互聯網+背景下智慧氣象業務與服務眾創架構研究*

王興 周娟 卞浩瑄 曾康

(1.南京信息工程大學大氣與環境實驗教學中心，江蘇 南京 210044;2.杭州市氣象臺，浙江 杭州 310017；3.南京信息工程大學馬克思主義學院，江蘇 南京 210044)

0 引 言

隨著“互聯網+”與傳統行業不斷的融合、創新，有關“互聯網+氣象+”專業服務模式的研究，愈發受到各行業專家和研究人員的重視。眾所周知，氣象災害是嚴重影響人類生產活動甚至生存的重要因素之一。聯合國減災辦公室(UNISDR)指出，在過去的20 a間，因氣象災害造成的經濟損失高達數萬億美元，因強對流引發的災害性天氣造成的破壞程度較上十年有較大幅度的上升[1]。同時，全球氣候變化也正在加大極端天氣事件的發生概率和影響程度，氣象和氣候災害仍將持續地影響社會的發展[2]。德國經濟學家弗里德黑姆·施瓦茨(Friedhelm Schwarz)在其報告中指出，天氣在80%的世界經濟活動中起到關鍵性作用[3]。

隨著全球經濟一體化和我國全面深化改革進程的不斷推進，結合人工智能、大數據等技術構建互聯網+背景下智慧氣象服務，已然成為氣象行業重點發展的目標和方向。近10 a來，我國氣象核心業務的技術水平和服務能力已取得長足進步[4,5]，但公眾和各個氣象敏感行業對氣象服務能力的期望與要求也越來越高。這主要是因為氣象服務模式及服務能力提升的進程跟不上社會發展的節奏，與一些發達國家相比，我國氣象軟實力不強，科技支撐能力不夠，服務創新性不足等問題依然突出[6,7]。

世界銀行(World Bank)2017年召開的國際氣象信息服務與全球經濟發展論壇報告指出：未來10 a全球氣象經濟將會增長10倍。經濟學界“德爾菲氣象定律”指出，商業氣象服務的投資回報率高達1:98。據國家氣象局和國家統計局聯合統計公報指出，僅我國氣象部門提供的氣象服務，每年在國家社會經濟方面創造的價值近3328億人民幣，投資回報率約為1:69[8,9]。未來中國按需定制商業氣象服務的價值超過2000億元。可見，互聯網+背景下的智慧氣象服務仍有相當巨大的發展空間，而要加速發展就需要突破現有的一些困難和瓶頸。

1 氣象服務存在問題淺析

當前，我國專業氣象服務的技術能力和產品精細化程度，特別是互聯網+背景下的智慧氣象服務，與國外發達國家相比仍有一定的差距，這主要受限于3方面的原因。

1)氣象關鍵技術及業務系統建設步伐很快，氣象標準化工作任重道遠

為了加快氣象關鍵技術與服務能力的建設，長期以來國家每年投入大量資金用于國家級、區域級和省市級氣象業務系統和關鍵技術的研發，形成了一批卓有成效的業務系統和服務體系。但由于天氣系統具有局地性特征，各個省市地方的氣象業務系統研發過程相對獨立，氣象資料解碼、譯碼、質量控制和高性能存儲等業務存在重復建設，且數據格式不完全統一，給氣象數據、產品的共享共用帶來極大困難。而基于開源的統一開發平臺、代碼管理平臺、產品共享與分發接口等建設工作，其統籌難度大，研發門檻高。由于氣象數據種類繁多且氣象觀測技術、手段不斷更新，同時，各級氣象部門都在積極研發適用于當地的精細化氣象業務系統和產品，用以努力提升服務能力和質量，因此，給上下“一盤棋”、數據“一張網”的氣象標準化工作帶來極大挑戰。

2)科研院所學術理論創新性強，成果轉化能力仍待提升

大氣科學類專業高校和科研院所長期以來是相關學術理論研究的前沿陣地，積累了豐富的具有創新性和應用價值的學術成果，但這些成果大多偏重理論，而缺少實踐檢驗和規模化應用，往往出現企業找不到解決關鍵技術問題的途徑，而且學術成果難以在企業實施成果轉化和商用。更重要的是，高校和科研院所可用的氣象初級產品數據相對單一，對市場技術需求認識相對不足。

3)商業氣象服務市場需求旺盛，科技和服務能力須齊頭并進

隨著互聯網經濟與人工智能技術的發展，專業氣象服務能力與日益增長的商業需求、社會需求之間的不適應性越發突顯，尤其是天氣預報和氣候預測的時效性、準確性和精細化程度依然不能滿足社會和氣象敏感行業的需求，個性化氣象服務產品還不夠豐富，且核心技術的水平與世界先進水平之間仍有較大差距[10]。

2 眾創平臺建構的意義

1)標準化數據和數據訪問接口，實現氣象關鍵技術研發的眾創

2019年5月，中國氣象局于新文副局長在第二次全國氣象標準化工作會議中指出，當前國內氣象業務部門長期業務化應用的天氣雷達超過4家不同廠商，其數據格式、技術規范均不統一，往往造成雷達拼圖等產品存在失真，進而影響到后續雷達預報等業務的準確性。類似的問題在加密自動氣象站、氣象衛星、風廓線儀等觀測或探測資料中同樣存在。為了在一定程度上實現數據的標準化，智慧氣象業務與服務眾創平臺設計并構建一套規范化的數據流和中間件，并通過API的方式向用戶提供訪問權限可控、可監管的應用程序編程接口。

一般用戶而言，眾創平臺就是一系列兼具靈活性和高可用性的編程接口，通過這些接口實現各自的數據訪問、初級功能調用，以及二級開發成果的提交、調試，最終實現算法、軟件、服務的交付，輸出和交換個性化產品，進而形成眾創架構的氣象共享服務和經濟模式。事實上，類似的模式在國內并不罕見，例如，阿里云通過開放API，實現云服務、云資料、云計算的輕客戶端遠程管理；再如，百度通過開放API向全球的ISV提供接口服務，拓寬產業鏈的服務方式和服務內容，實現跨境、跨電商、跨企業、跨服務以及新技術的共創共建共贏。

2)整合氣象基礎算法和產品，眾創新技術、新方法和新產品

智慧氣象業務與服務眾創平臺將整合氣象算法的程序資源，如各類報文的解碼、譯碼、氣象觀測資料的質量控制、天氣雷達和氣象衛星等探測資料的預處理、常用數值天氣模式、海洋模式和環境模式的運行維護及產品輸出等，減少程序重復編寫所耗費的時間和人力投入，同時提供新算法可迭代更新的算法云服務。算法云將面向有算法需求的各界人士，特別是氣象及相關領域的研究人員、專家、教師和學生，提供可視化的算法應用。整合氣象數據與用戶數據、線上計算和存儲資源，使用戶無需編程即可完成計算。同時，計算結果也提供下載和圖形處理等相關功能，實現用戶從數據獲取、在線計算、圖形圖像產品生成的一站式服務。

3)降低氣象關鍵技術研發的門檻，提高新產品研發和測試的效率

由于天氣系統的復雜性，對于天氣預報、預警和氣候預測的每一點改進，都需要大量的理論基礎、專業技術和業務應用實踐，以及經驗豐富的專業研發團隊作為支撐，并為之付出巨大努力。而對于氣象領域的初創公司或個人而言，既不掌握海量氣象數據，也不掌握高級技術，往往連信息觸達渠道都沒有，即便他們有一些新的創意和好的想法，也很難付諸實踐，形成能被社會認同或具有市場價值的產品。智慧氣象業務與服務眾創平臺的應用，能夠極大地降低氣象關鍵技術研發的門檻，最大化地附能個人或初創企業。他們只需將研發精力專注于如何改善預報預測的空間分辨率，預報的時效性和準確率，以及各類氣象敏感行業對于氣象新產品的需求，而不必再從各類氣象觀測數據的獲取、解碼、譯碼、預處理等基礎工作做起，極大提高了新產品研發和測試的效率。

3 眾創平臺的架構設計

3.1 平臺總體架構

智慧氣象業務與服務眾創平臺的建設是一項集氣象計算環境基礎搭建、氣象關鍵技術研發和智慧氣象服務推廣于一體的系統性工程。在核心技術層面，平臺建設重點統合全球多源氣象資料大數據資源，加強氣象關鍵技術科研轉化力度，突出氣象服務和專業化、精細化產品的眾創、共享。在功能方面，除了整合天氣數值預報、短時臨近預報、災害性天氣預報等一批現代氣象服務關鍵技術外，還涉及眾多IT前沿高新技術，如分布式與并行架構、異構計算、多源氣象資料大數據挖掘、人工智能識別、云計算、圖形圖像處理、數模構建及互聯網技術等。平臺建成后可實現統一的氣象數據應用、氣象科學技術成果轉化、氣象服務眾創、共享以及智能服務。

創新開發個人、團隊、公司和氣象相關機構等可作為平臺的用戶，依托眾創平臺進行眾創開發，他們將不必再為各類氣象資料的獲取、解碼、譯碼、預處理、質量控制、數據存儲管理、數據更新、數值模式運維、初級產品加工等基礎性和通用性工作花費大量時間精力和人力成本，他們可專注和致力于面向精細化氣象預報、風險預警和氣象防災減災等二次產品的研發，進一步完善農業與生態氣象、環境氣象、海洋氣象、航空氣象、水文氣象等專業氣象業務技術體系，提高整個氣象服務軟件系統的耦合度，降低新產品、新服務研發推廣應用的成本和時間周期，拓展和規范專業氣象業務服務產品，延長預報時效，提升服務的智能化水平。

3.2 平臺功能結構

如圖1所示，智慧氣象業務與服務眾創平臺主要包括多源氣象資料綜合處理、數值模式、天氣監測預報預警、環境監測預報預警、海洋監測預報預警以及業務監控管理和平臺管理等系統層級部件構成。

整個平臺的數據包含美國和歐洲的全球數值模式，國家局的衛星、數值模式數據，地方氣象局的自動站、雷達等觀探測數據，區域中尺度模式及航空、海洋等行業數據。多源氣象資料綜合處理系統通過多種方式采集并存儲這些氣象資料，并進行數據標準化、質量控制、資料融合等處理。大數據管理層通過采用合適的分布式或并行算法實現海量氣象數據的計算和存儲。核心業務層包括數值模式，天氣監測預報預警，環境監測預報預警，海洋監測預報預警等5個主要系統，采用中間件技術和插件式運維管理，隨著業務功能和服務內容的不斷擴展，這些系統層級功能部件還將不斷增加和完善。

1)多源氣象資料綜合處理系統

該系統主要負責氣象數據的標準化處理、多源氣象資料質量控制以及資料的融合處理。其中，氣象數據標準化處理包括數據采集與監控、數據接收通知、缺失告警、人工補正、數據前處理、格式轉換、數據解析入庫、氣象要素文件生成、數據庫存儲管理以及權限可控的數據訪問、數據分發和相應管理功能等。數據存儲管理支持并行文件系統或分布式文件系統，數據并發訪問支持高吞吐量、高容錯的性能要求。質量控制主要針對地面觀測、探空、天氣雷達和氣象衛星等多種資料，分別進行嚴密的質量控制檢查，精準剔除無效報文和可疑報文，為后續各類天氣預報預警業務提供準確可靠的基礎觀料，進而提高預報、預警的準確率。

圖1 智慧氣象業務與服務眾創平臺總體架構圖

2)數值模式系統

數值模式系統主要負責業務上常用的幾種數值模式和資料同化系統的部署和基本參數優化，利用虛擬化技術實現數值模式的柔性副本，用戶通過本平臺的API靈活配置，搭建滿足個性化需求的數值模式輸入資料、模式參數、計算處理過程以及輸出產品，且各個副本之間相互獨立，可極大降低普通用戶對于數值模式軟件系統運維的時間成本和復雜性。

3)天氣監測預報預警系統

天氣監測預報預警系統由災害性天氣智能識別、預警、定量降水預報、臺風監測預報預警和精細化要素預報等核心業務功能組成。災害性天氣智能識別、智能預警利用天氣雷達等非常規資料，在該專業領域主流算法和理論基礎上，研發更先進的災害性天氣智能識別預警算法模型，提高對龍卷、中氣旋、冰雹、雷暴、強對流大風和下擊暴流等災害性天氣現象準確判別的時效性和準確性，為智慧氣象、民用航空氣象和農業氣象等應用領域提供初級產品，平臺用戶可在此基礎上研發更加豐富、更加精細化、個性化的預報預警產品。定量降水預報利用天氣雷達探測資料，采用交叉相關分析、光流法以及人工智能相關技術，研發新一代的短臨降水預報算法模型，將0～1 h降水預報的成功指標再提升5%～10%。采用Blending融合技術，結合對數值預報的改進，將1～3 h，3～12 h的降水預報準確率進一步提升4%～8%。臺風監測預報預警利用氣象衛星等資料實現對臺風中心的自動識別、臺風定位、定強分析、臺風發展路徑分析、臺風中心位置外推預報等功能。精細化氣象要素預報則是利用INCA和WRF等數值模式產品，結合雷達、地面觀測及其他氣象數據，研發新一代的數據融合算法模型，實現精細化氣象要素預報。

4)環境監測預報預警系統

環境監測預報預警系統主要由空氣質量監測分析、空氣質量預報、預報實時檢驗分析和大氣污染物智能預警等幾個核心業務功能模塊組成。利用激光雷達等設備對霾和空氣質量進行實時監測和分析，并提供精細、準確的空氣質量監測數據以及霾和空氣質量的變化趨勢。部署WRF-Chem區域大氣動力-化學耦合模式，輸出精細化的AQI、PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2和CO等環境預報場產品。同時，研發空氣質量預報的檢驗分析算法模型，對眾創平臺預報出的空氣質量產品進行客觀實時的檢驗，以輔助數值模式參數的優化和改進，提高預報的準確性。

5)海洋監測預報預警系統

海洋監測預報預警系統主要由海洋要素預報、海洋短期天氣預報、近海風能指數預報和海洋氣象要素預報檢驗等核心業務功能組成。根據大氣科學、海洋科學相關理論和前期成果，研發相關的算法模型對近海地區未來的天氣作出分析和預測，并在此基礎上采用卡爾曼濾波釋用(KLM)、最優集成預報(OCF)技術、模式輸出統計(MOS)方法、完全預報(PP)方法、動力相似預報法、人工神經網絡建模等技術方法進行客觀化預報產品釋用，并實現浪、潮、涌和洋流等海洋要素的預報，以及海上大風、冰雹、短時強降水、雷電等強對流潛勢概率預報，提供更為準確的客觀要素預報結果。

6)平臺基礎支撐系統

平臺基礎支撐系統主要包括業務監控管理和平臺管理，主要負責對該平臺的業務運行狀況、作業調度情況、系統運行狀況等進行實時監控和管理，對平臺的用戶信息、角色信息、權限配置、日志管理、產品配置等進行統一管理和維護。

3.3 平臺數據流與業務流

眾創平臺的用戶包括兩個層級。一級是直接用戶，根據平臺賦予的權限，他們能夠訪問各個系統、子系統和功能模塊的產品及應用服務。舉例來說，某氣象業務人員，通過該平臺成功注冊并獲取某些功能模塊的使用授權后，便能訪問相應的產品，產品的形式包括平臺生成的氣象數據、圖表以及基于Web(瀏覽器)的軟件系統，同時可檢索或下載感興趣的產品。對于科研人員，他們不僅能夠訪問權限以內的平臺產品，還能在此平臺上編寫自己的算法程序，平臺通過虛擬化技術，實現不同用戶平臺的硬盤存儲空間、CPU、內存等硬件資源相互獨立和隔離，既有效保護每位用戶的知識產權，有利于平臺硬件資源的合理分配和監控。直接用戶中還有一類屬于高級用戶，他們的真實身份可以是有氣象理論知識和軟件開發經驗的個人，也可以是其他軟件公司、科研院所或氣象業務部門的工作人員，他們可基于本平臺的各個功能、模塊、子系統，“繼承式”地定制開發滿足個性化需求的軟件功能、軟件模塊或軟件子系統，實現基于該平臺的二次開發，二次開發的產品可為氣象業務部門、民航氣象部門、新能源氣象部門及各個氣象敏感行業提供服務。

用戶可以靈活選擇是否將二級開發的源代碼、算法程序或產品進行公開和分享，成果分享支持有償和無償的方式。對于有償分享，其他用戶通過付費使用，其所產生的收益將反饋給分享的用戶。

3.4 眾創平臺應用場景展望示例

具備氣象學相關理論的用戶或組織機構，依托眾創平臺可自主開發或在現有氣象預報業務系統基礎上升級精細化的氣象要素預報業務系統，如實現基于氣象云的格點預報和實時訂正，實現基于多維度的以格點、站點預報數據的處理和共享，實現氣象數據及產品更新的一體化、全要素、全時序、多級協同預報服務流程，進而達到氣象預報專業技術能力相互促進提升與成果共享的目標。

在智慧農業氣象服務方面，依托眾創平臺，用戶可進一步開發格點化農業氣象災害預報、農用天氣預報等功能模塊，為春玉米、冬小麥、水稻等作物生長狀況提供更加精細化、客觀化的氣象服務。再如，眾創用戶通過此平臺提供的API和產品，進一步結合高分辨率數值天氣預報模式、大氣環流模式GCM、氣象要素客觀預報模型、地面遙感信息與常規氣象觀測資料的果園區氣象預報預警模型，可構建覆蓋大范圍地區甚至全國范圍的精細化果林農業氣象綜合信息服務平臺，提供包括各規劃園區的歷史農業氣象條件分析查詢,種植園區溫、濕、風、天氣現象等短、中期精細化天氣預報及短期氣候預測,冰凍、干旱、積澇、強降水、冰雹、臺風等災害性天氣預警預報在內的專業氣象服務，為果園選址、果蔬種植、培育計劃等提供科學指導和決策支持。

4 結 語

互聯網+背景下的智慧氣象業務與服務眾創平臺，能夠降低氣象關鍵技術研發的門檻，提高新產品研發和測試的效率，實現氣象關鍵技術研發的眾創，打造氣象API共享經濟，并且整合氣象基礎算法和產品，讓用戶(包括創新開發個人、團隊、公司和氣象相關機構等)致力于面向防災減災和民生需求，以發展高影響天氣預報和風險預警為目標，將研發重心專注于市場各個氣象敏感行業的需求以及新技術的研發，進一步完善農業氣象、生態氣象、環境氣象、海洋氣象、航空氣象、水文氣象等專業氣象業務技術體系，拓展和規范專業氣象業務服務產品，延長預報時效，提高業務平臺智能化水平，以及短臨預報、中長期預報和氣候預測的精細化程度與預報的準確率，跟進社會發展及各個行業對氣象服務的更高要求。

綜上所述，“智慧氣象”作為當前該行業高層次的發展目標，“互聯網+氣象+專業服務”模式必將得到更深、更廣的發展。打造智慧氣象業務與服務眾創平臺，并在此基礎上實現氣象關鍵技術與服務眾創，產品與社會效益共享，極大地提升專業氣象服務在各行各業的綜合能力。