大数据和人们日常生活的关系从未如此密不可分：在城市，活动举办者每每需要掌握某个路口、某片广场是晴是雨、是冷是热;在农村，农民想知道这片稻田降水多少，数米之隔的鱼塘降水又是多少;在港口，对大风的分钟级精准预报，也许能产生数以百万计的经济效益……
这些需求背后都指向一个关键词：气象大数据，用贴近公众的呈现形式就是天气预报。
在上个世纪，数据壁垒曾是困扰我国科学研究乃至经济社会发展的一大障碍。2001年，气象部门作为破除数据壁垒的先行者，开始面向科学界乃至社会公益部门提供气象数据。截至今年，国家气象科学数据中心服务专业用户超过36.8万户，累积访问量超过7.6亿人次，累积数据订单量近300万次。
如今，打开导航软件，输入目的地，路线生成的同时，途中即将发生的天气影响也随之标出：寒潮来袭，打开空调取暖;出发滑雪，虽然尚未降雪，雪场却情况良好……不少人以为，每天收看或查询天气预报，就是人们和气象数据打交道的全部，其实在上面这些场景中，气象大数据早已融入日常生活。
时间回到2019年年初，我国迎来一年一度的春运，那一年发送旅客达29.8亿人次。在这人口大规模流动、交通系统经受考验的40天里，来自低温雨雪冰冻、寒潮、暴雪、大风、大雾的威胁，从未远离。
时任湖北省公安厅高速公路警察总队副总队长的张轶群，在这个春节用上了结合实时天气的交通指挥系统：遇到雨雪冰冻天气，可以实现高危路段提前警示、突发事件自助预警、拥堵点段智能诱导、安全信息实时发布。在交通信息发布与研判平台上，交警可以及时获取精细化恶劣天气预警信息。
这样的信息不仅面向决策者，也同样面向公众。人们在手机上打开地图软件，输入起终点确定路线和出发时间后，便能在路线上看到闪烁的红点——这是天气风险点“预警”，代表路上这个点存在道路结冰、大雾、大风等风险。
屏幕上的小小警告，并不是将现有的天气预报，照搬到道路所在区域那么简单。相对于区域性的预报，路面是不折不扣的“局部地区”，路面的大气辐射，道路材料的物理性质，附近地形、水体影响，桥梁涵洞隧道差异等因素，都会对预报的精准程度提出更高要求。解决这个难题，需要气象部门的数据共享，也需要部门间、企业间的深度合作。
面对需求，路面气象信息服务平台应运而生，由气象部门共享气象数据，交通部门共享路面情况，平台则负责结合路面动态热平衡，自适应学习路面状态，让气象数据在道路上“飞驰”，最终得到实时输出的精细化交通气象服务产品，再推向用户。
深挖城市低洼地、涵洞等易积水点分布情况，研发暴雨积水风险等级预报;根据天气情况变化，调节打车软件呈现的最优路线和接单价格……数据共享的本质，是让需求与数据相逢。当有心人遇上有用的数据，我们的生活也因此多了一分便捷和安全。
历经多年开放共享，气象数据的应用，早已渗入了社会生活的种种细节。
2020年年末，随着一股寒潮南下，在湖南、浙江、陕西、江西等地，多年未见的“拉闸限电“再次出现。由于暂时性电力短缺，这些地区先后发布通知，优先保障居民生活、关键公共设施和重点企业用电，适当压限行政单位和景观用电。
气候形势变化，是这次“拉闸限电”的原因之一。在湖南，2020年入冬较常年同期提前1个月，水库水位下降、风力发电受限于冰冻、燃煤使用减少，共同成为用电紧张的原因。虽然这种情况十分短暂，但却提醒着人们，如不结合气象数据科学统筹调配资源，在气候变化背景下，供电稳定仍会受到威胁。
同不可或缺的电力一样，无论生活、工作还是娱乐，在衣食住行、柴米油盐中，气象数据的身影早已无处不在——
在田间地头，气象数据用于预测粮食产量。黑龙江省庆安县久胜镇的8.03万亩耕地，在基于气象数据开发的作物产量预估地图上，被密密麻麻划分成上千个格子，标识出从900斤以下到1050斤以上的不同亩产。借助这张地图，合作社可以精确预测具体到地块的粮食收成。
在冰雪运动中，气象数据用于提升人工造雪效益。军都山滑雪场借助精细到周的预报，掌控人工造雪时机，选择未来两周最适合造雪的“天气区间”。
而在新零售领域，商家将天气影响运用得细致入微。梅雨时节，长江中下游的门店会根据雨情预测来决定购买频次较低、容易受潮商品的采购数量——对于降低损耗率来说，这种决策至关重要。
如今，越来越多的社会化观测数据，正融入气象数据的汪洋大海中。当越来越丰富的气象数据与人们越来越旺盛的需求相遇，有望碰撞出更绚烂的火花。
