在气候雄心峰会上，中国进一步宣布：到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65％以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25％左右，森林蓄积量将比2005年增加60亿立方米，风电、太阳能发电总装机容量将超过12亿千瓦。我国碳中和的底气和信心源自广袤国土面积及丰富的“风光”资源，是颠覆性的零碳能源的一次改变，不同于改进型的能效提升技术。目前在中国能源结构中，化石能源（煤炭、石油、天然气）消耗总量超过80%。在“碳中和”目标下，以可再生能源为主的能源格局重构必然是大势所趋。风电、光伏发电与地区气象数据高度相关，其发电的稳定性、可靠性和充裕性也取决于地区风速、辐照、温度、降水等气象数据变化。因此，开展高比例“可再生能源”为主的能源系统研究，需要准确的气象数据为基础。与此同时，经济社会生产生活也与气温、降雨等气象数据高度相关，能源消费强度和二氧化碳排放强度与气象数据存在较强联系。庞大且可信度高的气象数据分析和气象数据预测是能源消费、社会碳排放的重要研究基础。平台与美国国家航天局、欧洲中期天气预报中心、德国气象局等气象平台合作并根据数据网格对数据优化融合。北京风电气象服务平台
气象数据在灾害预警和救援工作中发挥着重要作用。通过及时收集、分析和传播气象数据，可以提前预警各类自然灾害，如台风、暴雨、龙卷风等，为民众撤离和救援工作提供宝贵的时间窗口。灾害发生时，气象数据也能够为救援行动提供准确的气象信息，指导救援人员进行有效的救援工作，比较大限度地减少灾害造成的损失。气象数据对于农业生产具有重要意义。农业是国民经济的重要组成部分，而气象数据则直接影响着农作物的生长和收成。通过气象数据的分析，农民可以更好地选择种植时间、施肥浇水等农业管理措施，提高农作物的产量和质量。此外，气象数据还可以帮助农民进行病虫害防治，有效应对气候变化对农业生产带来的影响。地理信息气象服务平台销售羲和能源气象大数据平台是集历史及预测气象数据、新能源发电功率等多功能于一体的大数据平台。
气象数据包含了多种气象要素，如温度、湿度、气压、风速、降水量等。这些数据通过气象观测站、卫星、雷达等设备收集而来，为人们提供了重要的气象信息。气象数据的意义在于为社会提供准确的天气预报、气候研究、灾害预警等服务，帮助人们更好地了解和适应气象变化，保障公共安全和社会稳定。气象数据是气象科学的基础，是研究天气和气候规律的重要依据。通过对气象数据的分析和研究，科学家们可以揭示气候变化趋势、天气规律等重要信息，为环境保护、气候应对等领域提供科学依据。因此，气象数据对于社会的意义在于促进气象科学的发展，推动环境保护和可持续发展。
国家倡导推动气象数据在农业领域的应用，为农业生产提供更精确的气象支持。通过开发气象数据应用软件、建立农业气象预警系统等方式，提高农民对气象信息的获取和应用能力，帮助农民更好地应对气象灾害、合理安排农事活动，提高农作物产量和质量，推动农业现代化发展。国家支持气象数据在城市规划和建设中的应用，为城市发展提供科学支撑。通过利用气象数据分析城市气候特征、气象灾害风险等信息，指导城市规划和建设，提高城市的抗灾能力和适应性。同时，国家还鼓励利用气象数据优化城市交通、节能减排、绿色建筑等方面，推动城市可持续发展。羲和能源气象大数据平台通过分析气象数据，帮助能源企业优化能源生产调度，提高能源利用效率。
气象数据在能源行业的应用领域也有着重要作用。通过气象数据的分析，能源公司可以更好地调度电力生产和供应，合理安排风力发电和太阳能发电等清洁能源的利用，提高能源利用效率。此外，气象数据还可以帮助能源行业预防天气极端事件对能源设施的影响，保障能源供应的稳定性和安全性。医疗卫生领域也是气象数据应用的重要领域之一。气象数据可以帮助医学界更好地了解气候变化对人体健康的影响，预防和解决与气候相关的疾病。例如，气象数据可以提供高温、高湿度等恶劣天气下预防中暑和脱水的建议，帮助人们更好地保护自己的健康。气象数据可以反映大气环境的变化，帮助人们了解天气规律和气候特征，帮助人们做出相应准备和安排。地理信息气象服务平台平台
气象数据通过气象观测和预测获得天气和气候信息，包括温度、湿度、气压、降水量等等气象要素的记录分析。北京风电气象服务平台
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。北京风电气象服务平台
