大數(shù)據(jù)時代，通過非常規(guī)業(yè)務(wù)可獲取的氣象相關(guān)信息越來越多，將這些龐大的、有些并非是直接氣象變量的信息處理好并有效使用，是件值得下大力氣做好的事情。

這類非常規(guī)信息被稱為眾包數(shù)據(jù)，是從英文“crowdsourced data”翻譯過來的。這些眾包數(shù)據(jù)都包括哪些呢?很難完整概括。例如，通過手機結(jié)合GPS定位獲取的信息，應(yīng)屬于這個范疇。一是直接在手機上安裝傳感器，如溫度、氣壓、濕度傳感器等，就可以直接獲取氣象探測數(shù)據(jù)了;二是通過手機傳播一些非數(shù)字信息，如文字、圖片等，描述天氣狀況，處理這些信息會更復(fù)雜一些。

美國強風(fēng)暴實驗室實施了一個項目，通過公眾手機APP，收集天氣情況報告。他們結(jié)合GPS定位，接收并處理用戶選擇上報的天氣類型信息。由于公眾難以像專業(yè)人員那樣提供精確數(shù)據(jù)，后期的處理尤為重要，通過人工智能技術(shù)可以解決這類問題。美國海洋大氣局還設(shè)立了一個智能手機傳感器感知氣象的APP，通過手機隨時獲取氣壓、溫度、濕度、光照等大氣變化數(shù)據(jù)，這與傳統(tǒng)的氣象信息更接近一些，但畢竟不是標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，仍需要進一步加工后才能應(yīng)用。

以上這些信息還算是直接對大氣變化狀況的描述，有一類氣象信息則是通過間接換算而得到的。例如，德國漢諾威大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種利用汽車雨刷器變化速度與GPS定位信息相結(jié)合，獲取降雨量信息的系統(tǒng)。研究者認為，利用大量可能不很準(zhǔn)確的測量信息，可以獲知更多降雨空間分布的狀況，與少量的準(zhǔn)確觀測實現(xiàn)互補。

在前不久召開的歐洲地球物理學(xué)會上，丹麥的學(xué)者介紹了他們對手機內(nèi)置氣壓傳感器信息進行收集并加工處理的結(jié)果，這一項目取得了令人滿意的效果。手機氣壓傳感器獲取信息的絕對測值與觀測站的準(zhǔn)確氣壓相比，確實存在誤差，但可喜的是，其變化趨勢表現(xiàn)出了很好的一致性，這顯然有助于對這類信息進行系統(tǒng)性訂正，獲取大量可用的數(shù)據(jù)。

類似這樣的研究在歐洲地球物理學(xué)會上還介紹了不少。盧森堡大學(xué)和美國愛荷華大學(xué)研究人員，介紹了利用衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)信號強度變化對降雨強度分布進行估算的做法，具有應(yīng)用前景。

以上介紹的這些信息具有明顯的非實時、非定點、非精確、非直接、非規(guī)則、非標(biāo)準(zhǔn)等特點，這與傳統(tǒng)氣象觀測業(yè)務(wù)的代表性、準(zhǔn)確性、可比性“三性要求”，有很大區(qū)別。這些信息的處理方法顯然也要根據(jù)這些特點進行設(shè)計，通過大數(shù)據(jù)分析、智能化處理等技術(shù)才能最終獲取可用的數(shù)據(jù)。從我國的實際情況來看，對于從傳統(tǒng)探測業(yè)務(wù)獲取的信息，以及可能獲取的各類潛在新型信息，在處理技術(shù)方面都存在較大差距，需要引起更多關(guān)注，在不斷拓展各類探測業(yè)務(wù)的同時，更要注重提升信息處理加工能力和技術(shù)水平。