行業(yè)領(lǐng)域二：數(shù)據(jù)要素×氣象服務(wù)按照《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃(2024—2026年)》有關(guān)部署和要求，國(guó)家數(shù)據(jù)局商相關(guān)部門(mén)梳理總結(jié)數(shù)據(jù)要素賦能氣象服務(wù)領(lǐng)域3大重點(diǎn)方向12個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域共51個(gè)典型場(chǎng)景，形成落地指引，供相關(guān)方推動(dòng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用參考。一、防災(zāi)減災(zāi)1.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)1.旅游行程規(guī)劃領(lǐng)域一：洪澇災(zāi)害防御通過(guò)整合氣象、水文等多源數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)分析與智能決策模型，構(gòu)建雨情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、洪峰動(dòng)態(tài)預(yù)警、水利工程聯(lián)合調(diào)度、風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控等一體化調(diào)度體系，顯著增強(qiáng)洪澇災(zāi)害防御能力，實(shí)現(xiàn)防洪安全與水資源綜合利用的協(xié)同提升。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。包括氣象站、雷達(dá)、衛(wèi)星的觀測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品等。二是跨部門(mén)共享數(shù)據(jù)。包括水文站數(shù)據(jù)、自然資源部門(mén)地理信 息數(shù)據(jù)、地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)以及應(yīng)急管理部門(mén)歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)等。(二)融合利用路徑一是開(kāi)展數(shù)據(jù)整合與深度標(biāo)準(zhǔn)化。全面收集自動(dòng)氣象站、雷達(dá)監(jiān)測(cè)、衛(wèi)星遙感等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，同時(shí)整合水文監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)、地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史災(zāi)情記錄數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和無(wú)效數(shù)據(jù)。對(duì)不同來(lái)源、不同格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一對(duì)齊，構(gòu)建涵蓋多災(zāi)種、全要素的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，為后續(xù)分析建模提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。二是構(gòu)建防汛指揮調(diào)度智能模型體系。依托整合后的氣象、水文、災(zāi)情綜合數(shù)據(jù)集，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和算法，開(kāi)展多維度防汛指揮調(diào)度模型構(gòu)建。在氣象災(zāi)害方面，建立精細(xì)化雨情預(yù)測(cè)模型，結(jié)合自動(dòng)站實(shí)時(shí)雨量數(shù)據(jù)、雷達(dá)回波動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及衛(wèi)星云圖宏觀變化信息，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)降水的強(qiáng)度、范圍和持續(xù)時(shí)間。構(gòu)建洪峰預(yù)測(cè)模型，綜合考慮氣象降水預(yù)報(bào)、流域地形地貌、河道水系特征等因素，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)洪峰水位和到達(dá)時(shí)間。開(kāi)展水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化模型研究，根據(jù)氣象預(yù)報(bào)、水文實(shí)況以及下游防洪需求，科學(xué)制定水庫(kù)泄洪方案，實(shí)現(xiàn)防洪與興利的有機(jī)結(jié)合。三是實(shí)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)迭代與精準(zhǔn)驗(yàn)證。建立完善的歷史極端天氣個(gè)例庫(kù)，收集整理過(guò)去多年發(fā)生的各類(lèi)極端天氣事件數(shù)據(jù)，包括氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、災(zāi)情影響數(shù)據(jù)以及防災(zāi)減災(zāi)措施實(shí)施效果數(shù)據(jù)等。基于個(gè)例庫(kù)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)模型進(jìn)行全面驗(yàn)證和動(dòng)態(tài)調(diào)整。通過(guò)對(duì)比模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際災(zāi)情發(fā)生情況，分析模型存在的誤差和不足，針對(duì)性地調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，不斷優(yōu)化模型性能。由于地形因素對(duì)氣象要素和水文過(guò)程影響顯著,特別加大模型在山區(qū)、峽谷等復(fù)雜地形區(qū)域的驗(yàn)證和優(yōu)化力度。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警：預(yù)估洪水發(fā)生概率與可能造成的淹沒(méi)范圍，評(píng)估各區(qū)域受淹風(fēng)險(xiǎn)，確定危險(xiǎn)區(qū)域，提前發(fā)布洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為制定人員轉(zhuǎn)移、物資調(diào)配方案提供科學(xué)依據(jù)。2.城市暴雨積澇監(jiān)測(cè)與預(yù)警：通過(guò)分析不同區(qū)域的地形、排水管網(wǎng)布局以及實(shí)時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位易澇點(diǎn)，及時(shí)通知相關(guān)部門(mén)采取強(qiáng)排、交通管制等措施，減少暴雨積澇對(duì)城市運(yùn)行的影響。3.水庫(kù)與水利工程調(diào)度：通過(guò)流域內(nèi)降水、蒸發(fā)、徑流等氣象和水文數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)分析，支撐水利部門(mén)合理調(diào)整水庫(kù)水位和泄洪流4.農(nóng)業(yè)防汛減災(zāi)：通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)洪澇災(zāi)害對(duì)農(nóng)作物的影響范圍和程度，及時(shí)發(fā)布農(nóng)業(yè)防汛預(yù)警。根據(jù)不同農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段和耐澇能力，結(jié)合氣象條件，指導(dǎo)農(nóng)民采取相應(yīng)的防汛減災(zāi)措施。5.旅游景區(qū)防汛管理：景區(qū)管理部門(mén)依據(jù)氣象預(yù)報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提前采取措施應(yīng)對(duì)強(qiáng)降雨、雷電等災(zāi)害性天氣引發(fā)的次生災(zāi)害。(四)應(yīng)用成效構(gòu)建“多源數(shù)據(jù)融合+分時(shí)效預(yù)報(bào)”技術(shù)體系，大幅提升氣象預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率與預(yù)警響應(yīng)效率，人員傷亡數(shù)量顯著下降，氣象服務(wù)預(yù) 領(lǐng)域二：地質(zhì)災(zāi)害防范(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別(二)融合利用路徑(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景松散堆積物分布等數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)降水情況，預(yù)測(cè)泥石流的流動(dòng)路徑和影響范圍，為周邊群眾避險(xiǎn)和救援力量部署提供依據(jù)。3.地面塌陷預(yù)警：將降水、地下水位變化等信息與地質(zhì)勘查數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)地面塌陷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，提前發(fā)現(xiàn)地面塌陷隱患，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全。4.巖溶塌陷防范：通過(guò)分析降水的頻率、強(qiáng)度和季節(jié)性變化，結(jié)合巖溶洞穴發(fā)育情況、覆蓋層厚度等地質(zhì)條件，預(yù)測(cè)巖溶塌陷發(fā)生概率，提前向相關(guān)區(qū)域發(fā)出預(yù)警，指導(dǎo)開(kāi)展隱患排查和治理工作。5.崩塌災(zāi)害預(yù)測(cè)：監(jiān)測(cè)大風(fēng)天氣下巖石受風(fēng)力侵蝕和震動(dòng)影響，以及降雨導(dǎo)致巖石裂隙充水、重量增加等情況，結(jié)合巖石風(fēng)化程度、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性等地質(zhì)信息，對(duì)崩塌風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。6.地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)巡查：根據(jù)天氣預(yù)報(bào)中的降水、大風(fēng)等信息，合理安排巡查時(shí)間和路線(xiàn)，在災(zāi)害性天氣來(lái)臨前重點(diǎn)巡查高風(fēng)險(xiǎn)隱患點(diǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)。(四)應(yīng)用成效常態(tài)化開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控及預(yù)警，通過(guò)衛(wèi)星遙感、雷達(dá)監(jiān)測(cè)、人工智能技術(shù)深度應(yīng)用，提升氣象預(yù)警精確度，打造覆蓋專(zhuān)業(yè)部門(mén)、社會(huì)力量的立體化防災(zāi)網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)災(zāi)害管理從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)型，筑牢生命安全與社會(huì)穩(wěn)定防線(xiàn)。領(lǐng)域三：交通運(yùn)輸出行通過(guò)融合高時(shí)空分辨率的氣象監(jiān)測(cè)、道路視頻圖像、交通流量、路況信息、交通事故、運(yùn)輸設(shè)備狀態(tài)等多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用氣象風(fēng)險(xiǎn)分析模型與智能決策算法，構(gòu)建交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、運(yùn)輸路線(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、運(yùn)力資源彈性調(diào)度、設(shè)備維護(hù)智能規(guī)劃、延誤損失預(yù)估等全鏈條協(xié)同體系，顯著提升交通運(yùn)輸系統(tǒng)對(duì)氣象環(huán)境的適應(yīng)能力，有效降低交通運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、提升交通氣象服務(wù)水平。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是地面、高空、雷達(dá)及衛(wèi)星等本地氣象實(shí)況監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。二是公路、軌道、鐵路、水運(yùn)、航道等基礎(chǔ)信息，交通、公安等行業(yè)部門(mén)的道路視頻圖像、交通流量、路況信息、交通事故等數(shù)三是低能見(jiàn)度、強(qiáng)降水、大風(fēng)、路面結(jié)冰、道路積雪等氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指導(dǎo)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是開(kāi)展數(shù)據(jù)歸集整合。整合氣象、交通、地理等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)地理信息技術(shù)匹配氣象與交通數(shù)據(jù)，建立專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)及典型事故案例庫(kù)。二是構(gòu)建智能預(yù)報(bào)預(yù)警體系。實(shí)時(shí)分析相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用人工智能算法，研發(fā)數(shù)字化交通氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品、交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)三是推進(jìn)可視化決策支撐。挖掘氣象與交通運(yùn)輸關(guān)聯(lián)規(guī)律，以可視化形式呈現(xiàn)分析結(jié)果，生成公里級(jí)風(fēng)險(xiǎn)熱力圖，并通過(guò)效益評(píng)估優(yōu)化服務(wù)。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.智能交通運(yùn)營(yíng)管理：根據(jù)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)產(chǎn)品，預(yù)測(cè)交通流量變化，提前制定道路交通疏導(dǎo)策略。2.公共交通服務(wù)優(yōu)化：公交、地鐵等公共交通運(yùn)營(yíng)單位根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)分析結(jié)果，優(yōu)化公交線(xiàn)路和運(yùn)營(yíng)時(shí)刻表。3.交通運(yùn)輸安全保障：交通管理部門(mén)依據(jù)氣象、交通關(guān)聯(lián)分析結(jié)果和交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品，加強(qiáng)對(duì)氣象災(zāi)害多發(fā)路段、橋梁、隧道等交通設(shè)施的監(jiān)測(cè)、防護(hù)和管控，提高交通運(yùn)輸系統(tǒng)的抗災(zāi)能力。(四)應(yīng)用成效提升交通氣象服務(wù)科技水平，推動(dòng)氣象高質(zhì)量發(fā)展。提升交通部門(mén)指揮調(diào)度能力，減少因天氣條件引發(fā)的交通事故，保障交通安全暢通、減少經(jīng)濟(jì)損失。領(lǐng)域四：智慧工地管理通過(guò)融合氣象監(jiān)測(cè)、施工進(jìn)度、工地設(shè)備狀態(tài)、建材運(yùn)輸?shù)榷嘣磾?shù)據(jù)，運(yùn)用氣象風(fēng)險(xiǎn)分析模型與智能決策算法，構(gòu)建工地全鏈條協(xié)同管理體系，精準(zhǔn)預(yù)判高溫、暴雨、大風(fēng)、雷電等惡劣天氣對(duì)工地施工的影響，提前啟動(dòng)防護(hù)措施，實(shí)時(shí)調(diào)整施工安排與建材運(yùn)輸方案，實(shí)現(xiàn)工地資源的高效調(diào)配，提升工地管理效率與建設(shè)進(jìn)度保(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別包括監(jiān)測(cè)、預(yù)警、預(yù)報(bào)等氣象數(shù)據(jù)以及住建、水務(wù)、自規(guī)、環(huán)保等部門(mén)的共享數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是建立“氣象+智慧工地”數(shù)據(jù)分析模型。包括施工天氣場(chǎng)景分析、施工惡劣天氣預(yù)警、施工氣象適宜度評(píng)估、高空風(fēng)測(cè)算、工期氣候背景分析模型，使氣象服務(wù)貼合實(shí)際需求。二是建設(shè)智慧工地氣象服務(wù)平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)天氣場(chǎng)景、監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、預(yù)警發(fā)布、決策分析等功能，將原始?xì)庀髷?shù)據(jù)加工成易于理解和應(yīng)用的產(chǎn)品。三是開(kāi)展定制化服務(wù)。生成網(wǎng)頁(yè)、微信提醒、圖表、文本等多元產(chǎn)品，為用戶(hù)提供訂閱、顧問(wèn)、融入等服務(wù)模式。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.施工安全管理：提供具體影響時(shí)間、區(qū)域和工序的氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)，幫助住建部門(mén)指導(dǎo)工地隱患排查，合理安排停工停產(chǎn)，確保施工安全。2.工地惡劣天氣應(yīng)對(duì)：提供惡劣天氣發(fā)生、升級(jí)、解除的全過(guò)程跟蹤服務(wù)，確保工地用戶(hù)能夠及時(shí)采取防范措施，并根據(jù)天氣實(shí)況判斷是否進(jìn)行設(shè)備巡檢，避免滯后性災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。3.工序管理：針對(duì)地基工程、起重吊裝、高空作業(yè)等工序，提供7天氣象適宜度預(yù)報(bào)，幫助用戶(hù)根據(jù)氣象條件調(diào)整工序，避免工期延誤，確保工程質(zhì)量。4.高空作業(yè)安全保障：針對(duì)高空作業(yè)和裝配式建筑吊裝需求，提供實(shí)時(shí)與未來(lái)7天高空風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)，幫助用戶(hù)選擇合適作業(yè)時(shí)間，并在作業(yè)過(guò)程中提供現(xiàn)場(chǎng)保障。5.工期設(shè)計(jì)氣象參考：提供工期內(nèi)不利施工氣象日數(shù)、高影響天氣頻發(fā)時(shí)段、惡劣天氣極值等分析產(chǎn)品，幫助建設(shè)方合理預(yù)留工期緩沖時(shí)間，減少工期延誤糾紛。(四)應(yīng)用成效實(shí)時(shí)獲取大風(fēng)、暴雨、雷電、高溫等災(zāi)害性天氣預(yù)警，為工地項(xiàng)目提供氣象保障服務(wù)，提升施工安全水平。依據(jù)氣象數(shù)據(jù)，提前規(guī)劃施工計(jì)劃，避免因天氣原因造成工期延誤，保障施工進(jìn)度可控。領(lǐng)域五：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理融合氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等多源數(shù)據(jù)形成農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)評(píng)估、關(guān)鍵農(nóng)事預(yù)報(bào)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析模型算法，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)體系，精準(zhǔn)開(kāi)展農(nóng)田墑情和灌溉預(yù)報(bào)，研判農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和病蟲(chóng)害風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)，提升農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是風(fēng)云衛(wèi)星遙感與氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)等。二是農(nóng)業(yè)、統(tǒng)計(jì)等部門(mén)的農(nóng)情、墑情、農(nóng)機(jī)、灌溉、病蟲(chóng)情、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是建立數(shù)據(jù)分析整合基座。整合氣象、農(nóng)業(yè)、遙感等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用智能數(shù)據(jù)整合方法建立專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害案二是構(gòu)建智能監(jiān)測(cè)預(yù)警體系。實(shí)時(shí)分析相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用人工智能算法，研發(fā)農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品、作物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品、病蟲(chóng)害發(fā)生防治氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)三是推進(jìn)可視化決策平臺(tái)支撐。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)氣象實(shí)景、監(jiān)測(cè)評(píng)估、預(yù)報(bào)預(yù)警等功能，生成圖表、文本等決策分析多元產(chǎn)品，為用戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)化定制式服務(wù)模式。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.關(guān)鍵農(nóng)事管理：根據(jù)農(nóng)業(yè)氣象條件監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和關(guān)鍵農(nóng)時(shí)農(nóng)事氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品，指導(dǎo)優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耕種管收儲(chǔ)運(yùn)。2.墑情和灌溉預(yù)報(bào)：根據(jù)墑情監(jiān)測(cè)和天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)農(nóng)田土壤墑情變化，指導(dǎo)農(nóng)田科學(xué)灌溉。3.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警：利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況、氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，預(yù)報(bào)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)布預(yù)警信息，為農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)提供依據(jù)和措施建議。4.病蟲(chóng)害預(yù)報(bào)：利用農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)和氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品預(yù)報(bào)病蟲(chóng)害發(fā)生流行，指導(dǎo)病蟲(chóng)害防治。(四)應(yīng)用成效提升農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)科技水平，做好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)，科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)事活動(dòng)，提前防御農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和病蟲(chóng)害風(fēng)險(xiǎn)，減少因天氣條件引發(fā)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失，保障糧食安全。領(lǐng)域六：低空經(jīng)濟(jì)(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別(二)融合利用路徑算法等，結(jié)合AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛行風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與路徑優(yōu)化，提升智(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景2.智慧城市和公共服務(wù)：為城市管理、城市安防、交通執(zhí)法、電力巡檢、道路巡檢、重大活動(dòng)等低空飛行活動(dòng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供氣象保障，融入當(dāng)?shù)刂腔鄢鞘泄芾砥脚_(tái)和政府低空智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)。3.低空文旅：結(jié)合實(shí)際需求設(shè)計(jì)和打造特定航線(xiàn)、區(qū)域觀測(cè)系統(tǒng)，開(kāi)展氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警，確保載人觀光和無(wú)人機(jī)飛行表演等文旅活動(dòng)低空飛行安全。4.工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)：建設(shè)集氣象監(jiān)測(cè)、實(shí)況預(yù)警、服務(wù)咨詢(xún)?yōu)橐惑w的綜合性低空飛行氣象服務(wù)系統(tǒng)，支撐現(xiàn)代農(nóng)林植保、能源巡檢、國(guó)土勘察等低空飛行安全。5.應(yīng)急減災(zāi)：推動(dòng)低空氣象信息與各地飛行管理平臺(tái)、應(yīng)急救災(zāi)平臺(tái)的共享與融合，保障森林草原防火滅火、氣象災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)、人工影響天氣等低空?qǐng)鼍啊?四)應(yīng)用成效通過(guò)氣象數(shù)據(jù)賦能，降低低空飛行事故率，提升無(wú)人機(jī)物流配送效率，并支撐城市空中交通網(wǎng)絡(luò)在強(qiáng)對(duì)流天氣下的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)匯聚氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于氣象因子的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，建設(shè)電力氣象服務(wù)平臺(tái)，為電力負(fù)荷調(diào)度提供決策依據(jù)。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別包括電力負(fù)荷數(shù)據(jù)以及氣溫、濕度、日照、降水、風(fēng)速和輻射等氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是打破數(shù)據(jù)壁壘。合作獲取本地電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，匯聚氣溫、相對(duì)濕度、日照、降水、風(fēng)速和輻射等氣象觀測(cè)資料。二是創(chuàng)新分析算法。分析明確影響電力負(fù)荷的關(guān)鍵氣象因子，構(gòu)建電力負(fù)荷氣象預(yù)測(cè)模型，開(kāi)發(fā)電力氣象服務(wù)產(chǎn)品。三是建設(shè)服務(wù)平臺(tái)。建設(shè)電力氣象服務(wù)平臺(tái)，以可視化場(chǎng)景賦能電力負(fù)荷精準(zhǔn)調(diào)度、科學(xué)調(diào)配。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)：根據(jù)氣象數(shù)據(jù)提前預(yù)測(cè)負(fù)荷高峰，助力電力調(diào)度部門(mén)合理安排發(fā)電計(jì)劃，保障電力供應(yīng)穩(wěn)定。2.新能源發(fā)電資源預(yù)測(cè)：依據(jù)風(fēng)速、風(fēng)向預(yù)報(bào)、日照強(qiáng)度、時(shí)長(zhǎng)等氣象數(shù)據(jù)，幫助調(diào)度部門(mén)提前掌握新能源發(fā)電變化趨勢(shì)，優(yōu)化電力資源配置，提升電網(wǎng)對(duì)新能源的消納能力。3.電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維管理：借助氣象預(yù)報(bào)，電力調(diào)度部門(mén)可提前部署設(shè)備巡檢和維護(hù)工作，避免因氣象災(zāi)害引發(fā)設(shè)備故障和停電事故，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。4.跨區(qū)域電力調(diào)度協(xié)調(diào)：通過(guò)分析各區(qū)域氣象數(shù)據(jù)，電力調(diào)度部門(mén)能夠掌握不同地區(qū)的電力生產(chǎn)和消費(fèi)趨勢(shì)，在地區(qū)間進(jìn)行電力余缺調(diào)劑。(四)應(yīng)用成效幫助電力用戶(hù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、高效調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)管理，有效減少電力調(diào)度資源浪費(fèi)和短缺問(wèn)題，從而提高社會(huì)整體電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。領(lǐng)域八：港口作業(yè)通過(guò)融合氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、船舶動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、港口設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)等多源信息，基于港口作業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)模型與智能決策算法，構(gòu)建氣象災(zāi)害預(yù)警、船舶靠離泊優(yōu)化、裝卸作業(yè)智能調(diào)度、倉(cāng)儲(chǔ)資源動(dòng)態(tài)配置一體化體系，提升港口作業(yè)質(zhì)效。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是地面、高空、雷達(dá)及衛(wèi)星等氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，海洋氣象模式預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。二是基于大風(fēng)、低能見(jiàn)度、強(qiáng)降雨等高影響天氣的港口作業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品。三是港口基礎(chǔ)信息、調(diào)度數(shù)據(jù)、視頻圖像、海事管制信息、船舶動(dòng)態(tài)信息等行業(yè)數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是開(kāi)展數(shù)據(jù)歸集整合。推動(dòng)港口、海事、氣象、海洋等部門(mén)完成數(shù)據(jù)歸集應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)氣象預(yù)報(bào)、氣象預(yù)警、港口地理信息、船舶AIS信息、海事管制信息等數(shù)據(jù)融合。二是提升數(shù)據(jù)分析能力。對(duì)能見(jiàn)度、臺(tái)風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流等港口作業(yè)高影響天氣精細(xì)化預(yù)報(bào)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，構(gòu)建基于影響的港口作業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)模型，滿(mǎn)足作業(yè)服務(wù)要求，并利用效益評(píng)估反向優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。三是建設(shè)場(chǎng)景化服務(wù)平臺(tái)。建設(shè)近海港航氣象服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)氣象、港口、近海航線(xiàn)、船舶等多源數(shù)據(jù)的集成和可視化，基于港口作業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)算法實(shí)現(xiàn)近海港口、航運(yùn)不同作業(yè)環(huán)節(jié)的場(chǎng)景化氣象服務(wù)，助力港口航運(yùn)安全和提質(zhì)增效。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.船舶進(jìn)出港調(diào)度：依據(jù)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和船舶進(jìn)出港氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，合理安排船舶進(jìn)出港時(shí)間和航道，避免在危險(xiǎn)氣象條件下作業(yè)，確保船舶安全高效進(jìn)出港，提升港口通航效率。2.港口水域通航保障：根據(jù)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和港口水域通航氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，加強(qiáng)航道巡查，啟用相關(guān)助航設(shè)施，必要時(shí)發(fā)布禁航指令。通過(guò)監(jiān)測(cè)風(fēng)、海浪、潮汐變化，及時(shí)調(diào)整船舶錨泊位置和系泊方式，防止船舶走錨、擱淺。3.貨物裝卸作業(yè)管理：根據(jù)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和港口貨物裝卸氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，及時(shí)調(diào)整作業(yè)參數(shù)，在大風(fēng)、暴雨、強(qiáng)對(duì)流、高溫等天氣提前做好貨物防護(hù)和作業(yè)調(diào)度，保障作業(yè)安全、提高作業(yè)效4.港口物流運(yùn)輸規(guī)劃：在雨雪、強(qiáng)對(duì)流、大霧等天氣導(dǎo)致道路濕滑、能見(jiàn)度低時(shí)，港口結(jié)合氣象預(yù)報(bào)和貨物運(yùn)輸氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，提前規(guī)劃集疏運(yùn)車(chē)輛路線(xiàn)，調(diào)整運(yùn)輸計(jì)劃，合理安排貨物存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間。5.港口應(yīng)急管理：利用近海港航氣象服務(wù)平臺(tái)，結(jié)合災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)和港口作業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，進(jìn)行港口調(diào)度決策分析，及時(shí)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，組織人員撤離危險(xiǎn)區(qū)域，轉(zhuǎn)移重要物資和設(shè)備，(四)應(yīng)用成效領(lǐng)域九：旅游氣象服務(wù)(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別(二)融合利用路徑數(shù)、氣象景觀出現(xiàn)概率與游客偏好，生成定制化的行程規(guī)劃，精準(zhǔn)設(shè)計(jì)出行路線(xiàn)，重點(diǎn)提示最佳體驗(yàn)和觀景時(shí)段，并通過(guò)APP、小程序等渠道實(shí)時(shí)推送。三是優(yōu)化景區(qū)資源配置。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析客流與氣候的關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)景區(qū)在旺季、極端天氣下合理調(diào)配服務(wù)資源，護(hù)航景區(qū)安(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.旅游行程規(guī)劃：根據(jù)未來(lái)天氣預(yù)報(bào)，結(jié)合景區(qū)各景點(diǎn)特色，推薦最佳游覽時(shí)間和路線(xiàn)。2.游客安全預(yù)警與防護(hù)：借助氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和預(yù)警各類(lèi)氣象災(zāi)害，及時(shí)向游客發(fā)布預(yù)警信息，并告知避險(xiǎn)措施。3.游客流量調(diào)控：分析歷史氣象數(shù)據(jù)與游客流量的關(guān)系，結(jié)合當(dāng)前天氣預(yù)報(bào)，預(yù)測(cè)不同時(shí)間段的游客數(shù)量，合理調(diào)整景區(qū)運(yùn)營(yíng)安排，優(yōu)化服務(wù)資源配置，提高運(yùn)營(yíng)效率。(四)應(yīng)用成效降低因天氣導(dǎo)致的旅游投訴率，提升游客滿(mǎn)意度，增加景區(qū)淡季客流量，推動(dòng)全域旅游高質(zhì)量發(fā)展。領(lǐng)域十：風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維通過(guò)融合氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)、設(shè)備維護(hù)記錄等多源信息，推動(dòng)氣象數(shù)據(jù)與風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維深度融合，構(gòu)建風(fēng)力資源精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、設(shè)備故障氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、運(yùn)維計(jì)劃智能制定、極端天氣防護(hù)應(yīng)急一體化體系，提升發(fā)電效率、降低運(yùn)維成本，并助力電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是溫度、風(fēng)速風(fēng)向、濕度等地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。二是風(fēng)云衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)以及全球、區(qū)域數(shù)值模式數(shù)據(jù)。三是新能源場(chǎng)站數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、發(fā)電功率數(shù)據(jù)、電力調(diào)度數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與集成。對(duì)氣象觀測(cè)、衛(wèi)星遙感、電站運(yùn)行等異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、質(zhì)控，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。建立時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，將站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值融合，提升格點(diǎn)數(shù)據(jù)集時(shí)空分辨率。二是開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)建模。短期時(shí)段內(nèi)(0~72小時(shí)),建立算法模型，結(jié)合觀測(cè)、衛(wèi)星、模式數(shù)據(jù)，進(jìn)行功率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練，預(yù)測(cè)風(fēng)速等關(guān)鍵要素。中長(zhǎng)期時(shí)段內(nèi)(月/季度),利用氣候模式分析風(fēng)能等資源長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，支撐中長(zhǎng)期電力調(diào)度與電站選址。三是提升極端天氣預(yù)警能力。結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)，識(shí)別強(qiáng)風(fēng)、沙塵、積雪等災(zāi)害天氣，提前觸發(fā)運(yùn)維預(yù)案。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.風(fēng)力資源評(píng)估：通過(guò)長(zhǎng)期收集和分析風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓等氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合風(fēng)電場(chǎng)的地形地貌，準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)能資源潛力。2.風(fēng)機(jī)發(fā)電功率預(yù)測(cè)：實(shí)時(shí)獲取氣象數(shù)據(jù)中的風(fēng)速、風(fēng)向信息，結(jié)合風(fēng)機(jī)的性能參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)用智能算法預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的發(fā)電功率，優(yōu)化電力調(diào)度策略。3.運(yùn)維計(jì)劃管理：根據(jù)氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，在極端天氣來(lái)臨前，提前對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行全面檢查和加固。通過(guò)分析長(zhǎng)期氣象數(shù)據(jù)，掌握設(shè)備在不同氣象條件下的損耗規(guī)律，制定更合理的設(shè)備維護(hù)計(jì)劃。4.風(fēng)電場(chǎng)選址與規(guī)劃：通過(guò)對(duì)不同區(qū)域多年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，評(píng)估各區(qū)域的風(fēng)能資源分布情況、氣象災(zāi)害發(fā)生頻率等因素，選擇風(fēng)能資源豐富、氣象條件穩(wěn)定、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)低的區(qū)域建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)，提高風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和長(zhǎng)期穩(wěn)定性。(四)應(yīng)用成效以高精度預(yù)測(cè)提升新能源發(fā)電效率、穩(wěn)定電網(wǎng)運(yùn)行，借助精準(zhǔn)預(yù)警降低設(shè)備損耗與運(yùn)維成本，并通過(guò)專(zhuān)業(yè)化方案提高能源利用率，為“雙碳”目標(biāo)提供有力支撐。領(lǐng)域十一：智能決策以整合加工多源數(shù)據(jù)為主線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)從天氣實(shí)況數(shù)據(jù)匯集融合與分類(lèi)應(yīng)用、定點(diǎn)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)叫應(yīng)與預(yù)警的系統(tǒng)能力，實(shí)現(xiàn)“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”精準(zhǔn)預(yù)警，為氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移等提供智能決策支撐。(一)匯聚數(shù)據(jù)類(lèi)別一是氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)綜合氣象觀測(cè)網(wǎng)采集的實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓、降水等數(shù)據(jù)。二是歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)。包括過(guò)去氣象災(zāi)害的發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)、強(qiáng)度及影響范圍等數(shù)據(jù)。三是地理信息數(shù)據(jù)。包括地形地貌、河流分布、城市建筑密度等地理空間數(shù)據(jù)。四是行業(yè)數(shù)據(jù)。包括農(nóng)業(yè)、交通、電力等行業(yè)對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性數(shù)據(jù)。五是社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。包括人口分布、應(yīng)急資源分布、救援能力等數(shù)據(jù)。(二)融合利用路徑一是數(shù)據(jù)質(zhì)控與融合。對(duì)多源異構(gòu)的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控、標(biāo)準(zhǔn)化處理，融合地理信息、行業(yè)數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的災(zāi)害預(yù)警數(shù)據(jù)底座。通過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)控去除異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。二是災(zāi)害預(yù)測(cè)模型構(gòu)建?；跉v史災(zāi)害數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合地理信息數(shù)據(jù)，分析災(zāi)害可能影響的區(qū)域范圍，生成精細(xì)化的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)。通過(guò)模型訓(xùn)練和優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。通過(guò)氣象觀測(cè)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)更新預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)警時(shí)效性和準(zhǔn)確性。(三)典型應(yīng)用場(chǎng)景1.災(zāi)害預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：利用預(yù)測(cè)模型提前預(yù)判大風(fēng)、暴雨、高溫、寒潮等災(zāi)害的發(fā)生時(shí)間、強(qiáng)度和影響范圍，生成災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)地圖，為農(nóng)業(yè)、交通、電力等行業(yè)提供針對(duì)性的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告，指導(dǎo)防災(zāi)減災(zāi)措施。2.預(yù)警信息發(fā)布：通過(guò)多渠道向公眾發(fā)布災(zāi)害類(lèi)型、影響范圍、預(yù)計(jì)時(shí)間等精準(zhǔn)的災(zāi)害預(yù)