早在17世纪80年代，英国科学家埃德蒙·哈雷凭借大量的数据绘制了世界上第一张载有海洋盛行风分布的气象图，以地图为依托，对信风的分布状况做了全球性的统计分析，并将分布状态生动的展现在世人面前，这也是有史可依的最早的气象数据可视化案例。

如今，气象数据可视化已经发展到了全新的时代。气象数据信息已经实现了以地图为载体的全面可视化展示，文字描述变成了辅助信息，图形可以一目了然的传达不同地理区划内各类气候历史资料和实时的天气实况、预报数据。

我国气象部门在天气预报和自然灾害的的监测预警上，也在对气象数据可视化技术不断进行实践和探索。由广东气象局探测数据中心建设的气象业务网，在这方面就取得了很大的突破。

对于气象数据可视化，如果数据源不够丰富，那么可视化手段也就显得苍白无力，气象服务效果必然会大打折扣。数据可视化需要以受众的需求为出发点寻找有价值的数据源，并且以点连线、以线带面，进行多维空间的信息补充和挖掘，才能在此基础上谈及可视化表达。

而丰富的数据源，通常来自“天地空海”不同地理空间的气象观测站，数据量极其庞大，因此需要解决数据处理效率的问题。广东省气象业务网利用Smartbi来采集并处理大规模的多源数据，Smartbi充当“数据中台”的角色，很好地解决了数据处理效率的问题。

有了丰富的数据源，就可以进行多源资料分析。可随意叠加台站基本信息、实况观测、实况融合、雷达卫星、预报产品、数值预报等各类多源资料，进行任意组合分析。

如实况融合最高温度和最低温度对比分析：

如实况雨量场和卫星资料叠加分析：

长期以来，气象数据可视化对饼状图、柱状图、表格图等传统图形图表的使用率是最高的。不可否认，此类图形图表是数据可视化的鼻祖，在很多时候也是最清晰有效的。但是，在可视化技术飞速发展的当下，传统图形图表一方面已经跟不上用户多样化的信息获取脚步；另一方面，相对单一的可视化表达方式也无法满足气象数据分析过程中越来越深入化、专业化的解读需要。

因此，广东省气象探测数据中心基于Smartbi大数据分析平台和武汉兆图科技GIS平台，并依托气象业务网项目而研发的可视化引擎，实现了气象数据的多样可视化表达与分析。引擎支持散点图、色斑图、等值线面、流场图、流线图等多种可视化效果。

如气温等值线过滤效果：

如二三维立体展示效果：

气象数据可视化技术与数据分析紧密关联。从用户需求出发，恰当的数据切入点和多样化的数据分析，让气象数据变得更有价值，也是提升整体可视化效果的途径之一。对丰富的气象数据进行深入探索，要表达的内容本身对可视化方式的要求就会提高，从而带动可视化效果的进一步改善，这样的思路已经在广东省气象业务网上得到验证。其可视化引擎提供多种分析工具，包括多屏对比分析、图形图表分析、交互联动等，为气象领域应用提供了较好的支撑服务。

如实时统计出图的应用：

如多样化的查询统计：

广东省气象业务网提供智能化的门户，在门户首页上自动显示报警信息，直观了解报警要素、地区等。系统通过配置或者行政指令，主动向用户推荐最新或者点击率高的业务。此外，门户提供了多维度的检索功能，除了对首页和菜单的逻辑指向，还增加了综合搜索、关联推荐及专题应用，并提供了空间地名检索、DEM检索、全文检索等功能。智能化使门户的内容更加丰富、交流互动更为便捷，极大提升了用户体验。

气象数据可视化的创新，对于气象信息的传播将起到弥足轻重的促进作用。目前，气象业务网在广东省气象局各部门已经得到广泛应用，系统运行稳定，日访问量不断增加，效果显著。未来，随着应用的进一步推广，气象业务网必将发挥出更大的价值。