近年来，随着气象观测技术的不断提升和气象大数据的快速发展，越来越多的企业开始将气象数据应用于商业领域。其中，历史天气预报 API 作为一种可获取历史气象数据的接口，具有广泛的商业应用价值。
[提要] 气候变化会对商品市场和行业造成影响，这使得天气预报领域变得非常重要且可盈利。传统气象学家通过研究实时气象形态来预报天气，对他们来说，历史温度数据在预报天气上的作用十分有限。 气候变化会对商品市场和行业造成影响，这使得天气预报领域变得非常重要且可盈利。日前计算机学家向传统的气象学家发起了新一轮挑战，声称他们最终破解了预测气候的密码。 由于极端天气会造成各类商品价格的大幅波动，银行和商家的利润和损失往往十分惊人；严寒天气和干旱也给电力供应商带来了更大压力。另一方面，越来越多的零售商和生产商开始利
除了用于即时天气预报的气象数据之外，历史天气数据也具有巨大的价值。历史天气数据可以帮助我们了解过去的气象模式，进行气候研究，以及支持各种应用，从历史重现到保险精算。而历史天气预报 API 成为了将这些数据纳入应用程序的强大工具，让我们能够穿越时光，深入了解过去的气象情况。
在阿里数据委员会和阿里研究院主办的“2014西湖品学”大数据峰会上，中国气象局纪晓峰发表了《气象大数据的商业服务与研究》的演讲。纪晓峰表示，在过去服务中，气象局提供天气预报，不知道行业怎么用，行业拿了天气预报也不知道应该怎么用，这困扰了气象系统十几年，现在大数据时代来了，终于看到了这个问题改变的希望。 以下为纪晓峰的演讲整理： 今天非常高兴有机会在这里和大家分享一些我们的服务经验和一些美好愿景。我来自中国气象局，中国改革开放以来经济不断发展，各种极端天气现象和天气灾害越来越多，社会各界越来越关注天气服务，过
本文作者是气科院2020届硕士生方祖亮同学，这篇文章是他参加Deecamp夏令营的一个总结。方祖亮同学本科毕业于兰州大学，目前在气科院读研三，师从俞小鼎和王秀明老师，研究方向为中小尺度气象。他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容，探索AI在气象领域应用，也有着较为丰富的算法实习经历，关键长得还帅气！各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式！
本文观点由Chatgpt给出，仅供参考。在会议上，很多做报告的教授的题目中都有智能一词。在报告结束的讨论阶段，有几位院士大牛就提了一个问题，大概意思是说：现在好像每个人的报告里都要加智能一词，到底什么是智能？加了机器学习、深度学习的东西就是智能嘛？难道我们一直用的WRF等模式就不智能了？希望大家不要盲目跟风。 正好我目前的研究方向就是人工智能大气数值模式的研发，这个问题也让我有些困惑。一起来看看Chatgpt是如何理解智能大气数值模式的。
与去年疫情占主角有所不同，2021年的很多新闻是关于天气的。从年初的美国世纪大寒流，得克萨斯骤降至零下25℃，990万户家庭停电，到夏天热浪冲击北美洲各地直至北极的永久冻土，北极圈西伯利亚地区Verkhojansk附近的气温突破48℃。8月14日格陵兰岛87.2万平方公里冰川在一天内融化，与此同时，赤道附近的巴西开始降雪。我国的极端天气频发，从河南千年一遇的暴雨到山西洪灾，甚至连塔克拉玛干大沙漠都发了水。
数据来源于王晓磊老师的主页，示例如下，点击https://quotsoft.net/air/即可跳转查看和下载。
本文章分享的是江苏2000年1月-2010年12月欧洲中心数据30km分辨率的降水数据，平台有欧洲气象中心数据、nasa数据的历史数据、预测数据。
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
近日，国家气象信息中心和郑州商品交易所签署战略合作框架协议，双方将联合开发天气指数期货等天气衍生品，深入挖掘气象数据价值。
我们当然可以去中国气象数据网（http://data.cma.cn/）那么会注册麻烦，通过又慢，历史数据获取时间范围极其有限。这时候就可以看国外的网站了，当然准确率就没有保障了，著名的wunderground 包含2005年至今的数据，非常详细（https://www.wunderground.com/history/）。国内访问比较慢，而我又想批量获取数据怎么办呢？
我们每天早上关心的第一件事——天气，早已经成为一门生意。 在美国，就有一家EarthRisk公司在利用大数据技术来改造过去的天气预报模式。2013年，这家公司开发了一种新的数据模型用于预测极端天气事件，据媒体报道称，“该模型可对过去60年数据进行820亿次分析来识别天气模式，然后与目前的情况进行对比，通过预测分析来预测未来40天的天气。” 国内的天气预报技术尽管日趋成熟，但也依然处在随时要被挑战的发展阶段。5月27日，中国气象局公共气象服务中心与阿里云在杭州宣布达成战略合作，开始了国内在大数据指导天气预报上
北京时间2018年5月21日消息，阿里云·天池平台将于5月23日发起全球气象AI挑战赛，旨在利用人工智能技术帮助粤港澳大湾区解决暴雨防范的问题。
2023年6月，我国高温日数（日最高气温≥35℃）为3.2天，比常年同期偏多1.5天，为1961年以来历史同期第二多，仅次于2022年。由于温高雨少，内蒙古东南部、东北中西部、华北北部等地区气象干旱露头并快速发展。6月30日气象干旱综合监测图显示，东北地区西南部、华北东北部及内蒙古东南部、新疆西部、四川西北部和东南部等地存在中度及以上气象干旱，部分地区特旱。（图1）（摘自国家气象局气候中心）
在 2024 智源大会上，上海人工智能实验室青年研究员苏锐分享了 AI 气象预报的历史发展、最新技术研究进展、所面临的挑战，其团队研究成果 FengWu-GHR 解决了高分辨率气象数据稀疏、模型计算消耗大、长时间预测误差累积等问题。
在7月底上海气温不断追平和刷新历史的那几天，联想在上海世博中心举办了2017联想ThinkSystem & ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会，并在会上以极高的热情聊AI。因为 AI正在改变联想，甚至还将塑造联想的未来。
数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据，那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈，毫无利用价值。
当人口红利消失的论调席卷互联网，曾经“躺着赚钱”的工具厂商，纷纷走到了转型的十字路口。有人选错了方向，在浑浑噩噩中走向了慢性死亡；有人迎合了潮流，在新的赛道找到了高光时刻；也有人赌对了风口，却在短暂的崛起后仓惶告别舞台。
在今年AI Challenger天气预报赛道的采访中，中国气象局北京气象研究所副所长陈敏透露，本次比赛已经有20支参赛队伍的预报结果优于传统的数值模型式预报。
昨天提到了这个MODD（Meteorological operations Driven Model），我自创的一个技术名词，跟大家解释一下：其实这不是一个新概念，新瓶装旧酒，但我觉得用在气象业务系统建设中还比较合适，就拿来说说吧。
今天我们继续GIS数据的整理，本文为第二个部分——气象数据。气象数据确实是个比较麻烦的内容，一是其种类繁多，不像遥感影像，一说MODIS、Sentinel大家就明白；二是其指标繁多，从比较简单的温度、降水到较为复杂的植物可提取土壤持水量数据，确实容易让人摸不到头脑。因此，早就想将气象数据对应的网站整理出来，借此机会实现。其中，以下链接有的是单独的气象产品，有的是多种气象产品的合集（类似于气象数据库），感觉是可以满足日常中的大部分需要了。
2022年 我国中东部地区出现了大范围持续高温天气过程，共持续79天，为1961年以来我国持续时间最长的区域性高温天气过程。2023年平均气温再创新高。全国平均气温10.7℃，全国大部地区气温均为1961年以来最高，全国共127个国家气象站日最高气温突破历史极值。在持续高温的影响下，我国部分区域出现了冬春连旱、夏秋连旱，长江流域出现了有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱；受夏季强台风的影响，东北、华北出现了“旱涝急转”。近两年的严重自然灾害对我们的生存环境造成了很大破坏，其中干旱灾害造成近7300万人次不同程度受灾，农作物受灾面积约9900千公顷，直接经济损失约710亿元。
在气象服务中，无论是决策气象服务、公众气象服务、还是专业专项气象服务，都离不开产品的准确性。可以说气象服务产品的准确性是整个气象服务行业的灵魂所在。特别是气象公司，要占得先机、开拓市场，对准确性的追求更是有增无减，不惜花重金聘请气象服务产品的算法人才。在大力追求技术提升的同时，气象公司也需要采用产品检验的方式将已有的成果展现出来，因此产品检验报告就是各家气象公司服务能力的直接体现。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据，随后对截取出来的数据逐行求差，并基于其他多个文件夹中同样大量的Excel表格文件，进行数据跨文件合并的具体方法。
天气预报是大数据应用最早的领域之一， 古人们总结出的节气和天气谚语沿用了几个世纪。 如何预测天气 前650年左右巴比伦人使用云的样子来预测天气。中国人至少在前300年左右有进行天气预报的纪录。古时靠观
端午假期还未结束，继续“粽”情分享！今天分享的还是我的历史存货，但依然是原创！原创不易，坚持不易！目前正值汛期，讨论了几期高影响天气的话题，夏季强对流天气频发，预报难度非常大，因此雷达监测就是针对强对流天气最有效的气象服务手段。本文是我在17年的时候做过的一次多普勒天气雷达的科普PPT，当时主要目的是为了针对软件开发人员完成通用航空气象服务系统开发时应该如何考虑雷达数据的应用。我们气象专业人员对这些知识都比较了解，但是IT开发人员要弄懂天气雷达的原理和应用设计还是有一定难度的。因此我特意准备了这样一个PPT文档，从天气雷达的基础知识讲起，最终落脚到通用航空气象服务系统的产品设计和开发上，旨在让系统开发人员对雷达的应用有个基本了解。在制作这个PPT时， 从一个气象服务系统开发者的角度出发，来了解天气雷达，能够做到应用雷达数据和产品，并基于雷达开发出满足服务需求的服务系统。因此，按照这个思路来设计，都需要掌握哪些雷达知识才能达到要求。不过多的讲解雷达探测的基础理论以及算法，多从应用角度出发，力求让听者有个基本概念，遇到雷达系统开发明白从哪些地方着手准备。以下为PPT全文。
（VRPinea 7月27日讯）说起2020年，其魔幻指数堪称一绝，自1月爆发疫情开始，P君揪着的心就再也没放下过。如今，一波未平一波又起，自6月2日起，我国南方迎来持续强降雨，多地日雨量突破历史极值，雨量呈现出影响范围广、持续时间长、极端性强、局地强降水重叠度高等特点。中央气象台连续40多天的暴雨预警，成为2007年开展暴雨预警业务以来历史最长的一次。
何为高影响天气？面对高影响天气有没有预报的策略？高影响天气下该如何开展气象服务？今天就聊聊这些内容，这也是今天上午参加培训后的一些思考。
【前言续】 昨天刚开了个头，抛出了新基建下气象事业面临的机遇与挑战这个话题，今天将我的理解和一点不成熟的思考分享出来。新基建背景下，气象事业如果抓住机会一定大有可为，但准备不足也将面临被边缘化的风险。机遇和挑战并存，究竟哪一方能占上风，让我们拭目以待！
此前，AI科技大本营曾报道过奖金池高达 300 万元的 AI Challenger 2018 比赛。与往届不同，今年的比赛共有 5 个主赛道，5 个实验赛道。
AI 研习社按：「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，本次 AI 大赛气象赛道应用了一个很重要的数据源-「睿图」预报数据，睿图就是北京市气象局数值天气预报体系。
从2020年4月1日起，我国地面气象观测实现全面自动化。意味着人工采集气象数据成为历史，气象人迎来了智能化的未来。与此同时，与中国相距约八千公里，跨过七个时区的德国也在马不停蹄地抓紧本国地面气象观测系统自动化建设。德国气象局（Deutsche Wetterdienst）2019年报告中提出，德国致力于2023年完成全国范围内气象观测自动化建设。
2024年4月5日晚，广东省气象部门发布消息称，4月5日0时到20时，广东中北部出现了暴雨到大暴雨，其中从化吕田累计雨量最大达到225.7毫米。累计降水量达到大暴雨的地方还包括惠州龙门县永汉镇205.2毫米、清远佛冈县水头镇188.6毫米、韶关新丰县梅坑镇174.5毫米、河源东源县新回龙镇166.1毫米。
超过风速:一项预测飓风影响的新措施 研究人员开发了一种基于神经网络的模型，用于评估沿海社区对飓风的弹性 在2017年席卷大西洋盆地的六次主要飓风对沿海社区的脆弱性起到了毁灭性的提醒作用，美国一半以上的人口居住在那里。 如果有更好的方法来预测和沟通这些风暴的破坏性经济影响，然后才会发生呢科罗拉多州立大学的土木工程师们开发了一种新的方法来评估沿海社区对飓风的适应性。他们创造了一个“多危险的飓风影响等级模型”，该模型预计在风暴发生之前，会造成经济损失。 《帕尔格雷夫通讯》(Palgrave Communi
2023年开春以来，由于高温少雨，土壤失墒快，我国西南的云贵川渝等地区出现连续快速干旱，云南地区的干旱尤为严重。
赋能智慧旅游 航班管家亮相2019北京旅游博览会 2019年6月18-20日，由北京市文化和旅游局主办的北京国际旅游博览会在国家会议中心举办。 作为全球旅游业推广旅游资源和旅游产品、促进旅游消费的重要交流交易平台，北京国际旅游博览会将覆盖87个国家和地区，聚集15万公众以及3000以上专业人士，吸引2100个展商前来参加。 在此次北京旅游博览会上，国内专业的智能大出行平台航班管家，以其出行大数据优势，作为2019北京旅游博览会“智慧出行官方合作伙伴”身份参展，旨在通过官方授权的智慧大数据解决方案，
【新智元导读】台风“天鸽”在深圳一带掀起了字面意思上的狂风暴雨，洗刷了持续的高温，但也引发深圳市有史以来第二次台风红色预警。不仅如此，“天鸽”强度一天连跳三级，也创下深圳市台风强度变化最快的记录。如何
文章来源 | 英伟达NVIDIA中国 2017-11-06、www.climacell.co
当预报天气时，气象学家使用许多模型和数据源来跟踪可能预示严重风暴的云的形状和运动。然而，随着天气数据集的不断扩大和最后期限的临近，他们几乎不可能实时监测所有风暴的形成，尤其是较小规模的风暴。
数值天气预报是基于数学物理方法客观定量计算未来天气演变的科学。上世纪50年代，数值天气预报的首次成功起报，是天气预报领域的里程碑事件。历经半个多世纪的蓬勃发展，大气科学学科理论和高效数值计算方法不断完善，随着庞大的“海-陆-空-天”四位一体气象观测系统建立，大量观测数据同化驱动，并在强大算力加持下，数值天气预报掀起了一场静悄悄的革命，天气预报的有效性已提高到5-7天。
我国地处东南亚季风区，幅员辽阔，人口众多，自然环境复杂，天气气候多变，是世界上气象灾害最严重的国家之一。在频繁发生的自然灾害中，气象灾害约占70%。我国气象灾害种类多、分布地域广，发生频率高、损失程度高。气象灾害不仅对公共安全构成了严重的威胁，而且每年都给国民经济带来巨大损失。
本次会议的主要目的，除了学术交流之外，还要通过与会专家讨论，针对关键主题，得到会议相对统一的认识。为此，会议最后一天，按照会议主题进行了专题讨论并给出的相关会议结果。
大约100年前，现代动力气象的鼻祖，巧妙绕过了难以得到解析解的偏微分方 程组，通过向观测数据学习，用天气图上不断丰富的各自物理量的观测和计算（如 通量）、借助模型对复杂问题的简化（如涡度守恒、正压近似等），让现代动力气 象学，在大气运动偏微分方程数值解被得到前数十年，就被有效用于天气预报。
近些年来关于人工智能（AI）、机器学习（machine learning）、深度学习（deep learning）的新闻数不胜数。各领域也都高举人工智能大旗，试图利用机器学习，深度学习等技术解决行业内的问题，拓展新业务。尤其是在图像识别、语言识别等领域，深度学习的应用让人惊叹。
如图所示，斜的网格线并非是什么独特的绘图方法，只是兰伯特投影罢了。朱军上课不要睡觉啦。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。传统的电力负荷预测方法，比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等，都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此，我们通过python进行预测，采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷，同时采用BG分割算法，检测出量级突变的电力负荷。
据国家能源局新能源数据显示，截至 2020 年上半年，全国风电和光伏发电累计装机量分别为 2.17 亿千瓦、2.16 亿千瓦。
数值天气预报和 AI 气象预报存在天然的耦合关系，数值预报可以通过物理数学理论提供可解释的预报结果，AI 气象大模型则能够利用知识经验提高预报计算速度和精度，两者互补才是未来气象预报发展的最有效途径。
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