张洁　薛胜军

摘要 设计了云计算环境下气象大数据服务框架，该框架设计的气象服务主要包括气象业务服务、气象科研服务以及公共气象服务。MapReduce分布式处理技术可以有效地进行分布式处理服务，是提供气象大数据服务的基础计算架构。基于MapReduce对上海宝山站气象日值数据（2013年1～12月）进行了气温以及降水量统计，并给出了相应示例。云环境下气象大数据的应用研究可以提升整体气象业务服务水平，加快各地气象部门资源整合与资源共享的步伐，同时对于加快“大数据时代”气象信息化进程具有重要作用。

关键词 云计算；气象大数据；气象服务；Hadoop；MapReduce

中图分类号 S126 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）05-298-04

Abstract This paper designed the framework for the services of meteorological data in cloud computing. The framework mainly included weather business services， meteorological research services and public meteorological services. The distributed processing technology MapReduce could be effectively processed services distributed. And also it was the infrastructure for the meteorological data services. This paper did some statistics on the temperature and precipitation based on the meteorological log data of Shanghai Baoshan Station（from January 2013 to December 2013） by using the technology of MapReduce and gave the corresponding examples. The research on the services of meteorological big data in cloud computing could promote the whole meteorological service level， speed up the pace of the local meteorological department resource integration and resource sharing， at the same time play an important role in promoting the informationization of the “big data era”.

Key words Cloud computing； Big meteorological data； Meteorological services； Hadoop； MapReduce

随着气象信息化进程的不断加速，气象行业内部累积的历史气象数据不断增加。目前，我国国家气象局保存的气象数据总量达到PB级，且每年新增加的数据量也接近PB级[1]。气象数据包含丰富的数据种类，包括地面观测、卫星、雷达和数值预报产品等不同种类的观测和气象产品数据，且通常通过观测站点收集。目前，我国拥有自动监测站点50 000余个、地面气象观测站点2 000余个以及其他各类观测站点千余个[2]。由这些气象观测站点所采集的历史数据以及实时气象数据构成了气象大数据。

气象大数据蕴含丰富的应用和研究价值，可以提供各类气象服务，包括气象部门内部业务服务、科研服务和公众服务等。气象部门内部业务服务主要指针对气象部门工作人员提供的各种服务，如气象数据查询、预报产品制作、气象数据入库等功能[3]；……