浅议基于大数据的互联网+气象服务体系建设

王丽娜 王勇 朱进军

摘要：随着互联网+在各领域的蓬勃发展，以及大数据和云计算等技术手段的不断完善，通过实施互联网+气象服务推动气象服务业务向不同的客户群体进行深度融合，挖掘智慧气象服务的巨大市场潜力，对气象服务进行结构性调整，这已经成为现代气象部门信息化建设与公共服务事业所面临的机遇与挑战。在互联网+、大数据时代发展下，也出现了信息技术领域的一些矛盾：诸如系统间的信息难以共享，多源异构的海量数据在时空演变上难以保证数据的准确性与安全性等，对数据后期的挖掘与维护带来不小的困难，进而影响到数据使用的充分性。在现代气象服务领域，公众及相关行业对气象信息即气象服务产品的需求呈现多样化、高精度、实时化等特征。这种客观需求正倒逼着气象服务部门要重视不同用户的需求，结合现代移动网络，采用人工智能技术，建立起行之有效的数据大平台的生态系统，进而开发出实用新型服务产品，努力为各行各业提供多元化、针对性强的专业服务产品。

关键词：大数据;互联网+;气象服务;数据管理体系结构

中图分类号：TP399        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）26-0275-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 现代气象服务的内涵和发展方向

1.1 坚持服务公益性的发展方向

在《中华人民共和国气象法》中明确规定气象事业是经济建设、国防建设、社会发展和人民生活的基础性公益性事业。这就要求要把服务作为气象事业的工作出发点与落脚点，把服务需求研究作为工作重点，加强气象科研与业务的支撑作用，提倡无缝隙的预报服务做法，不断扩大气象公共服务的受众面，使气象服务方式呈现出普遍的公益性与特殊的行业性共存的服务特征。

1.2 坚持以人為本的服务理念

现代气象信息服务是在信息化、智能化的历史发展阶段中不断成长的，这就使得气象信息呈现多元化、多渠道、多选择性的特征。气象服务的精细化和专业化的要求使得气象服务从业人员要具备互联网思维，能够利用现代信息管理思维与手段实现“以人为本、无微不至、无所不在”的气象服务理念，增强气象公益服务的主动性，显著提高气象服务的质量与层次，使气象公共服务成为人类生产生活的“贴心护卫”。

1.3 坚持以科技为引领的发展思路

随着现代科技手段的不断提高，与气象数据相关的信息渠道已突破传统的气象观测领域。移动互联网、物联网等已经成为获取气象要素信息的重要补充手段。公众及相关行业的气象信息需求也要求加快气象服务产品的科技含量和信息传播速度。气象服务工作不仅仅是气象学家的专业知识技能所能独立支撑的，同时需要综合多个学科领域尤其是充分发挥网络技术优势和大数据处理能力，加强需求分析、气象条件影响分析与评估以及气象服务效益评估技术和方法的研究，建立起集约、开放、实时的公众气象服务产品平台，同时建立起气象服务质量评价和反馈体系，建立真正的用户信息沟通渠道，打造集准确性、实用性、个性化、精细化为一体的气象产品服务业务体系。

2 智慧气象服务体系建设

现代气象服务业务系统主要包括气象服务产品研发系统、气象服务产品加工系统、气象服务信息发布系统和气象服务社会调查系统。该业务系统是依托气象基本业务信息，结合各种渠道获取的关联信息，采取现代数据挖掘、人工智能、互联网等技术手段开发出不同用户所需的气象信息产品，实现产品数字化高效传播，增强气象服务质量的满意度，从而提高气象服务的社会经济效益。在实现气象现代化、打造智慧气象过程中，数据信息化建设是通往成功目标的具体实施路径。在大数据、互联网+时代，数据的整合能力、处理能力和发掘能力可以在理论上保障服务产品与用户的深度契合。通过纵向延伸、横向拓展，端与端的集成，云与云间的互通，云与端的互动，实现业务部门与用户在服务端甚至是在研发制作阶段的信息交互，最大限度优化整合资源配置，强化内部与外部的协同发展从而使产品更加贴近用户的个性化需求，实现大平台、碎片化的实时服务功能。气象信息化建设过程中，涉及数据的来源、要素内容、时空密度、要素精准度、传感载体、传播载体等各种数据管理体系元素。在面临多样化、高标准的服务需求的同时，存在着大数据时代背景下数据的大容量、混沌性以及数据间因果关系不确定性等客观实际问题。只有以数据为核心，树立数据思维，坚持以数据为中心的原则，才能解决诸如信息共享、系统扩展、数据管理、数据分析和挖掘、信息安全等问题，实现现代气象服务平台“与时俱进”的优化过程。

引入“面向数据和以数据为核心”的思想，构建一种适应于大数据、互联网+和智能化的数据管理体系结构即data-oriented software architecture， DOA用于气象服务共享平台建设。由云计算支持的DOA和端/云模式，强化数据管理和应用管理的作用，解决异构系统间数据的共享和系统的功能拓展，建立数据大平台集成和用户碎片化应用。在DOA软件体系结构中，“端”表示面向不同群体的客户端，不同类型的授权用户可以通过碎片化的使用环境，随时随地获取、处理所需的气象信息，同时又能反哺系统功能地进一步延伸，促进系统智能化地进一步发展，这也体现了系统较强的交互功能和拓展功能，有助于系统平台根据用户评价建议与意见改进其功能效果。“云”端，包括物理世界数据采集云，网络世界数据采集云和数据存储云。在互联网+气象服务平台中，物理世界数据采集云对应了将气象行业大数据，而网络世界数据采集云则对应于互联网大数据。气象行业大数据是指由气象部门通过科学规范的观测体系获取的气象要素观测数据，具有绝对的权威性。同时还包含其他部门通过数据共享交换等方式汇聚到气象部门并经过质量检测的气象要素探测资料。互联网大数据，顾名思义是指由互联网+所带来的与气象相关的所有数据的集合体，这也是移动互联网、物联网等技术的发展而催生的新的数据来源渠道。包括通过热词搜索得到的气象统计信息，也就是公众高敏感气象焦点领域诸如气候变化、灾害预警等，还有通过装载于不同移动终端上的传感器直接或间接获取的气象数据，以及其他可以与该系统平台融合的信息，构成了一个百花齐放的气象信息生态系统。存储云端则是由气象业务部门和业务系统产生的各类气象服务产品数据、派生数据以及中间产品数据，另外还有可以公开的职能部门产生的管理数据和日志数据等。

DOA系统中数据的载体是云服务的存储服务，其通过分布式和虚拟化技术将数据进行融合处理，为“端”用户提供个性化、碎片化的数据服务。在这一过程中，数据挖掘技术可以从多种角度、多种粒度、多个维度上分析数据特征属性，挖掘和发现数据隐藏的关系和趋势，提供给用户和不同的共享平台，实现大数据的跨平台联动，在更为广阔的环境中发挥数据效用。数据挖掘包括五个阶段：数据采集、数据处理、数据分析、建立模型、评估模型。而在数据挖掘服务层面，又包含了预处理组件库、挖掘分析组织库、可视化组件库以及服务定义和操作系统接口。在数据挖掘分析库中，可由分类、聚类、关联规则、时间序列等不同类别的数据挖掘算法组成，这也是最为关键的核心技术环节，需要更多的专家学者结合气象服务特点开展数据挖掘研究。在保持算法的标准性的同时，还要做到具备一定的可扩展性，从理论角度保障智慧服务系统的最优服务状态，使看似“单纯”的数据其丰富的未知价值在不同的领域产生“意外惊喜”式的珠联璧合。

3 总结

随着科技的进步和服务需求的发展，气象服务体系建设也要适应新的形势变化，不断加以完善优化。在保证气象资料质量的基础上，利用现代软件管理体系架构以及现代数据挖掘方法，加强气象信息间的深度融合，充分发挥出气象服务的社会效益、经济效益和生态效益。气象业务部门要通过管理创新引导业务创新，将气象部门工作的出发点和落脚点始终落在造福于民的公益服务这一永恒主题上，为我国生态文明建设、经济社会的发展提供可持续性的科技保障支撑作用。

参考文献：

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