一、气象数据资源现状

气象数据是与气象业务、科研和服务相关的所有有关数据的总和。以数据的归属及业务管控的视角考察，气象数据可分为三个部分，分别是：气象专业数据、气象社会观测数据和社会派生气象数据。

（一）气象专业数据

气象专业数据由气象部门所属观测、预报、服务、运营及管理等业务单位所产生的气象观测、气象产品、气象管理、气象业务运行及行业气象观测等数据构成。其中：

气象观测数据来源于气温计、气压计、日照计、太阳辐射表等数十余种直接观测仪器的观测数据和雷达、卫星等遥感探测仪器所产生的遥测数据；气象产品数据由气象业务系统产生，覆盖基础加工、遥感反演、融合分析、再分析及数值模式等多个方向和维度；气象管理和业务运行数据包括观测、传输、信息、预报、预测及服务等业务系统自身的管理和运行数据。

行业气象观测数据由与气象部门相关的其它行业部门通过已形成固定业务的数据交换及数据共享所得到的这些行业部门的气象观测及与气象相关的业务数据，这些行业部门包括：水利、国土、交通、航空、海洋、地震、农业、测绘、以及其它国民经济等行业部门，此外亦包括所有可用于气象业务和服务的社会汇交数据。

目前气象专业数据存量约35PB，随着全天候、高频次、高精度地球监测卫星的上天，以及高时空分辨率数值天气预报模式的发展，气象专业数据量快速增长，目前增量约7PB/年。中国气象局在数据收集、管理、产品加工及服务过程中建立了数据质量管理体系和一系列标准规范，以保证气象数据的规范性、高质量和科学性。

气象专业数据由气象部门负责获取、管理，用于满足气象部门的各项工作需要。

（二）气象社会观测数据

气象社会观测数据是指由社会化的气象观测产生的、以气象预报和服务为数据获取目的的气象观测数据，这些数据可有效补充气象部门在常规气象要素观测领域时空方面的一些不足，为目前国外气象发达国家所普遍采用。

中国气象局在《综合气象观测业务发展规划（2016-2020年）》中提出了社会气象观测行动计划，明确提出发展“基于微型气象传感器以及移动互联、云计算、大数据分析等先进技术，利用社会众筹和政府购买服务相结合的发展模式，建立政策引导、市场主体和业务融合的公众参与式社会气象观测体系，形成便捷参与、观测即共享的社会气象观测业务”。中国气象局通过社会广泛收集第三方气象数据，包括研究机构、企业、志愿者搭建的气象探测设备所产生的气象探测数据，智能终端搭载气象要素传感元件所获取的智能终端所在位置的气象要素传感数据，互联网用户拍摄上传的天气状态、气象灾害灾情照片等社会化气象数据，搜索引擎对气象相关敏感词的统计分析数据，气象信息传播主体、服务用户反馈信息，等等，并为此在社会上招募了约11.7万名气象信息员，利用智慧气象信息员平台实时收集气象灾害实况数据。此外，中国气象局还通过互联网收集NOAA（美国国家海洋和大气管理局）火山灰、美国高分辨率天气雷达图像、全球飓风中心飓风、台湾降水等15种气象科学数据，并通过中国天气通、彩云天气等社会APP采集天气实况图像数据，目前的日采集量约40GB。

气象社会观测由气象部门倡导并在社会上推行，其设备选型及观测规范由气象部门指导，所产生的数据由气象部门收集和使用。

气象社会观测数据与气象专业数据中的行业数据之间存在一定的相似度，其差异在于：后者的产生及归属权虽不属于气象部门，但皆为各归属部门的业务数据，其数据质量有较高的业务保障；而前者则缺乏这一点。

（三）社会派生气象数据

社会派生气象数据是指社会上产生的、其直接目的不是用于与气象相关工作、但其本身通过分析挖掘能够产生一定气象价值的数据。如，网友随手拍摄并上传互联网的自然风景中的天气状态照片，汽车行驶中车前窗雨刷摆动频率所反映的当地降雨强度，城市交通监控摄像中所反映的监控区域气象状况图像等。

社会派生气象数据由气象部门以外的社会各行业及企业根据自身业务需要而获取或产生，其使用权由数据拥有者裁定。

二、气象数据的作用和地位

数字经济已经上升到国家战略高度，数据作为关键的生产要素，已经成为推动经济转型发展的新动力。经过上百年（尤其是近几十年）的发展，气象学科已跨入地球系统时代，其疆域从传统的大气圈层拓展到地球多圈层，气象业务也从传统的天气预报向多行业信息融合的影响预报和服务延伸。气象数据已成为规模海量、种类庞杂、多元产权的气象数据。气象工作事关“人民生命安全、社会生产发展、百姓生活富裕、环境生态良好”，受到越来越高的重视。随着数字经济的发展，气象数据在推动经济效率提高、催生新型产品和服务供给、引导消费扩容提质、带动经济增长等方面发挥出越来越重要的作用。

气象与经济建设、国防建设、社会发展和人民生活息息相关，及时有效地利用气象数据资源，能在经济发展、国家安全以及百姓衣食住行等各方面趋利避害，产生巨大的社会经济效益。全国气象服务经济效益调查分析评估表明，气象服务为国家经济建设趋利避害所产生的经济效益为国家对气象事业总投入的40倍以上，因气象灾害死亡的人数占受灾人口的比例逐年下降，气象灾害造成的经济损失占GDP的比重也呈逐年下降趋势。

由于我国经济总量规模不断提高、经济活动区域扩大，气候条件敏感行业增加，农业生产、生活消费、医疗健康、旅游观光、交通运输等行业受极端气候条件影响显著。准确和及时的气象预测将有效减弱甚至部分规避极端天气和气候变化所带来的不利影响。

气象部门从建立之初，就是以数据作为业务和科研工作的基本条件、以数据为处理加工对象、以数据和信息作为提供服务的基本载体和形式的，气象数据是维持并推动所有气象工作的生命源泉。气象数据与农业、林业、制造业、交通业、旅游业、环境治理、生态保护以及国防军事等各行业数据的有机融合，能够在数字经济中发挥出无可替代的作用和价值。

三、气象数据目前的应用现状

（一）气象专业数据

气象专业数据是气象部门维持正常运行的基本条件，多年来气象部门在预报预测和公益专业服务等方面的高质量发展，皆得益于气象专业数据的有序建设和专业化应用。此外，随着智慧气象的发展和气象与多行业间的深度融合，气象专业数据和气象服务已成为多个行业的建设性、基础性需求。

福州市人工影响天气工作依托数字新密码“气象精灵”，打造智慧气象人工影响天气业务系统，数字化展示全市人影作业能力，实时监测人影作业条件并自动判别预警。2020年市气象部门实施人工增雨作业300余次，在保蓄抗旱、解决用水困难、保障空气质量等方面稳居全国省会城市前三名，全市农林牧渔总产值首次突破千亿元大关，达1000.78亿元，同比增长4.1%，成为经济作物的“守护神”。

广州气象部门以广州智慧农业气象服务平台为载体，充分利用互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、“5S”等现代信息技术，实现气象服务与当地农业深度融合，促进广州数字农业发展。通过设置个性化自助定制预警功能，提升农业气象灾害预测预警服务能力；通过开展农业气象指数保险服务，与保险部门共同构筑新型农业气象服务体系；通过病虫害图像识别与趋势分析服务，促进农业绿色发展；通过构建业务模型超市，提升智慧农业气象服务水平。

（二）气象社会观测数据

在国外气象发达国家中，气象社会化观测已经在实践，其数据的收集和应用目前已相对成熟并已获得良好效果。

美国气象公司拥有超过25万个私人气象观测站，是全球规模最大的私人气象站观测网，每月吸引近5000万访客。此外，美国气象局开展气象志愿者计划，每位志愿者自费购买雨量筒，在美国飓风频发的东南部地区和群岛海域加密收集降水量。

日本天气新闻公司拥有自己的气象卫星、天气预报系统以及天气分析理论，并从付费用户中招募“支持者”，通过手机上传照片，协助观测天气实况，在“支持者”家中安装烧杯状的“雨水收集器”，以提供更加细致的天气观测及服务。该公司充分挖掘“支持者”提供的地形复杂地区实况观测、台风登陆、樱花开放等信息的价值，建立了基于外推的10分钟天气预报系统、夏季雷雨预警系统，开发了社区级的赏樱指数等等，把社会化观测的用途最大化。

英国气象局目前已利用物联网技术建立起天气观测网站，面向全国各界及全球收集各类气象观测资料，并宣布在其内部已达成共识，不再研制造价高昂的气象探测设备，而要把经费用于通过智能设备和物联网技术收集更多气象数据的相关技术研发和系统建设。

法国气象局使用现代物联网技术，在家用小汽车上安装传感器，以探测道路气象信息，并将这些车辆采集的气象数据汇集起来实时发送到气象局，用于气象业务。

中国气象局也在进行类似的尝试：河北省气象部门与水利、环保、交通、安监、旅游等部门联合建立气象灾害联合监测网络，以服务换数据、政府购买服务等方式，激励社会企业主动参与；如，朔黄铁路发展有限责任公司已承担建设40个铁路气象观测站，中国铁塔股份有限公司河北省分公司也已承担建设100个旅游气象观测站。与此同时，河北省气象部门鼓励公众参与建立志愿气象观测站，完善观测数据交易和奖励配套机制，并与中小学合作共建校园气象观测站，培训小观测员。此外，河北省气象部门深化与省交管局合作，2000名高速交警成为“移动气象观测员”。到目前为止，已建成涵盖观测、预报和服务等三方面省级气象数据资源池和河北省公共气象服务云平台，实现16类部门和社会气象观测数据的统一汇交、分类调用、集中管理。省内所有气象观测数据会同灾情、经济、地理等数据全部融入省、市、县三级气象灾害防御应急指挥平台，有效提升气象灾害防御中各级政府决策科学化水平，初步构建起“政府引导、社会和市场主导、公众参与”的社会气象观测发展格局。2018年全省因灾死亡人数、直接经济损失的平均值比自2000年以来的前17年分别减少89%、84%。因气象因素造成的高速公路交通事故逐年稳定下降10%以上；24小时空气质量指数(AQI)预报准确率达90%以上。气象社会化观测数据的社会经济效益初步显现，“观测即共享、观测即服务”的新业态正在形成。

（三）社会派生气象数据

大数据的潮流推动着数据应用的发展，在原本毫不相干的数据海洋中敏锐地察觉到并发掘出有价值的信息，成为这一时代数据应用创新的热点：谷歌通过全美各地感冒药品的销售量，可早于美国CDC一个月发现流感的爆发及扩散路径；阿里巴巴通过销售订单的异常，可提前数月预测出2008年美国次贷危机的爆发；国家发改委和国家统计局通过各地挖掘机和铲车等重型机械的状态数据，可识别出各省基建的活跃程度和规模等等。针对气象行业，也有类似的应用案例：

据分析，外卖的销量与降水或极端天气呈现正相关。口罩、空气净化器、保健品的销量与空气质量关系也具有很强的关联性，有研究表明PM2.5每上涨10，口罩销量将会增加约50%。

海康威视基于图像及高清视频特别是社会化视频资源，通过智能识别算法和图像分类技术，可实时识别出云状、云量，帮助气象部门根据云量的多少，判断不同天气状况。

雪亮工程所产生的大量视频数据非但为城市治理提供了实时状态信息，通过图像识别等技术，也可反映当地的雾霾、晴雨以及积水程度等实时天气状况，弥补专业气象观测在空间布局上的局限，并为专业化气象服务提供第一手数据。

较为遗憾的是，许多极具创新性的思路和想法，由于数据的使用无法落实而被搁置；许多原本可更好地造福社会的数据创新应用，由于数据共享问题而无法实现，被迫尘封在电脑的文件夹中。

（四）与气象发达国家的应用情况比较

气象专业数据是气象数据的骨干和核心；气象社会观测数据是气象专业数据十分重要的辅助和补充，是气象数据的枝干和茂叶；气象社会派生数据直接应用于与气象相关的各类社会服务，是气象数据这棵参天大树上的点点花朵。

目前与国外气象发达国家相比，气象专业数据的发展和应用程度大体持平；气象社会观测数据尚处于起步阶段，与国外气象发达国家存在不小的差距；社会派生气象数据的应用宥于数据安全、数据产权以及利益分配等方面问题，环境及氛围不理想，发展和应用程度受到较大干扰和限制，国外情况大体类似。

四、中国气象局的相关数据政策

依据《中华人民共和国气象法》，2001年中国气象局发布《气象数据共享管理办法》（中国气象局令第4号），首次正式提出向社会开放气象数据，并明确了气象数据开放的范围内容、开放对象、提供和使用主体、获取数据的方式渠道、使用者的权限和义务等。2015年3月，中国气象局发布《气象信息服务管理办法》（中国气象局令第27号），首次提出向市场免费开放气象数据。同年10月，中国气象局公布《基本气象资料和产品开放清单》，明确了气象数据开放的具体内容。2017年，中国气象局印发《气象探测资料汇交管理办法》（气发〔2017〕31号），明确提出气象部门所辖气象站、国家和地方政府有关部门所属气象站、以及其它从事气象探测的组织和个人应当汇交所获得的气象探测资料。2020年，中国气象局印发《气象数据管理办法》（气发〔2020〕92号），明确了气象数据的范围以及各流程环节的职责分工，强调了数据汇交以及数据提供使用和安全保护的相关规范，明确了产权保护和违规处罚等内容。

这些政策文件共同构成了我国气象数据管理、建设和发展的政策文件体系。围绕这一文件体系，各省（区、市）气象部门、国家级气象业务单位分别制定了实施细则、方案等，进一步完善我国气象数据的政策体系。

五、未来的设想

数据是数字经济中最为核心的生产要素，气象数据是其中的重要组成内容。在气象数据建设规划的指引下，气象部门既要有序发展气象探测业务以丰富和完善气象专业数据，同时也要大力推进气象社会化观测，发动全社会的力量，共同参与气象数据的建设。此外，还应积极倡导和鼓励全社会对社会大数据中气象价值的发现和挖掘，并以气象部门所特有的专业知识和技能积极参与其中，更好地造福人类社会。

本文由笔者执笔，与陈东辉、张强、石明远等同事共同完成。