GIS與精細化氣象服務

哈斯塔木嘎

【摘 要】GIS技術在氣象行業應用廣泛，具有強大的空間數據處理、分析、交換和展示能力。隨著精細化氣象服務目標的實現，基于GIS的應用場景會越來越普遍。該文介紹了GIS技術與氣象服務應用及GIS關鍵技術在空間氣象數據、空間插值、空間分析、空間建模等方面不足，得出GIS技術在精細化氣象服務應用中面臨的強大的機遇與挑戰，為GIS技術在氣象服務應用提供了科學參考。

【關鍵詞】氣象服務；精細化；GIS；氣象

0 引言

20世紀60年代末，加拿大測量學家羅杰·湯姆林森首先提出地理信息系統（Geographic Information System，GIS）概念。半個世紀以來，GIS技術與遙感技術（RS），全球定位系統（GPS）共同發展形成了“3S”技術，并在國土、水文、林業、農業、旅游、交通、房地產等行業得到廣泛應用。近幾年，氣象工作者開始認識到GIS技術的使用價值，氣象行業中引入GIS技術取得了豐碩成果。

經過氣象工作者不斷探索和實踐，基于GIS“農業氣候區劃”和“氣象災害風險區劃”等成果在科學決策及防災、減災中起到了支撐作用。還針對氣象行業GIS應用和發展需要，研發了氣象地理信息系統（Meteo GIS），實現了GIS技術與氣象行業應用融合。在應用氣象方面，建立了大量GIS應用系統，特別是運用3S技術的衛星監測分析與遙感應用系統（SMART）。該系統借助地理信息處理技術提供了監測、分析和統計工具。

目前，GIS技術在氣象服務中已取得實踐性成果，較好的實現了氣象數據管理、發布、共享、展示、分析等問題。但氣象數據在通用GIS系統中應用仍然存在較多問題。比如精細化氣象格點數據GIS應用對業務系統設計提出了更加苛刻要求；氣象要素本地化精確插值問題也沒有得到很好的解決。本文參閱前人研究基礎上，綜述精細化氣象服務與GIS技術融合中必須解決的一些關鍵問題并作出討論。

1 精細化氣象服務

精細化氣象服務是多行業、多領域、多學科的融合效能最大化結果，較高時空分辨率，以“智慧”的方式產生和傳播。所以精細化氣象服務就是基于高分辨率數值預報解釋應用的多行業衍生產品，且制作、分發過程要高度智能化。

2 基于GIS精細化氣象服務

隨著行業供給側改革深入開展，氣象服務精細化水平不斷提升，基于GIS的精細化氣象服務場景將會越來越普及，下面分別介紹。

2.1 智能終端氣象服務產品

進入移動互聯時代，掌上終端氣象服務迅速發展，為用戶提供智能化、定制化的氣象服務。利用移動定位技術，隨時隨地獲取當前位置的氣象信息服務。陳治杰等[1]研發國內首個具備屬地化展示和集約管理的掌上氣象服務系統，實現了氣象服務產品的精細化、專業性和信息化方向。

2.2 評估類氣象服務產品

為決策氣象服務提供科學精細化的評估類產品。王衛民[2]等基于GIS進行時空數據挖掘和數據融合，提高了氣象數據的使用率和氣象服務的準確率。梁鳳娟等[3]在GIS理論的基礎上，針對農業氣象災害時空分布規律，建立重大農業災害的災前預警、災中跟蹤、災后評估及其減災控制。

2.3 行業氣象服務產品

利用GIS結合監測、預報、預警等信息建立行業氣象應用。諸如電力系統安全保障、公路交通運行保障、氣象條件風險預警。吳彬[4]等研發了特色農業氣象災害監測預警平臺，有效地提升了特色農業氣象災害監測預警業務能力。林志強等[5]基于GIS計算網格森林火險天氣等級，為林區森林防火工作提供有效參考。沈萍月[6]基于GIS的空間分析對交通氣象服務技術的應用進行探討，在交通氣象導航的應用也進行了嘗試，改善了交通氣象服務效果。

3 GIS應用關鍵技術

氣象服務與GIS技術融合，需要解決以下幾個關鍵技術問題，闡述如下。

3.1 空間氣象數據

氣象數據大體分為結構化或非結構化數據源。結構化數據主要包括數據庫和各類氣象數據接口。非結構化諸如格點預報產品和各類融合、同化產品。但這些格式均不是通用GIS數據格式，GIS系統不能直接處理。因此，首先要解決的就是氣象數據的格式轉換問題。氣象數據必須重新組織形成空間氣象數據，就是說把氣象服務數據和GIS數據相疊加，形成以GIS格式存儲的氣象信息，就可以在GIS應用中快速交換和處理。

3.2 空間氣象數據插值

空間插值是氣象信息處理最為廣泛的分析算法之一。氣象領域應用最多的插值方法為ANUSPLIN[7]和Cressman[8]插值算法。Cressman插值采用逐步訂正方法進行最優化插值。ANUSPLIN使用函數逼近曲面的一種方法。而這些方法在本地應用中哪個能表現出最佳性能就有待進一步研究。

3.3 空間分析技術

GIS具有強大的空間分析能力，它能表達出地理要素的空間位置與空間關系。把氣象數據進行格式轉換后形成空間數據，可以在GIS系統中進行數據檢索、分析。提供基于位置點的氣象信息服務，通過GPS定位的位置信息傳送到服務器，根據空間搜索得到周邊格點數據，經過本地空間插值算法，推算出此位置的氣象要素值。還可以提供面統計分析，用于災害預警、災害分析及評估。

3.4 空間建模技術

GIS技術提供了較強的空間建模能力，如柵格運算、影響范圍分析、緩沖區分析等災害損失評估模型建立手段。

4 總結與思考

GIS技術能夠實現氣象信息的綜合查詢與檢索；能夠對災害性天氣作深入分析起到輔助決策作用；能夠提高服務產品的可視化水平。上述特性有效提升了氣象服務精細化水平。

未來氣象數據空間插值方法將進一步綜合發展，過程將會越來越復雜。GIS技術可以大大減少工作量，各類模型與GIS的進一步結合將會成為趨勢。而通用GIS數據模型還不能夠很好地支持氣象數據的存儲與管理，部分空間分析能力對于氣象復雜應用支持力度不夠，GIS可視化技術與氣象信息科學可視化總體要求還存在一定的差距。這些都是亟待解決的關鍵問題。

【參考文獻】

[1]陳治杰，趙伯聽.基于客戶端移動信息化氣象服務平臺[J].氣象科技進展，2017，7（01）：179-185.

[2]王衛民，葉秋菊，賀文麗，李婧.基于GIS的氣象時空數據挖掘和融合技術[J].電子科技，2014，27（02）：130-133.

[3]梁鳳娟，張喜林，高貴榮，仇巧玲，韓軍.基于GIS的巴彥淖爾市政策性農業保險氣象服務的研究[J].安徽農業科學，2012，40（03）：1792-1793+1808.

[4]吳彬，李艷芳，劉雙喜，陳中赟，駱麗楠，吳亞嵐.基于GIS的湖州特色農業氣象災害監測預警平臺研制及應用[J].浙江農業科學，2016，57（05）：760-764.

[5]林志強，馬艷鮮，德慶，邊多.基于GIS和RS的西藏森林火險等級計算方法[J].氣象科技，2014，42（06）：1147-1153.

[6]沈萍月，李建，潘婭英，楊忠恩.高速公路氣象服務技術及應用[J].氣象科技，2014，42（06）：1159-1162.

[7]劉志紅，Tim R.McVicar，Van Niel，T.G，楊勤科，李銳.專用氣候數據空間插值軟件ANUSPLIN及其應用[J].氣象，2008（02）：92-100.

[8]馮錦明，趙天保，張英娟.基于臺站降水資料對不同空間內插方法的比較[J].氣候與環境研究，2004（02）：261-277.