農業領域應用：以美國為例

　　氣象數據最重要的應用在農業，特別是種植業。主要是種植業管理指導，氣象對于四大主糧：水稻，玉米，小麥和馬鈴薯的影響比較大，特別是溫度和降水的影響。對于創業公司而言，抓住典型的應用場景，建立關鍵農作物模型，并且在每個農作物行業打下標桿客戶，是這個領域的核心競爭壁壘。

　　我國種植業也是從近10年開始重視規模化集約化種植，特別是今年1月，農業部發布《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》（以下簡稱《意見》），提出到2018年基本完成數據的共用共享，2020年實現政府數據集向社會開放，2025年建成全球農業數據調查分析系統。這塊美國由于農業信息化程度較高，走在我國前列，不僅把氣象相關數據結合GIS和土壤數據還有其他IoT的數據結合：孟山都買下三家數據分析公司，分別在精密播種，氣象數據分析和土壤測試。

金融領域

　　金融領域，美國的氣象保險市場價值200億美元，相當成熟，廣泛應用于傳統農業保險里面的標的核算，核保定損，還有以Climate Corporation為典型的氣象公司推出氣象指數保險。這方面我國的需求非常強烈，國內也有多家保險公司在聯合氣象公司推出太陽能輻射指數保險、風力發電指數保險，但鑒于國內保險公司關于氣象相關的的風險定價能力非常差，是創業公司機會。除了企業保險之外，其他金融相關領域氣象數據也有廣泛結合點，但氣象是否能起決定因素，是衡量創業機會的核心。

其他早期的應用方向

　　另外還有其他早期的應用方向，比如在能源上面做選址和電力輸電系統的災害天氣預報和監測，運輸上面，我們看到中國的民航氣象服務基本都被澳大利亞和日本的公司壟斷，很難段時間超越，但在新興的通航市場，不論是機場還是航線相關的氣象預報，對創業者來說都會有非常大的機會。另外，在美國有不少公司都出了給路面交通特別是物流行業的實時氣象分析預報系統，在國內這方面還比較早期。

　　氣象大數據在金融方向的應用已初露端倪，且就在我們的身邊。上海迪士尼開園，國內首款游園天氣險上線，游園當日達到大雨標準，可獲得100元補償；游園當日氣溫大于等于37度可獲得50元補償，高溫或者大雨的天氣將不再讓大老遠跑來嘗鮮的小伙伴們敗興而歸。

氣象大數據知識普及

　　我國目前有5萬多個地面觀測站，其中包括2400+ 國家級地面觀測站，此外還有行業屬性的農業觀測站 (如土壤墑情)、雷電觀測站、交通氣象觀測站等地面觀測站；對流層空間主要以六分鐘一個周期更新的雷達為主；還有在軌運行的衛星構成每年PB級氣象海量數據，每年為PB（100萬GB）等級數據量。天氣預報目前提供服務的有：分鐘級降水預報、72小時逐小時預報、七天預報 (每半天)、到40天逐日天氣預報，長期則有逐季以及一年的氣候預報產品提供企業行精細化服務。

　　而氣象大數據技術，簡單說就是利用上面講的氣象數據，對于下面四個元素的統計評估和和精確預測，這四種元素的分析難度從低到高分別是：溫度，降水，風和輻射。最根本的氣象學模型，是一個叫做全球氣候模式（Global Climate Model）：求解大氣流動的控制方程（Navier-Stokes Equations）這個模式需要非常大的運算量，目前能解釋的最好的是歐洲氣象局，還有日本，美國，中國氣象局也在深入研究這個模式，我國氣象局有一棟樓的server在運算，可見不是一般商業公司可以承擔的。而商業公司基本都是基于這個模式的數據輸出，來做分析。這個方面，我們看到了幾個技術發展的趨勢，分別是：基于已有的較大尺度范圍的氣象數據，進行多源數據融合，降尺度以及利用深度學習在圖像上的應用提高預測精準度。