Dự báo thời tiết lớn và dự báo thời tiết - núm vú

Dự báo thời tiết luôn là thách thức vô cùng, với số lượng các biến số liên quan và sự tương tác phức tạp giữa các biến đó. Khả năng thu thập và xử lý dữ liệu tăng lên đáng kể đã nâng cao khả năng của các nhà dự báo thời tiết để xác định thời gian và mức độ nghiêm trọng của bão, lũ lụt, bão tuyết và các sự kiện thời tiết khác.

Một ví dụ về việc áp dụng dữ liệu lớn vào dự báo thời tiết là Deep Thunder của IBM. Không giống như nhiều hệ thống dự báo thời tiết, cung cấp thông tin tổng quát về một khu vực địa lý rộng lớn, Deep Thunder cung cấp các dự báo cho các địa điểm cực kỳ cụ thể, chẳng hạn như một sân bay duy nhất, để chính quyền địa phương có thể nhận được thông tin quan trọng về thời gian thực. Dưới đây là một số ví dụ về thông tin mà Deep Thunder có thể cung cấp:

• Ước tính các khu vực có lũ lụt nặng nhất

• Sức mạnh và hướng của bão nhiệt đới

• Số lượng tuyết và mưa có thể rơi nhất trong một khu vực cụ thể > Vị trí có khả năng nhất của đường dây hạ thế

• Ước tính các khu vực nơi có tốc độ gió lớn nhất

• Vị trí cầu và đường có nguy cơ bị bão tố

• Khả năng các chuyến bay bị hủy tại các sân bay cụ thể

• Thông tin này rất cần thiết cho kế hoạch khẩn cấp. Sử dụng dữ liệu lớn, chính quyền địa phương có thể dự đoán tốt hơn các vấn đề do thời tiết trước khi xảy ra. Ví dụ, các nhà quy hoạch có thể chuẩn bị để sơ tán các khu vực thấp có khả năng bị ngập lụt. Cũng có thể lập kế hoạch nâng cấp các cơ sở hiện có. (Ví dụ: các đường dây điện có khả năng bị gió mạnh kích hoạt có thể được nâng cấp)

Một khách hàng quan trọng của Deep Thunder là thành phố Rio de Janeiro, Brazil, sẽ sử dụng hệ thống trong việc lên kế hoạch cho Thế vận hội 2016. Sử dụng công nghệ, thành phố sẽ sử dụng các dự báo được cải thiện về bão, lũ lụt và các thảm hoạ thiên nhiên khác để đảm bảo Olympic không bị gián đoạn bởi các sự kiện như vậy.

IBM cũng cung cấp sức mạnh tính toán lớn cho Cơ quan khí tượng thuỷ văn Hàn Quốc (KMA) để nắm bắt công nghệ dữ liệu lớn. KMA thu thập hơn 1.5 terabyte dữ liệu khí tượng học mỗi ngày, đòi hỏi số lượng lưu trữ và chế biến đáng kinh ngạc để phân tích. Bằng cách sử dụng các dữ liệu lớn, KMA sẽ có thể cải thiện các dự báo về sức mạnh và vị trí của bão nhiệt đới và các hệ thống thời tiết khác.

Một terabyte bằng một nghìn tỷ byte. Đó là 1, 000, 000, 000, 000 byte thông tin. Bạn muốn viết một nghìn tỉ byte trong ký hiệu khoa học là 1. 0 x 10

12 ^{. Để đưa nó về phương diện, bạn cần khoảng 1, 500 đĩa CD để chứa một terabyte. Bao gồm cả trường hợp nhựa của họ, có thể xếp chồng lên nhau như một tháp cao 40 bộ của đĩa CD.} Một ví dụ khác về việc sử dụng dữ liệu lớn trong dự báo thời tiết diễn ra trong cơn bão Sandy vào năm 2012 - "cơn bão của thế kỷ. ”Các Trung tâm Bão quốc gia đã có thể sử dụng công nghệ dữ liệu lớn để dự đoán đổ bộ của cơn bão để trong vòng 30 dặm một năm ngày trước. Đó là một sự gia tăng đáng kể tính chính xác từ những gì có thể thậm chí 20 năm trước đây. Do đó, FEMA và các tổ chức quản lý thiên tai khác đã chuẩn bị tốt hơn để đối phó với tình trạng lộn xộn hơn so với những gì họ có thể xảy ra vào những năm 90 hoặc sớm hơn.

Một trong những hậu quả thú vị của việc thu thập và xử lý nhiều dữ liệu thời tiết hơn là sự xuất hiện của các công ty bán bảo hiểm tùy chỉnh để bảo vệ chống lại sự hư hỏng thời tiết. Một ví dụ là Tập đoàn Khí hậu, được thành lập năm 2006 bởi hai cựu nhân viên của Google. Tổng công ty khí hậu bán các dịch vụ dự báo thời tiết và bảo hiểm chuyên biệt cho những người nông dân muốn tìm cách phòng tránh nguy cơ thiệt hại mùa màng. Công ty sử dụng dữ liệu lớn để xác định các loại rủi ro có liên quan đến một khu vực cụ thể, dựa trên số lượng lớn dữ liệu về độ ẩm, loại đất, năng suất cây trồng trong quá khứ, v.v …

Trồng trọt là một ngành kinh doanh có rủi ro đặc biệt vì biến đổi thời tiết không dự đoán được nhiều hơn các biến tố ảnh hưởng đến hầu hết các doanh nghiệp khác, chẳng hạn như lãi suất, tình trạng của nền kinh tế, vân vân. Mặc dù chính phủ liên bang có bảo hiểm nông nghiệp, nhưng trong nhiều trường hợp nó không đủ để đáp ứng các loại rủi ro chuyên biệt hơn mà có thể gây hoành hành cho người nuôi cá nhân. Tổng công ty khí hậu lấp đầy những khoảng trống trong bảo hiểm liên bang - khoảng cách không thể đưa ra mà không hiểu rõ hơn về các yếu tố rủi ro mà nông dân cá nhân phải đối mặt. Trong tương lai, khi dữ liệu trở nên có sẵn, thậm chí có thể có thêm các sản phẩm bảo hiểm chuyên biệt hơn (như bảo hiểm cho các loại cây trồng cụ thể).