國產(chǎn)自拍??_爺爺吃我小扇貝_.手.動.輸.入.網(wǎng).址.聯(lián).系.客.服.人.員.lanan_shell
?2025年10月28日，中科曙光旗下中科天機氣象科技有限公司（以下簡稱“中科天機”）宣布開放共享近三年的中國區(qū)域公里級氣象歷史融合數(shù)據(jù)集。此次共享的高分辨率氣象歷史數(shù)據(jù)集（以下簡稱“歷史數(shù)據(jù)集”）不僅填補了長時間序列高質量氣象數(shù)據(jù)的共享空白，更是對中科天機9月“共享計劃”重要延續(xù)與深化，二者形成“實時+歷史”數(shù)據(jù)互補體系，進一步完善了商業(yè)氣象數(shù)據(jù)服務鏈條，開創(chuàng)了商業(yè)氣象數(shù)據(jù)服務全新范式。
“共享計劃”是中科天機加入AI計算開放架構后，為商業(yè)氣象大模型提供高質量數(shù)據(jù)集構建能力的重要舉措。中科天機此次共享的歷史數(shù)據(jù)集是通過AI技術將多套天機模式的輸出數(shù)據(jù)進行融合后得到的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。相較于單一模式數(shù)據(jù)，其能更好適配科研與行業(yè)需求，并兼具更高準確性與更精細化分辨率，可為多場景應用提供長效穩(wěn)定支撐。
在科研領域，該歷史數(shù)據(jù)集具備不可替代的價值。一方面，其長時間序列特性滿足了氣象科研中統(tǒng)計學信度檢驗對大樣本量的需求；另一方面，數(shù)據(jù)集的高分辨率優(yōu)勢，有效彌補了以往氣象AI模型訓練數(shù)據(jù)分辨率低的局限，為機器學習方法在氣象領域的深度應用提供了基礎支撐。中科院大氣物理研究所研究員朱江表示，中科天機數(shù)據(jù)不僅預報時效長，且分辨率更高，能有效彌補現(xiàn)有訓練數(shù)據(jù)的不足，為氣象AI模型的精準研發(fā)提供支撐。
同時，歷史數(shù)據(jù)集還是氣象教學與跨學科研究的重要資源。針對強暴雨、臺風等重大氣象案例，科研人員可借助歷史數(shù)據(jù)復盤天氣過程、研究氣象機理；在地球科學領域，數(shù)據(jù)集能揭示氣候演變規(guī)律、推動氣象理論創(chuàng)新，并為農(nóng)業(yè)氣象、生態(tài)環(huán)境等跨學科研究提供數(shù)據(jù)支撐。
在行業(yè)應用層面，歷史數(shù)據(jù)集為多領域決策提供了科學依據(jù)，助力行業(yè)降本增效與創(chuàng)新發(fā)展。如能源領域用戶可結合歷史數(shù)據(jù)中的風速、日照等，優(yōu)化風電、光伏電站選址與裝機容量，提高能源生產(chǎn)效率，為新能源資產(chǎn)增值提供支撐；農(nóng)業(yè)領域可通過分析歷史光照、降水數(shù)據(jù)，確定作物適宜種植區(qū)域與播種周期，提升產(chǎn)量穩(wěn)定性；交通行業(yè)借助歷史降水、沙塵等數(shù)據(jù)，可動態(tài)調(diào)整交通資源配置、提前制定應急預案，提升出行安全與通行效率；保險業(yè)基于歷史洪澇、臺風等災害數(shù)據(jù)，能精準測算保險費率，設計更合理的保險產(chǎn)品，降低行業(yè)風險。
目前，對歷史數(shù)據(jù)集有需求的用戶，可通過中科天機官網(wǎng)或直接訪問歷史數(shù)據(jù)申請頁面（https://www.tjweather.com/info/HistoryDownload）按需選擇特定區(qū)域、時段的數(shù)據(jù)包并提交申請，審核通過后，數(shù)據(jù)將通過線下渠道交付。此外，中科天機還透露將于11月進一步開放高分辨率氣象融合實時數(shù)據(jù)，持續(xù)擴大數(shù)據(jù)共享廣度與深度，為氣象領域可持續(xù)發(fā)展提供關鍵“數(shù)據(jù)”支撐。
