大数据未来发展的最大挑战来自气候变化

传感器无所不在

在这些项目取得快速进展的背后离不开这样一个事实：如今我们对数据的收集程度已经远超以往任何时候。 本`文@内-容-来-自；中^国_碳0排0放^交-易=网 ta n pa i fa ng . co m

乔治梅森大学的数据学家柯克•波恩教授指出：“大数据技术在气候研究领域的发展，首先意味着传感器已经无所不在。首先是太空中的遥感卫星，其次是地面上的传感器。”这些传感器时刻记录着地球各地的天气、土地利用、植被、海洋、冰层、降水、干旱、水质等信息以及许多变量。同时它们也在跟踪各种数据之间的关联，比如生物多样性的变化、入侵物种和濒危物种等等。 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

在这一类监控项目中有两个比较有代表性的大型项目，一个是美国国家生态观测站网络（NEON），一个是海洋观测计划（OOI）。 本+文`内.容.来.自：中`国`碳`排*放*交*易^网 t a np ai fan g.com

波恩指出：“这些传感器令我们现在正在观测和追踪的气候参数无论在等级还是数量上都有了极大的提高。另外无论是在时间上还是在地理空间上，这些数据对气候变化的覆盖都变得越来越深、越来越广。”
波恩表示，气候变化是科学建模仿真应用得最广泛的例子之一。科学家不仅利用建模仿真来预测明天的天气，而且还用它来预测几十年甚至几百年后的气候。

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他还表示：“大规模的气候模拟现在每天都在运行，有些甚至可能更为频繁。”这些模拟的水平分辨率更高，达到几百公里，而过去的模拟只能达到几十公里。同时它们垂直分辨率也变得更高，这也就表示可以对大气层中更多的层进行建模。另外还有更高的瞬时分辨率，也就是说只需要几分钟或几个小时就可以进行归零校正，而不是几天或几个星期。

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每天的气候模拟都会生成几千兆字节的数据，并且需要一系列工具进行存储、处理、分析、挖掘和图像化。 本`文内.容.来.自：中`国`碳`排*放*交*易^网 t a npai fan g.com

所有模型都是错的，但有些很有用

气候变化数据的解读可能是最具有挑战性的部分。

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波恩指出：“搞大数据时，要建立一个模型来解释我们在数据中发现的某种关联是很容易的。但我们得记住，这种关联并不代表原因，所以我们需要应用系统化的科学方法。” 本+文+内/容/来/自:中-国-碳-排-放（交—易^网-tan pai fang . com

波恩还指出，搞大数据最好要记住统计学家乔治•博克斯的名言：“所有模型都是错的，但有些很有用。”他表示：“这对数字计算机模拟尤为重要，因为其中有很多假设和‘代表了我们的无知的参数’”。 本+文`内/容/来/自:中-国-碳-排-放-网-tan pai fang . com