【干货分享】国家气象信息中心肖文名：气象数据的智能化处理与应用
【干货分享】国家气象信息中心肖文名：气象数据的智能化处理与应用
2024-08-22 18:22:17 来源：
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2024-08-22 18:22:17 来源：
摘要：近日，在由CIO时代主办、新基建创新研究院作为智库支持的“基于数据要素的新质生产力——科技至卓 同行至远 | 2024 CIO百人会高峰论坛”主论坛上，国家气象信息中心党委书记、主任肖文名带来了主题为《牢筑气象数字底座 助力数字气象发展》的精彩演讲。
关键词：
数据要素
数字化转型
气象
今年政府工作报告提出，发展新质生产力，深入推进数字经济创新发展。数据作为形成新质生产力的优质生产要素正受到前所未有的重视。充分释放数据要素价值，激发数据要素的乘数效应，是促进全要素生产率不断提升，赋能新质生产力发展的关键举措。
近日，在由CIO时代主办、新基建创新研究院作为智库支持的“基于数据要素的新质生产力——科技至卓 同行至远 | 2024 CIO百人会高峰论坛”主论坛上，国家气象信息中心党委书记、主任肖文名带来了主题为《牢筑气象数字底座 助力数字气象发展》的精彩演讲。
国家气象信息中心党委书记、主任 肖文名
气象事业是科技型、基础性、先导性社会公益事业。结合大气演变机理研究与人工智能技术开发的高价值气象数据产品，为各行业提供全业务,全流程，全要素的赋能。通过精准预测和分析，助力金融风险评估与管理，优化交通调度并保障安全，指导精准种植，优化能源管理并推动可持续发展。增强各行业对天气敏感操作的适应性和效率，共同构建环境友好型社会。
以下为主题演讲的精华内容，经编辑后的文字实录：
气象领域数字基础设施建设成果
2022年5月份，《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》的印发，让我国气象事业迎来了新的发展机遇。纲要明确了到2035年，我国将实现以智慧气象为主要特征的现代化气象体系，其中信息基础设施建设被视为关键任务之一，具体涵盖数据平台、数据安全及数据处理等多个方面。
过去两年里，国家气象信息中心制定了工作方案和三年行动实施计划，以促进气象数据的高效利用。
在气象领域，人工智能的应用取得了显著进展。目前，我国气象数据的存量已达75个PB，且每年以17个PB的速度持续增长。这一庞大的数据规模得益于我国全球领先的气象观测系统，该系统覆盖了地面、高空、海洋、大气成分等多个领域，拥有超过106种数据类型。具体而言，我国已建成7万多个地面观测站，以及数量众多的雷达站和卫星观测系统。然而，尽管整体规模庞大，但在西部地区，观测数据的覆盖仍显不足，未来需进一步加强这些区域的观测能力。
国家气象信息中心作为世界气象组织的关键通信节点，负责收集全球数据。我们每天能够收集到约3.5个TP的全球气象数据，这些数据来源于全球各地的观测站、卫星等。相比美国等发达国家，我国在数据交换方面表现更为积极，不仅为全球气象数据的共享做出了重要贡献，还通过参与国际合作提升了自身的气象观测和预报能力。我们通过全流程的数据质量控制和评估系统，确保了数据的准确性和实时性。在某些国际局势冲突期间，我们的数据收集和处理能力得到了实际检验，证明了其在国防和防灾减灾中的重要作用。
面对海量的气象数据，我们建立了一套完善的数据处理流程和质量控制系统，以确保数据的准确性和可靠性。通过实时质控、数据收集、质量评估等环节的紧密配合，我们为内部预报和外部用户提供了高质量的气象数据产品。这些产品涵盖了大气、陆地、海洋、冰冻和生态等多个圈层，为气象预报、气候研究等领域提供了有力支持。
数据驱动下的气象预报智能化
随着AI、大数据等数字化技术的不断进步，中国气象预报正经历着一场深刻的数字化与智能化转型。从分钟级到百年级的时间跨度，我国气象预报已经迈入了一个全新的智能网络预报时代，实现了从单点预报到5公里×5公里网格化预报的飞跃，这意味着任何地点的精确气象预测成为可能。
气象预报的核心在于数字预报模式，它基于描述大气运动规律的非线性偏微分方程组。然而，这些方程组通常没有解析解，需要通过数字解法（如离散化方法）来求解。这一过程中，两个关键环节至关重要：一是解方程的方法，二是初始状态（T0时刻）的准确获取。为了得到高精度的初始状态，气象学家们采用了同化方法，即融合多种观测数据以逼近真实的大气状态。
目前，中国气象局采用的全球预报模式分辨率为12.5公里×12.5公里，每天进行四次计算，每次计算需动用12,000个CPU，耗时约40分钟。在预报效果上，尽管与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的9.1天有效预报天数相比，中国自主模式略逊一筹（8.1天），但这背后蕴含的是数十年技术积累的差距。值得注意的是，提升一天的有效预报天数往往需要十年左右的努力，这凸显了气象预报技术进步的艰巨性。
随着预报分辨率的提高（如未来计划中的5公里×5公里模式），计算量将呈指数级增长。以当前技术估算，这一新模式至少需要10万个CPU核心，且计算时间将显著增加。因此，如何在保证预报精度的同时，优化计算效率，成为当前面临的一大挑战。
为了促进气象数据的广泛应用，中国气象局通过气象数据网公开了大量气象数据，涵盖了实况数据和预报数据，为21个行业及多个国家的重点项目提供了有力支持。此外，我国还建立了气象数据广播系统，与美国、欧盟的系统共同覆盖全球，特别是在“一带一路”沿线国家发挥了重要作用。这种数据共享机制不仅提升了中国气象服务的国际影响力，也促进了全球气象事业的共同发展。
数据应用新视野：
从灾害保险到气象大数据云平台
当前，数据已成为推动各行各业发展的关键要素，气象数据的应用已经远远超出了传统的天气预报服务。气象数据正在保险、交通、能源、农业等多个领域发挥着重要作用。
在保险行业，气象数据被用于精准定损和赔付。例如，在台风等自然灾害发生后，保险公司不再单纯依据损失程度来决定赔付金额，而是依据实际的天气数据，如风速达到一定标准时自动触发赔付机制。这种方法减少了主观判断的不确定性，提高了赔付的公正性和效率。
在交通领域，尤其是航空运输，气象预报的准确性对航班安全和效率至关重要。我国正在与民航部门合作，提升航空预报的准确性。
在能源领域，随着风能和太阳能等清洁能源的兴起，气象数据对能源调度的重要性日益凸显。准确的风速和光照预报能够帮助更好地平衡能源供需。
此外，现代农业同样依赖于气象数据。我国农业产量的预报准确率高，这背后是强大的气象数据处理和分析能力的支撑。
为了有效管理和利用海量的气象数据，我国自2018年开始研发气象大数据云平台，2021年实现业务化运行。该平台全面采用了互联网技术，实现了“速算一体”，即数据存储与计算的高度集成。通过摒弃传统的IBM主机、EMC存储等国外设备，转而采用国产化的分布式数据库系统，不仅降低了成本，还提升了系统的稳定性和效率。目前，该平台每天处理着海量的气象数据，年访问量高达200多亿次，平均响应时间仅为0.3秒，充分展现了国产数据库在大数据处理方面的强大实力。
为了确保气象业务的连续性和安全性，该平台还建立了三套独立的系统，并在西安设立了备份中心。同时，通过统一的监控体系，实现了对全业务、全流程、全要素的实时监控，确保了气象数据的准确性和及时性。
★ 结束语 ★
气象数字基础设施建设是我国实现气象现代化、提升气象服务能力的重要基石。气象预报的智能化进程正以前所未有的速度推进，而数据作为其核心驱动力，正引领着这一领域的深刻变革。中国气象局在超算和人工智能领域的进步，不仅提高了气象预报的准确性和效率，也为全球气象科学的发展做出了贡献。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，我们期待在未来看到更多创新和突破。
✦主办单位✦
CIO时代：
CIO时代成立于2003年，由北大CIO论坛创始人姚乐博士带领论坛骨干创建。成立20年来，CIO时代以传播“新技术、新商业、新管理”知识为使命，专注CIO人群的培养和技术专题培训，为CIO提供数字化相关的资讯和专业研究内容，打造CIO领域专业、精准、多维度的垂直媒体平台，致力于成为“个人和组织数字化业务、管理和技术知识的赋能者”。
新基建创新研究院：
新基建创新研究院是CIO时代旗下的智库研究机构，汇聚院士、政府领导、央国企、医疗、教育、能源、制造等十多个行业专家组建智库，拥有千余位智库专家阵容。研究院的主要目标是建立政府、科研机构、高校和行业数字化转型从业者之间的合作，发挥政、产、学、研的桥梁、纽带作用，促进政府与企业间、企业与企业间的交流合作，促进数字产业落地。研究院希望将数字化的优秀实践提炼成理论方法，进行推广应用；助力提升行业数字化转型效率，促进数字中国建设。
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