大数据和云计算使得气象数据可与更多的行业数据、营销数据很好地融合，打破了行业壁垒。

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■本报记者 贺春禄

精细化气象服务是什么？

对于绝大多数人而言，气象服务就是每天晚上七点半的《天气预报》。每天准时收看天气预报已成为很多中国人的习惯。

近年来随着移动互联网的兴起，诸如墨迹天气等免费天气信息查询软件开始迅速走红。除了传统的温度外，用户还可以知晓穿衣指数、感冒指数、紫外线强度以及污染指数等——这就是精细化气象服务的体现之一。

实际上，精细化气象服务远不止这么简单，国际精细化气象服务已发展得非常成熟，开始为能源、农业、旅游、物流、交通运输等各行各业提供详细的气象数据服务。

相较之下，中国的精细化气象市场仍未真正起步，海量的气象数据尚在“沉睡”。不过，随着大数据的兴起，中国精细化气象服务有望形成燎原之势，真正实现气象数据应有的价值。

“两张皮”现象普遍

得益于近年来对气象观测能力、运算处理能力和模式算法研发的投入，我国精细化气象预报和服务能力如今已经有了较大提升，但远远不能满足日益旺盛的社会需求。

中国气象局公共气象服务中心副主任李海胜接受《中国科学报》记者采访时表示，目前，以气象部门为主体的气象信息服务体制已经难以满足社会需求，充分利用社会资源及广泛调动社会力量成为新时期气象信息服务转型的必然趋势。

在这种趋势之下，作为国内第一家民营商业化气象服务公司，富景天策（北京）气象科技有限公司（以下简称富景天策）在推动精细化气象市场化中迈出了重要的第一步。

富景天策总经理张勇告诉《中国科学报》记者：“很多行业都需要精细化的气象信息产品，尽管我们当前的精细化程度有了大幅度的提高，但‘用一个药方治所有病’的现象依然十分严重，与服务对象数据的融合依然是提高精准度的严重障碍。”

以前的气象信息服务大多只是将气象的监测和预报数据提供给用户，由用户自己去综合使用和研判。这不仅要求科技人员精确了解用户的需求，而且也要求用户须具备科学使用与分析大量信息的能力。

以农业领域为例，种类多、品种差异大，目前的气象服务对农业具体对象的需求了解有限，“提供的都是一些面上的东西。”张勇说。

“这样导致‘两张皮’现象比较普遍，使得宝贵的气象信息不但没能发挥应有的价值，而且造成服务成本高且效率低下，未能建立起良好的生态环境，全国气象服务市场因此难以快速发展。”李海胜说。

与此同时，气象预报还往往只提供宏观层面的数据，涉及微观如某乡、某村的数据非常少。

唤醒“沉睡”的数据

就在各行业对精细化气象服务提出更高要求之际，令人欣喜的是，横空出世的大数据与云计算为中国气象服务提供了跨越式发展的新机遇。

李海胜指出，大数据和云计算使得气象数据可与更多的行业数据、营销数据很好地融合，打破了行业壁垒，体现出单一数据无法表达的价值和效益。

北京维艾思气象信息科技有限公司（以下简称维艾思）的某匿名专家也对《中国科学报》记者表示，精细化预报会更多地与行业数据相结合，“这将最大程度地发挥精细化气象服务的价值，乃至直接影响企业的运营成本，或者为企业带来基于天气的新商机及新的利益增长点”。

同时，在大数据和云平台概念及其应用的发展之下，未来我国精细化气象预报的准确性还将不断提升。

作为与社会和公众生活密切相关的基础数据，精细化气象服务的应用前景也十分广阔。

记者了解到，目前精细化气象服务已经具备面向航空飞行、铁路公路运输、能源电力、旅游、农业、物流、保险、卫生健康等行业提供针对性、精细化的气象服务的能力。

“未来我国气象服务将呈现分众化精准服务的趋势，需要有更多关注行业、关注细节的服务企业来发挥更好的作用，也需要进行资源整合和产业创新。”李海胜说。

抢占市场

显然，中国气象服务行业已经对大数据时代的来临给予了充分的重视，并纷纷抢滩占据制高点。

今年5月，中国气象局公共气象服务中心与阿里云达成战略合作。双方将共同搭建“中国气象专业服务云”，向有气象数据需求的企业提供专业化的云计算服务；还将融合中国气象数据和阿里集团的商业数据，形成数据产品对外开放。

李海胜指出，通过上述气象数据和阿里的电商数据的融合分析，可以找到企业经营的天气风险和市场商机。

记者还从维艾思了解到，目前该公司已经着手开展数据融合和精细化气象服务应用方面的工作，建立了专业气象服务云平台。

比如维艾思与拥有路况信息的企业合作，为物流公司提供气象预报、道路气象预警及延误指数服务等信息，优化物流配置；向互联网电商用户提供中、长期的预报预测，帮助季节性产品的生产商及零售商制定短期或者长期的营销计划等等。

富景天策公司在大数据与云平台的基础上，研发的智慧园丁和天策商机产品目前已经获得较好的市场反馈。

障碍仍不少

毋庸置疑，我国精细化气象服务行业的总体发展前景广阔。

不过，发展之路上的障碍仍然不容小觑。张勇指出，让气象数据和各行业数据实现共享和融合难度不小。

上述维艾思匿名专家指出，精细化服务的价值体现在与行业数据结合之上，而融合技术需要对气象数据及应用行业都较为了解的专业数据分析人员才能完成。

据了解，国外为实现气象数据的融合与共享，往往会建立国家级机构的数据共享平台，而我国则缺乏相应的平台机构。

“而且，我国用户付费使用气象信息的意识还比较薄弱，这也需要长时间的培养。气象服务的商业生态还需要各界共同来构建，数据融合中的一些科学问题也有待于通过数据资源共享来得到有效解决。”张勇说。

同时，中国精细化气象服务的准确性仍然有待提高。

虽然目前精细化预报的模式已经较为成熟，但是基于实况数据进行模式的调优工作仍需要时间的积累，精细化预报结果才会越来越准确。

“我国气象服务社会化进程需要从政策制定、人才队伍培养、服务质量监督、天气风险管理研究等方面着手，从业人员的技能培训和企业安全风险意识的提高都是需要长期重视的问题。”李海胜总结道。

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