天气预报怎么检测？
先分享一个简单有趣的小案例，之前写过的 怎样用肉眼测量日降水量？ （这是背景，与本文无关） 如果想要精确地知道未来24小时、72小时或者更长时间的降水情况，就要考虑用传感器来检测了。常见的传感器的监测内容一般有： 风速风向、温度湿度、气压、土壤水分等气象要素的监测 雨雪量、冻土深、地表温度等涉及水文和生态的相关观测 这些传感器分布在全国各个角落，通过无线电波等设备将数据发送到气象部门的服务器中，再通过计算得到结果并制作成图表形式的发给相关部门进行参考。
目前我们获取的数据已经实现了实时化，即可以在几分钟之内获取到最新的数据。当然，这依赖于我们的数据库能够及时更新。如果发生自然灾害等情况，我们可以快速调阅历史数据并复原灾害过程，以供相关部门进行分析和决策。 在大数据时代，我们不仅要掌握已有的数据，还需要从互联网中挖掘新的数据，以扩大我们自己数据的广度和深度，从而更加准确地预测天气、气候和水文的变化。
在气象领域，我们需要关注大量的遥感数据和地理空间数据。其中，遥感数据的来源主要有我国自主的“风云”系列和欧洲的“哥白尼"计划提供。 “哥白尼”计划由欧洲航天局发起，于2013年5月25日在奥伯丁发射了第一颗“哥白尼”地球观察卫星。该卫星可以持续不断地为地球及其大气层提供高精度图像。 对于像洪涝这样突发的自然灾害，我们除了需要收集气象数据，还需要及时收集地理信息，包括地质结构、江河湖泊、地形地貌等信息。
我们利用的地理信息数据来自于全球范围的地图和数据集，包括美国陆军地图、苏艾克(SUAEX)地图、数字高程模型(DEM)和世界范围的地形图。这些数据帮助我们再现了自然场景，为我们提供了更为全面的分析框架。 随着网络信息技术的发展，我们不仅要从互联网上搜集各类数据，还要将自己的原始数据在网上发布，供他人进行再分析。