目前全球數值天氣預報領域處于“一超多強”的格局，“一超”是指歐洲中長期天氣預報中心（ECMWF），“多強”則涵蓋了NASA、德國氣象局、英國氣象局等多個氣象機構。羲和能源大數據平臺的數據均來自于國際上的“一超多強”，其數據經過了數十年的檢驗，具有當前全球優(yōu)于同行的精度水平。歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）：是一個包括34個國家支持的國際性組織，是當今全球獨樹一幟的國際性天氣預報研究和業(yè)務機構。其前身為歐洲的一個科學與技術合作項目。德國氣象局（DWD）：德國氣象局是歐洲三大氣象局之一，位于德意志聯邦共和國黑森州奧芬巴赫市。德國氣象局提供短期及長期的氣象及氣候現象的監(jiān)測、分析、預報等氣象氣候服務，這些服務主要應用于飛機船舶等交通領域及能源通信等基礎設施領域，以實現安心安全的運行和運用。美國國家航空航天局（NASA）地球科學數據：美國國家航空航天局（NASA）地球科學數據和信息系統(tǒng)（ESDIS）項目是戈達德太空飛行中心飛行項目管理局下屬地球科學項目部的一部分。作為ESDIS的關鍵組成部分，由美國單獨設施的分布式網絡運營12個互連的分布式活動檔案中心（DAAC）。我們和眾多數據庫進行對比，如solargis等。 平臺數據更新時間會有延遲，歷史數據的更新是滯后的，一般在本月15日左右更新出來。降水數據平臺
氣象數據在科學研究、決策制定和應用開發(fā)中具有重要的價值，但由于觀測網絡的限制、數據訪問的限制以及數據處理和存儲的挑戰(zhàn)，獲取特定的氣象數據確實是一項困難的任務。首先，氣象數據的收集需要依賴于氣象觀測站、氣象衛(wèi)星、氣象雷達等設備和技術。這些設備的布設和運維需要投進大量的資源和費用，因此并不是每個地區(qū)都有完善的氣象觀測網絡。這就導致了一些地區(qū)的氣象數據可能相對較少或不完整。其次，氣象數據的獲取還受到氣象局和其他相關機構的限制。由于氣象數據具有重要的應用價值，一些地區(qū)可能會限制對特定氣象數據的訪問和使用。這可能是出于防止機密泄露、商業(yè)利益或其他原因。因此，某些氣象數據可能無法公開獲取或只能通過特定的授權渠道獲得。此外，氣象數據的處理和存儲也是一個挑戰(zhàn)。由于氣象數據的龐大和復雜性，需要強大的計算和存儲能力來處理和存儲這些數據。這對于一般用戶來說可能是困難的，因此他們難以直接查找和獲取所需的氣象數據。所以，在這種情況下，客戶可以通過羲和能源氣象大數據平臺輕松地獲得所需的氣象數據，并將其用于各種應用和領域，解決面臨到的一些難題，是羲和團隊平臺深究平臺開發(fā)始終不忘的初心。 山西氣象數據搜索氣象數據是通過氣象模型計算得出的結果，用于預測天氣和氣候變化。
氣象數據收取費用的原因是因為氣象產業(yè)不是氣象信息產業(yè)，氣象服務并非不需要支付費用的公共品。氣象產業(yè)是為經濟社會發(fā)展和人民生產生活提供氣象產品和服務的各類經濟活動的匯總，是氣象高質量發(fā)展的重要支撐，包括氣象信息的傳播、使用、相關業(yè)務、科研和服務。氣象信息服務產業(yè)又分為公益性氣象服務和商業(yè)性氣象服務，我們日常電視、報紙、短信中看到的天氣預報、警報、預警等信息屬于公益性氣象服務的范疇。氣象服務按其屬性，屬于公共服務范疇。按氣象服務對象可劃分為決策氣象服務、公眾氣象服務、專業(yè)氣象服務和科技服務。長期以來，人們對于氣象產業(yè)存在兩個誤區(qū)，一是認為氣象產業(yè)是就是氣象信息產業(yè)，包括氣象信息的傳播、使用，以及由此產生的經營性收入；二是認為氣象服務是不具備商品屬性的公共品。氣象服務商業(yè)化的過程中，氣象服務供應商需要考量的是氣象信息與各個行業(yè)融合的能力，將氣象信息投入到實際應用中去。而氣象服務行業(yè)的門檻并非氣象數據本身，其競爭優(yōu)勢是在于對氣象數據的加工能力，形成的包括算法、歷史氣象模式和預報及時程度等方面的差距，這也是氣象服務供應商提高競爭力的關鍵。所以，氣象服務商收取費用，合適價格范圍里收費是合理的。
在氣候雄心峰會上，中國進一步宣布：到2030年，中國單位國內生產總值二氧化碳排放將比2005年下降65％以上，非化石能源占一次能源消費比重將達到25％左右，森林蓄積量將比2005年增加60億立方米，風電、太陽能發(fā)電總裝機容量將超過12億千瓦。我國碳中和的底氣和信心源自廣袤國土面積及豐富的“風光”資源，是顛覆性的零碳能源的一次改變，不同于改進型的能效提升技術。目前在中國能源結構中，化石能源（煤炭、石油、天然氣）消耗總量超過80%。在“碳中和”目標下，以可再生能源為主的能源格局重構必然是大勢所趨。風電、光伏發(fā)電與地區(qū)氣象數據高度相關，其發(fā)電的穩(wěn)定性、可靠性和充裕性也取決于地區(qū)風速、輻照、溫度、降水等氣象數據變化。因此，開展高比例“可再生能源”為主的能源系統(tǒng)研究，需要準確的氣象數據為基礎。與此同時，經濟社會生產生活也與氣溫、降雨等氣象數據高度相關，能源消費強度和二氧化碳排放強度與氣象數據存在較強聯系。龐大且可信度高的氣象數據分析和氣象數據預測是能源消費、社會碳排放的重要研究基礎。 羲和能源氣象大數據平臺由南京圖德科技有限公司開發(fā)，于2022年2月上線運行。
氣象數據統(tǒng)計分析是指對氣象數據進行統(tǒng)計、圖形化展示和數值表示，從而不斷探索和提取氣象特征信息的過程。氣象數據統(tǒng)計分析一般以下幾個步驟：第一步，建立氣象數據統(tǒng)計分析模型，即定義氣象數據變量的概念、屬性、分類標準，并給出分析變量的數據源及測量渠道；第二步，收集氣象數據，采集實際氣象數據，以及相關歷史資料；第三步，清洗氣象數據；第四步，分析氣象數據，例如均值、方差、標準差、max數值、min數值、極差等；在上述步驟完成后，使用合理有效的統(tǒng)計方法，對氣象數據進行可視化分析或機器學習分析以及其他發(fā)現時空格局或趨勢的方法，以便研究隱藏的氣象知識，得出氣象狀態(tài)的規(guī)律性及特點。平臺通過氣象數據預測得到未來天氣數據的同時以此生成風電、光伏發(fā)電功率數據。光伏機組數據哪里下載
羲和能源氣象大數據平臺可以實現用戶根據選擇的坐標以及近十年的氣象數據生成一份該位置的資源評估報告。降水數據平臺
氣壓是指單位面積上空氣對于垂直于該面積的力的壓強，它受到多個因素的影響。以下是氣壓的主要影響因素：溫度是影響氣壓的主要因素之一。根據理想氣體狀態(tài)方程，溫度的升高會導致氣體分子的平均動能增加，分子運動更加劇烈，撞擊容器壁的頻率和力量增加，從而增加了氣體的壓強。濕度是指空氣中水蒸氣的含量，也會對氣壓產生影響。水蒸氣的分子量比空氣中的氮氧等分子量小，所以在相同體積下，含有水蒸氣的空氣的密度比干燥空氣的密度小，從而使氣壓降低。海拔高度也是影響氣壓的重要因素。隨著海拔的增加，大氣厚度減小，空氣密度減小，因此氣壓也隨之減小。一般來說，海拔越高，氣壓越低。大氣環(huán)流是指全球范圍內的氣流運動，包括赤道附近的熱帶低壓帶、中緯度的副熱帶高壓帶和極地的極地高壓帶等。這些大氣環(huán)流系統(tǒng)會導致不同地區(qū)的氣壓分布有所不同。地形和地表特征也會對氣壓產生影響。例如，山脈和高原地區(qū)由于地形的阻擋作用，會形成局部的高壓區(qū)；而海洋和湖泊等水體則會形成局部的低壓區(qū)。需要注意的是，以上因素是關聯的，它們之間相互作用，共同影響著氣壓的分布和變化。因此，在氣象學和氣象預報中，需要綜合考慮多個因素來準確預測氣壓的變化。 降水數據平臺
