目前提供类似的天气预报技术服务的知名公司包括Weather Co、Accu Weather、Weather Trends International、Custom Weather等，这些技术产品帮助过Merck公司和Walmart增加花粉类过敏药物Claritin的销售、改善Sears连锁在暴风雪季节的货品供应和库存管理、为众多智能手机天气APP提供信息并搭载相应产品销售，保险公司更是通过分析极端气候事件发生的历史记录，更精确地设计灾害险种以及避免不必要的或者欺诈索赔。当前电子商务带动物流业高速发展，已经有DHL等较多的快递公司预订这种天气预报信息服务，确保航空航运的顺利到达。谷歌还将天气分析系统加入其自动驾驶汽车的研发中，根据天气状况预先规划行驶路线。目前气候大数据已经应用到日用品销售的分析中，其服务可以帮助客户找到某种产品的销量与几百种天气变量之间的关系。
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根据最新发布的政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告，基于多个数据集的全球平均陆地和海洋表面温度的计算结果表明，在1880年至2012年期间温度已经升高了0.85[0.65至1.06]摄氏度，过去三个十年的地表已连续偏暖于1850年以来的任何一个十年，其中1901年至2010年期间全球平均海平面上升了0.19[0.17至0.21]米。随着气候变化的加剧，减排和适应领域都将大规模的利用大数据。未来气候大数据的应用与目前的传统气象服务有所不同，将不仅仅是气象业务、天气预报、气候预测等，而是气象数据的深度挖掘和增值应用，涉及到气候敏感脆弱的生产和消费部门，大数据技术还能帮助研究人员模拟、分析和预测特定地域的气候变化影响。
Surging Seas是由非盈利组织Climate Central开发的一款互动式气候工具，详细描绘了海平面上升和极端气候事件给美国大陆沿海三千多个城镇造成的威胁，其细节可以与当前的互联网地图工具相媲美，这种数据处理方式在几年前还是不可能实现的。器测数据是从上个世纪以来才相对比较可靠，一般数据量往往都在PB级以上且非常复杂，比如美国国家航空航天局（NASA）对各大城市的热成像绘图，此外还包括冰芯、花粉、树木年轮、洋流盐度、地表植被等观测资料。Google Earth Engine正在将全球卫星图像进行汇总，其中还包括40年来数以万亿计的观测数据。Science杂志就在该引擎的帮助下，发布了首张2000至2012年的高分辨率全球森林变化图，利用了70万张美国陆地资源卫星的图像，加起来大约有20万亿个像素点，总共需要超过100万小时的计算时间。2014年联合国环境规划署（UNEP）、世界资源研究所（WRI）等在此基础上推出Global Forest Watch，对全球森林进行在线监测和预警，该技术已经在亚马逊流域的减少毁林行动中发挥了实际作用。Microsoft也在致力于开发一款被称为Madingley Model的地球生命模拟系统。
气候大数据很大方面的工作在于统计自然资源，是向自然学习的系统。通过遥感卫星和地面传感器，全球的温度、降水、露点、气压、风速、光照强度、碳循环等信息以及许多关联变量都在补充这个越来越庞大的数据库，包括大气中二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟化碳（PFCs）、六氟化硫（SF6）和三氟化氮（NF3）等温室气体的浓度变化，以及与人类的化石能源燃烧、工业生产过程、农业活动、林业和土地利用变化、废弃物处理等行为的相关性。气候数据的数据量和多样性将以指数形式持续增加，对基础设施、管理和存储提出了新需求，也为公共和私营机构专业化服务提供了新机遇。气候大数据、生态大数据、地球大数据等新的技术和产品将会在不远的将来逐步走入我们的日常生活，人与自然的关系将会随之发生更为深刻的改变。
（作者为国家发展和改革委气候战略中心战略规划部副主任、清华大学现代管理中心兼职研究员）
柴麒敏，国家应对气候变化战略中心战略规划部副主任、清华大学现代管理研究中心兼职研究员、贵州理工学院兼职教授、美国斯坦福大学青年访问学者，曾任六盘水市钟山区副区长兼六盘水市发展和改革委副主任，作为政府代表团成员参与联合国气候变化谈判，关注政府绿色新政改革方向、碳要素市场和金融创新、气候公平和西部发展，倡导生态文明大众化进程。
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