷神公司(Raytheon)就正与美国国家海洋大气管理局(NOAA)和美国宇航局(NASA)就“联合极地卫星系统”(Joint Polar Satellite Mission,简称JPSS)展开合作,该系统定于2018年启动。JPSS卫星能够拍摄红外线图像,从而捕捉到不同云层的信息,以及大气不同部分的湿度和温度信息。其他传感器则能提供更好的臭氧浓度信息、温度微波成像和湿度信息。随着此类数据的不断生成,气象数据必将更加准确、完善、巨大。

新基础,新起点

长期以来,气象数据收集本身就是一门非常复杂的科学,仅气候工作特用资料就包括冰芯、花粉、树木年轮、洋流盐度、地表植被等观测资料数十种,另外如气象卫星视野的广阔度、搭载探测设备种类的多样性、各类仪器设备所获信息的区别等等,都影响着气象数据的方方面面。

同时,天气和气候系统作为典型的非线性系统,始终无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。著名气象学家洛伦兹提出的“蝴蝶效应”(一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶,偶尔扇动几下翅膀,可能在两周后在美国德克萨斯引起一场龙卷风),正是描绘出了气象科学的复杂性。

因此,传统的技术架构已无法应对海量气象数据的处理、管理和有效服务。相关的业务单位不得不频繁更新设备,使用更高档的服务器运行传统关系型数据库和文件系统,使用更高性能的磁盘存储大小不一、数量惊人的数据文件、动辄数亿条记录的数据列表,期望通过设备不断地升级,能够苟且满足日益严苛的数据处理、存储和检索等业务要求。

云计算技术的快速发展,恰如其分的为气象大数据带来了全新的生命。以阿里云为代表的云计算平台,目前日数据处理能力是中国每天新增气象数据量的数百倍。利用云计算平台稳定、高效、弹性的云计算服务、最前沿的技术支持,以往气象数据运营者避免了持续巨大资金投入、漫长的系统开发周期等等工作,能够更加专注的采集、使用、分享气象数据。将我国气象大数据的应用时间大大提前,也为相关服务提供了更多空间。

更重要的是,云计算平台,使得原本相对独立的气象数据,得以有机会与庞大的市场、价格、商品、企业、消费者、信用、社交等数据直接打通,实现数据之间的近距离接触、吸引、融合。以往大量未曾发掘,或者需要复杂模型才得以计算和知晓的相关关系,在这里有可能被更加直接和轻松的挖掘或验证。因此,仅从理论上而言,各类组织(尤其是与气象相关性较强的企业和应用开发商)依靠此轮气象数据红利,实现公共服务创新、产品创新、模式创新、市场拓宽、减少损失、增加盈利的几率就会大大增加。而日益兴盛的“混沌”、“复杂”科学的研究的兴起更是为这种融合提供了理论支撑。

国内外若干实践

国内外已有很多公司开始尝试利用气象数据更好地服务客户,此处特节选若干前沿实践探索案例,借以启迪灵感:

菜鸟网络(菜鸟网络科技有限公司)

物流行业在货物运输及配送的过程中受天气影响较为严重,恶劣天气不仅会导致运输时间的延长及滞后,还经常造成整车货物破损,危机人员和财产安全。

2013年,菜鸟网络与中国气象局合作联手完善了中国首个物流数据平台–物流预警雷达。研发的三维交通物流气象决策服务系统和交通物流服务页面,能够结合天气条件和海量快递包裹数据,形成天气对物流影响分析报告。为快递人员提供多样化的气象服务,以及贴心的人文关怀,做到及时预警提醒,保障快递人员的人身安全。依托实况监测及预报等精细化道路交通气象服务,能够为物流车辆的驾驶人员提示目前所在区域及目的地方向,并将要发生或者已经发生的高危险性天气状况,并提示及时采取降速或停车躲避等方法。真正降低运输车辆发生车祸的几率,减少损失,保证物流平稳运行。

同时,综合气象历史分析资料,实现了为菜鸟网络的物流仓储园区提供全面的气象环境评估方案。避免了物流园区选址在暴雨多发、易积水、山洪地质灾害易发地区,影响物流园区长期运行效益的情况。另外,通过该系统,还能评估不同转运点、仓储点的货物到达时效,帮助选择各货物集散点间的最优路线。

2013年双11前期,台风“海燕”曾严重影响了海南、华南一带一些主要道路运输。而双11后期在东北的降雪天气,也对物流末端的配送造成压力。这些重要的气象信息,当时都通过菜鸟网络的物流气象服务系统传达给了商家和快递公司,使其做好充分应对。截止2013年11月19日,菜鸟网络发布的数据显示,双11当天产生的1.52亿包裹中不到一周时间,超过1.3亿个已顺利完成签收,送达消费者手中。菜鸟网络利用天气数据成功地保障了“双11大促”物流平稳,为整个社会的物流效率提升发挥重要作用。

西尔斯公司(Sears and Roebuck)

西尔斯曾经是美国也是世界最大的私人零售企业,2005年3月24日与凯马特公司合并,组成美国第三大零售业集团。

2013年2月,暴风雪Nemo曾给西尔斯带来了巨大挑战。西尔斯通过多种渠道收集气象信息,建立了受灾地区地图,并将来自风险管理、设施、企业通信、库存管理、物流、运输和IT等多个部门的员工提前做了妥善安排,为保障员工安全和控制商店流程做好了防备。在分析气象数据后,西尔斯首先将除雪机、发电机及其他必需品存储在了Nemo可能会经过的地区内或者附近,随时准备将这些物资运往当地的西尔斯商店。在一些地方,西尔斯要求供应商直接将货物运往西尔斯在新英格兰的商店,避开通常送货的区域分销中心。

此外,主要工作人员携带有专门在风暴中通信的移动设备,在风暴影响区域周边工作的员工在个人wiki上更新现场的信息。每天西尔斯员工都会收到电子邮件警报,警报包括风暴路径的预测地图,以及可能会受到影响的商店和分销中心。员工们分享的信息包括:哪些道路被封,哪些地区配送中心被关闭,还有哪些地区的送货卡车没有因为暴风雪而停运。此外,为方便人们购物,西尔斯在网上供应所有实体店中的商品。

通过一系列措施,西尔斯大幅度降低了天气带给企业的损失。

默克公司(Merck)

美国默克集团(Merck & Co Inc)是世界制药企业的领先者。

默克集团于2012年开始订阅专业天气预报,并在当年7月准确的掌握了2013年3月美国地区的气象信息。随后,默克将其获取的基于温度和湿度的气象数据告知了沃尔玛超市。双方经过判断和分析,预测温暖的空气将带来花粉等过敏因素,决定增加对于相关过敏药的宣传促销和供应。

据称,此举为默克带来的数百万美元的额外销售额。

众安保险

众安保险是国内首家互联网保险公司。

天气指数保险作为一种新兴险种,在农业保险、意外健康险以及能源险等领域都具有广阔的应用前景。

2014年5月27日,众安保险推出 “37℃高温险”。该产品根据所投保城市的高温天数确定赔付金额。该高温险覆盖了全国30多座主要城市,当投保人所在城市高温天在6月21日~8月23日之间累计超过约定天数时,众安保险将按酷暑日给付保险金。

其中,天猫旗舰店每份高温险的保费为10元,对应100元的保额,超出免赔天数的37℃以上高温日每天补贴金额为5元/份;而微信公众号上投保共分为三档,保费10元、30元、50元分别对应100元、300元、500元保额,每日补贴金则为5元/天、15元/天、25元/天。

天气意外保险公司(The Climate Corporation)

The Climate Corporation为农业种植者提供名为Total Weather Insurance (TWI)、涵盖全年各季节的天气保险项目。利用公司数据采集与分析平台,每天从250万个采集点获取天气数据,并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断,以向农民提供农作物保险。该保险的特点是:当损失发生并需要赔付时,只依据天气数据库,而不需要繁琐的纸面工作和恼人的等待。

该公司总部位于美国加州,已经运营6年,从Google Ventures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。

展望

数据已成为核心生产要素之一,伴随着气象数据逐步的开放,气象数据将与商业世界逐步融合,想象空间巨大。谁能够成功抓住新商机,就有可能实现一次全新突破。

* 细分预报:提前对特定行业、特定人群、特定地区进行预测,并随之指导企业经营活动……

*  产品创新:例如,保险行业提供更加丰富的保险种类,月亮险、太阳险、雾霾险、雨雪险等等;旅游行业根据天气特征,智能推荐旅游线路和服务项目;网络游戏行业提供更加真实、实时反馈的游戏场景……

* 精准营销:零售商根据客户周遭天气变化,计算和改变橱窗货物种类、产品及服务组合、展位风格、宣传口号、定向服务……

* 科学生产:为每一个生产单位,尤其是农业生产单位,提供更加智能化、个性化、高频率、指导性的气象服务、科学建议、生产支持……

* 高效物流:综合考虑天气因素的智能导航系统,将提供更加精细、清晰的运输路线选择和提示,大大节省运输时间、运输资源…

* 专业预测:不断开发出更加专业的预测,如饮料销量指数、羽绒服销量预测、针织衫销量预测、空气净化器销量预测、洗车市场预测……以及,太阳能发电预测、居民用电量预测、农产品生产情况预测、灾害预测、航班延误预测、工程工期预测……

以上展望,仅为冰山之一角,如何更好地利用气象大数据实现现实价值,我们期待着更好地答案!(文/崔瀚文 阿里研究院)

Leave a Reply