一、大数据发展历程
2008年《自然》杂志专刊首次提出了BigData的概念。
20世纪90年代到21世纪初，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，称数据挖掘阶段，也称萌芽阶段。
2003-2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，称非结构化数据阶段，也称突破阶段。
2006-2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)，这阶段称为成熟阶段。
2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、政府、医疗、经济、教育、交通等社会的各个领域渗透[1]，因此2013年也被称为大数据元年。
二、气象大数据的发展历程
1、数据采集
大数据是近些年随着信息社会的发展才开始流行的，然而在没有计算机的年代，气象部门就已经在研究大数据了[2]。现在通过计算机、移动终端等电子产品，信息采集工作就变得容易，大数据就比较容易实现，但在没有计算机的情况下，大数据如何采集呢？人工！
建国初期，气象探测网点十分稀疏，直到1957年全国建成气象台站1647个。全国将近2000个县，基本上每个县都有一个气象站，每个站上都安装了气象观测设备仪器，配备了气象观测人员。根据气象站的特性，有些是一天8次观测，有些5次，有些3次。一些用于研究的气候站，只观测不发报。有些时候，为了航空的需要，还会增加观测次数，加一些航空项目的气象观测。
一天8次观测，每3小时一次，分白班、大夜班、小夜班轮换着观测。温度、湿度、气压、风向风速、能见度、天气现象等这些气象要素有人就可以采集到了。之所以称大数据，我们可以进行计算：一天8次地面观测，每次十几到几十个数据不等（时次不同，观测项目不同），全国将近2000个站点，就有几十万个数据，这还只是地面气象观测。还有高空气象观测资料，每天尽管只进行两次，但不同高度都会取得一组气象数据，总数据量也是很可观的，并且站点逐年都在稳步增加。
2、数据传输
在那个年代，气象观测站采集到的气象数据是海量的，是实实在在的大数据。然而没有计算机的年代，如此海量数据如何进行传输呢？开车人工运送气象数据到各个地区达不到时效，数据传来了，雨该下已经下了，风该刮已经刮了，这样得到的数据显然是没有任何意义的。人！还是需要人来操作设备发送数据。
最早的时候是手摇式莫尔斯发报机，这种在早年的谍战影像中出现的设备。气象部门的数据就是用发报机发出去的。数据要先编码，有一套相应的规则，把观测到的气象数据编译成5个一组的数字，然后用发报机发出去。对方收到数据后，再进行解码操作，进而查看数据内容。这种方式是现代密码学的雏形。
再后来就是单边带，就是调频电台，气象工作者喊着调着、调着喊着，就找到对方了，然后就念电码，对方记录下来，双方再校对一遍，我们的数据就完成了传输[3]。再后来就有了计算机，但那时候的互联网还很差，就靠气象卫星，卫星通讯，最出名的工程就叫9210工程。
1992年10月正式批准中国气象局建设《气象卫星综合应用业务系统》。1999年，9210工程全面业务化运行，卫星数据广播系统建设全面展开，全国建成1800个PC-VSAT接收站，国家气象中心承担了卫星主站的运行和应用软件维护任务，气象卫星综合应用业务系统将在我国气象通信和业务发展中发挥重要作用。
3、数据分析
数据的采集和传输只是气象行业的基础工作，数据采集到了，也传输过来了，如此庞大的一个数据集群，如何归拢到一起？怎么进行分析？该怎么使用这些数据？采用什么方式才能把明天的天气预报出来？这才是气象行业的核心工作。也是社会对气象行业最认可的工作。
首先一手数据有了，填图员将基础数据输入到填图机里，然后按照一定的格式输出打印到一张地图上。每个站点有一组气象数据，温、压、风这三个数据最基础也最重要。图填好了，再由绘图员用铅笔把等温线、等压线画出来，这样一张天气图就呈现出来了。最后由预报员依据天气图对天气进行分析，分析后得出预报，将预报展现给社会[4]。
全国实现大气探测自动化是从2000年1月1日正式实施的，在这之前，从数据采集、传输、分析很多环节都是人工完成的。尽管有很长一段时间没有计算机、没有互联网，但气象部门照样在使用大数据，只是大数据这个概念是最近几年才被提出来的，但气象部门却一直都在研究大数据。
三、小结
上世纪七八十年代，我国研发的银河-1号亿次巨型计算机，就首先在气象部门使用，一般人不知道，但搞计算机研发的科研工作者知道气象部门在使用大数据，而气象部门也确实需要一个运算速度快运算量大的计算机。紧接着九十年代的银河-2号10亿次计算机也都首先应用于气象部门进行试验使用。所以说气象部门可以说是使用和研究大数据的“鼻祖”。
随着计算机和互联网的发展，气象部门使用大数据的方式也升级了，现在气象部门已经研究数值预报，精细化预报等，受人工智能技术的影响，也开始发展智慧气象服务了[5]。较之前的数据量有了海量的提升，天擎大数据云平台建设完成后目前部门内外气象数据到2022年将达到45PB，日增量40TB。与此同时，海量数据快速汇聚和加工、长序列数据在线分析、部门内外多源数据综合应用、基于数据挖掘和机器学习而发展的智能预报和服务算法等都需要大数据技术支撑。作为使用大数据的鼻祖，新一代气象人应该抓住此次机遇，更好的利用大数据造福社会，发挥气象部门更优质的服务[6]。
参考文献：
[1] 邱晨辉. 气象大数据已融入人们日常生活[N]. 中国青年报,2021-08-03(012).
[2] 庞谦,侯晓玮.大数据时代气象数据分析应用方向探析[J].长江信息通信,2021,34(06):226-228.
[3] 李瑞.浅谈如何将大数据技术应用在气象服务中[J].河北农机,2021(05):129-130.
[4] 陈益玲,刘朝晖.大数据环境下珍贵气象档案信息的挖掘与利用[J].气象科技进展,2021,11(02):13-16.
[5] 吴姗.浅谈如何将大数据技术应用在气象服务中[J].现代农业研究,2020,26(07):116-117.
[6] 计翀.善用大数据，让天气报道“气象万千”[J].新闻世界,2020(07):15-17.
