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　　彩云天气

　　除了下雨天出门要带伞，天气到底还在多大程度上影响着我们的日常生活？

　　《彭博商业周刊》曾在他们的报道中提到过几个例子：2014 年春夏巴西大旱，高温不退，对于全球最大的咖啡连锁店星巴克来说，这意味着巴西这个主要的咖啡豆产区产量骤降，国际咖啡豆价格上涨。2014 年 6 月，星巴克宣布上调旗下几款咖啡的价格。跨国食品公司的采购部门需要掌握全球整体气象情况，努力将风险降至最低。

　　相关统计表明，流通类商品销售额的 65% 取决于天气，因为天气直接影响人的生理、心理，支配他们的消费行为。在德国，气温超过 22 摄氏度，啤酒开始劲销，气温再每上升 1 摄氏度，大瓶装的啤酒每天会多销 230 万瓶，德国气象公司由此开发了相关的「啤酒指数」。此外，还有乘车指数、冰激凌指数、泳装指数、食品霉变指数等，商家可据此提前制订生产营销计划。

　　弗里德黑姆·施瓦茨在其著作《气候经济学》中指出，天气在全世界五分之四的经济活动中扮演着决定性的角色。

　　显而易见，气象服务是一个巨大产业。天气经济咨询公司在美国有 500 家，日本有 80 家。但很遗憾，这样的产业盛况在中国并没有发生。

　　长期以来，中国气象部门一直免费提供气象信息服务，气象预报的发布权被气象部门垄断，未经官方许可媒体也不得擅自转播、转载。这种免费的公益服务导致中国的气象服务发展了 30 年，却仍处于幼稚的起步阶段，j2直播，没有形成规模，更没有形成产业。

　　这一现状得以改变是 2015 年。当年 6 月，气象局颁布 27 号令：开放中国气象信息，并于 2020 年完全放开，鼓励民营资本和气象局合作。官方数据垄断的局面正在改变。

　　2015 年的 9 月 29 日，中国气象数据网正式上线对外服务，该站将成为中国气象局对社会开放基本气象数据和产品的共享门户。

　　当深度学习遇到气象创业

　　彩云天气是第一个受益于此的民间组织。

　　2014 年 4 月，当气象爱好者、工程师袁行远将自己开发的天气 App 彩云天气 提交在 App Store 后，很快拿到了苹果商店新品推荐的第一名。2014 年的六月份北京一共下了十场雨，彩云天气将每一场雨都精确预测到了。气象从业者大喊「狼来了」，然后意识到，商业气象这件事是可行的。

　　2014 年 9 月，中国气象局主动找到彩云天气开始合作，后者成为第一个受惠于官方气象数据的民营组织。

　　传统的天气预报方式，通常是分析雷达卫星收集的图片，然后人工总结规律与经验，从而进行天气预测。小时候我们等着看的《新闻联播》之后的天气预报环节的数据就是这样得出的。「局部天气有阵雨」——没有人说的清楚哪里是局部，阵雨是多大雨。

　　如何把预报做的更精确——从城市精确到地点，从天精确到分钟，从区域精确到经纬度？传统的解决方案是写规则。假设风往西边吹，那么人为推测出雨也可能往西边移动。很明显，这个规则不仅不符合潮流，而且精确程度十分有限。

　　袁行远的解决方案是利用计算机和图像识别技术的完成更精确的算法。把雷达探测到的图像交给计算机，让计算机判断判断云的移动和走势，它会计算出云层一定的位置和速度，根据这个结果人就能判断什么时候雨会到达。

　　这也是深度学习发挥作用之处。计算机能看比人更多的图，这个「多」是成千上万倍。对于降雨而言，把所有天气信息和天气的雷达图分成两类，一类是会导致下雨的图，另一类是不会导致下雨的图。

　　处理了足够的图片与数据之后，计算机就能计算出，一类天气情况下雨的概率是多少，另一类概率是多少。所谓深度学习，就是计算机不再需要人告诉它第一步、第二步该怎么做，告诉它问题与答案，它就能够自己写程序，实现中间的过程。

　　技术变革给天气预测带来显著效果，结合图像识别与机器学习之后，预测天气的精确概率相比人工操作提高了 20%。