案例|天气七十二变 结合大数据玩出新花样

回南天、倒春寒、雷阵雨等奇葩天气让流感病毒横行肆虐；一场来得措不及防的大雨导致国内期货商品市场阴霾一片，农业板块商品再度遭遇重创。善变的天气经常会让人措手不及，甚至有时还会带来不可估量的损失。大数据的出现，有望改变这一局面。

当前，大数据浪潮在气象领域已经势不可挡，并产生了巨大的社会效益和经济效益。在我国，气象大数据的应用市场规模在2014 年就突破4 亿元，预计到2020 年将达到105亿以上。

气象大数据已经在气象防灾减灾、农业生产、可再生能源、公众服务、广告投放等领域焕发出耀眼光芒。

1.孟山都应用气象大数据促进农业的发展

由于看到了气象大数据在促进农业发展方面的极大潜力，孟山都在2013 年收购了一家名为The Climate Corporation 的天气大数据公司。该公司下属的天气科技平台Climate Technology Platform 应用大数据融合精确定位的天气监测、农艺模型和高清模拟天气等技术，推出Climate Basic?和Climate Pro?两项网络和手机软件服务。

这家公司基于互联网和移动端的免费服务，通过先进的数据科学向农民提供从土壤湿度到农作物生长周期到当前与未来天气的田间数据，以此来帮助农民优化日常决策。注册该服务的农民们只需要登录Climate Basic?的移动客户端，便可得知自己农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，甚至可以跟踪植物成长、监控每一块田地的谷物湿度、以及即时跟踪大宗商品价格等。当然，农民们使用、分享、和上传的数据作为个人隐私也将得到很好的保护。

如今Climate Basic?服务已经覆盖了全美超过五千万英亩（1 英亩约等于0.4 公顷）的农田。除了拥有分析大量农业数据的能力外，天气公司还拥有精准农耕业务。这项业务通过对以往农田及作物产量数据的分析，实现耕种这一传统技艺的“定制化”。根据天气的变化进行不同深度、不同间距以及不同品种的播种活动。这样一来，整个播种、施肥、灌溉、打农药等过程都能够极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度。这样的精准农业不仅能够实现作物增产，也减少了农业活动对土壤活力的伤害，帮助实现农业发展可持续。

2.Vestas借助气象大数据抢占可再生能源市场

国际上公认的智能风机领先企业——丹麦能源公司Vestas就是风电大数据运用的高手。Vestas通过分析气象大数据，优化了风力涡轮机配置方案，实现最高效的能量输出。

涡轮机正确定位的主要因素包括空气湍流和风向，以及空间、生态和美学方面的考量。Vestas部署了大数据解决方案，分析诸如气象报告、潮汐相位、地理空间与传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图，以及用于精确安装定位的气象建模研究等结构化和非结构化数据，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。

借助大数据，Vestas加快了风力涡轮机的选址和装设作业。

3.气象大数据让辛辛那提动植物园名利双收

辛辛那提动植物园通过分析气象数据和客户行为的洞察结果，促进游览率增长，提高零售和餐饮销售，实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

与所有户外景点一样，辛辛那提动植物园的业务与天气条件高度相关。如果下雨，游客数量会急剧下降，这将有可能造成动物园工作人员过剩，商品积压。同样，如果天气异常炎热，瓶装水和冰淇淋等商品的销售量有可能大幅上涨，造成供应短缺。

为解决这一问题，辛辛那提动植物园将园区大数据解决方案与国家海洋和大气管理局（NOAA）网站的天气预报数据传送系统集成，将天气问题化为机遇。这样，可在相同的天气条件下，将当前预测结果与记录的游客数量和销售数据进行对比， 制定更好的决策支持人力调配和库存计划，从而提高了客户满意度以及财务绩效水平。

4.Vintage 饭店利用气象大数据实现精准营销

Vintage 饭店位于靠近美国佛罗里达的卡普蒂瓦岛上，是一个公众常去的场所。它由Karen Payne拥有和经营，到目前经营已超过30年。对于销售主要依靠外地游客的Vintage饭店来说，旅游市场的繁荣程度将直接影响其销售业绩。在经济环境、旅游资源保持相对稳定的情况下，卡普蒂瓦岛的旅游市场主要受气候条件的影响。当地为热带气候，经常突遇飓风袭击，旅客寥寥无几。由于海鲜很容易变质过期，而提前知道天气状况并相应的增加或减少食品储备节约成本则变得尤为重要。

为此，Karen建立一个大数据气象检测系统，系统可以提前分析气候变化，并自动增多或减少每个月食品和饮料的预订量，从而保证了饭店总是能提供新鲜的高质量海鲜，并赢得了信誉。Karen及其员工的努力被证实是成功的，她的饭店成为岛上最好的和营业额增长最快的饭店之一。

5.美国气象频道利用气象数据预测消费行为

美国气象频道（Weather Channel）正在从一家有线电视网络华丽转身成为一家可基于对人们查看天气情况的时间、地点和频次的分析预测消费者行为的机构。它知道圣路易斯周五下雨的概率，知道圣达非周六的酷热指数会达到多少，知道巴尔的摩周日会有多潮湿。它还知道你什么时候最有可能购买杀虫剂。

该公司积累了超过75年的气象信息，覆盖北美等地区的天气、露点、云量等方面的数据，为众多智能手机天气应用提供信息，同时也投身数据挖掘算法的研究。它利用这类分析来吸引想要提供广告投放精准度的广告主。

Weather Co发现，在达拉斯，杀虫剂在春天露点（湿度指标）低于平均水平的时候会非常热销。不过在波士顿，杀虫剂则是在春天露点高于平均水平的时候畅销。

该公司的科学家们还发现，芝加哥录得高于平常水平的温度的第一天，空调销量会出现上涨。与此同时，在闷热的亚特兰大，人们则是在比平常热的天气到来两天后去买空调。