成都大運會氣象服務滿意度調查分析

成青燕 陳洪 康雪 羅歡

收稿日期：2023-12-10

作者簡介：成青燕（1985—），女，青海海東人，高級工程師，主要從事氣候預測、氣候變化及公共氣象服務等工作。

摘 要：在高影響天氣頻發的天氣背景下，按照“一賽一策一單”的服務模式開展大運會氣象服務保障，在比賽期間和賽后2個時間段，從氣象服務渠道、氣象信息內容、氣象信息發布頻次、氣象科普和部門協作等方面開展氣象服務滿意度調查，結果表明：成都大運會氣象保障服務滿意度高，達到96.6分；服務信息的發布時間、更新頻次完全滿足賽事保障需求；氣溫、降水是賽事服務組織者最關注的氣象要素；天氣實況和短時臨近天氣預報是最受關注的信息；體育賽事氣象科普廣受歡迎，深入開展的空間很大；“一賽一策一單”的賽事氣象服務模式針對性強、服務效率高、服務效益好。通過調查，類似的大型體育賽事氣象服務保障還可以從拓展氣象信息發布渠道、深化氣象信息內容和強化賽事氣象科普創作和宣傳3個方面進行提升。

關鍵詞：大運會，氣象服務，滿意度

中圖分類號：P49 文獻標識碼：B文章編號：2095–3305（2024）03–0-03

2023年7月28日—8月8日，第31屆世界大學生夏季運動會（以下簡稱“成都大運會”）在成都成功舉辦，贏得社會各界人士的高度贊譽。大運會是綜合性世界體育盛會之一，有“小奧運會”之稱，準確的天氣預報可以為大運會提供有利的賽事決策依據，避免因惡劣天氣而導致的賽事延誤或取消。合理的氣象服務可以為運動員提供有利的競技環境，以發揮最佳水平。適宜的氣溫、濕度和其他氣象因素可以為觀眾提供舒適的觀賽環境，增強觀眾的參與度和滿意度。

本屆大運會舉辦期間正值盛夏，高溫、暴雨、雷電、短時強降水等災害性天氣呈多發、頻發、重發態勢，同時疊加超強臺風“杜蘇芮”和“卡努”的影響，天氣背景十分復雜，氣象保障難度極大。成都大運會氣象臺按照“一賽一策一單”的服務模式，國家級、省級和市級各部門合力協作，圓滿完成了成都大運會氣象保障任務。

組織成都大運會氣象服務滿意度調查，一方面為了客觀評價本次氣象保障服務的效果，另一方面希望能夠通過調查和分析，找到為其他類似體育賽事或大型活動提供科學、高效的氣象服務的發展方向和改進策略，進一步加深對氣象與體育賽事之間關系的理解，為相關領域的研究和實踐提供參考和借鑒。

1 研究方法與數據

1.1 調查方法及樣本數量分布

調查時間為2023年8月5日—8月10日，調查對象為成都大運會執委會及其內設各部門、成都大運會開閉幕式運行中心、成都大運會大運村、成都大運會各賽區和場館、各級政府以及行業部門工作人員，都是氣象產品的重點應用人群，包括決策管理用戶、賽事服務用戶以及運動員（圖1）。

調查方法分定量和定性兩種，定量調查主要利用結構式問卷進行數據的分析和評價，定性調查主要采用各類用戶的口頭評價作為樣本。與前者不同，定性調查具有開放性，主觀性強，結果往往不夠客觀。成都大運會氣象服務滿意度調查同時采用定量和定性兩種方式進行，僅分析定量調查結果。調查主要通過成都大運會執委會后勤保障宣傳推廣，采用實名問卷調查的方式進行。

滿意度計算的指標，采用國家標準《氣象服務公眾滿意度》（GB/T 35563—2017）的計算方法，即

S=PiLi

式中：S為氣象服務公眾滿意度總分值；i為公眾對氣象服務滿意程度的定性評價，結果為滿意、比較滿意、一般、不太滿意、不滿意，取值分別為1、2、3、4、5；Pi為公眾對氣象服務滿意程度定性評價結果為的樣本數占總樣本數的比例；Li為公眾對氣象服務滿意程度定性評價結果進行賦值，具體見表1：

本次調查共收集到有效樣本996份，其中45%來自政府及行業部門工作者，20%來自執委會城市工作服務工作者，11%來自各競賽及訓練場館保障服務，以上人群基本囊括了大運會保障服務決策管理用戶，說明決策者對氣象信息非常重視。賽事服務用戶占到樣本總數的24%，主要包括執委會安全生產、交通運輸、環保、醫療和大運村相關工作人員，接受訪問的運動員占樣本總數的2%。

1.2 評價指標體系的設計

根據賽事服務用戶的服務特點，成都大運會氣象服務滿意度定量調查從氣象服務渠道、氣象信息內容、氣象信息發布頻次、氣象科普等4個部分開展，考慮到決策用戶是與賽事氣象服務結合最緊密的用戶，因此另外增加了部門協作的內容，全文共30個問題。

2 大運會氣象服務背景

2023年成都大運會期間（7月28日至8月8日），成都市平均氣溫為27.3 ℃，較氣候平均值偏高1.1 ℃；總降水量為68.8 mm，較氣候平均值偏少20%。強對流天氣特別多，7月31日至8月8日連續有雷陣雨、陣性大風和短時強降水等天氣出現，全市500個自動氣象觀測站共監測到小時降雨量在20 mm以上的有479站次，最大小時雨強達到78.7 mm，相當于大暴雨；共監測到6級或以上陣性大風41站次，最大風速達到

26.5 m/s，風力10級。降水的時空差異非常明顯，成都市中部和東部以局地分散陣雨為主，持續時間短，移動生消快，而西部沿山一帶降水持續時間長，穩定少動，累積量大，重疊度很高，大邑鶴鳴同源累計雨達到357 mm，占全年降雨量的30%。

成都大運會氣象臺針對每一場比賽的地點和時間，考慮可能出現的高影響天氣，反復溝通制定相應的氣象服務保障方案，根據方案制定細化的氣象服務需求單，制作專題服務材料，即“一賽一策一單”的服務模式。

3 大運會氣象服務滿意度調查

調查結果顯示（表2），98.4%的受訪者在參與成都大運會的相關工作時，非常關注氣象預報信息和服務，成都大運會氣象服務總體滿意度達到96.6分。

3.1 氣象信息發布渠道

所有大運會相關氣象信息的發布渠道中，關注最高的是大運會官方網站（20.3%），其他依次為氣象服務短信（18.3%）、成都氣象APP（14.9%）、中國天氣網大運會專題欄目（12.7%）以及所在單位或部門組建的工作群（10.8%）。關注度最低的是賽事場館顯示屏，關注度僅為0.9%，這一結果凸顯了自建氣象信息服務發布渠道的成效。總體上，98.7%的受訪者對成都大運會期間氣象信息的獲取渠道表示滿意。

3.2 氣象信息內容

98.4%的受訪者認為成都大運會期間發布的氣象信息內容通俗易懂，針對性強，非常滿意，94.8%的受訪者認為氣象預報非常準確。調查發現，受訪者最關注的3類氣象信息分別是氣溫（79.2%）、降雨（77%）和災害性天氣預警（36.3%），其他依次為雷電（31.4%）、空氣質量（28.5%）、風向風力（28.5%）、人體舒適度、中暑指數等生活氣象指數（20.7%）、紫外線等級（11.4%），濕度（9.7%）。最受關注的3類預報時效分別是實況天氣（61.1%）、未來6～24 h預報（40.1%）和未來0～6 h預報（36.4%）。說明受訪者更關心短時間內的天氣變化帶來的安全風險，與制定的“一賽一策一單”比賽需求服務單完全一致。

3.3 氣象信息發布頻次

大部分（53.7%）的受訪者查詢氣象信息的時間為06：00～08：00，41.5%的受訪者表示會隨時關注氣象信息，08：00～11：00以及17：00以后也是氣象信息的高關注時段。49.6%的受訪者認為氣象信息應該1～2 h更新1次，31.7%的受訪者贊成6～8 h更新1次，4.4%的受訪者贊成10～12 h更新1次，另外14%的受訪者認為氣象信息每天更新即可，總體上，受訪者對成都大運會期間氣象服務信息的發布頻次滿意度達到97.9分。

3.4 氣象科普

受訪者表示大運會期間最關注的3個氣象相關科普渠道分別為成都氣象微博微信（69.8%）、大運會相關微博微信或網站（37.1%）和《團長手冊》《開閉幕式氣象服務手冊》等宣傳資料（30.8%）。97.7%的受訪者認為成都氣象微博、微信公眾號圖文并茂、表現形式多樣、內容生動、通俗易懂，實用性強，總體非常滿意。

3.5 部門協作

大運會期間，多名氣象骨干業務人員深入一線氣象服務保障工作，調查中有61.4%的受訪者所在的單位或部門與氣象局有工作交集，其中有85%的受訪者表示所在部門和氣象局有很暢通的協作機制，當中還有72.8%的受訪者所在的部門有氣象局業務人員派駐，他們對現場氣象服務能力評價較高，滿意度達98.4分。

4 討論和小結

按照“一賽一策一單”的服務模式，成都大運會比賽期間，賽事指揮調度中心根據精細化賽事服務產品，及時調整或取消賽事安排10次，有效規避了夏季強對流天氣對戶外賽事活動造成的安全風險，氣象保障服務受到了決策管理用戶和參與者的廣泛好評，賽事服務典型案例突顯了氣象保障服務及時準確，整體氣象保障服務效益良好，得出以下結論。

（1）成都大運會氣象保障服務滿意度高，達到96.6分。

（2）成都大運會氣象保障服務氣象信息的發布時間及更新頻次完全滿足賽事保障需求；氣象短信服務及成都氣象APP是除大運會官方網站外獲取氣象信息的2個主要渠道，凸顯了自建氣象信息服務發布渠道的成效。

（3）氣溫、降水是賽事服務組織者最關注的氣象要素；天氣實況和短時臨近天氣預報是最受關注的信息，與制定的比賽需求服務單完全一致。

（4）體育賽事氣象科普廣受歡迎，深入開展的空間很大，氣象微博微信號以其圖文并茂、表現形式多樣已經成為氣象科普的最主要陣地。

（5）“一賽一策一單”的賽事氣象服務模式針對性強、服務效率高、服務效益好。

基于上述結論，可見大運會相關決策管理用戶和賽事服務用戶和運動員對大運會氣象預報服務的需求程度很高，且呈現出多維度的特征，后續在類似的大型體育賽事中氣象保障服務中，還應考慮信息傳播渠道的多元化，增加自媒體播報、社區網格員發布、電梯廣告屏以及智慧燈桿LED顯示屏幕等發布渠道。此外，受訪者對氣象信息在穿衣、出行和科普常識方面也有所要求，因此氣象信息內容還可以更加細化，例如適當增加針對性的穿衣、出行建議等。

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