大数据可帮助预测未来40日天气情况

数据库
天气是很难预报、无法控制的。但是现在有一家公司试图利用大数据来预测天气。

EarthRisk是一家利用大数据对未来天气情况作出预报的技术公司。EarthRisk 的旗舰产品是 TempRisk。

它采用的预测模型项源自加州大学斯克利普斯海洋研究所,该模型不同于以往的数值预报模式,可基于 820 亿次计算以及 60 年的气象历史数据来识别天气模式,然后将这些模式与当前的气候条件进行比较,再运用预测性分析进行天气预测,其预测时间更长、预测准度更高,最长可提前 40 天生成冷热天气概率,而传统主观预测的模型一星期以上的准度就不行了。

全球影响天气的成千上万个变量时刻都在不停地变化,而传统的模型没有办法将所有的因素考虑在内。

因此,传统模型总需要一些基本的假设,一旦这些假设的初始条件有误,那么整个分析预测也会谬之千里。而 EarthRisk 则是利用了统计关系来预测最终结果,该技术不会受到上述限制。

EarthRisk 的数据来源于美英政府以及数千气象科研人员的观测数据,还有每天更新的数据库。其引擎会搜索“统计显著性”的相关性以及模式,然后在此基础上生成预报概率。即通过过去来预测未来。

TempRisk 是这项技术的首款商业应用。对于受天气变化的影响很大的公用事业、能源交易及生产等行业来说,预报的时长和准度提高会对商业决策起到很大的作用。EarthRisk 已经对这项技术的开发、完善以及测试已经进行了好几年,现在正打算进行大规模的商业扩张。面向消费者型的应用也在开发中,未来消费者计划到台风地带去旅游时,也许就可以用上他们的应用来查查天气了。

责任编辑:彭凡 来源: 36氪
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