气象观测社会化多模式驱动研究

陈德生 林勇

摘 要：本文通过提出进行气象业务大数据挖掘、制定社会化数据准入标准、建立行业数据共享机制等气象观测社会化实践探索活动，形成更大维度的观测数据集，分析了气象数据资源释放所形成的大数据集，并通过制定具体的实践政策，探索利用社会化观测数据的模式方法，提出对气象观测社会化多模式驱动进行探索和研究的建议。

关键词：气象观测;数据挖掘;创新平台;社会化

中图分类号：P415.12 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）10-0150-03

Absrtact： This paper proposed a larger dimension of observation dataset by proposing to conduct meteorological business big data mining， formulating social data access standards， and establishing industry data sharing mechanisms and other social activities for meteorological observations， analyzed the large data sets formed by the release of meteorological data resources， and through the formulation of specific practical policies， explored the use of socialized observation data model methods， and proposed to explore and study the multi-mode driving of meteorological observation socialization.

Keywords： meteorological observation; data mining; innovation platform; socialization

随着社会民众生活水平不断提高，大众对气象信息服务提出了均等、普惠、个性的新需求。从满足社会需求上看，气象部门虽然已经建成电视、电台、报纸、手机、网站、气象声讯和电子显示屏等气象信息服务系统，但是这些服务手段呈碎片化状态，与实现无所不在的互联和随时随地随身的智能融合服务还相差甚远。国内各行各业在依靠移动互联网、物联网、大数据、云计算方式进行积极创新，突破自我，重塑产业生态链，拉开新产业革命的序幕。智能家居已经实现了家庭部分气象要素采集，并结合具体指标进行自动服务功能。大数据进程给人们带来了启示，要推动以大数据为基础的高附加值的创造性服务，发展基于行业数据平台的专业服务，发展基于统计数据挖掘的分析服务，通过挖掘实时天气信息，提高安全防范能力和应急处理能力[1]。

1 研究背景

随着物联网技术的发展和应用，气象观测将进入“气象要素全面感知”时代。气象要素感知将由气象部门的“一统天下”，向以气象部门观测为主、行业观测和社会观测为辅转变。随着信息技术的发展，移动互联、智能终端普及应用，社会公众逐渐产生了“随时随地”获取气象实况信息的强烈需求。可穿戴设备、“家庭气象观测”等新事物的出现已屡见不鲜，这些数据依托互联网、移动互联网传输、应用，气象部门面对诸如此类的新生事物该如何自处，还需要尽快研究。

2011年10月，美国国家气象局（NWS）宣布，在全国2 000量客运大巴上安装传感器。随着巴士移动，可以收集沿途所有地点的温度、湿度等数据，并实时传回国家气象局的数据中心。这些高密度（时、空）的数据意味着气象业务不仅仅是“预”报，将逐渐走向“实”报、“精”报。

墨迹风云作为墨迹天气APP的开发商，在2014年5月11日正式发布首款智能硬件产品“空气果”。这是一款智能空气检测设备，支持温度、湿度、二氧化碳、PM2.5等数据检测和提醒。

目前，英国气象局（Met Office）已经利用物联网技术建立天气观测网站（Weather Observation Website，WOW），开放基于物联协议的API接口，面向全球收集各類气象观测资料，包括常规要素、天气现象、水位、照片等各类元素。法国气象局使用现代物联网技术，在家用小汽车上安装传感器来探测道路气象信息，然后把这些车辆采集的气象数据汇集起来实时发送到气象局。美国气象局开展气象志愿者计划，每位志愿者自费购买雨量筒，在美国飓风频发的东南部地区和群岛海域加密收集降水量。英国气象局宣布其内部已达成共识，不再建设造价高昂的气象探测设备，而要把经费用于通过智能设备和物联网技术，以收集更多的气象数据。

2019年，我国中央一号文件、国务院文件、中国气象局文件等对气象信息化提出了总体指导和要求，明确指出大力发展智慧气象。发展智慧气象的重要抓手是气象信息化，建立一体化气象感知管理系统。

2 气象观测社会化模式探索

2.1 拓展社会志愿气象观测

我国气象局应加强与南京信息工程大学等高校、科研院所以及部分中小学的合作，建设兼具科普和数据采集功能的社会气象观测站。研发手机应用APP，利用短时降水预报产品，引导用户主动拍照上传实景图像及实况信息。探索“众包”式灾害事件信息采集渠道，推出“发现身边的风险”天气图片采集活动。建立气象志愿者观测队伍，建立人工气象数据北斗应急传输系统，志愿者人工观测降雨量并手动将数据通过北斗系统传输到气象部门。与高速交警总队建立人工移动智能观测新模式，以河南省为例，全省近2 000名高速交警成为“移动气象观测员”[2]。

2.2 拓展生态环境气象观测

我国气象局应紧紧围绕气候安全、环境、农林、水、生态监测评估、人为因素对天气的影响、乡村振兴和军民融合等领域，与环保、高校、科研院所等在全国各省所划分的生态区联合开展生态环境气象观测站网建设。其中，较多省份已经打通各省环保厅实时向省气象局共享全省环境监测站点数据通道，快速提升了边界层垂直探测能力，能够有效支撑生态修复、满足环境改善服务需求。

2.3 部门间数据共享模式，拓展专业专项气象观测

水利、民航、林业、渔业、环保、交通、农业和黄委会等部门基于自身行业特性和业务需求，也建立了大量的气象观测站。随着国家推动，部门信息共享的力度越来越大、速度越来越快，这些部门外的气象观测资料在气象部门也得到应用。以河北省为例，该省气象局与具有代表性的新型农业经营主体共建农业小气候观测站，支撑全省11个农业气象分中心建设;与省水利厅实时共享5 240个雨量站降水数据，有效支撑气象预报预警和政府决策;由省交通厅投资建设了147个高速公路交通气象观测站，神华公司投资在朔黄铁路沿线建设完成40个交通气象观测站，冀云公司依托中国铁塔公司基站，在全省4A级以上景区内建设了100套旅游气象观测站。

2.4 社会大数据挖掘模式

我国气象局利用系统内建立的部门微信、微博平台进行多媒体数据挖掘，获得相关天气数据，如通过图片信息分析得到实时天气现象，依托建设项目推出自主研发的产品，并进行系统内试用，这是社会化气象数据采集的重要尝试，能够实现气象数据资源合理适度向系统内部开放，带动系统开展气象大数据增值性、公益性开发和创新应用，让每位气象职工都能享受到精细化、专业化、个性化的普惠气象服务，真正感受到“以人为本、无微不至、无所不在”的气象服务理念，并在生产生活中获得巨大的经济、社会价值和最佳体验。通过研究和实践，总结出完善的利用社会化观测数据的模式方法，为向社会全面推广提供有利的数据支撑。

3 气象观测社会化多模式驱动研究路线

3.1 建立气象观测社会化大数据收集机制，形成气象大数据体系

信息化的本质是创新与变革，创新带来生产力提升，变革则使新的业务模式被重建。在大数据时代，气象数据来源更加丰富，不再局限于气象部门内部，更多的信息可能来自外部世界;气象数据类型更加复杂，除了直接的数字观测量值、预报预测结论外，还有更多的图像、声音、视频等非结构化信息;气象数据的应用需求更加广泛，与其他数据相结合应用更加紧密，气象数据收集、存储、分析、应用业务模式发生深刻变革[3]。

信息化使传统的部门分割和业务垄断被打破，“跨界融合”成为网络流行语：苹果公司跨界进入手机行业，颠覆了诺基亚;微信跨界进入通信领域，颠覆了运营商语音和短信业务;互联网金融颠覆了传统银行等，行業横向整合和纵向重塑如火如荼。延续了数十年的人工气象观测正逐渐被自动观测取代，气象观测的门槛大大降低，社会参与已是不争的事实。农、林、水、渔、民航等行业基于自身的业务需求，大面积布设了包括气象要素的自动观测站;社会公众“随时随地”获取气象实况信息变成可能，物联网、移动网络等信息技术的发展，也使基于“观测即应用”理念的可穿戴设备、个人（家庭）气象观测等新事物的出现屡见不鲜。随着气象数据的进一步开放，社会组织甚至个人也可以制作天气预报，气象部门专职预报员的地位受到挑战。社会力量已渗透到气象业务的多个领域，目前，自成体系的气象业务格局有可能会被打破，需要有关部门从组织结构、业务体系、运行机制、法规标准等方面思考应对。

建立社会数据、行业数据的共享机制，建立气象观测社会化数据、灾害监测数据的收集机制，具备气象服务市场主体和用户相关数据收集功能，为连接气象服务市场和用户行为特征提供入口，形成更大维度的观测数据，丰富气象大数据的内容。使气象观测由室外深入室内，在不同建筑结构、不同高度的室内，甚至是不同种类建筑墙面之外;还可以有草坪、树林等更多场景;使气象观测深入社区，构建更密集的观测网，形成气象大数据体系。

3.2 制定气象观测社会化数据接入标准，提升数据应用支撑能力

气象观测工作的重点是坚持气象要素感知以气象部门观测为主，行业观测和社会观测为辅的原则。在完善综合观测网的同时，加快制定各类观测数据标准;观测设备电气、协议、接口、尺寸、材质等标准;强化气象观测的社会管理;优化部门观测数据的传输流程;保障数据中心中观测资料入口、出口的唯一性，确保观测数据的权威性;完善观测数据质量评估体系。

由于社会化观测采集的数据会受多种因素的影响，不符合现有气象观测标准，因此，我国气象局应通过设计数据接入规则、气象服务市场准入规则，使数据可以通过与标准观测站对比、订正而变为合乎要求的数据，并用于临近预报。

3.3 做好云计算和数据中心等基础设施规划，为数据挖掘奠定基础

气象局应做好云计算和数据中心等基础设施规划。数据是平台的核心资产，是保证用户黏性的一个重要内容，同时还是开展数据挖掘的基础。

3.4 做好数据模型搭建与智能分析，丰富气象服务种类与层次

气象局应建立数据模型，对数据进行智能分析，了解分析小气候，结合实践数据分析建筑、草地、树林等对小气候的影响，结合格点预报、邻近观测点等信息，通过大数据挖掘，生成各类服务产品、预警信息，实现报警功能。创新更多业务应用、预报产品和服务模式，进一步丰富气象服务种类和层次，将被转移或隐藏起来的气象数据资源价值释放出来[4]。

3.5 建设气象创新平台，推动气象科技创新的积极性和主动性

气象局应建设气象创新平台，连接气象科技创新主体和应用主体，认真贯彻落实国家有关科技成果转化政策文件，设计好成果交易规则、成果评价规则等，推动气象科技创新的积极性和主动性;并开发适应于气象特色、行业数据互融的观测智能感知终端。

4 结语

本文提出对气象业务大数据挖掘、开展社会化气象观测理论分析及具体实践的探索活动，形成气象智能观测社会化多模式驱动的多维可视化发展模型，规范、统一多领域气象观测数据格式，构建多模式观测规范，统一数据接入标准，建立行业数据共享机制，分析气象数据资源释放所形成的大数据集等，在智能观测、临近预报、聪慧服务、精准决策、专业减灾和人才创新等气象业务方面起到积极的驱动作用。深入推进气象观测社会化，使气象观测深入社区，构建更密集的观测网，释放被转移或隐藏起来的气象数据资源价值，创新更多业务应用、预报产品和服务模式，进一步丰富气象服务种类和层次，使服务产品变得逐渐聪慧，政府决策更加精准，防灾减灾服务手段得到延伸。气象观测社会化能够强化生态文明气象保障服务能力，探索林、田、湖、草等多领域的生态感知体系。

参考文献：

[1]郭树军，张洪广，周勇.关于智慧气象未来愿景的探究与思考[J].气象软科学，2017（2）：79-80.

[2]于新文.智慧气象：全面推进气象现代化的新境界[N].中国气象报，2015-10-26（3）.

[3]周勇，胡爱军，杨诗芳，等.智慧气象的内涵与特征研究[J].中国信息化，2016（3）：83-88.

[4]中国气象局.社会气象观测发展指导意见[S].2018.