氣象大數據創業在中國何去何從

國內的期貨、養殖場的豬還有那鳥巢的草皮背后的大雨

7月8日，國內期貨商品市場陰霾一片，農業板塊商品再度遭遇重創，雙粕期貨領跌。這是雙粕期貨連續四個交易日下跌，菜粕期貨合計跌幅超過15%，豆粕則超過11%。業內人士認為，7月8日國內期市大跌，既受到國際隔夜市場美元走強以及原油暴跌等因素影響，也與國內南方暴雨災情有關。

洪災集中的湖南、湖北、安徽、江西、重慶、江蘇局部等地區，這些區域生豬養殖在全國市場占比約為21%，許多養豬人的利益也受到不同程度的損失，各種有關于的豬場受損新聞報道，如《安徽大型養豬場被洪水轉走1.3萬頭豬》《洪災中主人淚別6000頭豬》等不斷見于媒體之上。

7月25日，國際冠軍杯中國賽北京站曼聯對曼城的比賽，因天氣原因被取消了。因為鳥巢采用的草種一旦遇到連綿的陰雨天氣，蟲害是難以避免的，而蟲害也就造成了草皮與草皮直接拼接不齊整，最終坑坑洼洼的場地，并不適宜進行足球比賽。

國內的期貨、鳥巢的草皮和養殖場的豬背后，都是一場來得措不及防的大雨。想必大家的疑問都是，中國的氣象局就不能把數據做得更精確一些嗎？長期以來，中國氣象部門一直免費提供氣象信息服務，氣象預報的發布權被氣象部門壟斷，未經官方許可媒體也不得擅自轉播、轉載。而這種免費的公益服務導致中國的氣象服務發展了30年，卻仍處于幼稚的起步階段，沒有形成規模，更沒有形成產業。

好在2015年的9月29日，中國氣象數據網正式上線對外服務，該站將成為中國氣象局對社會開放基本氣象數據和產品的共享門戶。目前，用戶可以通過中國氣象數據網官方網頁（http://data.cma.cn）訪問和下載各類氣象數據。

商業氣象服務意味著巨大的創業機會

不用說商業氣象服務在中國將是一個巨大的創業機會。氣象數據的應用不僅僅局限于種植業畜牧業，金融保險以及服裝廠家等等都對精確的氣象預測有需求。

歐洲的氣象服務已經全部商業化，年產值達到2600億美元，美國 1600 億美元，日本 100 億美元，而中國只有 6 億美元。根據 “德爾菲氣象定律”，企業氣象投入產出比為 1:98，即在氣象信息上每投資 1 美元，便可以得到 98 美元的經濟回報。

兩家非常有代表性的公司，2013年孟山都9.3億美元收購Climate Corporation，Climate中文意思是氣象，可以理解他們做的是相對中長期氣象對于整個環境特別是農業的影響，這一點在后面會特別講到。另外一家是2015年IBM 20億美元收購The Weather Company的B2B數據業務 ，The Weather Company在美國做的天氣預報的商業化公司，它們旗下有電視臺節目The Weather Channel天氣頻道，根據15年2月統計，能覆蓋全美付費電視觀眾的83.6%。IBM收購的是它們2B的部分和數據分析部分，為企業提供實時天氣分析信息，幫助企業靈活決策。

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?；s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。