ビッグデータと天気予報 - ダミー

気象予測は、関与する変数の数とそれらの複雑な相互作用を考慮すると、常に非常に困難でした。データを収集し処理する能力の劇的な増加は、気象予測者がハリケーン、洪水、吹雪、および他の天気予報のタイミングと重大性を特定する能力を大幅に強化しました。

天気予報に大きなデータを適用する一例は、IBMのDeep Thunderです。 Deep Thunderは、広範囲の地理的地域に関する一般的な情報を提供する多くの天気予報システムとは異なり、地方自治体が非常に重要な情報をリアルタイムで取得できるように、単一の空港などの非常に特定の場所の予測を提供します。 Deep Thunderが提供できる情報の例を次に示します。

<！ - 熱帯暴風雨の強さと方向

• 特定の地域に降雪する可能性の最も高い雨量

• 洪水が最も深刻になる可能性のある地域の推定値

• >降雨した電力線の可能性が最も高い場所

• 風速が最も高い地域の見積もり

• 嵐によって橋や道路が最も損傷を受ける可能性のある場所

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  特定の空港での航空便のキャンセルの可能性

• この情報は緊急時計画には不可欠です。大規模なデータを使用することで、地方自治体は気象が発生する前に天候によって引き起こされる問題をよりよく予測できます。例えば、計画者は、洪水の可能性がある低地を避難させるための準備をすることができます。既存の施設をアップグレードする計画を立てることも可能です。 （例えば、強風によって無効になりがちな電力線はアップグレードできます。）

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ディープ・サンダーの重要な顧客の1つは、ブラジルのリオデジャネイロで、2016年オリンピックの計画にこのシステムを使用する予定です。この技術を使用して、オリンピックがこのような出来事によって混乱しないように、嵐、洪水、およびその他の自然災害の改善された予測を活用します。

IBMはまた、大規模なデータ技術を完全に採用するために気象庁（KMA）に大規模なコンピューティング・パワーを提供しています。 KMAは毎日1.5テラバイト以上の気象データを収集します。これは、分析に膨大な量のストレージと処理能力を必要とします。大きなデータを使用することにより、KMAは熱帯低気圧やその他の気象システムの強度と場所に関する予測を改善することができます。

テラバイトは1兆バイトです。それは1000、000、000、000バイトの情報です。 1.0 x 10 999 12 999というように1兆バイトを科学記法で書くでしょう。そのことを考えると、1テラバイトを保存するには約1,500枚のCDが必要です。彼らのプラスチックケースを含めて、それはCDの40フィートの高さのタワーとして積み重なるでしょう。

天気予報に大きなデータを使用したもう1つの例は、2012年のハリケーン・サンディの間に起こったものです。「世紀の嵐」。ナショナル・ハリケーン・センターは、ハリケーンの陸上降雨量を5日以内に30マイル以内に予測するために、大きなデータ技術を使用することができました。それは20年前から可能だったものからの劇的な精度の向上です。その結果、FEMAや他の災害管理組織は、1990年代以前に発生した可能性のあるものよりもずっとうまく対処できました。 ^{気象データを収集し処理する興味深い結果の1つは、天気の被害から保護するためのカスタマイズされた保険を販売する企業の登場です。 1つの例は、Googleの2人の元従業員によって2006年に結成されたClimate Corporationです。 Climate Corporationは、作物被害のリスクを回避しようとする農民に天気予報サービスと特化した保険を販売しています。同社は、大量のデータを使用して、水分、土壌タイプ、過去の作物収量などの大量のデータに基づいて、特定の地域に関連するリスクのタイプを特定します。} 農業は例外的に危険な事業です。なぜなら、天候の変動は金利、経済状況など他のほとんどの事業に影響を与える変数よりもはるかに予測できないからです。農業保険は連邦政府から提供されていますが、多くの場合、個々の嫌悪者に悩まされる、より特殊化した種類のリスクを満たすことでは不十分です。 Climate Corporationは、個々の農家が直面しているリスク要因の理解を深めることなく、提供することが不可能な連邦の保険ギャップのギャップを埋める。将来、より多くのデータが入手可能になると、（特定の作物に対する保険などの）さらに特殊な保険商品が利用可能になる可能性があります。