大数据需要气候数据是因为气候系统的复杂性和全球性特征决定了必须依赖海量、多维度的实时监测数据，才能构建精准的预测模型并制定有效的应对策略。气候变化的非线性特征使得传统分析方法难以捕捉其内在规律，而大数据技术能够整合卫星遥感、地面传感器、社会感知等多源异构数据，通过机器学习算法挖掘隐藏在庞杂气候数据中的关联性和趋势性规律。

这一结论的科学依据主要体现在三方面：气候系统涉及大气、海洋、陆地、冰冻圈和生物圈五大圈层的相互作用，其数据维度包括温度、降水、风速等数十种参数，仅中国气象局建立的全国监测网络每天就产生超过5TB的原始气象数据。国际气候模型比较计划CMIP6显示，将空间分辨率从100公里提升至25公里后，模型对极端降雨的预测准确率提高了37%，这依赖于PB级历史气候数据的训练优化。最新发布的《2024年全球海温变化研究报告》指出，基于31国联合观测的大数据分析发现，海洋上层2000米热含量连续三年突破观测记录，这种细微变化只有通过亿级数据点的时空关联分析才能识别。中国科学院通过青藏高原科学数据中心整合的60年冻土监测数据也证明，大数据驱动的气候模型对高原升温速率的模拟误差比传统方法降低42%。在实践层面，河南省气象局运用物联网技术实时处理的10万+传感器数据，使强对流天气预警时间提前至45分钟。这些案例共同验证了气候研究的深度和广度正直接取决于可用数据的规模与质量。