根据东京大学工业科学研究所副教授Yoshihide Sekimoto实验室访问科学家Noam David博士撰写的一篇新论文，使用流行技术和众包数据可能有利于天气预报和大气研究。 ， 日本。该论文发表在 大气科学进展中，回顾了许多关于该主题的研究工作，并指出了这种创新方法的潜力中国机械网okmao.com。
由于技术和实际限制，环境监测专用仪器往往受到限制。现有技术，包括遥感系统和地面工具，可能会遇到诸如低空间代表性（例如原位传感器）或在地球表面附近测量时（卫星）测量精度不足等障碍。这些限制往往限制了进行代表性观测的能力，从而加深了我们对大气过程现有认识的能力。随着多系统和物联网（IoT）技术嵌入我们的环境，它们的分布越来越多。随着它们的广泛部署，这些技术产生了前所未有的数据量，具有巨大的覆盖范围，即时性和可用性。结果是，随着大量数据流的产生，越来越多的机会正在出现，以补充最先进的监测技术。值得注意的是，这些资源最初是为环境监测以外的目的而设计的，并且自然不如专用传感器那么精确。因此，它们应被视为补充工具，而不是替代品。然而，在许多没有在现场部署专用仪器的情况下，这些新近可用的“环境传感器”可以提供一些通常非常宝贵的响应。它们应被视为补充工具，而不是替代品。然而，在许多没有在现场部署专用仪器的情况下，这些新近可用的“环境传感器”可以提供一些通常非常宝贵的响应。它们应被视为补充工具，而不是替代品。然而，在许多没有在现场部署专用仪器的情况下，这些新近可用的“环境传感器”可以提供一些通常非常宝贵的响应。
例如，智能手机包含对天气敏感的传感器，最近的工作表明能够在多源基础上使用这些设备收集的数据来监测大气压力和温度。在社交网络中作为开源共享的数据可以提供直接来自感兴趣区域的数千名“人类观察者”报告的重要环境信息。形成在蜂窝通信基站之间传输数据的基础的无线通信链路用作另外的示例。天气条件会影响这些链路上的信号强度，并且可以测量这种影响。结果，链路可以用作环境监测设施。关于该主题的各种研究表明能够监测降雨和其他水凝物，包括雾，水汽，
值得注意的是，来自这些新“传感器”的数据可以被同化为高分辨率数值预测模型，因此可以改善预测能力。这种新颖的方法投入使用，可以为开发新的预防自然灾害系统提供基础，并为各种领域生成各种必要的产品。由此产生的对公共健康和安全的贡献可能具有重要价值。