气象大数据技术与应用(高等学校教材)

本书围绕“数据-算法-应用”三层架构，将气象学科的核心知识与人工智能结合起来，系统介绍气象大数据处理的创新方法与实践路径。本书突破传统气象教材的范式，独创“科研理论→工程代码→业务部署”的三维学习体系，构建“数据预处理→模型开发→业务部署”的完整链条，突出“学科交叉与场景驱动”的特色，从而助力读者快速掌握气象大数据的应用实践能力。本书在介绍核心知识的基础上精讲5个气象大数据行业应用案例，并提供配套可复现的代码，便于读者进行应用实践。本书提供案例源代码、教学PPT和习题参考答案等完善的配套资源，便于读者高效、直观地学习。 本书共10章，分为4篇。第1篇气象大数据基础入门，主要介绍大数据的相关概念、关键技术及其在气象领域的应用，并详细介绍气象信息化的相关知识。第2篇气象大数据进阶提升，详细介绍气象大数据关键技术、气象人工智能和气象大数据应用与安全等相关知识。第3篇气象大数据应用实践，聚焦气象业务的核心痛点，详细介绍气象大数据在能源、交通、航空、医疗健康和保险等多个领域的典型应用，完整地剖析从数据处理到模型优化再到业务系统集成的全流程。第4篇气象大数据未来展望，对气象大数据的发展趋势与应用进行展望，并分析气象大数据发展面临的问题，最后给出解决建议。 本书内容丰富，案例典型，讲解深入浅出，适合作为高等院校气象等相关专业产教融合的教材，也适合作为气象从业者、AI开发者与交叉学科的研究者快速掌握智能气象数据分析核心知识的参考读物。

方巍 博士、博士后、副教授、硕导、高级工程师。美国佛罗里达大学访问学者、中国计算机学会高级会员、ACM会员、中国系统分析师协会（CSAI）顾问团专业顾问、江苏省计算机学会会员和江苏省人工智能学会委员、江苏省政府采购招标评审专家。有多年的Java EE和数据库软件开发与设计经验，深入理解数据库系统的应用与开发过程。目前已主持了2项省部级项目和3项市厅级项目，参与了国家自然科学基金、教育部重点科研项目、江苏省重大科技支撑计划等国家级和省部级科研项目共8项。在国际和国内相关学术会议和核心期刊上发表了论文20余篇，其中被SCI和EI检索15篇。获得了国家发明专利授权7项和软件著作权8项。研究兴趣包括信息集成、云计算和大数据挖掘等。

第1篇 气象大数据基础入门第1章 气象大数据时代 1.1 大数据概述 1.1.1 大数据的相关定义 1.1.2 大数据的发展历程 1.1.3 大数据的来源 1.1.4 大数据的类型 1.1.5 大数据的特点 1.1.6 大数据分析的方法 1.2 大数据关键技术 1.2.1 大数据技术框架 1.2.2 大数据采集与预处理技术 1.2.3 大数据存储与管理技术 1.2.4 大数据处理与分析技术 1.2.5 大数据安全与隐私保护技术 1.2.6 大数据可视化技术 1.3 大数据技术在气象领域的应用 1.3.1 大数据采集技术的气象应用 1.3.2 大数据存储与管理技术的气象应用 1.3.3 大数据处理与分析技术的气象应用 1.3.4 大数据安全与隐私保护技术的气象应用 1.3.5 大数据可视化技术的气象应用 1.4 小结 1.5 习题第2章 气象信息化 2.1 什么是气象和气象学 2.1.1 天气和气候的定义与分类 2.1.2 天气预报和气候预测的定义与分类 2.1.3 什么是气象观测 2.1.4 气象数据的定义和分类 2.2 气象现代化的含义 2.3 气象现代化的发展战略 2.4 气象大数据的定义、特征和分类 2.4.1 气象大数据的定义 2.4.2 气象大数据的特征 2.4.3 气象大数据的分类 2.5 气象数据的处理与存储 2.5.1 气象数据的来源、格式和常用工具 2.5.2 气象数据的质量控制过程 2.5.3 气象数据的均一性处理 2.5.4 气象数据的存储与服务 2.6 大数据时代气象行业的机遇和挑战 2.7 小结 2.8 习题第2篇 气象大数据进阶提升第3章 气象大数据关键技术 3.1 云计算技术 3.1.1 云计算简介 3.1.2 云计算的核心技术 3.1.3 云计算的服务模式与技术架构