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    气象数据在科学研究、决策制定和应用开发中具有重要的价值，但由于观测网络的限制、数据访问的限制以及数据处理和存储的挑战，获取特定的气象数据确实是一项困难的任务。首先，气象数据的收集需要依赖于气象观测站、气象卫星、气象雷达等设备和技术。这些设备的布设和运维需要投进大量的资源和费用，因此并不是每个地区都有完善的气象观测网络。这就导致了一些地区的气象数据可能相对较少或不完整。其次，气象数据的获取还受到气象局和其他相关机构的限制。由于气象数据具有重要的应用价值，一些地区可能会限制对特定气象数据的访问和使用。这可能是出于防止机密泄露、商业利益或其他原因。因此，某些气象数据可能无法公开获取或只能通过特定的授权渠道获得。此外，气象数据的处理和存储也是一个挑战。由于气象数据的庞大和复杂性，需要强大的计算和存储能力来处理和存储这些数据。这对于一般用户来说可能是困难的，因此他们难以直接查找和获取所需的气象数据。所以，在这种情况下，客户可以通过羲和能源气象大数据平台轻松地获得所需的气象数据，并将其用于各种应用和领域，解决面临到的一些难题，是羲和团队平台深究平台开发始终不忘的初心。

    大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。“大数据的中心点就是预测”,天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向相关部门提供决策服务，面向公众提供气象预报服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的数据整合，气象大数据数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 羲和平台拥有数百TB原始气象数据，通过数据本地化存储和智能压缩检索技术，实现毫秒级速度读写和提取。

    自己测的数据和气象台的数据不同，原因如下。气象局测量气温会在百叶窗里测量，避免直射等干扰。一般实地测量温度不会有气象测量专业条件，所以测量温度结果也是不一样的。气象站的气温测量标准是根据国家的相关气象监测标准而制定的，测量天气气温的方法一般是把温度计放在百叶箱内进行测量，并且要求百叶箱离地，保持通风良好，不能受到阳光直射和其他物体遮挡，地面又是草坪，这样测出的温度可以排除外界因素的影响，以保证测量数值的准确。这是为了测量一般情况下大气的标准温度，所以不能选择水泥地面，不然这个温度会更高。对于气象观测设备，国际上有一整套统一规定，百叶箱的架设高度也是一样。规定要求安置在箱内的温度计和湿度计的实际高度达到。所以，如果自己实测的温度和气象局测量温度有很大差别也不用担心。 预报数据是通过气象模型和算法预测未来几小时、几天或更长时间范围的温度、降水、风速、气压等天气情况。江西天气数据下载

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羲和平台可以根据气象数据，模拟在某个地理位置预设一台风机/一座风力发电场，或还原某台实际风机/风电场的历史发电功率曲线。通过明确地点、时间、数据源，可以得到小时级功率曲线。羲和平台可以根据历史多个气象数据，计算地区光照资源，并给出光伏建设方案。结合拟建设电站参数，一键生成光伏电站项目建议书/申请书，极大降低工程前期难度。羲和平台根据用户选取的位置，下载该地区的地表覆盖类型、数字高程、人口密度等数据。此外，本平台还含盖云层、土壤、海浪、径流、湖泊、热量等180余项地理信息数据，可联系客服进行下载。浙江数据搜索