淺議基于大數據的互聯網+氣象服務體系建設

王麗娜 王勇 朱進軍

摘要：隨著互聯網+在各領域的蓬勃發展，以及大數據和云計算等技術手段的不斷完善，通過實施互聯網+氣象服務推動氣象服務業務向不同的客戶群體進行深度融合，挖掘智慧氣象服務的巨大市場潛力，對氣象服務進行結構性調整，這已經成為現代氣象部門信息化建設與公共服務事業所面臨的機遇與挑戰。在互聯網+、大數據時代發展下，也出現了信息技術領域的一些矛盾：諸如系統間的信息難以共享，多源異構的海量數據在時空演變上難以保證數據的準確性與安全性等，對數據后期的挖掘與維護帶來不小的困難，進而影響到數據使用的充分性。在現代氣象服務領域，公眾及相關行業對氣象信息即氣象服務產品的需求呈現多樣化、高精度、實時化等特征。這種客觀需求正倒逼著氣象服務部門要重視不同用戶的需求，結合現代移動網絡，采用人工智能技術，建立起行之有效的數據大平臺的生態系統，進而開發出實用新型服務產品，努力為各行各業提供多元化、針對性強的專業服務產品。

關鍵詞：大數據;互聯網+;氣象服務;數據管理體系結構

中圖分類號：TP399? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）26-0275-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 現代氣象服務的內涵和發展方向

1.1 堅持服務公益性的發展方向

在《中華人民共和國氣象法》中明確規定氣象事業是經濟建設、國防建設、社會發展和人民生活的基礎性公益性事業。這就要求要把服務作為氣象事業的工作出發點與落腳點，把服務需求研究作為工作重點，加強氣象科研與業務的支撐作用，提倡無縫隙的預報服務做法，不斷擴大氣象公共服務的受眾面，使氣象服務方式呈現出普遍的公益性與特殊的行業性共存的服務特征。

1.2 堅持以人為本的服務理念

現代氣象信息服務是在信息化、智能化的歷史發展階段中不斷成長的，這就使得氣象信息呈現多元化、多渠道、多選擇性的特征。氣象服務的精細化和專業化的要求使得氣象服務從業人員要具備互聯網思維，能夠利用現代信息管理思維與手段實現“以人為本、無微不至、無所不在”的氣象服務理念，增強氣象公益服務的主動性，顯著提高氣象服務的質量與層次，使氣象公共服務成為人類生產生活的“貼心護衛”。

1.3 堅持以科技為引領的發展思路

隨著現代科技手段的不斷提高，與氣象數據相關的信息渠道已突破傳統的氣象觀測領域。移動互聯網、物聯網等已經成為獲取氣象要素信息的重要補充手段。公眾及相關行業的氣象信息需求也要求加快氣象服務產品的科技含量和信息傳播速度。氣象服務工作不僅僅是氣象學家的專業知識技能所能獨立支撐的，同時需要綜合多個學科領域尤其是充分發揮網絡技術優勢和大數據處理能力，加強需求分析、氣象條件影響分析與評估以及氣象服務效益評估技術和方法的研究，建立起集約、開放、實時的公眾氣象服務產品平臺，同時建立起氣象服務質量評價和反饋體系，建立真正的用戶信息溝通渠道，打造集準確性、實用性、個性化、精細化為一體的氣象產品服務業務體系。

2 智慧氣象服務體系建設

現代氣象服務業務系統主要包括氣象服務產品研發系統、氣象服務產品加工系統、氣象服務信息發布系統和氣象服務社會調查系統。該業務系統是依托氣象基本業務信息，結合各種渠道獲取的關聯信息，采取現代數據挖掘、人工智能、互聯網等技術手段開發出不同用戶所需的氣象信息產品，實現產品數字化高效傳播，增強氣象服務質量的滿意度，從而提高氣象服務的社會經濟效益。在實現氣象現代化、打造智慧氣象過程中，數據信息化建設是通往成功目標的具體實施路徑。在大數據、互聯網+時代，數據的整合能力、處理能力和發掘能力可以在理論上保障服務產品與用戶的深度契合。通過縱向延伸、橫向拓展，端與端的集成，云與云間的互通，云與端的互動，實現業務部門與用戶在服務端甚至是在研發制作階段的信息交互，最大限度優化整合資源配置，強化內部與外部的協同發展從而使產品更加貼近用戶的個性化需求，實現大平臺、碎片化的實時服務功能。氣象信息化建設過程中，涉及數據的來源、要素內容、時空密度、要素精準度、傳感載體、傳播載體等各種數據管理體系元素。在面臨多樣化、高標準的服務需求的同時，存在著大數據時代背景下數據的大容量、混沌性以及數據間因果關系不確定性等客觀實際問題。只有以數據為核心，樹立數據思維，堅持以數據為中心的原則，才能解決諸如信息共享、系統擴展、數據管理、數據分析和挖掘、信息安全等問題，實現現代氣象服務平臺“與時俱進”的優化過程。

引入“面向數據和以數據為核心”的思想，構建一種適應于大數據、互聯網+和智能化的數據管理體系結構即data-oriented software architecture， DOA用于氣象服務共享平臺建設。由云計算支持的DOA和端/云模式，強化數據管理和應用管理的作用，解決異構系統間數據的共享和系統的功能拓展，建立數據大平臺集成和用戶碎片化應用。在DOA軟件體系結構中，“端”表示面向不同群體的客戶端，不同類型的授權用戶可以通過碎片化的使用環境，隨時隨地獲取、處理所需的氣象信息，同時又能反哺系統功能地進一步延伸，促進系統智能化地進一步發展，這也體現了系統較強的交互功能和拓展功能，有助于系統平臺根據用戶評價建議與意見改進其功能效果。“云”端，包括物理世界數據采集云，網絡世界數據采集云和數據存儲云。在互聯網+氣象服務平臺中，物理世界數據采集云對應了將氣象行業大數據，而網絡世界數據采集云則對應于互聯網大數據。氣象行業大數據是指由氣象部門通過科學規范的觀測體系獲取的氣象要素觀測數據，具有絕對的權威性。同時還包含其他部門通過數據共享交換等方式匯聚到氣象部門并經過質量檢測的氣象要素探測資料。互聯網大數據，顧名思義是指由互聯網+所帶來的與氣象相關的所有數據的集合體，這也是移動互聯網、物聯網等技術的發展而催生的新的數據來源渠道。包括通過熱詞搜索得到的氣象統計信息，也就是公眾高敏感氣象焦點領域諸如氣候變化、災害預警等，還有通過裝載于不同移動終端上的傳感器直接或間接獲取的氣象數據，以及其他可以與該系統平臺融合的信息，構成了一個百花齊放的氣象信息生態系統。存儲云端則是由氣象業務部門和業務系統產生的各類氣象服務產品數據、派生數據以及中間產品數據，另外還有可以公開的職能部門產生的管理數據和日志數據等。

DOA系統中數據的載體是云服務的存儲服務，其通過分布式和虛擬化技術將數據進行融合處理，為“端”用戶提供個性化、碎片化的數據服務。在這一過程中，數據挖掘技術可以從多種角度、多種粒度、多個維度上分析數據特征屬性，挖掘和發現數據隱藏的關系和趨勢，提供給用戶和不同的共享平臺，實現大數據的跨平臺聯動，在更為廣闊的環境中發揮數據效用。數據挖掘包括五個階段：數據采集、數據處理、數據分析、建立模型、評估模型。而在數據挖掘服務層面，又包含了預處理組件庫、挖掘分析組織庫、可視化組件庫以及服務定義和操作系統接口。在數據挖掘分析庫中，可由分類、聚類、關聯規則、時間序列等不同類別的數據挖掘算法組成，這也是最為關鍵的核心技術環節，需要更多的專家學者結合氣象服務特點開展數據挖掘研究。在保持算法的標準性的同時，還要做到具備一定的可擴展性，從理論角度保障智慧服務系統的最優服務狀態，使看似“單純”的數據其豐富的未知價值在不同的領域產生“意外驚喜”式的珠聯璧合。

3 總結

隨著科技的進步和服務需求的發展，氣象服務體系建設也要適應新的形勢變化，不斷加以完善優化。在保證氣象資料質量的基礎上，利用現代軟件管理體系架構以及現代數據挖掘方法，加強氣象信息間的深度融合，充分發揮出氣象服務的社會效益、經濟效益和生態效益。氣象業務部門要通過管理創新引導業務創新，將氣象部門工作的出發點和落腳點始終落在造福于民的公益服務這一永恒主題上，為我國生態文明建設、經濟社會的發展提供可持續性的科技保障支撐作用。

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