中国气象局2024年第二批“气象数据要素×”典型案例（部分案例）

编者按：推动气象数据多场景应用，提高资源配置效率，是当前气象部门更好服务防灾减灾救灾和经济社会高质量发展的重要途径。近日，中国气象局第二批“气象数据要素×”典型案例公布，各地气象部门积极探索实时数据驱动场景运转，助力“土特产”提质增效、文旅产业动能澎湃、消防救援更加精准高效……

本期策划选取部分案例，集中展现气象数据深度融入各行业发展成效，并为持续推动高价值气象数据产品开发利用，加强与其他行业领域数据创新融合等提供参考和示范。

天津：×医疗

脑卒中气象风险预警降低入院人数

进入冬季，冷空气频繁“到访”，“气温、气压是影响脑卒中住院人数的重要气象因素。数据显示，冷空气来临前后一段时间是脑卒中住院人数的高发期。”天津医科大学第二医院副院长、天津市健康气象交叉创新中心主任李新介绍。

如何进一步探寻疾病与气象因素间的关系？破解脑卒中防治难题？

天津市气象局积极探索，推进气象、环境和医疗大数据融合，构建脑卒中气象风险预报预警模型，并在全国首发脑卒中气象风险预警产品。数据统计，2022年强降温天气过程预警发布后，天津市脑卒中入院人数下降5.2%至11.9%，节省住院费用约2800万元；2023年高温热浪天气过程预警发布后，脑卒中入院人数降低3.8%至20.3%，节省住院费用1300万元。

天津市环境气象中心业务人员根据相关气象因素，密切监视环境气象指数，制作脑卒中气象风险预警服务产品。天津市气象环境中心供图

近年来，天津市气象局依托中国气象局—南开大学大气环境与健康研究联合实验室，聚焦气象—环境—健康研究领域，重点开展基于大数据的气象和环境对人群健康影响效应、对疾病影响的机制研究。2021年，市气象局与天津医科大学第二医院牵头，联合高校、企业成立天津市健康气象交叉创新中心（以下简称“交叉创新中心”），深入开展疾病气象风险预报预警技术与服务产品研发；联合天津健康医疗大数据有限公司，建设了集数据采集与处理、模型构建、预警发布和服务应用一体化的健康气象服务系统。

通过数据汇聚和科研攻关，在建构气象与疾病关系特征库的基础上，市气象部门利用多种机器学习算法研发脑卒中气象风险预警模型，进一步研究气温、气压等高影响气象因子对脑卒中入院人数的影响。

“当日最低温度低于4℃时，住院人数开始增多；24小时负变温超过7℃，24小时变压大于18百帕时，住院风险较高，且随气温下降，住院风险呈近乎线性增长趋势。”天津市环境气象中心高级工程师樊文雁介绍。

交叉创新中心还利用全市近10年脑卒中医疗和气象数据，深挖气象因素与脑卒中潜在危险的关联性，形成以变温和最低温度为指标的脑卒中气象风险预警体系。

截至目前，脑卒中气象风险预警已发布21次，仅短信受众就达8400万人次。（杨莹 姚青）

四川：×灾害防治

地质灾害气象风险预警更加精准有效

四川省气候和地质环境条件复杂，地质灾害呈多发、频发态势。在地质灾害气象风险预警服务实践中，及时精准转移灾害风险区域（点位）人员，可有效降低人民生命财产损失。因此，准确划定影响范围，不断提升气象灾害风险预警的精准性和有效性至关重要。

四川省气象局深挖气象数据要素价值，推进部门协作，开展暴雨预警助力应急避险转移关键支撑技术研究，联合省应急管理厅、自然资源厅等部门共同研发预警模型，打通气象数据共享不畅、预警模型精度不高等堵点，实现了高时效、高精度的地质灾害气象风险预警省市县三级融通共享，有效助力政府应急决策、指挥调度等。

锚定地质灾害气象风险预警多场景应用能力提升，省气象台构建了全省无缝隙全覆盖的智能网格预报体系，创新以风云气象卫星等观测数据为核心的短临预报预警产品体系动态融入地质灾害气象预警模型研发，实现地质灾害气象风险模型与高精度主客观融合定量降水网格预报产品结合，预警产品逐时滚动更新，空间精度细化至1公里×1公里。

“想要更精准预测地质灾害，需要通力合作。”四川省气象台副台长丁雨虹说，省气象台联合省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院，构建了高精度气象预报结果与地质灾害气象风险模型结合的模型库，并建立短临、短期、中期等不同时空尺度的地质灾害气象风险预警产品。

3月20日，观测员在雅江县森林火灾现场开展应急观测。图/敖泽建

过去，地质灾害的概率预报主要依赖地质专家的经验判断，其空间分辨率有限，影响因子简单，难以满足现代防灾减灾的需求。而现在，通过逻辑回归模型研究方法，综合分析地质灾害发生的概率分布情况，再结合日降水数据等实时信息，进一步构建地质灾害预警模型，预警的准确率和精度得到了显著提升。两部门还共同升级四川省地质灾害气象风险预警互联系统，成功填补了市县地质灾害气象风险预警技术空白，全省21个市、175个地质灾害易发县同步具备预警能力，从技术上实现了省市县三级预警互联互通的集约化发展。在今年5月10日至11日降雨引发雅江县“3·15”森林火灾过火区地质灾害气象服务保障中，省、市、县气象部门应用滚动更新的地质灾害气象风险预警产品，为相关区域居民、企业工人、游客共768人及时转移提供有效指导，实现零伤亡。

依托精准、高效的数据和平台支撑，政府应急决策也更具科学性和靶向性。目前省级地质灾害等级预报年均99次，发送预警短信63.8万条，预警短信较以往均值下降66.3％；省级短临预警仅占预警短信总数的6％，但涉及成功避险20起，占比高达55.6％，预警有效性显著提升。

双方还结合防灾减灾工作实际，将全省3000余处在建工地纳入预警发布范围，结合部分地区地震发生情况，及时调整短临预警阈值。目前，短临预警已成为四川省地质灾害监测预警体系重要一环。 （周雯 陈高翔 徐洋）

青海：×文旅

智慧小程序成为个性化旅行好助手

“冬天青海还有哪些景点开放？”“这几天茶卡盐湖天气怎么样，能看到天空之镜吗？”……点开“青海旅游天气”微信小程序，游客们关心的问题都有了答案。

位于青藏高原东北部的青海，自然景观丰富，但复杂多变的气候特点对旅游出行产生较大影响。为此，青海省气象服务中心开发了基于智能感知的“青海旅游天气”微信小程序（以下简称“小程序”），通过融合气象、文旅、交通和用户数据，利用人工智能技术，为游客提供个性化提醒和线路推荐，协助游客科学规划行程。

4月30日，小程序正式上线，目前累计总访问量达55272人次。此外，该小程序已嵌入青海省文化和旅游厅“智游青海”微信小程序。“过去多变天气常带给游客拆盲盒般的体验，现在有了这个帮手，游客可看天出行、安排行程更加省心省力。”青海省气象服务中心专业气象台副台长周丹说，小程序的主要特点可以归纳为“三个聚焦”——

青海旅游天气微信小程序页面 图/李宝华

聚焦场景，开展多源数据融合应用。借助青海省气象服务中心收集气象服务数据，并整合青海地区的预报预警信息，通过平台推送及时传递给用户；可根据当前天气、位置和季节进行智能计算，判断某一景点是否适合徒步、露营等，并推荐最适宜的景点。

聚焦游客，开展个性化旅游气象服务。根据当前所在位置和天气情况及用户画像等信息，计算当地188个景点最适宜的游玩时机，生成针对性的服务提醒和旅游建议，并对10条经典旅游路线旅游适宜度进行排名，采用手绘地图和GIS地图两种方式进行显示，增强公众使用的体验感。

聚焦赋能，推动旅游气象模型研发。通过网格化监测和预报数据，结合天气情况、用户位置和偏好等，建立徒步、露营、登山等气象景观模型；秋景、滑雪等季节景观模型；桃花、梨花、丁香花等赏花模型和紫外线、舒适度等气象指数模型30种，推动旅游气象服务向精细化发展。（王彬）

宁夏：ד土特产”

全周期融入式服务助推葡萄酒产业质效双升

宁夏贺兰山东麓位于北纬38度，是世界公认的酿酒葡萄种植“黄金地带”。如今，气象数据要素正逐渐成为当地葡萄酒产业数智化转型的关键一环。

今年，自治区气象局与宁夏贺兰山东麓葡萄酒产业园区管理委员会联合申报的酿酒葡萄气象服务中心获通过认定，该中心将气象、遥感、林草、酿酒企业等多源数据融入葡萄种植全周期，打造数据驱动的酿酒葡萄智慧气象服务系统，研发不同发育期气象条件分析、气象灾害及病虫害气象影响分析等多种数字化服务产品，向贺兰山东麓葡萄酒产区各酒庄提供全生育期分品种、分灾种、分区域、分时段、分强度、分影响的精细化气象服务，助力酒庄科学管控各项农事活动。

霜冻是制约酿酒葡萄等特色林果业发展最主要的气象灾害之一。气象部门研发“果园霜冻风险管理信息系统”， 将贺兰山东麓各类观测数据和数值预报产品纳入系统，结合自然资源等部门的高精度地理信息数据和作物产区数据，研制面向不同果园的发育期霜冻指标和果园空间定位图，实现了智能网格化的果园霜冻监测、预报，提升了霜冻预报预警的针对性和准确率，能够提前7天预测霜冻过程、提前 3 天预判霜冻类型、 提前0天预报霜冻强度，打造“7+3+0”霜冻防御服务模式。以多源气象数据为指导的减灾增产作用明显，例如，以气象数据为指导的科学烟熏与同期未开展烟熏霜冻防治的酿酒葡萄种植园区相比，每亩灾害损失降低近一成。

在传统农业气象服务的基础上，气象部门还研发了酿酒葡萄气候品质评价产品，对赤霞珠、马瑟兰等品种的葡萄进行年份动态气候品质评价。通过联合贴标，气象数据要素首次融入葡萄酒产品定位链、市场分析链、策划销售链，充分发挥了气象数据要素在市场化配置中的作用。具有气候品牌标志的葡萄酒每瓶气候生态附加值在30元至50元，葡萄酒产业可增收6%至8%。“2023年，贴有气候品牌标志的葡萄酒销量同比增加1.2万瓶，按照每瓶葡萄酒均价300元计算，酒庄同期销售额增加约360万元。”宁夏立兰酒庄相关负责人左新会介绍。（岳勇 陈沛 雒璇）

浙江温州：×消防救援

火灾预警准确率同比提升13%

近年来，为解决消防救援中存在的气象与消防信息融合不足等行业痛点，浙江省温州市气象局积极探索打造全流程闭环“气象×消防”防灾救灾平台，实现对全市14个消防救援大队、39个消防救援站点全覆盖。平台上线以来，累计预警处置警情4863起，提供气象参考数据1.8万条，火灾预警准确率同比提升13%。

立足温州火灾、台风等灾害事故多发实际，温州市气象局深挖气象数据要素潜能，联合消防部门推动气象信息与消防救援信息融合，整合多源气象与消防警情数据，围绕消防救援“灾前、灾中、灾后”三个阶段，构建覆盖全市的“消防风险感知、气象警情联动、气象辅助救援、防汛抗台风调度”四大应用场景，实现了消防应急救援工作事前有风险预警、事中有联动响应、事后有风险评估的全过程气象辅助参谋，为公共安全管理提供了可复制的示范经验。

围绕风险感知，温州市气象局搭建了“气象消防风险评估算法模型”。该模型基于2013年至2023年的消防警情和气象数据，结合历史气象数据集及相关节点数据，提取火灾的时空分布信息和同期气象数据等关键气象指标，利用随机森林算法分析火灾与气象指标的相关性，生成细化到乡镇的气象消防安全指数和网格化的气象消防风险图。2023年夏季高温期间，该模型生成的“五色图”提前标注出火灾高风险区域，相关部门迅速采取预防措施，排除了多起重大火灾隐患。

在灾中应急阶段，通过实时气象数据，系统可智能生成气象风险提示单，涵盖降水、风向、湿度等关键指标，并直接推送至指挥台和一线救援人员，为现场调度提供科学参考；自动分析气象变化对救援操作的可能影响，研判气象因素对消防救援的影响程度和施救范围，并通过提示单进行预报预警。

聚焦防汛抗台风调度，系统整合“温州台风网”和“智救援”平台，建立综合监测预报预警信息“一张图”动态更新机制，实现动态监测汛情、合理调度资源。2023年台风“杜苏芮”影响期间，该平台协助提前转移危险区域居民数千人，减少了人员伤亡和经济损失。 （林泽微）

来源：中国气象报

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