大数据和人工智能可结合用于大气科学应用领域
学科交融是近年来时常被提起的一种高校教学思路，简单的来说就是在承认学科差异的同时，不断尝试打破学科边界，使得学科和学科之间能有所融合、取长补短，是一种利于诞生创新性成果的学科发展趋势。
而随着学科交融在各个高校的推广，原本难懂的或者整体发展受限的学科也得到了突破，大气科学便是其中之一。大气学科研究的对象是大气，包括大气的结构、组成、物理现象等等，不夸张的讲，上到航空航天、下到晴雨交替，都可以是大气研究的方向。但也正因为涉及到的内容复杂因此大气科学的研究也并不容易，而除此之外，还有一点也提高了大气科学的研究难度。
如今大气污染依旧是人们面临的重要环境问题之一。而包括温室效应、雾霾在内，许多大气问题不但本身难以解决，而且往往会煽动蝴蝶效应。可如果按传统大气科学的研究方向，并不能将其直接的联系起来，就像我们在研究全球升温带来的后果时，首先想到的是冰川消融、海平面上升，再不然就是气候规律的转变，但很难直接将其和心血管疾病结合到一起。可事实是，全球温度上升确实可能造成更多因心血管疾病死亡的人口。
但是如果大数据和人工智能融入到大气科学的研究中呢？结果会发生一定的改变。
大数据本身属于IT行业的术语，其本质是通过获取并掌握大量的数据资料，并归纳出其中的规律性，从而将两个原本相关性不高或不易被联想到一起的事或者物有所联系。这种概念在经济市场的调控、消费市场的调节上已经有了相对成熟的运用。
人工智能则是计算机科学近年来受到广泛关注的一个分支，它强调的是“学习”，让计算机学会“自我思考”，并对信息规划处理，以自身的“思维模式”来完成工作。理论上，翻译、计算、竞技等领域都可以有它的身影。
事实上，大数据和人工智能本身就可以有所结合，通过人工智能来分析大数据往往更加客观且不容易产生误差。而将这种技术再融入到大气科学中，目的之一便是打破大气科学原本受到的约束，让大气科学的方向更加多元化。
而多元化的表现可能就是逐渐发展起来的灾难性气候预警仪器。原本，只通过气候、天气状况，想要判断灾难性气候可能尚且存在难度，但是，现在，通过结合气候带来的一些看似不相关的变化，比如潮汐变化，并通过规律性的总结，最终起到探测预警的目的。与此同时，其他领域也可以参考大气的变化规律来提升自身领域的勘探水平。
而无论是何种发展，其得到的结果无疑是让原本复杂且高大上的大气科学，与居民生活联系的更加紧密，让大气科学的研究有更广阔的发展前景。
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