国家卫星气象中心的人员概况：

国家卫星气象中心现有职工405人,其中研究员、正研级高级工程师30人，副研究员、高级工程师98人。

许健民董超华 蔡 斌 卢乃锰 黄 签钱建梅 师春香 施进明 杨 军 杨忠东张凤英 张其松 赵立成 赵风生

许健民，正研级高级工程师，中国工程院院士，博士生导师,风云二号静止气象卫星地面应用系统总设计师

1965年毕业于南京气象学院。自参加工作以来，一直从事气象科研、业务及卫星气象的应用服务工作。他非常重视气象事业现代化建设中的基础工作。

许健民院士在长期工作中，为了解决大量的气象资料存储难的问题，提出并实施完成了 “实时气象数据库”和“气象专用程序库”。为此，他撰写出版了“用磁带交换资料的技术”一书，对气象人员使用国外资料起了积极作用；为适应我国远程导d试验的气象保障任务，他提出在常规气象资料十分匮乏的热带太平洋地区利用非常规资料进行天气分析，并在中央气象台创建了我国热带天气分析业务系统；在1987年东北大兴安岭森林火灾期间，他主持了森林火灾实时监测服务，及时提出并采取一系列有效的技术和服务措施，及时准确地为中央领导和公众提供了大量有用的火情信息，为灭火做出了重要贡献，受到国务院的表扬；1991年夏季江淮流域发生严重洪涝灾害，他提出了用气象卫星资料客观有效地监测洪涝，得出了87个县淹没情况和受灾严重程度的比较表，为国务院和民政部提供了准确的水情信息，受到国家防洪指挥部表扬；在风云一号极轨气象卫星和风云二号静止气象卫星应用系统工程建设中，解决了风云二号气象卫星云图高精度定位的难题，使风云二号气象卫星图像的定位精度达到了像元级，全面实现了实时、全自动、高精度，为风云二号卫星观测资料的应用做出了贡献。在2001年10月召开的国际气象卫星协调组织第29届会议上，该项工作受到高度评价；他提出了卫星云导风产品快速算法和云高度指定中区分薄卷云和低云的新算法，分别受到了气象卫星协调组织会议和国际云导风会议的高度评价。

许健民院士被世界气象组织聘任为卫星专家工作组成员，在促进气象科技的国际合作与交流，扩大我国卫星气象工作在国际上的影响做出了贡献。在国际会议上发表论文18篇；国家级学术刊物上发表论文10篇；在国内重要科技刊物上发表论文11篇；撰写出版著作2本；翻译出版和审核出版译著5本。

研究方向：气象卫星产品的应用

董超华 研究员,硕士生导师,风云三号气象卫星地面应用系统总设计师。

1969年毕业于南京气象学院，曾任国家卫星气象中心副主任、主任，现任国家卫星气象中心科技委主任。

主要从事卫星大气探测遥感理论、反演方法和应用研究。曾主持国家卫星应用技术重点项目：云对卫星原始资料质量的影响、国家“八五”台风暴雨攻关和国家“863”项目有关遥感资料处理和应用等方面的课题。在科技刊物上发表论文50余篇，主编气象卫星业务产品释用手册一本，译文十多篇。获国家科技进步奖一等1项，部级科技进步奖二等2项，司局级自然科学奖一等1项和科技进步奖三等1项；被国家人事部授予“国家有突出贡献的中青年科技专家”称号，享受政府特殊津贴。

目前承担的项目和课题：FY-3气象卫星地面应用系统工程建设技术负责；国防科工委民用航天重点科研项目“风云三号(FY-3)卫星高光谱分辨率红外大气探测仪性能指标和模拟试验研究”等。

研究方向：气象卫星遥感反演理论、反演方法和资料应用研究。

蔡斌，正研级高级工程师，风云三号应用系统工程副总设计师

1970年于南京工学院无线电系。自工作以来一直从事我国卫星气象的业务、科研技术工作。曾在北京大学、北京工学院进修，作为访问学者曾赴美国NOAA工作。

70年代，气象卫星、卫星遥感是国际前沿课题。急国家所需，广泛调研，深入探索，为我国第一颗气象卫星、卫星遥感仪器确定技术方案进行了开创性工作。提出、落实卫星技术要求，进行仪器机载飞行试验，多次参加气象卫星发射，提出地面系统总体方案，参加地面应用系统的总体设计和工程建设。

先后担任极轨卫星总体室主任，FY-1卫星应用系统总体主任设计师，2001年被中国气象局任命为气象卫星应用系统副总设计师。目前正从事我国第二代极轨气象卫星FY-3卫星及遥感仪器的需求分析与技术评估工作；紫外、可见、红外、微波星载仪器的定标工作;FY-3应用系统的总体设计工作。

涉及的领域和专业包括卫星总体技术、卫星遥感、遥感仪器及定标、应用系统总体设计、卫星数据接收与地面系统运行控制。

曾参加过多次国际会议，发表科学技术论文十多篇，联合撰写出版著作二本。

卢乃锰，正研级高工，硕士生导师

南京气象学院毕业,学士学位。1993-1994年在美国国家环境卫星资料和信息服务局工作，2001年被中国气象局正研级专业技术职务评审委员会评为正研级高级工程师。现任国家卫星气象中心副主任，国家卫星气象中心科技委副主任，中国气象局沙尘暴专家委员会委员，国际降水工作组（IPWG）成员。

独立提出了“多通道协和降水反演”和“风云一号气象卫星蓝通道植被指数”的概念。开发了国家卫星气象中心降水估计业务系统和静止气象卫星沙尘暴业务系统；在国内外刊物和会议上发表论文20余篇；主持了“中国遥感卫星微波辐射校正场预先研究”、“利用微波和光学遥感数据共同反演云系内部微物理结构和降水场参数”等一系列国家级、省部级项目和课题的研究工作。

目前在研的课题包括国家自然科学基金西部专项“西部生态环境20年要素演变的卫星遥感研究”、国家973项目中“新型卫星遥感资料的红外和微波降水估计方法研究”专题等。

研究方向：大气参数反演，微波辐射校正

黄 签 研究员，硕士生导师

1982年华中师范大学地理系毕业,同年进入中科院研究生院/中科院遥感所攻读硕士研究生，1985年研究生毕业，获中科院理学硕士学位。1985-1994年在中国地质大学（武汉）遥感研究室工作，现在中国气象局国家卫星气象中心工作，任学科负责人。

曾主持完成两项国家自然科学基金项目，其中“NOAA卫星中国小比例尺假彩色影像地图的制图试验”课题成功研制完成了中国第一幅结合数字影像处理和地图制图学、符合国家地图规范的中国小比例尺卫星影像地图，作为国家地图产品由测绘出版社发行。分别获国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)最佳展示成果奖和地矿部科技成果三等奖，为该产品著作权人。1996年承担科技部九五攻关重中之重项目(3S技术综合应用)第一课题，负责“国家级基本资源环境与遥感动态服务体系”中极轨气象卫星深加工产品运行子系统的研制和运行，提供以季度为周期的全国最低云量影像数据基底和植被指数系列产品。1999年参加海洋863-818-11-02“大洋渔业遥感”项目，负责多种气象卫星海表温度反演产品系统的设计和建设。

主要代表性论著和作品有：“A Photomap of China with NOAA AVHRR Data”和“Small Scale Cartography from Space – Application of NOAA Satellite to map China”（英文、国际会议文献）、“中国卫星影像地图”（测绘出版社、著作权人）、《风云纵览 -- 风云一号C星图集》（气象出版社、编委、图像美工处理）、《神舟三号中分辨率成像光谱仪影像图》（北京科技周）等。

目前主要从事遥感图像处理，制图应用和环境遥感应用分析工作。现阶段承担的研究项目主要包括：国家十五863信息技术领域-信息获取与处理技术主题“EOS/MODIS中国1/100万影像地图系列产品化”课题、国家十五863资源与环境领域-海洋监测主题“大洋渔场环境信息获取和应用技术”子课题、国家自然科学基金重大研究计划-中国西部环境和生态科学，“西部生态环境20年要素演变卫星遥感研究”项目子课题。

钱建梅 正研级高级工程师

1978年毕业于南京工学院。一直从事气象卫星地面应用系统工程建设和应用软件研发工作。先后参与多个气象卫星地面系统的应用工程设计和实施，包括国家重点引进项目NOAA系列气象卫星资料接收处理系统、国家重点工程风云二号、风云二号（02）批、风云一号（02）批、风云三号应用系统，主要负责数据存档管理、实时业务调度与控制、数据分发、卫星高速数据接收与图象处理等多个应用软件系统的设计开发。在FY-1（02）批气象卫星存档管理系统建设中，在国内首次使用大型自动磁带库实现气象卫星数据自动存档和下载服务业务系统，并提出结构化数据和非结构化数据分层管理方法，提出以数据库为纽带，元数据为核心，从主机到存储进行端到端数据管理的设计思路，解决此前卫星资料存取的老大难问题，大大提高了卫星数据的使用效率。

曾在国内重要科技刊物上发表论文7篇；主持编写或参加编写30多篇/册气象卫星应用系统项目建议书、工程设计技术报告。

研究方向：数据存档与管理、系统集成。

师春香，研究员

1990年于中国气象科学研究院大气探测专业硕士毕业，之后在国家卫星气象中心研究所工作，主要从事静止和极轨卫星资料处理和应用相关的研究工作。主要成就和从事的领域包括：在国家重点基础研究973“中国之暴雨”项目中担任子课题负责人；参加了GEWEX/GAME/ HUBEX项目、国家863项目、国家重点自然科学基金项目。主持开发了FY-1C/D和FY-1C/1D全球SST、FY-2C大气可降水业务产品、云湿度廓线、高云检测业务产品。研究了卫星云图神经网络客观云分类方法、卫星云图云系自动提取方法，卫星云图面降水估计神经网络方法等。利用卫星数据对98年夏季青藏高原中小尺度系统进行了研究；对98年夏季长江流域中小尺度对流云团活动规律进行了研究;对98年武汉特大暴雨进行了研究；用MODIS和GMS5云分类数据分析2001年上海特大暴雨等。在FY3地面应用系统中任“产品质量检验系统主任设计师”，负责“应用示范系统”陆面数据同化系统的初步设计。参加了三部论著的翻译和编写，发表论文20余篇。作为“暴雨系统的卫星遥感理论和方法”课题的主要参加人员获得2005年中国气象局科技进步一等奖。

施进明 正研级高级工程师,硕士生导师

现担任全国气象行业标准化技术委员会委员，中国电子学会委员，气象电子学会委员，气象百科全书分编委，国家卫星气象中心高科技企业星地通公司总经理。1978年毕业于成都电讯工程学院计算机科学专业，同年分配到航天部17所，从事软件研发工作。1985年因建设我国第一颗气象卫星地面应用系统的需要，调到中国气象局卫星气象中心至今。多年来担任我国风云系列气象卫星地面应用系统计算机网络系统主任设计师，负责设计国家级遥感卫星地面应用计算机、网络和数据存储系统，并主持软件工程实施工作。

主要成就：主持完成“总装备部卫星资料存档与检索”等多个科研课题，负责编写《航天遥感数据编目检索方法》国家军用标准，担任科技部国家MODIS共享平台建设技术组成员，目前负责嫦娥工程运行控制系统建设。曾获国家科技进步二等奖一次，中国气象局科技进步一等奖和国家卫星气象中心科技进步一等奖、二等奖、三等奖多次，曾获中国气象局通令嘉奖、立功、全国气象先进工作者多次。

论文论著：《气象卫星资料处理软件再工程的战略规划及实施》气象通信与信息技术200409（第一作者）；《气象卫星资料处理业务中的并行计算技术》气象通信与信息技术200509（独著）；《高可用业务系统的设计和实现》气象仪器装备20003（第一作者）;《新一代静止气象卫星微机接收处理系统-开发应用与发展》气象仪器装备20003（第一作者）;《航天遥感数据编目检索方法》总装军标出版社2002/4/24（主编著）;《Internet气象卫星资料服务中的应用》计算机科学2002Vol29No8 (第二作者)等。

工作领域：气象通信与信息技术；构建大型计算机、网络和存储系统。

杨军 正研级高工，硕士生导师

1988年中国气象科学研究院大气探测专业硕士生毕业，并获硕士学位，现任国家卫星气象中心主任。

从事气象卫星资料的接收处理工作，在计算机软、硬件开发、通讯、图形图象处理、遥感资料处理等方面有一定科研工作基础。参加了我国FY-1、FY-2气象卫星地面系统的科研及建设工作，任运行控制系统主任设计师。参与日本GMS展宽资料微机处理系统研制、一体化气象卫星数据摄入卡研制、静止气象卫星中规模利用站系统研制等工作。参与中国辐射校正场科研工作以及95重点攻关项目35课题。此外还参与多个业务系统开发研制工作。在国内外学术刊物上发表论文十余篇，曾获得省部级二等奖一次、三等奖二次及司局级一、二等奖多次。

国家高技术项目：“863-308-20-02星载对地观测轻小型传感器及卫星数据处理技术”项目负责人之一。中国辐射校正场：“数据库检索与存档系统研制”子专题负责人。

研究方向：卫星遥感信息处理技术。

杨忠东，研究员，理学博士，硕士生导师，风云三号气象卫星应用系统副总设计师，国家卫星气象中心系统发展室副主任。

从事气象卫星遥感数据处理和信息产品开发方面的科研和应用系统工程建设工作，曾参加和主持完成多项国家科研课题。国家高技术研究发展计划“863-308-14-05”课题（1999年-2001年）“MODIS资料处理及其环境和灾害应用技术研究”的负责人之一。财政部项目（Y0101）“西北地区土壤水分、沙尘暴监测预测研究”下属专题（Y0101-01-03）（2001年-2003年）“利用新型遥感卫星资料监测西部地区地表参数和动态变化”负责人，项目专家组成员。国家高技术研究发展计划(863计划)2001AA135060课题（2001年11月-2003年12月）“气象卫星对地观测数据综合处理原型系统”负责人。2000年9月至2001年9月期间在美国威斯康星大学空间科学工程中心下属的气象卫星合作研究所做访问学者，从事MODIS数据处理与遥感信息产品开发研究工作。参加IMAPP软件包开发研制工作，合作完成MODIS云分类研究工作，独立完成“应用小波变换方法剔除MODIS数据条带噪声”研究工作。近年来，在国内外学术期刊上发表了20余篇科研论文，完成专著一本、工程技术报告3份。

国家卫星气象中心

地址：中关村南大街46号国家卫星气象中心

邮政编码：100081

2011年10月8日， 北京 ——微软(中国)有限公司与中国气象局国家卫星气象中心正式签署战略合作备忘录，宣布将建立联合实验室，携手研发基于云计算平台的大数据、高性能并发处理技术，从而为全国各级气象卫星机构和用户提供更先进的卫星数据与产品应用和服务。

作为承担国家级气象卫星资料在天气预报、气候变化、生态环境监测等应用的权威机构，中国气象局国家气象卫星中心一直致力于拓展气象卫星数据的应用服务领域。通过建立“中国气象局国家卫星气象中心—微软公司联合实验室“，微软中国云计算创新中心将协同微软亚太研发集团的相关团队与国家卫星气象中心携手，共同在云计算、大数据(Big Data)、高性能计算(High-Performance Computing)、海量并行处理(Massively Parallel Processing)等前沿领域开展合作研究，为国家气象卫星中心未来的技术方向、总体系统架构规划和设计提供具有前瞻性、建设性的技术平台、解决方案及参考数据，为下一代卫星数据处理系统构建坚实的IT基础架构。

“云计算正在深刻改变所有行业。“执掌商用平台云服务部门的微软全球副总裁Tom Casey在其演讲中表示，”随着气象卫星数据观测技术的进步，海量卫星数据的处理、存储与利用给IT带来了全新需求与挑战。与此同时，微软一直在云平台上对高性能并行处理及非结构化数据的管理应用进行重点投入，我们已为帮助中国气象局建立未来的IT技术储备做好准备。”

微软和中国气象局的合作肇始于2005年的风云三号气象卫星工程建设，双方在海量空间数据库应用、大规模并行运算等领域深入合作，进一步提高了气象卫星工程系统的技术水平和卫星应用效益。微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤表示：“中国正在成为全球云计算、高性能计算的研发中心和重要新兴市场，很高兴看到我们与伙伴们共同致力于中国公共服务事业的长期可持续性发展，这也是我们多年来成长的重要动力。“

中国气象局国家卫星气象中心副主任魏彩英女士出席了战略合作备忘录签约仪式，对国家卫星气象中心与微软联合打造战略合作研发平台表示祝贺，”在过去的六年里，我们与微软亚太研发集团在研究海量数据存储、并行处理等方面开展了卓有成效的工作。通过共建联合实验室，我们将共同推进气象卫星大规模并行计算、海量数据管理、空间数据发布和服务等领域的先进IT架构和技术发展，使气象卫星在国家气象防灾减灾、应对全球气候变化等方面更好地发挥效益。 “

至此，微软与中国政府在云计算领域的协作已全面扎实地展开，其中包括：超过70%的微软亚太研发集团工程师参与全球云计算产品、技术和服务开发；2010年9月在上海成立了助力中国政府、客户和合作伙伴实现云计算潜力的微软云计算创新中心；与上海、成都、无锡、济南等地方政府和企业在云计算领域紧密合作以提升信息化水平、实现产业升级；以及今天助力中国气象卫星事业发展的 “中国气象局国家卫星气象中心—微软公司联合实验室”。

一、医疗大数据 看病更高效

除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。

在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。

二、生物大数据 改良基因

自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。

我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。

当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。

与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。

三、金融大数据 理财利器

金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。

可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施xyk反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

四、零售大数据 最懂消费者

零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。

未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。

想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。

五、电商大数据 精准营销法宝

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。

电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。

六、农牧大数据 量化生产

大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。

七、交通大数据 畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。

尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。

目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

八、教育大数据 因材施教

随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。

大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。

在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。

毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。

九、体育大数据 夺冠精灵

从《点球成金》这部**开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。

大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。

尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”

十、环保大数据 对抗PM25

前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。

气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。

尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM25对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。

由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。

十一、食品大数据 舌尖上的安全

民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。

近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。

当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。

大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。

十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊

政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。

十三、舆情监控大数据 名探柯南

《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？

答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。

国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。

大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

气象灾害普查技术路线主要包括以下几个方面：

1气象数据收集：在普查前，需要收集一段时期（如20年）的气象数据，包括气温、降雨量、风速等信息。可以从当地气象局或相关机构获取。

2现场考察：对可能受到影响的区域进行现场考察，包括地形、土质、植被覆盖情况等。同时，需要对历史上发生过的气象灾害事件进行调查研究。

3遥感技术：利用卫星遥感技术获取高分辨率的影像数据，对目标区域进行识别、分析和评估。可以通过图像处理软件制作出高清晰度的影像图。

4建立数据库：将收集到的各种数据整理，并将其存储在数据库中，包括数字地图、人口密度等信息，以便后续分析和预测。

5模型建立与分析：基于前期收集到的数据和建立的数据库，运用数学模型和统计方法对灾害发生及其可能性进行建模和分析，并提出防范措施和应急预案。

总体来说，气象灾害普查技术路线需要多种手段相结合，以获取全面、准确的数据和信息，为灾害预防和抢险救援提供科学依据。

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