基于互聯網用戶體驗的天氣影響預報產品研究及應用

劉文靜 于金

摘? 要：隨著日益增長的美好生活需要，用戶對氣象服務的需求也日趨個性化、具體化。而當下專業天氣預報預警主要是針對單一氣象要素如氣溫、降水等的預報，普通用戶很難從中了解天氣帶來的直觀感受和具體影響。文章旨在通過對天氣影響預報產品研究，挖掘天氣對健康、生活等的影響規律，探索如何打造緊貼用戶感受的影響預報產品，提升產品服務的個性化和公眾認可度。

關鍵詞：互聯網用戶;天氣預報產品;研究

中圖分類號：P456? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2019）08-0179-02

Abstract： With the increasing demand for a better life， the demand for meteorological services is becoming more and more personalized and concrete. At present， the professional weather forecast and early warning is mainly aimed at single meteorological elements such as temperature， precipitation and so on. It is difficult for ordinary users to understand the intuitive feelings and specific effects of the weather. The purpose of this paper is to excavate the influence of weather on health and life through the study of weather impact forecast products， and to explore how to create impact forecast products close to users' feelings， so as to improve the individualization of product services and public recognition.

Keywords： Internet users; weather forecast products; research

1 天氣影響預報服務產品現狀調查

目前面向公眾傳播的預報服務產品較為專業，大多是陰晴、氣溫、降水等純氣象要素的預報，而大多數用戶不太清楚它們究竟會對生活會造成怎樣的影響。為此，一些氣象部門開始了“氣象+影響”的預報研究，如[1]通過計算不同量級的暴雨可能導致的積水深度和范圍，為用戶提供城市內澇風險預報等;針對不同易感人群的感冒、兒童哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）等，通過初步調研，發現天氣影響預報服務產品存在面向公眾服務范圍小、不成體系、種類少、實際指導意義不大等問題，而導致這些問題的原因主要有：與天氣相關的影響類數據挖掘難度大，缺乏合適的數據渠道和來源;不同行業領域的數據融合沒有統一的算法規則，其科學性和實用性難以檢驗;大規模產品化的開發成本高。

2 如何建立符合用戶感受的算法庫

建立符合用戶感受的影響預報產品算法庫，首先需要掌握足夠充分的天氣數據和相關影響數據，并建立影響評估模型反復檢驗。通過中國天氣網秋褲預報產品的探索實踐，以秋褲預報產品為例，就如何建立符合用戶感受的影響預報算法庫進行過程還原。

2.1 算法基礎

2017年10月30日中國氣象局發布[2]《QX/T 385-2017穿衣氣象指數》行業標準，標準規范了人們在自然氣候環境中的著裝薄厚程度氣象指標，并將著裝厚度劃分為7 級。同時參考[3]《環境氣象學與特種氣象預報》一書中針對“著裝厚度氣象指數預報”的算法經驗。

2.2 算法拓展驗證

為進一步利用服裝厚度值針對是否穿秋褲進行分級驗證，兩次收集秋褲輿情數據與服裝厚度進行驗證對比。

2.2.1 中國天氣網用戶反饋收集輿情

（1）收集內容：收集全國一百余個城市在2016年10月28日、2017年11月16日、2017年11月17日三天是否穿秋褲、穿著秋褲的厚度。

（2）數據處理：收集到的輿情數據整理后包含沒穿秋褲、穿秋褲、穿加絨秋褲、穿棉褲4種情況，由于數據個體差異大利用溫度針對部分輿情進行了剔除，去除最高氣溫低于5℃未穿秋褲和最高氣溫高于20℃穿著棉褲的輿情。

（3）進一步分級：產品最終需要實現沒穿秋褲（單褲）、穿秋褲、穿棉褲三個級別，因此將穿加絨秋褲的反饋按溫度劃分至穿棉褲和穿秋褲中。

2.2.2 自動獲取微博平臺輿情

第一批獲取的輿情數據有限，故而利用技術手段進一步抓2017年秋冬季（2017/9/1-2018/1/31）微博平臺包含指定關鍵詞的數據5906條，覆蓋全國31個省會城市及港澳臺地區。從收集數據來看，進入10月，秋褲等關鍵詞的出現量大幅上升。

（1）收集內容：收集包含“秋褲”、“棉褲”等關鍵詞的微博，提取用戶ID號、發布時間、所屬地區，發布微博內容。

（2）數據處理：由于微博內容相對雜亂，針對微博內容進行了進一步篩選。增加關鍵詞與天氣關聯：與關鍵詞相伴出現天氣關鍵詞（冷、涼、凍、寒、降溫、氣溫、天氣、雪）。剔除廣告類微博的影響：去除品牌關鍵詞19個（如：南極人、紅豆），去除平臺關鍵詞15個（如：淘寶、天貓），去除話題關鍵詞3個（如：持家省錢聯盟）。剔除可直觀判斷不合理輿情：當氣溫在30℃以上時剔除輿情。

（3）輿情數據分級+服裝厚度對比：按第一次反饋將輿情關鍵詞定為“沒穿秋褲”、“穿秋褲”、“穿棉褲”三個級別，從有效輿情中獲取關鍵詞，結合服裝厚度值進行對比。

（4）結論驗證：結合第一次輿情分析，沒穿秋褲的輿情資料中70%服裝厚度在6以下，而穿棉褲的輿情資料中87%服裝厚度值大于13。

2.3 算法結論

結合兩次驗證數據，最終將秋褲預報劃分為三級：

3 實際業務應用和傳播效果

2018年11月5日，在一股“超兇”冷空氣來襲、大半中國氣溫將創新低之際，中國天氣網在微信公眾號上線秋褲預報產品，并推出網絡化新聞《炸裂！秋褲預警來了秋褲即將覆蓋8成國土》。隨后又于11月15日推出《冷！廣東廣西要穿秋褲1/3國土要上棉褲》，12月5日推出《凍哭！今冬首個棉褲預警全國八成地區需棉褲護體》。

三次結合新聞點進行的傳播宣傳，結合重大天氣過程發布全國性的秋褲棉褲預警，為產品推廣提供了良好的傳播氛圍。據不完全統計，作品被騰訊新聞、高德地圖、新浪天氣通、網易新聞、百度、今日頭條等多家媒體彈窗push推薦，登上新浪微博熱搜榜，累計閱讀量超千萬，并被CCTV、鳳凰衛視、人民日報、中國新聞網、人民網、頭條新聞、中國之聲、共青團中央、紫光閣等轉發，覆蓋今日頭條、騰訊、網易、鳳凰、澎湃新聞、搜狐、新浪等幾乎所有主流新媒體平臺。

4 產品優勢及不足分析

通過復盤秋褲預報產品的創作及推廣服務過程，基本可以總結出一種可復制的產品化模式，即結合用戶興趣生產資訊，產生傳播影響，引發用戶關注和反饋，收集用戶數據，融合數據分析，形成算法模型和產品雛形。利用該模式打造的秋褲預報主要有以下三大優勢。

獨創性。產品不僅可以根據用戶定位自動查詢未來5天的秋褲棉褲預報，還精心設計了108種原創表情包，搭配網絡化的提示語，打造不一樣的暖心提醒，讓網友可以輕松get到天冷穿什么。

交互性。定制功能讓用戶可選擇“養生老干部”“傲嬌小公舉”等個性化形象，還可以選擇符合自己風格的褲型，生成專屬預報;打造“喊Ta一起穿秋褲”功能，讓網友可以“傳遞秋褲愛”，提醒親朋好友添衣保暖;“秋褲棉褲體驗官”不僅讓用戶有機會表達自己的感受，也為產品提供了廣泛的用戶反饋數據，為后期迭代優化提供了基礎。

科學性。秋褲預報在融合穿衣厚度氣象標準基礎上，廣泛收集全國31個省會城市及港澳臺地區的秋褲輿情數據，并結合各地氣候背景進行了大量數據驗證分析，最終形成了科學算法。

但產品同樣存在局限和不足。由于相關影響數據多從微博平臺收集，干擾性信息雜多，導致數據清洗難度大、成本高，最終形成的有效數據規模與期望值仍存在差距，未來仍需探索更多影響類數據挖掘渠道;從服務人群來看，沒有對不同人群進行細分，進行差異化服務，比如兒童、老人等人群穿秋褲的時間一般來說比青年人群要早，但受限于不同人群數據收集的難度，產品沒有達到針對不同人群進行差異化提醒的要求;從分級標準來看，產品對于單褲、秋褲、棉褲的三級標準相對單一，無法涵蓋實際生活中的所有情況，比如薄秋褲、厚秋褲、毛褲、打底褲等也成為現代人們常見的保暖選擇。未來可通過建立用戶直接反饋渠道，收集不同人群的實際穿衣數據，為產品迭代和優化提供有效依據。

參考文獻：

[1]王強，李佰平，等.上海影響預報和風險預警業務進展[J].氣象科技進展，2017，06.

[2]王靜，等.QXT 385-2017穿衣氣象指數[S].中國氣象局，

2017，10.

[3]吳兌，鄧雪嬌.環境氣象學與特種氣象預報[M].北京：氣象出版社，2001，2.